Värdeträdsanalys
Värdeträdsanalys är ett multi-criteria decision-making (MCDM)-implement genom vilket beslutsattributen för varje val att komma ut med en preferens för besluten vägs. Vanligtvis aggregeras valens attributspecifika värden till en komplett metod. Beslutsanalytiker (DA) särskiljde två typer av nytta. Preferenserna av värde görs bland alternativ när det inte råder osäkerhet. Riskpreferenser löser DM:s inställning till risktagande under osäkerhet. Detta lärpaket fokuserar på deterministiska val, nämligen värdeteori, och i synnerhet ett beslutsanalysverktyg som kallas ett värdeträd.
Historia
Begreppet nytta användes av Daniel Bernoulli (1738) först på 1730-talet samtidigt som han förklarade utvärderingen av St Petersburgs paradox , en specifik osäker gavel. Han förklarade att pengar inte räckte för att mäta hur mycket värde är. Men för en individ var pengarnas värde en icke-linjär funktion. Denna upptäckt ledde till framväxten av nyttoteorin , som är ett numeriskt mått som indikerar hur mycket värde alternativa val har. Med utvecklingen av beslutsanalys spelade nyttan en viktig roll i förklaringen av ekonomibeteende. Vissa utilitaristiska filosofer som Bentham och Mill utnyttjade det som ett verktyg för att bygga en viss typ av etikteori heller. Ändå fanns det ingen möjlighet att mäta sin nyttofunktion. Dessutom var teorin inte så viktig som i praktiken. Med tiden som gått byggde bruksteorin gradvis på en solid teoretisk grund. Människor började använda teorier om spel för att förklara beteendet hos dem som är rationella och lugna när de engagerar sig med andra med konflikter. 1944 publicerades John von Neumann och Oskar Morgensterns Theory of Games and Economic Behaviour . Efteråt har det uppstått eftersom det har blivit en av de viktigaste verktygen som forskare och praktiker från statistik och operationsforskning använder för att ge en hjälpande hand till beslutsfattare när det var svårt att fatta beslut. Beslutsanalytiker kan delas upp i två typer av verktyg. Beslutsfattarnas inställning till osäkra risker löses genom riskpreferens.
Bearbeta
Målet med värdeträdsanalysprocessen är att erbjuda ett välorganiserat sätt att tänka och diskutera om alternativ och stödja subjektiva bedömningar som är avgörande för korrekta eller utmärkta beslut. Faserna i processen för värdeträdsanalysen visas som nedan:
-
Problemstrukturering:
- definierar beslutssammanhanget
- identifiera målen
- ta fram och identifiera beslutsalternativ
- skapa en hierarkisk modell av målen
- specificerar attributen
- Preferensframkallande
- Rekommenderat beslut
- Känslighetsanalys
Dessa processer är vanligtvis stora och iterativa. Till exempel kräver problemstruktur, insamling av relaterad information och modellering av DM-preferenser ofta mycket arbete. DM:s uppfattning om problemet och preferenser för resultat som inte tidigare beaktats kan förändras och utvecklas under denna process.
Metodik
Value tree byggdes för att vara en effektiv och viktig teknik för att förbättra och förstärka mål och värderingar med flera aspekter. Trädanalysen visar ett visuellt läge för problem som tidigare bara var tillgängliga i ett verbalt läge. Plus separata aspekter, tankar och åsikter förenas till en enda visuell representation, vilket ger stor klarhet, stimulering av kreativt tänkande och konstruktiv kommunikation.
Vi tar stegen nedan för att skapa en värdeträdsanalys med ett exempel för att illustrera stegen:
Steg 1: Inledande pool
Att använda en fri brainstorming av alla värderingar som en början, med vilket vi menar alla problem som är relaterade till beslutet: målen och kriterierna, kraven etc. – allt som har relevans för beslutsfattandet. Skriv ner vad varje värde är på ett papper.
(A) Börja processen med flera saker:
- Essenser i ditt beslut
- De saker som betyder något
- Det du letar efter
- Det du vill ha
- Dina passioner, avsikter, glädjeämnen, ambitioner
- De saker som gläder dig
- De saker som du är hård mot
(B) När du har uttömt dina tankar efter denna mycket öppna fas, överväg följande ämnen för att hjälpa dig att komma på omfattande värderingar, intressen och bekymmer relaterade till ditt beslut:
- Intressenter
Fundera på vem som berörs av beslutet och vad deras värderingar kan vara. Intressenter kan vara familj, vänner, grannar, samhället, avkommor eller andra arter, men de kan vara vem som helst som kan påverkas av ditt beslut, oavsett om det är avsiktligt eller inte.
