Сводная матрица рангов

№ п.п. / Эксперты
	0.4	0.38	0.42	0.38	0.5
	0.6	0.6	0.6	0.6	0.6
	0.8	0.7	0.78	0.7	0.7
	0.8	0.81	0.8	0.81	0.81
	0.6	0.61	0.61	0.71	0.52
	0.7	0.7	0.7	0.7	0.72
	0.76	0.69	0.6	0.61	0.69
	0.6	0.5	0.56	0.5	0.35

Так как в матрице имеются связанные ранги (одинаковый ранговый номер) в оценках 1-го эксперта, произведем их переформирование. Переформирование рангов производиться без изменения мнения эксперта, то есть между ранговыми номерами должны сохраниться соответствующие соотношения (больше, меньше или равно). Также не рекомендуется ставить ранг выше 1 и ниже значения равного количеству параметров (в данном случае n = 8). Переформирование рангов производится в табл.

Таблица 3

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.4
	0.6
	0.6
	0.6
	0.7
	0.76
	0.8	7.5
	0.8	7.5

Так как в матрице имеются связанные ранги в оценках 2-го эксперта, произведем их переформирование. Переформирование рангов производится в табл.

Таблица 4

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.38
	0.5
	0.6
	0.61
	0.69
	0.7	6.5
	0.7	6.5
	0.81

Так как в матрице имеются связанные ранги в оценках 3-го эксперта, произведем их переформирование. Переформирование рангов производится в табл.5.

Таблица 5

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.42
	0.56
	0.6	3.5
	0.6	3.5
	0.61
	0.7
	0.78
	0.8

Так как в матрице имеются связанные ранги в оценках 4-го эксперта, произведем их переформирование. Переформирование рангов производится в табл.6

Таблица 6

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.38
	0.5
	0.6
	0.61
	0.7	5.5
	0.7	5.5
	0.71
	0.81

На основании переформирования рангов строится новая матрица рангов.

Таблица 7

№ п.п. / Эксперты

			3.5
	7.5	6.5		5.5
	7.5

		6.5		5.5
			3.5

Матрица рангов

Таблица 8

Факторы / Эксперты					Сумма рангов	d	d²
x₁						-16.5	272.25
x₂			3.5		16.5	-6
x₃	7.5	6.5		5.5	32.5
x₄	7.5				39.5
x₅						-0.5	0.25
x₆		6.5		5.5		7.5	56.25
x₇			3.5		23.5
x₈						-12.5	156.25
∑

где

Проверка правильности составления матрицы на основе исчисления контрольной суммы:

Сумма по столбцам матрицы равны между собой и контрольной суммы, значит, матрица составлена правильно.

Этап 4. Анализ значимости исследуемых факторов.

В данном примере факторы по значимости распределились следующим образом (табл.).

Расположение факторов по значимости.

Факторы	Сумма рангов
x₁
x₈
x₂	16.5
x₅
x₇	23.5
x₆
x₃	32.5
x₄	39.5

Этап 5. Оценка средней степени согласованности мнений всех экспертов.

Воспользуемся коэффициентом конкордации для случая, когда имеются связанные ранги (одинаковые значения рангов в оценках одного эксперта):

где S = 911, n = 8, m = 5

L_i - число связок (видов повторяющихся элементов) в оценках i-го эксперта, t_l - количество элементов в l-й связке для i-го эксперта (количество повторяющихся элементов).

T₁ = [(3³-3) + (2³-2)]/12 = 2.5

T₂ = [(2³-2)]/12 = 0.5

T₃ = [(2³-2)]/12 = 0.5

T₄ = [(2³-2)]/12 = 0.5

∑T_i = 2.5 + 0.5 + 0.5 + 0.5 = 4

W = 0.88 говорит о наличии высокой степени согласованности мнений экспертов.

Этап 6. Оценка значимости коэффициента конкордации.

Для этой цели исчислим критерий согласования Пирсона:

Вычисленный χ² сравним с табличным значением для числа степеней свободы K = n-1 = 8-1 = 7 и при заданном уровне значимости α = 0.05

Так как χ² расчетный 30.96> табличного (14.06714), то W = 0.88 - величина не случайная, а потому полученные результаты имеют смысл и могут использоваться в дальнейших исследованиях.

Этап 7. Подготовка решения экспертной комиссии.

