ANALIZA DE RISC sI ANALIZA DECIZIILOR
Howard (1988) descrie disciplina stiintifica analiza deciziei ca o procedura sistematica pentru transformarea problemelor deciziei opace în probleme ale deciziei transparente pe baza unei secvente de etape transparente. Opac înseamna "greu de înteles, rezolvat sau explicat; nu simplu, clar sau lucid" iar transparent înseamna "usor, de înteles, clar sau evident". Analiza deciziei s-a definit ca modalitate de luare a deciziei, în conditii de complexitate cu incertitudinea inerenta acesteia, cu obiective multiple si perspective diferite referitoare la problema deciziei.
Analiza deciziei este utilizata pentru a face deciziile efective mai consistente.
Analiza deciziei nu este destinata 444d38e sa înlocuiasca intuitia celui care ia decizia, pentru ale/o elibera de obligatiile ce-i revin atunci când se confrunta cu o problema sau pentru ale face competitor cu stilul de analiza personal al celui care ia decizia. Rezultatul analizei poate admite actiuni recomandate anterior sau poate fi utilizat pentru a justifica o actiune speciala. Petitti (1994) evidentiaza ca, în timp ce analiza deciziei în domeniul medical a fost initial utilizata îndeosebi pentru managementul individual al pacientilor, aceasta este acum aplicata din ce în ce mai mult pentru a dezvolta strategii pentru managementul grupurilor de indivizi. Aceasta reprezinta, de asemenea, primul pas al analizei cost-eficienta. Ngategize, Kaneene si Harsh (1986) au revazut utilitatea analizei de decizie pentru programe de sanatate animala. Acestia sunt constienti de avantajele acesteia dar, de asemenea, scot în evidenta ca analiza deciziei poate fi o foarte mare consumatoare de timp pentru a o realiza si dificil sa se estimeze parametrii utilizati.
Procesul analizei deciziei. Figura 6 prezinta o harta a diferitelor etape implicate în procesul de analiza a deciziei, descrise de Clemen (1996). Primul pas impune celui care ia decizia, sa identifice problema. Acesta poate fi deja un proces cât se poate de dificil, din moment ce este important pentru a nu propune o problema gresita (eroare de tipul 3).
Al doilea pas trebuie sa fie facut cu mare grija. Trebui sa definim foarte clar daca scopul final al analizei deciziei este sa se minimalizeze costul, riscurile sau sa se mareasca profitul. Care este întelesul riscului? Este acesta o pierdere monetara, sau reprezinta conditii potential daunatoare pentru sanatate sau mediu ?
Urmatorii doi pasi implica descompunerea problemei, pentru a întelege structura acesteia, deci de a masura incertitudinea si valoarea acesteia. Descompunerea problemei în cauza este estimata ca fiind cheia analizei deciziei. Tehnicile de analiza a deciziei sunt utilizate pentru a crea modele ale structurii problemei deciziei (alternative sau alegeri). Acestea utilizeaza probabilitatea, pentru a construi modele de incertitudine si functii de utilitate, pentru a evalua cum, cei care iau decizii, valorifica rezultatele si schimba obiectivele de competitie (preferintele).
Elementele deciziei. Dupa cum au mentionat, primul pas în analiza deciziei trebuie sa fie identificarea elementelor unei probleme de decizie. Aceasta poate include orice evenimente imprevizibile, rezultatele si valorile acestora.
Exemplul va fi o situatie în care au fost detectati reactanti la testul dermic de tuberculinare printre bovinele dintr-o zona geografica ce este considerata libera de infectia cu Mycobacterium bovis. Unele animale reactante la testul dermic nu au prezentat leziuni de tuberculoza în timpul inspectiei postmortem a carnii la abator. Este cunoscut ca infectia este endemica într-o zona situata la aproximativ 50 de km departare zona considerata libera în care au aparut reactii pozitive. În acest caz, analiza deciziilor include, de exemplu, decizia de a solutiona problemele de diagnostic cu privire la sursa de infectie si decizia referitoare la optiunea de control. Ultima include, de exemplu, taierea bovinele reactante si efectuarea unei operatiuni de control la speciile salbatice ce sunt incriminate a reprezenta principalul rezervor de infectie în alte zone precum zona aflata la 50 km. În acest exemplu diagnosticul si deciziile de control sunt decizii secventiale, iar alegerea sau rezultatul uneia va influenta pe urmatoarea.
Structurarea deciziilor. Exista doua abordari principale ce sunt utilizate pentru a descrie si structura problemele de decizie: diagrama de influenta si arborele de decizie. Ambele se completeaza reciproc, din moment ce, software-ul modern de computer permite ca problema deciziei sa fie proiectata ca o diagrama de influenta ce ulterior poate fi transformata automat într-un arbore de decizie.
