Совершенствование социально-психологического климата на предприятии высокотехнологичной отросли (на примере ООО "Хаскел" г. Москва)

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ

(НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)

Кафедра социологии, психологии и социального менеджмента

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по дисциплине «Моделирование и прогнозирование»

на тему «Совершенствование социально - психологического климата на предприятии высокотехнологичной отросли» (на примере ООО «Хаскел» г. Москва)

Москва - 2016



Содержание

Введение

1. Теоретические основы понятия социально - психологический климат

1.1 Рассмотрения понятия социально - психологического климата

1.2 Структура социально - психологического климата

1.3 Факторы формирования социально - психологического климата

2. Когнитивная модель социально - психологического климата

3. Построение модели социально - психологического климата

3.1 Построение модели методом экспертных оценок

3.2 Построение модели методом регрессионного анализа

4. Мероприятия по совершенствованию сплоченности в коллективе

Заключение

Список литературы



Введение

Актуальность выбранной темы заключается в том, что условия, в которых происходит взаимодействие членов рабочей группы, влияют на успешность их совместной деятельности, на удовлетворенность процессом и результатами труда. Социально-психологическом климат в группах может быть благоприятным или неблагоприятным, люди чувствуют себя комфортно или некомфортно, стремятся покинуть группу, проводят в ней меньше времени, их личностный рост замедляется, в других - группа функционирует оптимально и ее, но и члены получают возможность максимально полно реализовать свой потенциал.

Социально-психологический климат - это не только проблема сегодняшних взаимоотношений между людьми в трудовом коллективе, это условия развития общества. Решения завтрашних перспективных задач, связанных с моделированием новых, более совершенных, чем прежде, человеческих отношений и человеческих общностей.

Формирование благоприятного социально-психологического климата трудового коллектива является одним из важнейших условий борьбы за рост производительности труда и качество выпускаемой продукции.

Вместе с тем, социально-психологический климат является показателем уровня социального развития коллектива и его психологических резервов, способных к более полной реализации. А это, в свою очередь, связано с перспективой возрастания социальных факторов в структуре производства, с совершенствованием, как организации, так и условий труда. От уровня оптимальности социально-психологического климата каждого отдельного трудового коллектива во многом зависит и общая социально-политическая, идеологическая атмосфера общества, страны в целом.

Значимость социально-психологического климата определяется также тем, что он способен выступать в качестве фактора эффективности тех или иных социальных явлений и процессов, служить показателем, как их состояния, так и их изменения под влиянием социального и научно-технического прогресса.

Социально-психологический климат выступает также в качестве полифункционального показателя уровня психологической включенности человека в деятельность, меры психологической эффективности этой деятельности, уровня психического потенциала личности и коллектива, масштаба и глубины барьеров, лежащих на пути реализации психологических резервов коллектива. (Парыгин Б.Д.)

Эффективность совместной деятельности во многом зависит от оптимальной реализации личностных и групповых возможностей. Благоприятная атмосфера в группе не только продуктивно влияет на результаты ее, но и перестраивает человека, формирует его новые возможности и проявляет потенциальные. В связи с этим возникает необходимость в оптимизации стиля межличностного взаимодействия.

Проблемная ситуация, сложившаяся ООО «Хаскел», состоит в том, что в коллективе за последние 2 года сложился неблагоприятный социально-психологический климат. Это выражается в недопонимании сотрудниками друг друга, руководства, негативном эмоциональном фоне, участившихся увольнениях, что не могло сказаться на производительности, отношения сотрудников к труду. Руководство принимает меры для исправления ситуации, но никаких изменений при этом не происходит.

Проблема: Слоившийся неблагоприятный социально-психологический климат негативно влияет на производительность и отношение сотрудников к труду. Принимаемые руководством меры не дают положительного результата.

Объект: Сотрудники компании отдела продаж

Предмет: сплоченность коллектива в отделе продаж

Цель исследования - смоделировать и изучить влияние факторов на сплоченность коллектива организации ООО «Хаскел». Для достижения поставленной цели в работе ставятся следующие задач:

Изучить теоретические аспекты СПК на предприятии;

Построить когнитивную СПК

Построить математическую модель СПК методом экспертных оценок

Построить математическую модель СПК методом регрессии

Разработать предложения по совершенствованию СПК на предприятии.

При подготовке работы использованы как общенаучные методы анализа и синтеза, экспертного анализа, обобщения, сравнительного анализа, так и эмпирические методы наблюдения, контент-анализа.

При построении когнитивной и математической моделей применены факторный анализ, экспертный подход, регрессионный, кластерный и корреляционный анализ.



