CRITIC-M
Criteria Importance Through Intercriteria Correlation - Modified (CRITIC-M) · Ayrıca şöyle bilinir: CRITIC-M, Modified CRITIC
CRITIC-M (Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem Derecesi - Modifiye Edilmiş), klasik CRITIC yaklaşımını genişleten objektif bir ağırlık türetme yöntemidir. Karar matrisinin iki içsel özelliğine dayanarak kriterlere ağırlık atar: varyans (bir kriterin alternatifleri ne kadar farklılaştırdığı) ve korelasyon (bir kriterin diğerleriyle ne kadar çeliştiği veya onları ne kadar tamamladığı). Modifiye edilmiş varyantlar, sağlamlığı veya yorumlanabilirliği iyileştirmek için formülasyonu ayarlar.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Uzman bilgisi gerektirmeyen, objektif, veriye dayalı kriter ağırlıkları istediğinizde CRITIC-M'i kullanın. Verilerde belirgin örüntülerin olduğu büyük karar matrisleri için ve kriter bağımsızlığının veya gerekliliğinin önemli olduğu durumlar için idealdir. Verilerin seyrek olduğu, kriterlerin tasarımları gereği doğal olarak ilişkili olduğu veya uzman yargısının karar kabulü için kritik olduğu durumlarda bundan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Tamamen objektif; öznel uzman girdisi gerekmez, yanlılığı azaltır
- Kriter çeşitliliğini ve ayırt etme gücünü aynı anda dikkate alır
- Hesaplama açısından basit ve verimli; büyük matrislere uygulanabilir
- Veriye dayalı yaklaşım, ağırlıklar için ampirik gerekçe sağlar
- Gereksiz kriterleri doğal olarak belirler; yüksek oranda ilişkili kriterler daha düşük ağırlıklar alır
- Varyansın önemi yansıttığı varsayılır; bazı bağlamlarda, değişken olanlardan daha kararlı kriterler daha önemli olabilir
- Korelasyon yapısı aykırı değerlerden bozulabilir; kontamine veriler için sağlam varyantlar gereklidir
- Tercih yönünü dikkate almaz; değişen ancak her zaman kötü performans gösteren bir kriter yine de yüksek ağırlık alabilir
- Ağırlıklar veri seyrekse veya az sayıda aykırı değer varyans hesaplamalarına hakimse kararsız olabilir
SSS
CRITIC mi yoksa CRITIC-M mi kullanmalıyım?
Orijinal CRITIC maksimum normalizasyon kullanır; CRITIC-M varyantları vektör normalizasyonu veya başka şemalar kullanabilir. Vektör normalizasyonu ölçek farklılıklarına karşı daha sağlamdır. Her ikisini de çalıştırın ve sonuçları karşılaştırın; önemli ölçüde farklılık gösterirlerse, normalleştirme şemasını araştırın.
Eksik değerlerle nasıl başa çıkarım?
Eksik değerleri alan bilgisi veya istatistiksel yöntemler (ortalama atama, k-NN atama) kullanarak atayın. Alternatif olarak, varyansı ve korelasyonu yalnızca tam vakalar üzerinden hesaplayın. Sonuçların atama yöntemine karşı sağlam olduğunu doğrulamak için duyarlılık analizi yapın.
CRITIC-M ağırlıkları negatif olabilir mi?
Hayır, çakışma puanları her zaman negatif değildir, bu nedenle normalleştirilmiş ağırlıklar her zaman negatif değildir. Bir kriter çok düşük varyansa ve diğerlerine çok yüksek korelasyona sahipse, sıfıra yakın bir ağırlık alır - genellikle uygun şekilde.
Kaynaklar
- Diakoulaki, D., Mavrotas, G., & Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The CRITIC method. Computers & Operations Research, 22(7), 763-770. DOI: 10.1016/0305-0548(94)00059-H ↗
- Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y., & Badruddin, I. A. (2012). A comprehensive VIKOR method for material selection. Materials & Design, 32(3), 1215-1221. DOI: 10.1016/j.matdes.2010.10.015 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Criteria Importance Through Intercriteria Correlation - Modified (CRITIC-M). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/decision-making/critic-m
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Kriterler Arası Korelasyon Yoluyla Kriter Önem DerecesiKarar verme↔ karşılaştır
- MEREC-GKarar verme↔ karşılaştır
- SWARA IIKarar verme↔ karşılaştır