На основе получения суммы рангов (табл.) можно вычислить показатели весомости рассмотренных параметров. Для этого произведем следующие вычисления. Сначала по каждому параметру вычислим величины, обратные сумме рангов, то есть:

x₁ = 1/6 = 0.167

x₈ = 1/10 = 0.1

x₂ = 1/16.5 = 0.0606

x₅ = 1/22 = 0.0455

x₇ = 1/23.5 = 0.0426

x₆ = 1/30 = 0.0333

x₃ = 1/32.5 = 0.0308

x₄ = 1/39.5 = 0.0253

Факторы	Величины, обратные сумме рангов	Коэффициенты весомости параметров
x₁	0.17	0.33
x₈	0.1	0.2
x₂	0.0606	0.12
x₅	0.0455	0.0901
x₇	0.0426	0.0843
x₆	0.0333	0.066
x₃	0.0308	0.061
x₄	0.0253	0.0502

Таблица 2

Оценочные элементы фактора "надежность аналога 1"

Наименование	Э1	Э2	Э3	Э4	Э5
Возможность обработки ошибочных ситуаций	0,7	0,67	0,77	0,67	0,6
Наличие тестов для проверки допустимых значений входных данных	0,8	0,7	0,83	0,67	0,72
Наличие требований к программе по восстановлению процесса выполнения в случае сбоя операционной системы, процессора, внешних устройств	0,9	0,88	0,91	0,88	0,8
Наличие требований к программе по восстановлению результатов при отказах процессора, ОС	0,7	0,8	0,7	0,83	0,82
Наличие возможности разделения по времени выполнения отдельных функций программ	0,6	0,6	0,63	0,66	0,56
Наличие возможности повторного старта с точки останова	0,8	0,85	0,7	0,85	0,85
Наличие проверки параметров и адресов по диапазону их значений	0,5	0,5	0,55	0,5	0,5
Наличие средств, обеспечивающих выполнение программы в сокращенном объеме в случае ошибок или помех	0,1	0,2	0,15	0,2	0,25

Этап 1. Создание экспертной комиссии.

Число факторов n = 8, Число экспертов m = 5

Этап 2. Сбор мнений специалистов путем анкетного опроса.

Оценку степени значимости параметров эксперты производят путем присвоения им рангового номера. Фактору, которому эксперт дает наивысшую оценку, присваивается ранг 1. Если эксперт признает несколько факторов равнозначными, то им присваивается одинаковый ранговый номер. На основе данных анкетного опроса составляется сводная матрица рангов.

Этап 3. Составление сводной матрицы рангов.

№ п.п. / Эксперты
	0.7	0.67	0.77	0.67	0.6
	0.8	0.7	0.83	0.67	0.72
	0.9	0.88	0.91	0.88	0.8
	0.7	0.8	0.7	0.83	0.82
	0.6	0.6	0.63	0.66	0.56
	0.8	0.85	0.7	0.85	0.85
	0.5	0.5	0.55	0.5	0.5
	0.1	0.2	0.15	0.2	0.25

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.1
	0.5
	0.6
	0.7	4.5
	0.7	4.5
	0.8	6.5
	0.8	6.5
	0.9

Так как в матрице имеются связанные ранги в оценках 3-го эксперта, произведем их переформирование. Переформирование рангов производится в табл.

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.15
	0.55
	0.63
	0.7	4.5
	0.7	4.5
	0.77
	0.83
	0.91

Так как в матрице имеются связанные ранги в оценках 4-го эксперта, произведем их переформирование. Переформирование рангов производится в табл.

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.2
	0.5
	0.66
	0.67	4.5
	0.67	4.5
	0.83
	0.85
	0.88

На основании переформирования рангов строится новая матрица рангов.

№ п.п. / Эксперты
	4.5		4.5
	6.5		4.5

	4.5	4.5

	6.5	4.5

Матрица рангов

Факторы / Эксперты				Сумма рангов	d	d²
x₁	4.5		4.5		0.5	0.25
x₂	6.5		4.5		5.5	30.25
x₃					15.5	240.25
x₄	4.5	4.5			5.5	30.25
x₅					-7.5	56.25
x₆	6.5	4.5			10.5	110.25
x₇					-12.5	156.25
x₈					-17.5	306.25
∑

где

Проверка правильности составления матрицы на основе исчисления контрольной суммы:

Сумма по столбцам матрицы равны между собой и контрольной суммы, значит, матрица составлена правильно.

Этап 4. Анализ значимости исследуемых факторов.

В данном примере факторы по значимости распределились следующим образом (табл.).

