Delphi Yöntemi - kriter önemi çıkarımı için yinelemeli uzman mutabakatı

Formül adımları

Analiz motorunun yöntem bildirimindeki (manifest F.steps) adımlar; raporlardaki formüllerle aynı kaynaktır.

1. Tur 1–k: uzmanlardan önem değerlendirmelerini topla; ortalama μ_j ve CV_j hesapla. Tüm j için CV_j < eşik → dur; aksi halde istatistikleri geri bildir ve bir sonraki turu topla.

   $${\mu }_j=\frac{1}{k}\sum _e{r}_{ej};C{V}_j=\frac{{\sigma }_j}{{\mu }_j};w_j=\frac{{\mu }_j}{{\sum }_l{\mu }_l}$$
   LaTeX

   \mu_j = \frac{1}{k}\sum_e r_{ej};\quad CV_j = \frac{\sigma_j}{\mu_j};\quad w_j = \frac{\mu_j}{\sum_l \mu_l}

Sezgi

Weight_Subjective (expert consensus, iterative Likert/ranking). Output typically weight (higher value = preferred).

Sonucu okuma: Delphi iterates expert ratings until consensus is reached (CV < threshold, typically 0.20). The final weights are normalised means of expert ratings. Anonymity and controlled feedback prevent dominant-expert bias. Typically 2-4 rounds suffice.

Varsayımlar

• Domain experts available
• Experts can express consistent comparisons

Ne zaman kullanılmaz

• No experts available → use objective weighting
• High inconsistency → discard and re-elicit

Sınırlılıklar

• Assumes: Domain experts available
• Assumes: Experts can express consistent comparisons

Sık yapılan hatalar

• CV eşiği çok sıkı (< 0.10): çok tur ve uzman yorgunluğu. Çok gevşek (> 0.30): mutabakat anlamlı değil.