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다양한 관리 과학 분야를 포함한 많은 학문 분야에서 연구자들은 다변량 통계 분석에서 설명 변수 집합에 상대적 중요도 가중치를 부여하는 데 관심을 보였습니다. 본 논문은 통계학, 심리 측정학 및 관리 과학 문헌에 산재한 상대적 중요도 측정치를 종합합니다. 이 측정치는 설명 변수의 모든 순서에 대해 각 변수의 부분 기여도를 평균하여 계산됩니다. 우리는 문헌에서 논의된 상대적 중요도 측정치에 대한 두 가지 바람직한 특성을 반영하는 중요도 분석(ANIMP) 프레임워크를 정의합니다: 가산 분리 가능성과 순서 독립성입니다. 또한 최대 엔트로피 원리에 기반한 “모든 순서에 대한 평균” 절차의 공식적인 정당화 및 일반화를 제공합니다. 그런 다음 우리는 “조직 설계의 우발 이론” 프레임워크 내에서 관리 연구의 상대적 중요성 질문을 조사하고 실제 관리 결정 상황에서 상대적 중요도 측정치의 사용 예를 제공합니다. 통계적 유의성 사용의 결과(상대적 중요도의 부적절한 지표)와 적절한 ANIMP 측정치의 결과 간의 대비가 그려집니다.
Soofi et al. (금요일,) 이 질문을 연구했습니다.
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