Расположение факторов по значимости

Факторы	Сумма рангов
x₈
x₇
x₅
x₁
x₂
x₄
x₆
x₃

Этап 5. Оценка средней степени согласованности мнений всех экспертов.

где S = 930, n = 8, m = 5

Li - число связок (видов повторяющихся элементов) в оценках i-го эксперта, tl - количество элементов в l-й связке для i-го эксперта (количество повторяющихся элементов).

T1 = [(23-2) + (23-2)]/12 = 1

T3 = [(23-2)]/12 = 0.5

T4 = [(23-2)]/12 = 0.5

∑Ti = 1 + 0.5 + 0.5 = 2

W = 0.89 говорит о наличии высокой степени согласованности мнений экспертов.

Этап 6. Оценка значимости коэффициента конкордации.

Для этой цели исчислим критерий согласования Пирсона:

Вычисленный χ2 сравним с табличным значением для числа степеней свободы K = n-1 = 8-1 = 7 и при заданном уровне значимости α = 0.05

Так как χ2 расчетный 31.3> табличного (14.06714), то W = 0.89 - величина не случайная, а потому полученные результаты имеют смысл и могут использоваться в дальнейших исследованиях.

Этап 7. Подготовка решения экспертной комиссии.

x8 = 1/5 = 0.2

x7 = 1/10 = 0.1

x5 = 1/15 = 0.0667

x1 = 1/23 = 0.0435

x2 = 1/28 = 0.0357

x4 = 1/28 = 0.0357

x6 = 1/33 = 0.0303

x3 = 1/38 = 0.0263

Факторы	Величины, обратные сумме рангов	Коэффициенты весомости параметров
x₈	0.2	0.37
x₇	0.1	0.19
x₅	0.0667	0.12
x₁	0.0435	0.0808
x₂	0.0357	0.0664
x₄	0.0357	0.0664
x₆	0.0303	0.0563
x₃	0.0263	0.0489

Таблица 3

Оценочные элементы фактора "надежность аналога 2"

Наименование	Э1	Э2	Э3	Э4	Э5
Возможность обработки ошибочных ситуаций	0,1	0,2	0,21	0,2	0,2
Наличие тестов для проверки допустимых значений входных данных	0,5	0,6	0,5	0,65	0,6
Наличие требований к программе по восстановлению процесса выполнения в случае сбоя операционной системы, процессора, внешних устройств	0,2	0,12	0,22	0,12	0,3
Наличие требований к программе по восстановлению результатов при отказах процессора, ОС	0,8	0,79	0,8	0,8	0,7
Наличие возможности разделения по времени выполнения отдельных функций программ	0,4	0,43	0,54	0,43	0,43
Наличие возможности повторного старта с точки останова	0,8	0,8	0,8	0,8	0,8
Наличие проверки параметров и адресов по диапазону их значений	0,7	0,66	0,67	0,65	0,67
Наличие средств, обеспечивающих выполнение программы в сокращенном объеме в случае ошибок или помех	0,4	0,3	0,4	0,37	0,3

Этап 1. Создание экспертной комиссии.
Число факторов n = 8, Число экспертов m = 5

Этап 2. Сбор мнений специалистов путем анкетного опроса.
Оценку степени значимости параметров эксперты производят путем присвоения им рангового номера. Фактору, которому эксперт дает наивысшую оценку, присваивается ранг 1. Если эксперт признает несколько факторов равнозначными, то им присваивается одинаковый ранговый номер. На основе данных анкетного опроса составляется сводная матрица рангов.

Этап 3. Составление сводной матрицы рангов.

№ п.п. / Эксперты
	0.1	0.2	0.21	0.2	0.2
	0.5	0.6	0.5	0.65	0.6
	0.2	0.12	0.22	0.12	0.3
	0.8	0.79	0.8	0.8	0.7
	0.4	0.43	0.54	0.43	0.43
	0.8	0.8	0.8	0.8	0.8
	0.7	0.66	0.67	0.65	0.67
	0.4	0.3	0.4	0.37	0.3

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.1
	0.2
	0.4	3.5
	0.4	3.5
	0.5
	0.7
	0.8	7.5
	0.8	7.5

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.21
	0.22
	0.4
	0.5
	0.54
	0.67
	0.8	7.5
	0.8	7.5

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.12
	0.2
	0.37
	0.43
	0.65	5.5
	0.65	5.5
	0.8	7.5
	0.8	7.5

Так как в матрице имеются связанные ранги в оценках 5-го эксперта, произведем их переформирование. Переформирование рангов производится в табл.