O diagrama de influenta este practic o reprezentare grafica fundamentala a problemei de decizie. Elementele problemei deciziei sunt reprezentate ca modele diferite legate prin sageti ce indica relatia dintre elemente. Patratele reprezinta decizii, cercurile reprezinta sansa evenimentelor, iar romburile reprezinta valori. Modelele se refera la noduri (decizie, sansa si noduri de valoare). Sagetile sunt, de asemenea, numite arcuri cu nod , cel de la începutul arcului fiind denumit predecesor, iar cel de la sfârsitul arcului denumit succesor.
Arborele de decizie este o abordare care în mod normal reprezinta un detaliu mai complex fata de diagrama de influenta. Etapele de baza în analiza arborelui de decizie includ mai întâi specificarea contextului deciziei, urmata de dezvoltarea unui model de decizie. Aceasta include optiuni de management, consecintele fiecarei optiuni, probabilitatea si modul în care este dorit fiecare rezultat.
Modelul de decizie este apoi reprezentat ca arbore de decizie. Structura arborelui de decizie se dezvolta secvential, de la baza pâna la capat, fiind bazata pe urmatoarele componente: noduri, ramuri si rezultate. Exista trei tipuri de noduri: noduri de decizie (alegere), noduri de sansa (probabilitate) si noduri terminale. Ramurile indica diferite alegeri: daca acestea sunt extinse de la un nod de decizie si rezultate diferite sau daca acestea sunt extinse de la un nod sansa. Fiecare dintre ramuri ce emana dintr-un nod sansa a fost asociata cu anumite probabilitati, iar fiecare din punctele terminale a fost asociat cu utilitati sau valori.
Analiza senzitivitatii. Este o abordare modelata ce permite identificarea parametrilor ce sunt importanti în arborele de decizie. Ca o consecinta a rezultatelor obtinute din analiza de senzitivitate, cel ce ia decizii poate sa reconsidere structura problemei deciziei sau sa obtina informatii mai precise despre parametri individuali.
Baza analizei senzitivitatii este faptul ca unul sau mai multi parametri variaza si deci se poate examina efectul acestei variatii asupra solutiei finale a arborelui de decizie.
Profilul de risc. În timp ce valoarea asteptata furnizeaza o estimare a valorii medii a unei decizii particulare, aceasta nu furnizeaza informatii privind toate rezultatele individuale. Profilul riscului reprezinta probabilitatea de aparitie a fiecarui rezultat individual. Acesta permite selectarea deciziilor asociate cu un rezultat al unui risc scazut. Un profil de risc este conceput prin plierea arborelului de decizie prin multiplicarea fiecarui ramuri de sansa si poate fi prezentat ca un grafic. Este util atunci când problema deciziei contine noduri sansa succesive.
Tehnici avansate de analiza a deciziei. Una din criticile majore ale analizei arborelui de decizie a fost, în particular, faptul ca aceasta a fost directionata catre luarea deciziilor având la baza media ponderata ce este masurata statistic si care nu este neaparat necesara pentru acest tip de date. Analiza cost eficienta sau cost beneficiu este cea mai corespunzatoare tehnica pentru o astfel de problema.
Modelele de simulare Marcov si Montecarlo sunt doua tehnici ce sunt usor accesibile prin intermediul software-ului computerului pentru analiza deciziei. Modelele Marcov pot fi utilizate pentru a înlocui arborii de decizie în situatii în care acestia contin evenimente ce apar în mod repetat sau care se extind peste perioada de timp.
Simularea Montecarlo. Încorporarea simularii Montecarlo în arborele de decizie permite examinarea probabilitatii distributiilor fata de o valoare sau o gama unica asteptata. Aceasta furnizeaza informatii mai detaliate referitoare la incertitudine, în problema deciziei. Slenning (1994) descrie utilizarea simularii Montecarlo ca o abordare pentru analiza sansa a arborelui de decizie între diferite programe pentru bovinele de reproductie.
Analiza deciziei ofera avantaje semnificative pentru cel ce ia decizii. Aceasta încurajeaza dizolvarea problemelor complexe în componente mai simple - sanse, evenimente probabilistice si rezultate alternative. Cel ce ia decizii poate sa evalueze riscurile si beneficiile si este fortat sa introduca o secventa logica a componentelor. Cerinta unei estimari explicite a probabilitatilor ce uneori poate sa fie dificil de obtinut, este foarte importanta.
Analiza deciziei încurajeaza pe cei în cauza de a utiliza cele necesare sub forma de valori. Aceasta identifica determinantii critici ai unei probleme de decizie si poate indica zonele insuficient cunoscute.
|
