Bir karar verici için birden çok
karar noktası varsa, bu karar noktalarının etkinliklerini tahminlemek ve
kararını bu etkinlikler ölçüsünde şekillendirmek önem taşır. Gerçektende karar
noktalarının etkinlik sıraması karar verici açısından önemlidir ve karar verici
diğerlerine nazaran daha az etkin olan karar noktalarının etkinliklerinin
arttırılmasını sağlayacak senaryoların kararın bütününün etkinliğini nasıl
değiştireceğini bilmek ister.
Bu noktada Veri Zarflama Analizi,
benzer girdiler kullanarak çıktı ya da çıktılar ortaya koymakla sorumlu karar
noktalarının göreceli etkinliklerini değerlendirmek için kullanılan ve doğrusal
programlama tabanlı bir yöntem olarak tanımlanabilir. Veri Zarflama Analizini
benzer amaçlı diğer yöntemlerden ayıran temel özellik, çok sayıda girdi ve
çıktının olduğu durumlarda değerlendirme yapılabilmesini sağlamasıdır. Analiz
sonucunda, her karar noktasının etkinlik değeri, etkin olmayan karar
noktalarının hangi girdi/çıktı oranlarında etkinliklerinin nasıl
arttırılabileceği (senaryolar) ve referans olarak kullanılabilecek karar
noktalarına ilişkin bilgiler elde edilir (Karakoç, 2003).
Veri Zarflama Analizi ilk kez 1957
yıllında Farrell tarafından Ortalama
Performans ölçütüne karşılık ortaya atılan Sınır Üretim Fonksiyonu önerisi ile
şekillenmiş, Charnes, Cooper, Banker ve Rhodes’ in çalışmalarıyla bu günkü
haline gelmiştir. Veri Zarflama Analizinde temel etkinlik
ölçütü, çıktıların ağırlıklı toplamlarının girdilerin ağırlıklı toplamlarına
bölümüdür.
Karar verme süreçlerinizi bilimsel temellere dayandırmak amacı ile istatistiksel.com 'un uzman istatistikçilerimizin desteği ile çalışabilirsiniz.