Номера мест в упорядоченном ряду	Расположение факторов по оценке эксперта	Новые ранги
	0.2
	0.3	2.5
	0.3	2.5
	0.43
	0.6
	0.67
	0.7
	0.8

На основании переформирования рангов строится новая матрица рангов.

№ п.п. / Эксперты

			5.5
				2.5
	7.5	7.5	7.5
	3.5
	7.5	7.5	7.5
			5.5
	3.5			2.5

Матрица рангов

Факторы / Эксперты					Сумма рангов	d	d²
x₁						-15.5	240.25
x₂			5.5		24.5
x₃				2.5	8.5	-14
x₄	7.5	7.5	7.5		36.5
x₅	3.5				20.5	-2
x₆	7.5	7.5	7.5		38.5
x₇			5.5		29.5
x₈	3.5			2.5		-7.5	56.25
∑							1001.5

Этап 4. Анализ значимости исследуемых факторов.
В данном примере факторы по значимости распределились следующим образом (табл.).
Расположение факторов по значимости

Факторы	Сумма рангов
x₁
x₃	8.5
x₈
x₅	20.5
x₂	24.5
x₇	29.5
x₄	36.5
x₆	38.5

Этап 6. Оценка значимости коэффициента конкордации.
Для этой цели исчислим критерий согласования Пирсона:

Вычисленный χ² сравним с табличным значением для числа степеней свободы K = n-1 = 8-1 = 7 и при заданном уровне значимости α = 0.05
Так как χ² расчетный 33.87> табличного (14.06714), то W = 0.97 - величина не случайная, а потому полученные результаты имеют смысл и могут использоваться в дальнейших исследованиях.

Этап 7. Подготовка решения экспертной комиссии.
На основе получения суммы рангов (табл.) можно вычислить показатели весомости рассмотренных параметров. Для этого произведем следующие вычисления. Сначала по каждому параметру вычислим величины, обратные сумме рангов, то есть:
x₁ = 1/7 = 0.143
x₃ = 1/8.5 = 0.118
x₈ = 1/15 = 0.0667
x₅ = 1/20.5 = 0.0488
x₂ = 1/24.5 = 0.0408
x₇ = 1/29.5 = 0.0339
x₄ = 1/36.5 = 0.0274
x₆ = 1/38.5 = 0.026

Факторы	Величины, обратные сумме рангов	Коэффициенты весомости параметров
x₁	0.14	0.28
x₃	0.12	0.23
x₈	0.0667	0.13
x₅	0.0488	0.0968
x₂	0.0408	0.081
x₇	0.0339	0.0673
x₄	0.0274	0.0544
x₆	0.026	0.0515

Аналогичным образом выполняем расчеты по другим показателям качества.

Оценочные элементы фактора "сопровождаемость нашего ПИ"

Код элемента	Наименование
C0803	Наличие комментариев в точках входа и выхода программы	0,7	0,8	0,8	0,78	0,78
С0303	Осуществляется ли передача результатов работы модуля через вызывающий его модуль	0,6	0,6	0,6	0,67	0,66
С0801	Наличие комментариев ко всем машинозависимым частям программы	0,78	0,75	0,75	0,78	0,78
С0901	Соответствие комментариев принятым соглашениям	0,7	0,7	0,7	0,7	0,7
С1001	Используется ли язык высокого уровня	0,5	0,65	0,55	0,52	0,52
С0301	Наличие проверки корректности передаваемых данных	0,8	0,8	0,8	0,82	0,8
C0602	Соблюдение принципа разработки программы сверху вниз	0,57	0,63	0,63	0,57	0,57
C0101	Наличие модульной схемы программы	0,7	0,75	0,85	0,74	0,7
C0102	Оценка программы по числу уникальных модулей	0,56	0,7	0,6	0,57	0,57
C0903	Оценка ясности и точности описания последовательности функционирования всех элементов программы	0,8	0,6	0,6	0,63	0,58

Матрица рангов

Факторы / Эксперты						Сумма рангов	d	d²
x₁		9.5	8.5	8.5	8.5		13.5	182.25
x₂		1.5				18.5	-9
x₃		7.5		8.5	8.5	39.5
x₄		5.5			6.5		2.5	6.25
x₅							-19.5	380.25
x₆	9.5	9.5	8.5			47.5
x₇				2.5	2.5		-11.5	132.25
x₈		7.5			6.5		9.5	90.25
x₉		5.5		2.5	2.5	15.5	-12
x₁₀	9.5	1.5					-5.5	30.25
∑								1590.5

