Supongo que usted no puede simplemente preguntar si prefieren un ordenador portátil o una tableta, o te quieres comprobar lo que ellos piensan que ellos prefieren con lo que usted piensa que debería prefiere...
Hay un número de maneras de hacer esto. De hecho esta es una versión de la muy común en la vida real problema de la evaluación de los solicitantes de empleo, o de licitaciones para la contratación de obras - que usted necesita para decidir sobre los criterios, el peso de ellos, y la tasa de los candidatos contra los criterios. Se han puesto de relieve el problema de la ponderación de los criterios, pero la calificación de los candidatos (portátil y tableta) en contra de los criterios es esencial, como también lo fue la elección de los seis criterios, en primer lugar. Estos son en gran parte la sentencia en lugar de cuestiones estadísticas.
Hay dos pasos necesarios: combinar la información en las dos preguntas a dar ponderaciones para los criterios; y el de comparar la importancia dada a las seis cualidades para el desempeño de los dos productos contra los seis cualidades.
Su primer problema es que usted tiene dos preguntas que aparentemente son (ver mi comentario) llegar a básicamente el mismo factor subyacente y que los encuestados inevitablemente no ser totalmente coherente en sus respuestas (aunque esperemos que no tanto como en tu ejemplo, donde la capacidad de almacenamiento es la prioridad más baja, pero "muy importante"!)
Una aproximación a la combinación de estos dos es convertir el ranking de una clasificación en la misma escala que la segunda pregunta, y luego tomar un promedio. Usted podría hacer esto, por ejemplo, por $rate_{new}=\frac{rate+rank*\frac{4}{5}+0.2}{2}$.
Esto es un poco crudo, pero el hecho es que no hay realmente manera satisfactoria de la combinación de los dos, sin los inconvenientes de algún tipo. La conversión de las clasificaciones a las calificaciones y viceversa es un problema, sin embargo, de hacerlo, y una especie de regla de oro es necesario tratar con lazos en las calificaciones (si desea convertirlos en los rankings) o variedad desconocida detrás de los rankings (si desea convertirlos en calificaciones es decir, el usuario ha visto obligado a rango de uno a 6, pero en realidad podría pensar que son todos realmente importante o sin importancia...).
El próximo crudeza se necesitará para la puntuación de los productos contra las seis cualidades. A menudo los sujetos han pedido hacer esto, pero en este caso parece que usted tiene que hacerlo usted mismo. Usted va a producir una matriz como:
Tablet Laptop
Storage capacity 4 2
Portability 1 2
Touch interface 1 4
Keyboard 5 1
Long battery life 3 2
Entertainment on the go 1 3
Me he mantenido a la convención que han de baja puntuación de ser bueno.
A continuación, sólo se multiplica y suma su importancia calificaciones por estos niveles de calidad, y se obtiene una puntuación para tablet y uno para el ordenador portátil. El uno con la puntuación más baja es la preferencia, no hay necesidad de un umbral, simplemente para comparar las dos puntuaciones.
Nota que la forma de puntuación de los dos productos contra las seis cualidades será crucial en este - probablemente más importante que la forma en que se generaron las ponderaciones. Así que te gustaría probar una variedad de diferentes puntuaciones y ver cuáles ofrecen plausible de los resultados. No hay ninguna estadística manera de conseguir el "derecho" de las puntuaciones, con la información que tienes. Si usted sabía que la gente del real portátil/tabla de preferencias, quizás podría generar un conjunto de resultados que produjeron esas preferencias, pero luego todo el ejercicio sería una diferente.
Vea a continuación algunas código R y de salida que implementa este y sugiere que su un poco confundido sujeto puede realmente quiere un ordenador portátil:
> r1 <- c(6,5,1,4,2,3)
> r2 <- c(1,3,1,1,2,4)
> newrate <- (r2+r1*4/5+.2)/2
> products <- as.matrix(data.frame(Tablet=c(4,1,1,5,3,1), Laptop=c(2,2,4,1,2,3)))
> cbind(products, newrate)
Tablet Laptop newrate
[1,] 4 2 3.0
[2,] 1 2 3.6
[3,] 1 4 1.0
[4,] 5 1 2.2
[5,] 3 2 1.9
[6,] 1 3 3.3
> newrate%*%products
Tablet Laptop
[1,] 36.6 33.1