- Grundläggande mänskliga behov:
- Fysiologiskt värde - till exempel hälsa och näring
- Säkerhetsvärde – känn dig trygg
- Sociala värderingar - bli älskad och respekterad
- Självförverkligande värde - att göra och bli "fit"
- Kognitivt värde - ivriga att tillfredsställa nyfikenhet, veta, förklara och förstå
- Estetiskt värde - upplev skönhet
- Immateriella konsekvenser. Vi är mest benägna att ignorera immateriella konsekvenser, såsom:
- Om du gör det här valet, hur skulle du känna dig själv?
- Hur ser andra på att du gör detta val?
Bristen på medvetenhet om denna immateriella konsekvens kan lätt leda till vårt beklagande beslut. Dessutom, om det finns en oenighet mellan vår intuitiva och grundliga analys av beslutsfattande, är vi vanligtvis inte medvetna om de underliggande immateriella konsekvenserna.
- För- och nackdelarna med alternativen du har sett:
- För varje alternativ du kan tänka dig, vilka är de bästa och sämsta aspekterna av dig själv? Dessa kommer att vara värden.
- Särskild hänsyn till kostnader och risker. Vi tenderar att börja vår plan med att tänka på de positiva mål vi hoppas uppnå. Att ta hänsyn till kostnader och risker kräver extra ansträngning, men att överväga dem är det första steget för att undvika dem.
- Framtida värden
- Tänk på framtida effekter och nuvarande effekter. Människor tenderar att ignorera eller mildra framtida konsekvenser.
- Föreställ dig din egen framtid, kanske i din dödsbädd, genom att se över detta beslut. Vad är viktigt för dig?
Steg 2: Klustring
När det saknas idéer är klustring av idéerna ett effektivt sätt att flytta runt tidningen tills liknande idéer har samlats.
Steg 3: Märkning
Markera varje grupp med ett högre nivåvärde som håller dem samman för att göra varje element tydligare.
[Exempel]
Som ett förenklat exempel, låt oss anta att några av de initiala värdena vi föreslår är självbestämmande, familj, trygga, vän och friska. Hälsa, säkerhet och självförverkligande kan grupperas tillsammans och betecknas som "själv", där familjer och vänner kan grupperas tillsammans och betecknas som "annat".
Steg 4: Flytta upp i trädet
Se om dessa grupper kan grupperas i ännu större grupper
[Exempel]
SJÄLV och ANDRA grupperar sig i TOTALT VÄRDE.
Steg 5: Flytta ner i trädet
Se även om dessa grupper kan delas in i ännu mindre undergrupper.
[Exempel]
SJÄLVAKTUALISERING skulle kunna delas in i ARBETE och REKREATION.
Steg 6: Flytta över trädet
Att fråga sig själva är ett annat giltigt sätt att föra med sig nya idéer till ett träd, om några ytterligare tankar på den nivån kan komma ut (flytta över trädet).
[Exempel]
Förutom FAMILJ och VÄNNER skulle vi kunna lägga till SOCIETY.
Diagrammet till höger visar slutresultatet av det (fortfarande förenklade) exemplet. Fet, kursiv stil indikerar de grundläggande värden som inte ursprungligen skrevs av oss, men som man tänkte på när vi försökte fylla i trädet.
Verktyg
PRIME-beslut
PRIME Decisions är ett beslut som hjälper till att implementera som använder PRIME-metoden för att analysera ofullständig preferensinformation. Nya funktioner erbjuds också av PRIME Decisions, som ger stöd till en interaktiv beslutsprocess som inkluderar en framkallningstur. PRIME-beslut ses som en viktig katalysator för vidare tillämpat arbete på grund av att dess utövare drar nytta av M. Köksalan et al. (red.), Multiple Criteria Decision Making in the New Millennium © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2001 166 det explicita erkännandet av ofullständig information.