где

Проверка правильности составления матрицы на основе исчисления контрольной суммы:

Сумма по столбцам матрицы равны между собой и контрольной суммы, значит, матрица составлена правильно.
Этап 4. Анализ значимости исследуемых факторов.
В данном примере факторы по значимости распределились следующим образом (табл.).
Расположение факторов по значимости

Факторы	Сумма рангов
x₅
x₉	15.5
x₇
x₂	18.5
x₁₀
x₄
x₈
x₃	39.5
x₁
x₆	47.5

Этап 5. Оценка средней степени согласованности мнений всех экспертов.
Воспользуемся коэффициентом конкордации для случая, когда имеются связанные ранги (одинаковые значения рангов в оценках одного эксперта):

где S = 1590.5, n = 10, m = 5

L_i - число связок (видов повторяющихся элементов) в оценках i-го эксперта, t_l - количество элементов в l-й связке для i-го эксперта (количество повторяющихся элементов).
T₁ = [(3³-3) + (2³-2)]/12 = 2.5
T₂ = [(2³-2) + (2³-2) + (2³-2) + (2³-2)]/12 = 2
T₃ = [(2³-2) + (3³-3)]/12 = 2.5
T₄ = [(2³-2) + (2³-2)]/12 = 1
T₅ = [(2³-2) + (2³-2) + (2³-2)]/12 = 1.5
∑T_i = 2.5 + 2 + 2.5 + 1 + 1.5 = 9.5

W = 0.79 говорит о наличии высокой степени согласованности мнений экспертов.
Этап 6. Оценка значимости коэффициента конкордации.
Для этой цели исчислим критерий согласования Пирсона:

Вычисленный χ² сравним с табличным значением для числа степеней свободы K = n-1 = 10-1 = 9 и при заданном уровне значимости α = 0.05
Так как χ² расчетный 35.52> табличного (16.91898), то W = 0.79 - величина не случайная, а потому полученные результаты имеют смысл и могут использоваться в дальнейших исследованиях.
Этап 7. Подготовка решения экспертной комиссии.
На основе получения суммы рангов (табл.) можно вычислить показатели весомости рассмотренных параметров. Для этого произведем следующие вычисления. Сначала по каждому параметру вычислим величины, обратные сумме рангов, то есть:
x₅ = 1/8 = 0.125
x₉ = 1/15.5 = 0.0645
x₇ = 1/16 = 0.0625
x₂ = 1/18.5 = 0.0541
x₁₀ = 1/22 = 0.0455
x₄ = 1/30 = 0.0333
x₈ = 1/37 = 0.027
x₃ = 1/39.5 = 0.0253
x₁ = 1/41 = 0.0244
x₆ = 1/47.5 = 0.0211

Факторы	Величины, обратные сумме рангов	Коэффициенты весомости параметров
x₅	0.13	0.26
x₉	0.0645	0.13
x₇	0.0625	0.13
x₂	0.0541	0.11
x₁₀	0.0455	0.0942
x₄	0.0333	0.0691
x₈	0.027	0.056
x₃	0.0253	0.0525
x₁	0.0244	0.0505
x₆	0.0211	0.0436

Оценочные элементы фактора "сопровождаемость аналога 1"

Код элемента	Наименование
C0803	Наличие комментариев в точках входа и выхода программы	0,7	0,8	0,8	0,78	0,78
С0303	Осуществляется ли передача результатов работы модуля через вызывающий его модуль	0,6	0,6	0,6	0,67	0,66
С0801	Наличие комментариев ко всем машинозависимым частям программы	0,78	0,75	0,75	0,78	0,78
С0901	Соответствие комментариев принятым соглашениям	0,7	0,7	0,7	0,7	0,7
С1001	Используется ли язык высокого уровня	0,5	0,65	0,55	0,52	0,52
С0301	Наличие проверки корректности передаваемых данных	0,8	0,8	0,8	0,82	0,8
C0602	Соблюдение принципа разработки программы сверху вниз	0,57	0,63	0,63	0,57	0,57
C0101	Наличие модульной схемы программы	0,7	0,75	0,85	0,74	0,7
C0102	Оценка программы по числу уникальных модулей	0,56	0,7	0,6	0,57	0,57
C0903	Оценка ясности и точности описания последовательности функционирования всех элементов программы	0,8	0,6	0,6	0,63	0,58