1. Теоретические основы понятия социально - психологический климат

1.1 Рассмотрения понятия социально- психологический климат

Социально-психологический климат является комплексной психологической характеристикой, отражающей состояние взаимоотношений и степень удовлетворенности сотрудников различными факторами жизнедеятельности коллектива /1, с.124/.

В отечественной психологии наметились 4 основных подхода к пониманию природы социально-психологического климата.

Представителями первого подхода (Л.П. Буева, Е.С. Кузьмин) климат рассматривается как общественно-психологический феномен, как состояние коллективного сознания. Климат - отражение в сознании людей комплекса явлений, связанных с их взаимоотношениями, условиями труда, методами его стимулирования. Под социально-психологическим климатом необходимо понимать такое социально-психологическое состояние первичного трудового коллектива, которое отражает характер, содержание и направленность реальной психологии членов коллектива./21, с. 241/.

Сторонники второго подхода (А.А. Русалинова, А.Н. Лутошкин) подчеркивают, что сущностной характеристикой социально-психологического климата является общий эмоционально-психологический настрой коллектива. Климат - настроение группы людей. /21. с. 249/.

Авторы третьего подхода (В.М. Шепель, В.А. Покровский) анализируют социально-психологический климат через стиль взаимоотношений людей, находящихся в непосредственном контакте друг с другом. В процессе формирования климата складывается система межличностных отношений, определяющих социальное и психологическое самочувствие каждого члена коллектива.

Создатели четвертого подхода (В.В. Косолапов, А.Н. Щербань) определяют климат в терминах социальной и психологической совместимости членов коллектива, их морально-психологического единства, сплоченности, наличия общих мнений, обычаев и традиций. /21, с. 262/.

При изучении климата необходимо иметь в виду 2 его уровня:

Первый уровень - статический, относительно постоянный. Это устойчивые взаимоотношения членов коллектива, их интерес к работе и коллегам по труду. На этом уровне социально-психологический климат понимается как устойчивое, достаточно стабильное состояние коллектива, которое, однажды сформировавшись способно долгое время не разрушаться и сохранять свою сущность, несмотря на те трудности, с которыми сталкивается коллектив. С этой точки зрения, сформировать благоприятный климат в коллективах довольно трудно, но в тоже время легче поддерживать его на определенном уровне, уже сформированном ранее.

Второй уровень - динамический, меняющийся, колеблющийся. Это каждодневный настрой работников в процессе работы, их психологическое настроение. Этот уровень описывается понятием «психологическая атмосфера». В отличие от социально-психологического климата психологическая атмосфера характеризуется более быстрыми временными изменениями и меньше осознается людьми. Изменение психологической атмосферы влияет на настроение и работоспособность личности в течение рабочего дня. Изменение же климата всегда более выражены, заметны, они осознаются и переживаются людьми более остро; чаще всего человек успевает адаптироваться к ним.

Многие психологи утверждают, что социально-психологический климат - это состояние психологии трудового коллектива как единого целого, которое интегрирует частные групповые состояния. Климат - это не сумма групповых состояний, а их интеграл./20, с. 98/.

В психологию понятие «климат» пришло из метеорологии и географии. Сейчас это установившееся понятие, которое характеризует невидимую, тонкую, деликатную, психологическую сторону взаимоотношений между людьми. В отечественной социальной психологии впервые термин «психологический климат» использовал Н.С. Мансуров, который изучал производственные коллективы. Одним из первых раскрыл содержание социально-психологического климата В.М. Шепель. Психологический климат - это эмоциональная окраска психологических связей членов коллектива, возникающая на основе их близости, симпатии, совпадения характеров, интересов, склонностей. Он считал, что климат отношений между людьми состоит из трех климатических зон. Первая климатическая зона - социальный климат, который определяется тем, насколько в данном коллективе осознанны цели и задачи общества, насколько здесь гарантированно соблюдение всех конституционных прав и обязанностей работников как граждан. Вторая климатическая зона - моральный климат, который определяется тем, какие моральные ценности в данном коллективе являются принятыми. Третья климатическая зона - психологический климат, те неофициальные отношения, которые складываются между работниками, находящимися в непосредственном контакте друг с другом. Психологический климат - это климат, зона действия которого значительно локальнее социального и морального климата. /20. с.134/.

1.2 Структура социально-психологического климата

Существенным элементом в общей концепции социально-психологического климата является характеристика его структуры. Это предполагает вычисление основных компонентов в рамках рассматриваемого явления по некоему единому основанию, в частности по категории отношения. Тогда в структуре СПК становится очевидным наличие двух основных подразделений - отношения людей к труду и их отношения друг к другу.



