Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  cechy diagnostyczne
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Content available remote

Waste management in Poland (2012–2013) – spatial analysis

100%
Karol K.
Journal of Agribusiness and Rural Development
|
2016
|
issue 2(40)
345-354
EN
The condition of the waste management development is a complex phenomenon described by eight diagnostic variables. The purpose of the paper is to indicate regional discrepancies in the scope of shaping of the phenomenon in 2012 and 2013. To achieve the purpose, the multivariate analysis was applied, with a particular focus on the zero unitarization method. As a result of application of the aforementioned methods, the ranking of voivodeships with respect to the level of their waste management development was obtained. Further, the voivodeships were divided into four groups: at a very high, high, moderate, and low level of the waste management development. The level of the waste management development is not evenly distributed between given voivodeships. There are signifi cant discrepancies within the investigated area between the voivodeships leading in the ranking (Mazowieckie), and the last voivodeship in the fourth group(Świętokrzyskie) – [I(Qi)  52.5 in 2013].
PL
Stan rozwoju gospodarki odpadami to złożone zjawisko, opisywane przez osiem zmiennych diagnostycznych. Celem artykułu jest wykazanie zróżnicowań regionalnych w zakresie kształtowania się tego zjawiska w latach 2012 i 2013. Dla realizacji tego celu wykorzystano metody wielowymiarowej analizy statystycznej, ze szczególnym uwzględnieniem metody unitaryzacji zerowanej. W wyniku zastosowania opisanych metod otrzymano ranking województw ze względu na poziom rozwoju gospodarki odpadami. W dalszej kolejności dokonano podziału województw na cztery grupy: bardzo wysokiego, wysokiego, przeciętnego i niskiego poziomu omawianego zjawiska. Poziom rozwoju gospodarki odpadami nie rozkłada się równomiernie na poszczególne województwa. Istnieją ogromne różnice w tym zakresie między województwem przodującym w rankingu (mazowieckie) a województwem ostatnim z czwartej grupy (świętokrzyskie): I(Qi)  52,5 w 2013 roku.
2
Publication available in full text mode
Content available

Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej do pomiaru dokonań jednostek gospodarczych

100%
Nowak E.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
|
2019
|
issue 544
191-200
PL
Artykuł jest poświęcony wykorzystaniu metod wielowymiarowej analizy porównawczej do pomiaru dokonań jednostek gospodarczych. Dokonania są złożoną kategorią ekonomiczną i obejmują wielkości o różnym charakterze, co rodzi określone problemy związane z ich pomiarem, zwłaszcza na potrzeby kompleksowej oceny dokonań. Tradycyjne mierniki dokonań odnoszą się bowiem do szczegółowych dokonań i nie mają charakteru syntetycznego. Jednym ze sposobów wyeliminowania tego niedostatku jest wielowymiarowa analiza porównawcza, której metody umożliwiają skonstruowanie mierników syntetycznych na podstawie zestawu mierników cząstkowych. Ważne jest, że mierniki cząstkowe mogą być wyrażone w odmiennych jednostkach miary. Ich agregację umożliwiają metody wielowymiarowej analizy porównawczej, ukierunkowane na pomiar złożonych zjawisk ekonomicznych, a takimi są dokonania.
EN
The paper addresses the use of multidimensional comparative analysis methods for measuring the performance of companies. Company performance is a complex economic category comprising a broad set of widely dissimilar values, which adds to the complexity of performance measurement tasks, particularly those produced for the purpose of comprehensive performance evaluations, since the traditional performance measurement instruments relate to specific feats and clearly lack a synthetic perspective. One of the ways to eliminate this shortcoming is the use of multidimensional comparative analysis. This type of analytical evaluation offers methods that can be used in the design of synthetic measures based on sets of partial metrics. It is worth noting that the partial metrics employed may be expressed in dissimilar units of measurement, as the multidimensional comparative analysis methods are designed to address exactly this type of problems in the measurement of complex phenomena such as company performance.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.