Матрица рангов

Факторы / Эксперты					Сумма рангов	d	d²
x₁		7.5	4.5	6.5	33.5
x₂		4.5			23.5	-4
x₃	6.5				42.5
x₄	9.5	7.5		6.5	39.5
x₅	2.5		2.5			-15.5	240.25
x₆	6.5				39.5
x₇						-22.5	506.25
x₈	9.5				37.5
x₉	2.5		2.5			-14.5	210.25
x₁₀		4.5	4.5			1.5	2.25
∑

Факторы	Сумма рангов
x₇
x₅
x₉
x₂	23.5
x₁₀
x₁	33.5
x₈	37.5
x₄	39.5
x₆	39.5
x₃	42.5

Этап 5. Оценка средней степени согласованности мнений всех экспертов.
Воспользуемся коэффициентом конкордации для случая, когда имеются связанные ранги (одинаковые значения рангов в оценках одного эксперта):

где S = 1624, n = 10, m = 5

L_i - число связок (видов повторяющихся элементов) в оценках i-го эксперта, t_l - количество элементов в l-й связке для i-го эксперта (количество повторяющихся элементов).
T₁ = [(2³-2) + (2³-2) + (2³-2)]/12 = 1.5
T₂ = [(2³-2) + (2³-2)]/12 = 1
T₃ = [(2³-2) + (3³-3) + (2³-2)]/12 = 3
T₄ = [(3³-3)]/12 = 2
T₅ = [(2³-2)]/12 = 0.5
∑T_i = 1.5 + 1 + 3 + 2 + 0.5 = 8

W = 0.8 говорит о наличии высокой степени согласованности мнений экспертов.
Этап 6. Оценка значимости коэффициента конкордации.
Для этой цели исчислим критерий согласования Пирсона:

Вычисленный χ² сравним с табличным значением для числа степеней свободы K = n-1 = 10-1 = 9 и при заданном уровне значимости α = 0.05
Так как χ² расчетный 36.13> табличного (16.91898), то W = 0.8 - величина не случайная, а потому полученные результаты имеют смысл и могут использоваться в дальнейших исследованиях.
Этап 7. Подготовка решения экспертной комиссии.
На основе получения суммы рангов (табл.) можно вычислить показатели весомости рассмотренных параметров. Для этого произведем следующие вычисления. Сначала по каждому параметру вычислим величины, обратные сумме рангов, то есть:
x₇ = 1/5 = 0.2
x₅ = 1/12 = 0.0833
x₉ = 1/13 = 0.0769
x₂ = 1/23.5 = 0.0426
x₁₀ = 1/29 = 0.0345
x₁ = 1/33.5 = 0.0299
x₈ = 1/37.5 = 0.0267
x₄ = 1/39.5 = 0.0253
x₆ = 1/39.5 = 0.0253
x₃ = 1/42.5 = 0.0235

Факторы	Величины, обратные сумме рангов	Коэффициенты весомости параметров
x₇	0.2	0.35
x₅	0.0833	0.15
x₉	0.0769	0.14
x₂	0.0426	0.0749
x₁₀	0.0345	0.0607
x₁	0.0299	0.0526
x₈	0.0267	0.047
x₄	0.0253	0.0446
x₆	0.0253	0.0446
x₃	0.0235	0.0414

Оценочные элементы фактора "сопровождаемость аналога 2"

Код элемента	Наименование
C0803	Наличие комментариев в точках входа и выхода программы	0,7	0,8	0,8	0,78	0,78
С0303	Осуществляется ли передача результатов работы модуля через вызывающий его модуль	0,6	0,6	0,6	0,67	0,66
С0801	Наличие комментариев ко всем машинозависимым частям программы	0,78	0,75	0,75	0,78	0,78
С0901	Соответствие комментариев принятым соглашениям	0,7	0,7	0,7	0,7	0,7
С1001	Используется ли язык высокого уровня	0,5	0,65	0,55	0,52	0,52
С0301	Наличие проверки корректности передаваемых данных	0,8	0,8	0,8	0,82	0,8
C0602	Соблюдение принципа разработки программы сверху вниз	0,57	0,63	0,63	0,57	0,57
C0101	Наличие модульной схемы программы	0,7	0,75	0,85	0,74	0,7
C0102	Оценка программы по числу уникальных модулей	0,56	0,7	0,6	0,57	0,57
C0903	Оценка ясности и точности описания последовательности функционирования всех элементов программы	0,8	0,6	0,6	0,63	0,58