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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Pairwise Comparisons Rating Scale Paradox

verfasst von : W. W. Koczkodaj

Erschienen in: Transactions on Computational Collective Intelligence XXII

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This study demonstrates that incorrect data are entered into a pairwise comparisons matrix for processing into weights for the data collected by a rating scale. Unprocessed rating scale data lead to a paradox. A solution to it, based on normalization, is proposed. This is an essential correction for virtually all pairwise comparisons methods using rating scales. The illustration of the relative error, currently taking place in numerous publications, is discussed.

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Metadaten
Titel
Pairwise Comparisons Rating Scale Paradox
verfasst von
W. W. Koczkodaj
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Transactions on Computational Collective Intelligence XXII

Print ISBN: 978-3-662-49618-3

Electronic ISBN: 978-3-662-49619-0

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-49619-0_1