Схема 1

В свою очередь отношения друг к другу дифференцируются на отношения между товарищами по работе и отношения в системе руководства и подчинения.

В конечном итоге всё многообразие отношений рассматривается через призму двух основных параметров психического настроя - эмоционального и предметного.

Под предметным настроем подразумевается направленность внимания и характер восприятия человеком тех или иных сторон его деятельности.

Под эмоциональным - его эмоциональное отношение удовлетворенности или неудовлетворенности этими сторонами./20. с 236/.

Психологический климат коллектива, обнаруживающий себя прежде всего в отношениях людей друг к другу и к общему делу, этим все же не исчерпывается. Он неизбежно сказывается и на отношениях людей к миру в целом, на их мироощущении и мировосприятии. А это в свою очередь может проявиться во всей системе ценностных ориентаций личности, являющейся членом данного коллектива. Таким образом, климат проявляется определенным образом и в отношении каждого из членов коллектива к самому себе. Последнее из отношений кристаллизуется в определенную ситуацию - общественную форму самоотношения и самосознания личности. / 21, с.106/.

В результате создается определенная структура ближайших и последующих, более непосредственных и более опосредованных проявлений социально-психологического климата.

То обстоятельство, что отношение к миру (система ценностных ориентаций личности) и отношение к самому себе (самосознание, самоотношение и самочувствие) попадают в ранг последующих, а не ближайших проявлений климата, объясняется их более сложной, многократно опосредованной зависимостью не только от ситуации данного коллектива, но и от целого ряда других факторов, с одной стороны, макромасштабных, с другой - сугубо личностных.

Действительно, отношения человека к миру формируются в рамках его образа жизни в целом, который никогда не исчерпывается предметами того или иного, даже самого значимого для него коллектива.

Аналогичным образом обстоит дело и с отношением к самому себе. Самосознание человека складывается в течение всей его жизни, а самочувствие находится в существенной зависимости не только от его статуса в трудовом коллективе, но нередко в еще большей мере от семейно-бытового положения и физического здоровья индивида.

Это, разумеется, не снимает возможности рассмотрения самооценки и самочувствия индивида в данном конкретном коллективе и в зависимости от него. На самочувствие личности в коллективе отражаются отношения личности к определенной группе в целом, степень удовлетворенности своей позицией и межличностными отношениями в группе. Каждый из членов коллектива на основе всех других параметров психологического климата вырабатывает в себе соответствующее этому климату сознание, восприятие, оценку и ощущение своего «я» в рамках данной конкретной общности людей.

Самочувствие личности в определенной мере может служить и известным показателем степени развернутости ее духовного потенциала. В данном случае подразумевается психическое состояние, определяемое во многом атмосферой производственного коллектива.

С этой точки зрения самосамочувствие личности может рассматриваться как один из наиболее общих показателей СПК /9, с. 36/.

Рис. 1.1: А - отношение к делу; Б - самочувствие личности (отношение к самому себе); В - отношение к другим людям

Вместе с тем он не может считаться вполне основательным для того, чтобы конкретно судить о всех аспектах СПК в коллективе, о мере эффективности его деятельности.

1.3 Факторы формирования социально-психологического климата

Формирование благоприятного социально-психологического климата трудового коллектива является одним из важнейших условий борьбы за рост производительности труда и качество выпускаемой продукции. Вместе с тем, социально-психологический климат является показателем уровня социального развития коллектива и его психологических резервов, способных к более полной реализации. А это, в свою очередь, связано с перспективой возрастания социальных факторов в структуре производства, с совершенствованием как организации, так и условий труда.

На формирование социально-психологического климата оказывает влияние ряд факторов макро- и микросреды.

Факторы макросреды - это тот общественный фон, на котором строятся и развиваются отношения людей. К этим факторам относятся: общественно-политическая ситуация в стране, экономическая ситуация в обществе, уровень жизни населения, организация жизни населения, социально-демографические факторы, региональные факторы и этнические факторы.

Факторы микросреды - разделяются на субъективные и объективные:

К субъективным факторам микросреды можно отнести: характер официальных и организационных связей между членами коллектива, наличие товарищеских контактов, сотрудничество, взаимопомощь, стиль руководства.

Благоприятный климат переживается каждым человеком как состояние удовлетворенности отношениями с товарищами по работе, руководителями, своей работой, ее процессом и результатами. Это повышает настроение человека, его творческий потенциал, положительно влияет на желание работать в данном коллективе, применять свои творческие и физические силы на пользу окружающим людям.

Неблагоприятный климат индивидуально переживается как неудовлетворенность взаимоотношениями в коллективе, с руководителями, условиями и содержанием труда. Это сказывается на настроении человека, его работоспособности и активности.