Web-Hipre
Web-HIPRE, en Java-applet, ger hjälp till beslutsanalys med flera kriterier. Dessutom tillhandahålls en normal plattform för beslutsfattande individuellt och i grupp. Människor kan bearbeta modellen samtidigt när som helst. Dessutom kan de enkelt få tillgång till modellen. Det är möjligt att definiera länkar till andra webbplatser. All annan typ av information som geografi, mediafiler som beskriver kriterierna eller alternativ kan hänvisas till denna länk, vilket bidrar till att förbättra kvaliteten på beslutsstödet avsevärt.
Ansökan
Vissa indikatorer som erhållits genom processanalys är till stor hjälp för värdeträdsanalysen. Särskilt i värdenedbrytningen av interna driftindikatorer är de drivande indikatorerna för en processindikator på första nivå vanligtvis de sekundära delprocessindikatorerna. Till exempel drivs den nya produktlanseringscykeln (i termer av FoU-projekt till produktion) faktiskt av två processer: FoU och testning i företaget. Den standardiserade FoU- och testprocessen är en viktig framgångsfaktor för att förbättra innovationshastigheten. För detta ändamål är de två processindikatorerna utvecklingscykel, testcykel, provacceptans och andra indikatorer de vitala delarna som driver de nya produktlanseringscykelindikatorerna. Att kombinera processanalys är därför av stor betydelse för nedbrytningen av indikatorvärden, särskilt för nedbrytningen av interna operativa indikatorer. Förekomsterna av de huvudsakliga tillämpningsområdena visas enligt nedan:
Ansökan om företag, produktion och tjänster
Budgetanslag
Att fördela ingenjörsbudgeten för produkter och projekt årligen är alltid en utmaning. Med värdeträdsanalys kan aspekter, såsom strategisk passform, som inte har något naturligt utvärderingsmått, men kan ha en betydande roll i beslutsfattande, inkluderas i analysen. Dessutom finns det sannolikhet för att kommunikationen ökar genom explicit modellering av relevanta fakta och en grund för motiverade beslut tillhandahålls också.
Urval av FoU-program
Eftersom det är känt för alla att risken är hög i många FoU-program ibland, kan därför rollen som en god anledning vara lika viktig som själva beslutet. Värdeträdsanalys erbjuder ett verktyg för att ge stöd till resonemanget kring valet av FoU-programmet och modellering av fakta som påverkar beslutet.
Utveckla och besluta om marknadsföringsstrategier
Till exempel analysen av nya strategier för att sälja bensin och andra produkter genom fullservicestationer.
Ansökan om allmänpolitiska problem
Analys av reaktioner på miljörisker
Till exempel organisering av förhandlingar mellan flera parter för att identifiera kompromissbestämmelser för surt regn och identifiera syftet med regelverket.
Förhandling av olja och gas leasing
Gör en utvärderingsrapport av underleverantörer och analysera de kriterier som bör användas.
Jämförelser mellan alternativa energikällor
Till exempel att organisera en debatt om kärnkraft, hjälpa beslutsprocessen och studera värdeskillnader mellan beslutsfattarna.
Politiska beslut
Ansökan om medicin
Beslut om optimal användning och inventering av blod i en blodbank
Att hjälpa individer att förstå riskerna med olika behandlingar
Utöver beslutsproblemen tjänar värdeträdsanalys även andra syften.
Identifiera och omformulera alternativ
Definition av mål
Tillhandahålla ett gemensamt språk för kommunikation
Kvantifiering av subjektiva variabler
Till exempel en skala som mäter värdet av militära mål.
Utveckling av värderelevanta index
Ansökan om empirisk pilotstudie variabelval
Eftersom värdeträdsanalys är ett tillvägagångssätt som kostar och beräknar lite, är det ett av de bästa valen för tidskänsligt variabelval i empiriska pilotstudier inom hälsovård. Dessutom erbjuder värdeträdsanalys en välstrukturerad och strategisk process för beslutsfattande så att pilotstudie- och patientdatabegränsningar kan redovisas och värdet för studiens intressenter kan maximeras.
Ansökan om coaching
Värdeträdsanalys hjälper kreativt och kritiskt tänkande och organiserar tankarna på ett logiskt sätt. Dessutom, när ett beslut har kommit upp, kan värdeträdsanalys också vara ett effektivt sätt att tänka på sina kärnmål och värderingar. Efteråt kan vi aktivt leta efter beslutsmöjligheter med den analys som gjorts tidigare.
Mjukvaror
Programvaruverktygen för värdeträdsanalys visas på bilden nedan: