THE EFFECTS OF DIFFERENT NORMALIZATION TECHNIQUES ON MULTI-CRITERIA DECISION MAKING METHODS: THE CASE OF WASPAS

Abstract

Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods are used to select the most suitable alternatives in line with the determined criteria. Since the criteria have different measurement units, normalization methods are used to make the measurement units of the criteria dimensionless. However, there is no consensus on which normalization technique should be used in which MCDM method. The aim of this study is to investigate how 7 different normalization techniques affect the results of the WASPAS method, which is one of the MCDM methods. In practice, the performance of 7 vacuum cleaners belonging to different companies, which are small household appliances and whose names are kept confidential, was evaluated under 6 criteria. Shapiro Wilk test was used to analyze the conformity of WASPAS results to normal distribution. Pearson correlation test was applied to normally distributed results and the relationship between normalization techniques was examined. When the results obtained were examined, it was seen that Linear Normalization (Sum) and Vector Normalization techniques could be used as an alternative to the normalization technique used in the original for the WASPAS method. It was concluded that Linear Normalization (Max-Min) technique gave the worst results compared to other normalization techniques and was not suitable for the WASPAS method.

Keywords

• Normalization Techniques
• Multi-Criteria Decision Making
• WASPAS

FARKLI NORMALİZASYON TEKNİKLERİNİN ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİNE ETKİSİ: WASPAS ÖRNEĞİ

Öz

Belirlenen kriterler doğrultusunda amaca en uygun alternatiflerin seçilmesi için Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri kullanılmaktadır. Kriterlerin farklı ölçü birimlerine sahip olması nedeniyle kriterlerin ölçü birimlerini boyutsuz hale getirebilmek için normalizasyon yöntemleri kullanılmaktadır. Fakat hangi ÇKKV yönteminde hangi normalizasyon tekniğinin kullanılması gerektiği konusunda bir fikir birliği bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı, 7 farklı normalizasyon tekniğinin ÇKKV yöntemlerinden biri olan WASPAS yönteminin sonuçlarına nasıl etki ettiğini araştırmaktır. Uygulamada küçük ev aletlerinden olan farklı firmalara ait ve ismi gizli tutulan 7 elektrikli süpürgenin 6 kriter altındaki performansı değerlendirilmiştir. WASPAS sonuçlarının normal dağılıma uygunluğunu analiz etmek için Shapiro Wilk testi kullanılmıştır. Normal dağılım gösteren sonuçlara Pearson korelasyon testi uygulanarak normalizasyon teknikleri arasındaki ilişki incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde WASPAS yönteminin orjinalinde kullanılan normalizasyon tekniğine alternatif olarak Doğrusal Normalizasyon (Toplam) ve Vektör Normalizasyon tekniğinin kullanılabileceği görülmüştür. Doğrusal Normalizasyon (Maks-Min) tekniğinin ise diğer normalizasyon teknikleri ile karşılaştırıldığında en kötü sonuçları verdiği ve WASPAS yöntemi için uygun olmadığı sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Normalizasyon Teknikleri
• Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV)
• WASPAS

References

1. Chakraborty, S., & Yeh, C.-H. (2007). A Simulation Based Comparative Study of Normalization Procedures in Multiattribute Decision Making. Proceedings of the 6th WSEAS Int. Conf. on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases,. Corfu Island, Greece.
2. Chatterjee , P., & Chakraborty, S. (2014). Investigating the effect of normalization norms in flexible manufacturing system selection using multi-criteria decision making methods. Journal of Engineering Science and Technology Review, 7(3), 141-150.
3. Çelen, A. (2014). Comparative Analysis of Normalization Procedures in TOPSIS Method: With an Application to Turkish Deposit Banking Market. Informatica, 25(2), 185-208.
4. Dai, L., & Wang, J. (2011). Evaluation of The Profitability of Power Listed Companies Based on Entropy Improved TOPSIS Method. Procedia Engineering, 15, 4728-4732.
5. Jahan, A., & Edwards, K. L. (2015). A state-of-the-art survey on the influence of normalization techniques in ranking: Improving the materials selection process in engineering design. Materials and Design, 65, 335-342.
6. Lashgari, S., & Antucheviciene, J. (2014). Using QSPM and WASPAS methods for determining outsourcing strategies. Journal of Business Economics and Management, 15(4), 1-15.
7. Mathew, M., Sahu, S., & Upadhyay, A. K. (2017). Effect Of Normalization Techniques In Robot Selection Using Weighted Aggregated Sum Product Assessment. International Journal of Innovative Research and Advanced Studies, 4(2).
8. Mayers, A. (2013). Introduction to Statistics and SPSS in Psychology. Harlow: Pearson Education Limited.

9. Özdağoğlu, A. (2013). Çok Ölçütlü Karar Verme Modellerinde Normalizasyon Tekniklerinin Sonuçlara Etkisi: COPRAS Örneği. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 8(2), 229-252.
10. Özdağoğlu, A. (2013). Farklı Normalizasyon Yöntemlerinin TOPSIS’te Karar Verme Sürecine Etkisi. Ege Akademik Bakış, 13(2), 245-257.
11. Özdağoğlu, A. (2014). Normalizasyon Yöntemlerinin Çok Ölçütlü Karar Verme Sürecine Etkisi–Moora Yöntemi İncelemesi. Ege Akademik Bakış, 14(2), 283-294.
12. Quatara, A., Pibouleau, L., Azzaro-Pantel, C., Domenech, S., Baudet, P., & Yao, B. (2012). Economic and Environmental Strategies For Process Design. Computers and Chemical Engineering, 174-188.
13. Vafaei, N., Ribeiro, R. A., & Camarinha-Matos, L. M. (2018). Data normalisation techniques in decision making: case study with TOPSIS method. Int. J. Information and Decision Sciences, 10(1), 19-38.
14. Zavadskas, E. K., Turkis, Z., & Antucheviciene, J. (2012). Optimization of Weigted Aggregated Sum Product Assesment. Electronics and Electrical Engineering, 122(6).
15. Zavadskas, E., Antucheviciene, J., Saparauskas, J., & Turksis, Z. (2013). MCDM methods WASPAS and MULTIMOORA: Verification of robustness of methods when assessing alternative solutions. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research, 47(2).