Como programador de computador e alguém que fez análises estatísticas em dados de pesquisas, tenho uma sugestão.
Seus parâmetros parecem estar sólidos. Você revelou o que parece ser o ponto-chave / valores que influenciam sua análise. A sugestão que tenho neste momento seria alterar um pouco sua metodologia matemática. Você está usando uma escala de 10 pontos (1-10) com um número final uniforme. Enquanto isso lhe dá um grande alcance, ele força um erro na matemática. Ao usar uma escala de números pares, não há valor intermediário. Seu número do meio é 5 ou 6, dependendo de uma chamada de julgamento. Isso força uma avaliação falsa de cada classificação que você consideraria "média", o que distorce os resultados de dados obtidos.
Se você usar uma escala de 3, 5 ou 7 pontos, será mais fácil configurar um valor intermediário e, a partir daí, determinar variações a partir dele. Uma escala de 7 pontos parece ser o melhor para seus propósitos. Ele pode fornecer um intervalo suficiente para as variações e, ao mesmo tempo, controlar o nível de variação entre os níveis de classificação ao escolher uma classificação para algo. Como você está usando uma escala de décima porcentagem, isso deve funcionar bem para você.
Espero que, ao publicar suas descobertas, você deixe o grupo saber sobre elas. Eu, pelo menos, adoraria lê-los.
** adicionado por solicitação Eu determinaria qual fator é o mais universal daqueles que você está usando, provavelmente isso é movimento (já que sem movimento você não pode realmente fazer mais nada). Selecione o próximo fator mais universal e configure sua matemática entre esses dois itens. Repita isso para cada fator. Dessa forma, você pode ajustar apenas a parte da fórmula que se aplica a um determinado fator sem reescrever toda a sua fórmula, se necessário. Feito isso, o valor alvo global da fórmula deve se tornar aparente.
Eu pensei depois de analisar seus fatores. Configure cada um com subfatores e, em seguida, determine um valor geral para esse fator antes de qualquer matemática. Exemplo: Posicionamento teria talvez 4 subs (de Self, de Party, de Creature, & of Object) Cada um teria uma classificação de complexidade possivelmente ponderada e então uma média para o fator poderia ser determinado. Isso irá capturar todos os dados dentro de cada fator sem complicar a fórmula.