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Ast/Fragment 112 01

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Typus
KomplettPlagiat
Bearbeiter
Hindemith
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 112, Zeilen: 1-21, 101-104
Quelle: Göpel 2005
Seite(n): 5, 6, Zeilen: 5: 9ff; 6: 1ff
Ein weiterer Unterschied der DEA zu traditionellen Methoden besteht in der impliziten Berechnung von Input- und Outputgewichtungsfaktoren. Die DEA umgeht die Gewichtungsproblematik, in dem für jedes zu beurteilende Untersuchungsobjekt eine individuelle Gewichtung zur Errechnung der Gesamteffizienz (h0) errechnet wird. Damit wird berücksichtigt, dass es aufgrund der Vielzahl von vorhandenen In- und Outputs auch mehrere Wege gibt, effizient zu sein. Im Basismodell vom Typ CCR21 hat das beispielsweise zur Folge, dass jede Organisationseinheit einen Effizienzwert von h0= 1 zugewiesen bekommt, wenn es in mindestens einer Leistungsdimension (ein bestimmter Output/bestimmten Input) besser oder zumindest gleichwertig gegenüber allen Vergleichseinheiten208 ist. Aufgrund der systemimmanenten Priorisierung der einzelnen Gewichtungsfaktoren werden schwächere Leistungsdimensionen wenig bis gar nicht, bessere Output-Inputverhältnisse dagegen stärker bewertet, so dass für jede Organisationseinheit der maximale Effizienzwert errechnet wird. Damit verbunden ergeben sich für jedes ineffiziente Untersuchungsobjekt Rückschlüsse auf die vorbildlichen Referenzeinheiten, die am Besten mit der Struktur und den Eigenschaften, das heißt mit den Stärken und Schwächen des ineffizienten Objektes, vergleichbar sind. Dadurch wird eine faire und realistische Bewertung gesichert209.

Zugleich kann mittels DEA ein weiteres Problem gelöst werden, nämlich die Zusammenfassung verschiedener Erfolgskriterien auf eine einzige Dimension, die Effizienzkennzahl h0. Dadurch wird, im Gegensatz zu vielen anderen Effizienzanalysen210, eine unüberschaubare Anzahl von Einzelkennziffern vermieden. Dies hat zur Folge, dass eine Gesamtaussage sowie ein schnellerer Vergleich zwischen den untersuchten Objekten ermöglicht werden211.


208 Zu den Ausführungen dieses Absatzes vgl. Werner/Brokemper (1996), S. 165.

209 Vgl. Schefczyk/Gepott (1995), S. 337-338.

210 Einen Überblick über wesentliche Performance-Measurement-Konzepte liefert Gleich (2002), S. 449, Abb. 1.

211 Weibler/Lucht (2003), S. 230.

Ein weiterer Unterschied der DEA zu traditionellen Methoden besteht in der impliziten Berechnung von Input- und Outputgewichtungsfaktoren. Die Data Envelopment Analysis umgeht die Gewichtungsproblematik, indem für jedes zu beurteilende Untersuchungsobjekt eine individuelle Gewichtung zur Errechnung der Gesamteffizienz (h0) errechnet wird. Damit wird berücksichtigt, dass es aufgrund der Vielzahl von vorhandenen In- und Outputs auch mehrere Wege gibt, effizient zu sein. Im Basismodell vom Typ CCR21 hat das beispielsweise zur Folge, dass jede Organisationseinheit einen Effizienzwert von h0 = 1 zugewiesen bekommt, wenn es in mindestens einer Leistungsdimension (ein bestimmter Output/bestimmten Input) besser oder zumindest gleichwertig gegenüber allen Vergleichseinheiten ist.22 Aufgrund der systemimmanenten Priorisierung der einzelnen Gewichtungsfaktoren werden schwächere Leistungsdimensionen wenig bis gar nicht, bessere Output-Inputverhältnisse dagegen stärker bewertet, so dass für jede Organisationseinheit der maximale Effizienzwert errechnet wird. Damit verbunden

[Seite 6]

ergeben sich für jedes ineffiziente Untersuchungsobjekt Rückschlüsse auf die vorbildlichen Referenzeinheiten, die am besten mit der Struktur und den Eigenschaften, dass [sic] heißt mit den Stärken und Schwächen des ineffizienten Objektes vergleichbar sind. Dadurch wird eine faire und realistische Bewertung gesichert.23

Zugleich kann mittels DEA ein weiteres Problem gelöst werden, nämlich die Zusammenfassung verschiedener Erfolgskriterien auf eine einzige Dimension, die Effizienzkennzahl h0. Dadurch wird, im Gegensatz zu vielen anderen Effizienzanalysen24, eine unüberschaubare Anzahl von Einzelkennziffern vermieden. Dies hat zur Folge, dass eine Gesamtaussage sowie ein schnellerer Vergleich zwischen den untersuchten Objekten ermöglicht werden.25


21 Siehe dazu Kapitel 2.4.

22 Zu den Ausführungen dieses Absatzes vgl. Werner/Brokemper (1996), S. 165.

23 Vgl. Schefczyk/Gerpott (1995), S. 337-338.

24 Einen Überblick über wesentliche Performance Measurement-Konzepte liefert Gleich (2002), S. 449, Abb. 1.

25 Weibler/Lucht (2003), S. 230.

Anmerkungen

Ein Verweis auf die Quelle fehlt.

Man beachte, dass mit "CCR21" der Verweis auf die FN 21 mitübernommen wurde: ein klares Indiz für eine Übernahme im copy-paste-Stil.

Sichter
(Hindemith), PlagProf:-)

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