Advancing the field of multi-criteria decision making (MCDM), this study proposes the Spearman Rank Correlation-based Expanded CRITIC Method (SRCBECM) as a novel and objective method for computing criteria weight coefficients. Leveraging the intricate revised CRITIC method, SRCBECM aims to enrich and contribute the MCDM landscape. Drawing upon criterion values extracted from Freedom in the world (FIW) index assessments for 19 G20 member nations, the study showcases the sensivity of SRCBECM in objectively deriving criteria weights for diverse contexts. Further bolstering its credibility and reliability, comparative analyses reveal MIEXCF's alignment with established methodologies such as ENTROPY, CRITIC, SD, SVP, LOPCOW, and MEREC. Notably, the simulation analysis underscores SRCBECM's exceptional and stability in discerning criteria weights and its remarkable stability across diverse scenarios. In conclusion, SRCBECM emerges as a robust and objective criterion weighting technique, poised to make significant contributions to the burgeoning field of the broader MCDM corpus.
Çok kriterli karar verme (ÇKKV) alanını ileriye taşıyan bu çalışma, kriter ağırlık katsayılarını hesaplamak için yenilikçi ve objektif bir yöntem olarak Spearman Sıra Korelasyonuna Dayalı Genişletilmiş CRITIC Yöntemi (SRCBECM) önerisini sunmaktadır. Karmaşık revize edilmiş CRITIC yönteminden faydalanan SRCBECM, ÇKKV alanını zenginleştirmeyi ve katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. 19 G20 üyesi ülke için Freedom in the World (FIW) endeksi değerlendirmelerinden çıkarılan kriter değerlerine dayanarak, çalışma SRCBECM'nin çeşitli bağlamlarda kriter ağırlıklarını objektif olarak türetmedeki duyarlılığını göstermektedir. Güvenilirliğini ve güvenilirliğini daha da pekiştiren karşılaştırmalı analizler, MIEXCF'nin ENTROPY, CRITIC, SD, SVP, LOPCOW ve MEREC gibi yerleşik metodolojilerle uyumunu ortaya koymaktadır. Özellikle, simülasyon analizi, SRCBECM'nin kriter ağırlıklarını ayırt etmedeki olağanüstü yeteneğini ve çeşitli senaryolarda dikkate değer istikrarını vurgulamaktadır. Sonuç olarak, SRCBECM, daha geniş ÇKKV yazınına önemli katkılarda bulunmaya hazır, sağlam ve objektif bir kriter ağırlıklandırma tekniği olarak ortaya çıkmaktadır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Quantitative Decision Methods |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | December 24, 2024 |
Publication Date | |
Submission Date | June 4, 2024 |
Acceptance Date | September 19, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Issue: 10 |