1. Имеем таблицу с исходными данными, заполненную в соответствии с мнениями экспертов.

n- число объектов, m – число экспертов

2. Вычисляем суммы по строкам – это есть величина Pi(1) 3. Вычисляем величину Pi(2) следующим образом: сравниваем первую сумму Pi(1) со всеми остальными. Если значения равны, ставим 1,если сравниваемая сумма меньше сравниваемой, то ставим 0, если больше – ставим 1, все значения суммируем и получаем для 1 величины сумму. аналогично поступаем для остальных сумм. Получаем столбец P(2)	1	2	3	4	5	6	7	8	Pi(1)	Pi (2)	bi(ср)	t(il)
1	1	1	2	1	2	2	2	2	13	115	0,314	1
2	1	1	0	1	2	2	2	0	9	36	0,098	2
3	0	2	1	2	2	2	2	1	12	78	0,213	2
4	1	1	0	1	2	2	2	0	9	36	0,098	2
5	0	0	0	0	1	1	2	0	4	14	0,038	1
6	0	0	0	0	1	1	1	0	3	7	0,019	1
7	0	0	0	0	0	1	1	0	2	2	0,005	1
8	0	2	1	2	2	2	2	1	12	78	0,213	2
									64	366		12

4. Воспользуемся следующей формулой:

Для каждого эксперта вычисляем величину q_l после чего проверяем: если q_l < некоторого порога (например 0.5), то мнение данного эксперта отбрасывается и в дальнейшем не учитывается.

5. Вычисляем величину t_il. – есть количество повторений величины P_i(1) .

6. Вычисляем следующую статистику:

7.С помощью полученного значения формируется критерий:

8. Если данное условие выполняется – коэффициент конкордации незначим, следовательно согласие в оценках экспертов отсутствует.

9. Если коэффициент согласия значим, то строится ранжировка исследуемых объектов в порядке убывания величины b_i.

10. Вычисляем коэффициент b_i следующим образом:

а) По каждой строке вычисляем значение b_i как P_i(1)/. Вычислив для каждого эксперта эту величину поступают следующим образом:

б) b_i(общее 1) = есть среднее между b_i(1 эксперта) + b_i(2 эксперта) и т.д.

Аналогично b_i(общее 2) и т.д.

11. Строим линию по среднему b_i(общее для всех).