К объективным факторам микросреды относятся: комплекс технических, санитарно-гигиенических условий труда: жара, духота, плохая освещенность, постоянный шум могут стать источником повышенной раздражительности и косвенно повлиять на психологическую атмосферу в группе. Напротив- хорошо оборудованное рабочее место, благоприятные санитарно-гигиенические условия повышают удовлетворенность от трудовой деятельности в целом, способствуя формированию благоприятного СПК.

Можно выделить шесть основных групп факторов, определяющих состояние социально-психологического климата:

1. Служебно-функциональные факторы (условия труда и оборудование рабочих мест; обеспеченность труда техникой, связью, защитными средствами и т.п.; организация труда, режим труда и отдыха, график работы и т.п.; обоснованность и четкость распределения функций между работниками; функциональная определенность структуры деятельности каждого сотрудника, четкость его обязанностей, прав и ответственности; отношение руководства к вопросам организации труда работников и др.).

2. Экономические факторы (система оплаты труда; своевременность получения денежного содержания; установление границ окладов в соответствии с затратами труда; справедливое (или несправедливое) распределение материальных вознаграждений; льготы, премии, надбавки и т.д.).

3. Управленческие факторы (стиль и методы управления персоналом; отношение руководителей к работникам; сплоченность управленческого звена; преемственность в оценке и выборе способов воздействия на подчиненных; социальная дистанция между руководителями и подчиненными; этика взаимодействия управленческого и исполнительного звена и др.).

4. Психологические факторы (взаимоотношения работников между собой; степень социально-психологической совместимости; уровень конфликтности; состояние взаимодействия между подразделениями; взаимоотношения сотрудников с непосредственным руководителем; групповое мнение, нормы и традиции поведения; характер восприятия и оценки работниками друг друга и т.д.).

5. Факторы профессионально-квалификационной характеристики персонала (численность персонала; укомплектованность личного состава; соответствие квалификации персонала выполняемой деятельности; обеспечение адаптации и вхождение в должность; перспектива повышения квалификации; перспектива служебного роста и карьеры; обоснованность подбора и расстановки персонала и др.).

6. Правовые факторы (оптимальность и непротиворечивость правовых актов, регулирующих профессиональную деятельность; соответствие правовых актов требованиям современной деятельности; наличие по каждой должности должностной инструкции с указанием объема обязанностей, прав и ответственности; форма и содержание правовых актов; удобство в их применении и т.д.).

Большое значение для формирования благоприятного СПК имеет то, насколько работа является для человека интересной, разнообразной, творческой, соответствует ли она его профессиональному уровню, позволяет ли реализовать творческий потенциал, профессионально расти. Привлекательность работы повышают удовлетворенность условиями труда, оплатой, системой материального и морального стимулирования, социальным обеспечением, распределением отпусков, режимом работы, информационным обеспечением, перспективами карьерного роста, возможностью повысить уровень своего профессионализма, уровнем компетентности коллег, характером деловых и личных отношений в коллективе по вертикали и горизонтали и т.д. Привлекательность работы зависит от того, насколько ее условия соответствуют ожиданиям субъекта и позволяют реализовать его собственные интересы, удовлетворить потребности личности:

в хороших условиях труда и достойном материальном вознаграждении;

в общении и дружеских межличностных отношениях;

в успехе, достижениях, признании и личном авторитете, обладании властью и возможностью влиять на поведение других;

творческой и интересной работе, возможности профессионального и личностного развития, реализации своего потенциала.

Характер выполняемой деятельности. Монотонность деятельности, ее высокая ответственность, наличие риска для здоровья и жизни сотрудника, стрессогенный характер, эмоциональная насыщенность и т.д. -- все это факторы, которые косвенно могут негативно сказаться на СПК в рабочем коллективе.

Благоприятный социально-психологический климат является условием повышения производительности труда, удовлетворенности работников трудом и коллективом. Социально-психологический климат возникает спонтанно. Но хороший климат не является простым следствием провозглашенных девизов и усилий отдельных руководителей. Он представляет собой итог систематической воспитательной работы с членами коллектива, осуществление специальных мероприятий, направленных на организацию отношений между руководителями и подчиненными. Формирование и совершенствование социально-психологического климата - это постоянная практическая задача руководителей любого ранга. Создание благоприятного климата является делом не только ответственным, но и творческим, требующим знаний его природы и средств регулирования, умения предвидеть вероятные ситуации во взаимоотношениях членов коллектива. Формирование хорошего социально-психологического климата требует, особенно от руководителей и психологов, понимания психологии людей, их эмоционального состояния, настроения, душевных переживаний, волнений, отношений друг с другом.

