Как грамотно посчитать результаты опроса методом экспертных оценок?, обработка результатов опроса? Опции

[p2004r]

Структура анализа полученных данных состоит:
1. Оценка согласованности мнений.Таблица 1. Метод дифференциального ранжирования. По таблице 2 методом парных сравнений рассчитывался коэффициент согласованности.
2. Определение обобщенного мнения. Средне арифметический метод, частотный анализ максимальных оценок, метод относительной значимости - таблица 1. По этим методам были проранжированы факторы. По таблице 2 - сумма рангов по каждому исследуемому фактору. Но мне показался этот метод не верный. Так как разные факторы и разные оценки у каждого эксперта.
3. Выявления связи между факторами методом коэффициента конкордации (таблица 1)
4. Необходимо выбрать значимые факторы- каким методом?
5. Оценка факторов- каким методом?
Интересует пункты 4 и 5. Буду ждать ваших советов, отзывов. Или ссылку на литературу?

Глядя на "картинки":

1) 7й и 4й эксперты явно имеют некие "особые мнения" на проблему

2) Поправка на многомерность данных вноситься небольшая (как соотношение гипотенузы и прилежащего к углу градусов в 30 катета в прямоугольном треугольнике)

Факторов две группы

Код

> prcomp(data1[,-1], center=FALSE)$rotation[,1]< -0.17
   X1  X2.а  X2.б  X3.а  X3.б  X3.в  X4.а  X4.б    X5    X6    X7    X8    X9
TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE
  X10   X11   X12  X13а X13.б   X14   X15   X16   X17   X18  X19а  X19б   X20
TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE
  X21   X22   X23  X24а  X24б   X25   X26
FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

подтвердить что именно две группы довольно трудно, mclust например не справился.

3) вот кластеризацией то же самое

MDSplot(randomForest(t(data1[,-1])), k=3, fac=factor(prcomp(data1[,-1], center=FALSE)$rotation[,1]< -0.17))

Эскизы прикрепленных изображений

 

[ildar_gal]

Спасибо за участие и комментарии.
Спасибо большое за помощь и расчет p2004r.