4.1. Results from the expert survey

4.1. Results from the expert survey
We conducted the survey during January and February 2012. The survey consisted of 68 assessments in two rounds, and
we got eight experts to go through both rounds. Since we used a LinkedIn search as a tool for recruiting the experts and thus
were unable to be sure about participants’ true level of expertise, as a first step in our analysis we wanted to verify that we
had not accidentally recruited a ‘‘non-expert’’ whose responses might deviate considerably from the others, causing disagreement.
To identify such outliers, we conducted standard principal component analysis (PCA) using the NCSS tool and
utilized graphical analysis of scatter plots of the most significant four factors, as shown in Fig. 2 below.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.1. ผลจากการสำรวจผู้เชี่ยวชาญเราดำเนินการสำรวจระหว่างเดือนมกราคมและ 2012 กุมภาพันธ์ แบบสำรวจประกอบด้วยประเมิน 68 ในรอบที่สอง และเรามีผู้เชี่ยวชาญ 8 ผ่านทั้งสองรอบ เนื่องจากเราใช้การค้นหาอย่างไร LinkedIn เป็นเครื่องมือในการสรรหาบุคลากรผู้เชี่ยวชาญและไม่สามารถจะแน่ใจว่าเกี่ยวกับคนจริงระดับความเชี่ยวชาญ เป็นขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ของเราเราอยากตรวจสอบว่า เราก็ไม่ตั้งใจพิจารณาเป็น ''ไม่ผู้เชี่ยวชาญด้าน '' ตอบสนองซึ่งอาจเบี่ยงเบนมากมา สาเหตุกันระบุเช่น outliers เราดำเนินการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลักมาตรฐาน (PCA) ใช้เครื่องมือ NCSS และใช้วิเคราะห์เป็นรูปภาพของที่ดินกระจายของปัจจัยสี่สำคัญที่สุด มาก Fig. 2 ด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.1 ผลจากการสำรวจผู้เชี่ยวชาญ
เราดำเนินการสำรวจในช่วงเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ 2012 การสำรวจประกอบด้วย 68 การประเมินผลในรอบสองและ
เราได้แปดผู้เชี่ยวชาญผ่านไปทั้งสองรอบ เนื่องจากเราใช้การค้นหา LinkedIn เป็นเครื่องมือสำหรับการสรรหาผู้เชี่ยวชาญและดังนั้นจึง
ไม่สามารถที่จะตรวจสอบเกี่ยวกับการเข้าร่วมในระดับที่แท้จริงของความเชี่ยวชาญเป็นขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ของเราที่เราต้องการที่จะตรวจสอบว่าเรา
ไม่ได้ตั้งใจคัดเลือก '' ไม่ใช่ ผู้เชี่ยวชาญ '' ที่มีการตอบสนองอาจเบี่ยงเบนมากจากคนอื่น ๆ ที่ก่อให้เกิดความขัดแย้ง.
เพื่อระบุค่าผิดปกติดังกล่าวเราดำเนินการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักมาตรฐาน (PCA) ใช้เครื่องมือ NCSS และ
ใช้การวิเคราะห์แบบกราฟิกแปลงกระจายที่สำคัญที่สุดปัจจัยสี่ดังแสดงใน มะเดื่อ 2 ด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.1 . ผลจากการสำรวจผู้เชี่ยวชาญ
เราทำการสำรวจในช่วงเดือนมกราคมและกุมภาพันธ์ 2555 การสำรวจจำนวน 68 การประเมินในรอบที่สองและ
เรามีแปดผู้เชี่ยวชาญไปทั้งสองนัด เนื่องจากเราใช้ LinkedIn ค้นหาเป็นเครื่องมือในการสรรหาผู้เชี่ยวชาญและดังนั้น
ไม่สามารถแน่ใจเกี่ยวกับผู้เข้าร่วมจริงระดับของความเชี่ยวชาญเป็นขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ของเราเราต้องการที่จะตรวจสอบว่าเราได้ตั้งใจคัดเลือก
' 'non-expert ' ' ที่มีการตอบสนองอาจผิดเพี้ยนมากจากผู้อื่น ก่อให้เกิดความขัดแย้ง
ระบุดังกล่าวผิดปกติ เราจัดทำมาตรฐานการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) โดยใช้เครื่องมือแบบกราฟิกและใช้ ncss
การวิเคราะห์แปลงกระจายของ ที่สำคัญที่สุดสี่ปัจจัยดังแสดงในรูปที่ 2 ด้านล่าง