If every rater ranks all the s attr

If every rater ranks all the s attributes under considcration,with rank I being low and rank s high, the mean rank assignedto an attribute may be a reasonable measure of its importance.However, this first procedure has three major drawbacks:I) asking for only the top few k preferences can leave manyattributes with low aggregate rank scores, resulting in crowdingat the bottom of the IPA grid; this effcct will increase withgreater numbers of attributes; 2) this procedure omits thereported orders of prefercnce listed by each rater, 3) comparisonwith perfiormance mean values would be difficult in bothquadrant and diagonal approaches to IPA.

結果 (繁體中文) 1:

如果每個評價者居所有S下considcration屬性，
秩我是低等級的高，分配平均等級
為屬性可能是其重要的一個合理舉措。
然而，這第一個過程有三個主要缺點：
I）要求只有前幾k的喜好可以留下許多
低總排名分值導致擁擠屬性
的IPA網格的底部; 這effcct將增加
屬性的數量更多; 2）該過程省略了
由每個評價者列出prefercnce的報告命令，3）比較
用perfiormance平均值將是既困難
象限和對角線方法IPA。

結果 (繁體中文) 2:

如果每個評價者都將所有屬性歸入"屬性"下，
排名我低，排名高，平均排名分配
屬性可能是衡量其重要性的合理指標。
但是，第一個過程有三個主要缺點：
I） 只要求前幾個 k 首選項可以留下許多
具有低聚合排名分數的屬性，導致擁擠
在 IPA 網格的底部;這個effcct將增加
更多的屬性;2） 此過程省略
報告由每個評價者列出的偏好訂單，3） 比較
與perfiormance平均值將是困難的，在這兩個
IPA 的象限和對角線方法。

結果 (繁體中文) 3:

如果每個評分者都對所有的s内容進行排序，
當一級為低，s級為高時，分配的平均等級
對一個内容來說，可能是對其重要性的合理衡量。
然而，第一種方法有三個主要缺點：
一）只要求前幾個k首選項可以留下許多
具有低聚合等級分數的内容，導致擁擠
在IPA網格的底部；此效果將隨著
更多的内容；2）這個過程忽略了
各評級機構列出的優先權報告訂單，3）比較
在這兩種情况下，平均值都很難達到
象限和對角線接近IPA。