Таблица В.1 - Соответствие вербальной и числовой систем функции Харрингтона

Конкретные ПРЭД распределяются на промежутке эффективных значений шкалы частных показателей в масштабе, соответствующем предъявляемым к ним требованиям. Если "наилучшему" значению конкретного ПРЭД присвоить значение "+5", а "наихудшему" - "-2", то все остальные расположатся между ними, образуя масштабируемую последовательность значений.

Затем соответствующие им показатели пересчитываются в отметки на шкале желательности. Полученное значение частного показателя желательностей d(i), основанное на оценке i-го ПРЭД, пересчитывается вместе с другими в обобщенный коэффициент желательности D:

,

где n - число используемых ПРЭД, причем число это может быть не одинаковым для разных систем.

Примечание - Можно использовать и взвешенную геометрическую среднюю частных желательностей, но вопрос о весах тех или иных желательностей остается на субъективный выбор исследователя.

Важное свойство функции D состоит в том, что достаточно хотя бы одного нулевого (близкого к нулю) значения частного показателя желательности d(i), чтобы D также имело нулевое (близкое к нулю) значение. Таким образом, при непригодном значении хотя бы одного ПРЭД D -> 0, что свидетельствует о плохой результативности и эффективности. Величина D -> 1 только в том случае, когда наблюдаются высокие значения всех показателей d(i). Таким образом, использование функции Харрингтона позволяет получить более жесткую ОРД в области охраны труда по сравнению с традиционно используемыми индексами, например рассчитываемыми как среднее арифметическое отдельных показателей состояния и условий охраны труда.

Число n может быть не одинаковым для разных систем. Это позволяет сравнивать обобщенные коэффициенты даже тогда, когда отсутствует часть параметров сравнения у различных систем или отсутствуют данные по ним. Корень n-й степени "сглаживает" возникающие отклонения, а полученный результат позволяет оценивать системы (с определенной точностью) "математически".

Если коэффициент желательности D находится на нижнем криволинейном участке функции Харрингтона, то для достижения удовлетворительной результативности и эффективности деятельности в области охраны труда и системы управления охраной труда потребуется "подтягивание" практически всех ПРЭД до приемлемого уровня (что связано с большими затратами ресурсов).

Если коэффициент желательности D расположен на линейном участке [0,2; 0,8], то даже относительно небольшое улучшение в отношении одного-двух ПРЭД может существенно увеличить "желательность" деятельности или системы.

Когда деятельность или система имеет обобщенный коэффициент желательности D порядка от 0,8 до 0,9, принято говорить о деятельности или системе как очень хорошей и близкой к пределу своего развития. Улучшение их характеристик путем "вытягивания" всех ПРЭД на максимум потребует чрезмерно больших ресурсов.

Для выявления предельно нежелательного отклонения в результативности и эффективности деятельности в области охраны труда наиболее часто используют одностороннее ограничение обобщенной функции Харрингтона, а в качестве границы предельно допустимых значений обычно используют значение 0,37.

Следует также отметить, что в практике охраны труда часто применяется ранжированный ряд вербальных (лингвистических) оценок типа "очень хорошо", "хорошо", "удовлетворительно", "плохо", "очень плохо". Одним из наиболее удобных способов преобразования этих качественных показателей в определенные числовые оценки (см. таблицу В.1) также является функция Харрингтона.

В.6 Важную роль в анализе показателей результативности и эффективности деятельности по охране труда играет группировка информации - деление всей изучаемой совокупности объектов на качественно однородные группы по соответствующим признакам. В зависимости от задач говорят о типологических, структурных и аналитических (причинно-следственных) группировках.

Примером типологических группировок могут быть группы работников по трудовым функциям (профессиям, специальностям), группы работодателей по численности или характеру производственной деятельности.

Структурные группировки предназначены для изучения внутреннего строения показателей сложных объектов, соотношения в нем отдельных частей. Примером таких группировок может стать состав пострадавших по профессиям, стажу работы, возрасту. Особенно большое значение имеют структурные группировки при анализе сводной отчетности организации или их совокупности.

Аналитические (причинно-следственные) группировки используются для определения наличия, направления и формы связи между изучаемыми показателями.

При построении группировок нужно очень серьезно относиться к делению совокупности на группы, а также к выбору числа групп, потому что в зависимости от этого могут существенно измениться результаты анализа.

В.7 Важную роль при принятии решений играет наглядность представления информации. Как правило, информацию представляют в табличном и/или графическом виде.

Результаты обработки первичных показателей, как правило, представляют в виде таблиц. Таблица является наиболее рациональной, компактной и относительно наглядной формой представления материала.

Наиболее наглядными способами представления информации являются графики (диаграммы) и их раскраска цветом.

По форме графического образа выделяют линейные графики (к ним относят статистические кривые), плоскостные графики (подразделяются на столбиковые, полосовые, квадратные, круговые, секторные, фоновые, точечные, фигурные, пиктографики), объемные (отражаются в виде поверхностных распределений).

В.8 Для наглядности состояния совокупности единичных показателей удобно использовать радиальные (сетчатые) диаграммы, позволяющие отображать эту совокупность разнородных показателей и тем самым наглядно характеризовать состояние всей этой совокупности по значениям отдельных единичных показателей.

В радиальной диаграмме множество радиусов задает перебор единичных показателей. Отнормированное к интервалу от 0 до 1 или от минус 1 до плюс 1 значение единичного показателя фиксируется по радиусу. Если при этом прочерчены базовые окружности значений "минус 1", "0" и "плюс 1", то фигурой идеально хорошего состояния будет окружность с радиусом "плюс 1". Легко визуализируемое отклонение от этой окружности будет характеризовать "недоработки" по тем или иным показателям.