Dissertação
{en_GB=Preference information incorporation for decision-making in a DEA model using the Choquet integral: Performance assessment of secondary healthcare providers} {} EVALUATED
{pt=Num mundo em permanente (r)evolução que gira à volta de dinheiro, a procura por novas formas de conter custos, melhor alocar recursos, e, sobretudo, melhorar o desempenho é uma constante transversal a todos os campos. Por conseguinte, a utilização de métodos computacionais baseados em investigação operacional e ciência estatística é crucial para alcançar uma combinação apropriada de eficiência e eficácia, especialmente em domínios onde o processo de tomada de decisão é uma tarefa complexa. É aqui que entra a Data Envelopment Analysis (DEA). Contudo, como uma técnica não-paramétrica e, usualmente, puramente objetiva, a DEA compensa em flexibilidade e adaptabilidade o que carece em incorporar a informação de preferências, particularmente importante em áreas onde o julgamento de decisores é crucial. Este trabalho propõe uma abordagem pioneira e original para preencher esta lacuna de conhecimento através da ligação entre a DEA e a tomada de decisão multicritério com um modelo aditivo de DEA que tem em consideração a interatividade de critérios, usando uma metodologia de inferência para determinar os seus pesos, e a incorporação da informação das preferências de decisores, tirando partido do modelo agregador de preferências multicritério de Choquet. Assim, nasceu o PRICDEA (PReference information Incorporation using the Choquet integral in a DEA model), gerando pesos credíveis a partir dos julgamentos de um decisor, e produzindo resultados aceitáveis e válidos num caso de estudo feito à medida sobre avaliação de desempenho dos prestadores de cuidados de saúde secundários do Serviço Nacional de Saúde português por meio de cenários testadores de robustez., en=In a world in permanent (r)evolution that revolves around money, seeking new ways to contain costs, better allocate resources, and, overall, improve performance is a constant across all the fields. Hence, the usage of computational methods based on operational research and statistical science is crucial for achieving an appropriate combination of efficiency and effectiveness, especially in domains where the decision-making process is a complex task. This is where Data Envelopment Analysis (DEA) comes in. However, as a non-parametric and, usually, purely objective technique, DEA makes up for in flexibility and adaptability what it lacks in incorporating preference information, which is particularly important in areas where the judgment of decision-makers is crucial. This work proposes a cutting-edge and original approach to fill in this knowledge gap by linking DEA and multi-criteria decision-making with an additive DEA model that takes into consideration criteria interactivity, by using an inference methodology to determine their weights, and decision-makers’ preference information incorporation, by taking advantage of the Choquet multi-criteria preference aggregation model. Thus, PRICDEA (PReference information Incorporation using the Choquet integral in a DEA model) was born, generating credible weights stemmed from the decision-maker's judgments, and yielding acceptable and valid results in a tailor-made case study of performance assessment of Portuguese National Healthcare Service secondary healthcare providers across robustness-testing scenarios.}
junho 19, 2018, 11:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Rui Domingos Ribeiro da Cunha Marques
Departamento de Engenharia Civil, Arquitectura e Georrecursos (DECivil)
Professor Catedrático
