Erzeugen von Relevanzkennziffern für jeden Faktor

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Die Auswertung eines Erfolgsbeispieles (als Kandidat) endet mit dem Erzeugen des Zwischenergebnisvektors. Das Verfahren wechselt auf das nächste noch nicht als Kandidat dienende Erfolgsbeispiel und verwendet dieses als Kandidaten. Nacheinander werden alle Erfolgsbeispiele zu Kandidaten und die jeweils restlichen Erfolgsbeispiele zu Referenzbeispielen. Denn jeder Kandidat unterscheidet sich in anderer Weise vom Ideal und gibt damit andere Hinweise auf die Wichtigkeit der Merkmale. Die Zählermatrix wird erneut initiiert und wiederum starten die Anpassungszyklen, bis zu jedem Erfolgsbeispiel ein Zwischenergebnisvektor feststeht.
Zu jedem Kandidaten erzeugt das FACTORFINDER-Verfahren nach einer Vielzahl von Anpassungszyklen einen Fundierten Toleranzvektor. Jedem Fundierten Toleranzvektor steht genau ein Zwischenergebnisvektor gegenüber. Der Zwischenergebnisvektor repräsentiert Eigenschaften der Beziehung zwischen dem Kandidaten und den Referenzbeispielen.
Alle Zwischenergebniswerte führt das Verfahren zu einem Relevanzvektor zusammen: Die FACTORFINDER-Relevanz entsteht als arithmetisches Mittel aus den Zwischenergebnissen eines Faktors. Der FACTORFINDER-Relevanzvektor setzt sich aus der FACTORFINDER-Relevanz aller Faktoren zusammen.
Je gleichartiger die erfolgreichen Varianten sind, desto niedriger fällt die Relevanz aus. Bei stark unterschiedlichen Varianten erscheinen im Vergleich der Varianten untereinander nur wenige Faktoren tolerabel, was zu hohen Relevanzwerten führt.
Zu jeder Beispielbasis läßt sich genau ein Relevanzvektor ermitteln. Dieser zeigt die Wichtigkeit der verschiedenen Faktoren an. Aus jeder Beispielbasis lassen sich so viele Zwischenergebnisvektoren gewinnen, wie die Beispielbasis Erfolgsbeispiele enthält. Denn jedes Positivbeispiel kann als Kandidat herangezogen werden und im Vergleich mit allen anderen entsteht daraus der Zwischenergebnisvektor. Aus den arithmetischen Mittelwerten aller Zwischenergebnisse wird im FACTORFINDER-Verfahren der FACTORFINDER-Relevanzvektor.

Angenommen, als Datengrundlage stehen 100 akzeptable Alternativen zur Verfügung

dann existieren 100 Fundierte Toleranzvektoren,

es gibt 100 Zwischenergebnisvektoren mit jeweils einem Fundierten Toleranzvektor als Grundlage

und ein FACTORFINDER-Relevanzvektor mit 100 Zwischenergebnisvektoren als Grundlage

Zur Veranschaulichung dient eine Beispielbasis von 10 Erfolgsbeispielen. Die folgende Tabelle zeigt zeilenweise die Zwischenergebnisse, die sich aus den Beispielen 1 bis 10 als Kandidaten ergeben. Die untere Zeile zeigt die FACTORFINDER-Relevanz aller Faktoren.

	Faktor 1	Faktor 2	Faktor 3	Faktor 4	Faktor 5
Beispiel 1	1.0	.5	.0	.0	.7
Beispiel 2	.7	.0	.4	.0	.9
Beispiel 3	1.0	.2	.4	.8	.0
Beispiel 4	1.0	.0	.0	.0	1.0
Beispiel 5	.0	.5	.8	.7	.7
Beispiel 6	.7	.3	.3	.6	.0
Beispiel 7	1.0	.0	.0	.0	.0
Beispiel 8	.0	.0	.0	.0	.0
Beispiel 9	.8	.0	.0	.7	.6
Beispiel 10	.6	.0	.0	.0	.4
FF-Relevanz	.7	.2	.2	.3	.4

Eine Auswertung von der legt nahe, die verfügbaren Ressourcen auf die Analysedimension 1 zu konzentrieren. Denn diese ist für das Erreichen des Zieles am wichtigsten (0.7).