Таким образом можно сказать, что эффективность совместной деятельности во многом зависит от оптимальной реализации личностных и групповых возможностей. Благоприятная атмосфера в группе не только продуктивно влияет на результаты ее деятельности. А результатом эффективной работы руководителя будет являться - результативность работы подчинённых, которая зависит от стиля управления, применяемого руководителем, и психологического климата в коллективе. /21, с.321/.

Изучив теоретическую часть социально-психологического климата и рассмотрев понятие сплоченность организации, в частности, можно выделить 9 факторов, влияющих на сплоченность сотрудников в компании:

Удовлетворенность коллективом

Удовлетворенность руководством

Заработная плата

Удовлетворенность рабочим процессом

Общая цель

Преобладание настроения в коллективе

Сознательная дисциплина

Сотрудничество

Взаимопомощь



2. Когнитивная модель социально - психологического климата

Рис. 2.1



3. Построение модели социально - психологического климата

3.1 Построение модели методом экспертных оценок

Метод экспертных оценок, называемый также экспертным опросом, в общем виде представляет собой опрос специалистов, компетентных в какой-либо, нужной исследователю области. В нашем случае - отдел продаж в дистрибьюторской компании. Опрос таких лиц называется экспертным, а установленные в его ходе суждения респондентов о свойствах изучаемого явления - экспертными оценками. Экспертная оценка -- компетентное мнение, мнение эксперта по какой-либо из проблем, находящихся в сфере его компетенции.

При анализе мнений экспертов можно применять самые разнообразные статистические методы. Тем не менее можно выделить основные методы математической обработки экспертных оценок - это проверка согласованности мнений экспертов (гомогенность); построение математической модели сплоченности коллектива в отделе; оценка степени важности факторов в разных отделах компаниях; проверка правильности построения модели сплоченности.

Был проведен опрос четырех экспертов в дистрибьюторской области по оценке степени важности девяти факторов для сплоченности коллектива дистрибьюторской компании. Использовалась бальная шкала от 1 до 3, где 1 не важный фактор, а 3 - очень важный.

b1. Удовлетворенность коллективом

b2. Удовлетворенность руководством

b3. Заработная плата

b4. Удовлетворенность рабочим процессом

b5. Общая цель

b6. Преобладание настроения в коллективе

b7. Сознательная дисциплина

b8. Сотрудничество

b9. Взаимопомощь

Таблица 3.1 - Оценка степени важности bn для У

	b1	b2	b3	b4	b5	b6	b7	b8	b9
Эк1	1	3	2	2	1	3	0	3	2
Эк2	3	0	1	3	2	2	1	2	2
Эк3	2	2	2	2	2	2	2	3	1
Эк4	2	1	1	1	3	1	3	1	3
Среднее	2	1,5	1,5	2	2	2	1,5	2,25	2

Далее проверяются данные из таблицы 3.1. на гомогенность, то есть насколько однородны, одинаковы ответы экспертов (таблица 3.2.). Гомогенность можно проверить несколькими способами, их четыре:

1-й способ. Определение гомогенности при помощи коэффициента конкордации Кендэлла.

Если мнение экспертов гомогенно, то коэффициент конкордации Кендэлла будет стремиться к 1, а асимптотическая значимость к 0.

Test Statistics

Таблица 3.2 - «Проверка гомогенности мнений экспертов о степени важности bn для У»

N	4
Kendall's W(a)	,108
Chi-Square	3,441
df	8
Asymp. Sig.	,904

a Kendall's Coefficient of Concordance

Так как коэффициент конкордации Кендэлла равен 0,108, а асимптотическая значимость 0,904, следовательно, мнения экспертов гетерогенны.

2-й способ. Определение гомогенности при помощи кластерного анализа.

Кластерный анализ также может проводиться несколькими методами, в работе на основу взят метод Варда, это когда кластеры формирую таким образом, чтобы минимизировать квадраты Евклидовых расстояний до кластерных средних. Для определения кластеров выстроена дендрограмма с использованием метода Варда (рис. 3.1.). Метод Варда использует приемы дисперсионного анализа для оценки расстояний между кластерами.

Рис. 3.1 - «Дендограмма с использованием метода Варда. Совмещение кластера перемасштабированных расстояний»

На основе полученных данных дендограммы можно разделить экспертов на две группы (кластера) и сделать вывод о некоторых разногласиях между экспертами:

Эксперт 1 Эксперт 3	Эксперт 2 Эксперт 4

После кластеризации мнений экспертов на основе индивидуальных особенностей проставим степень доверия каждому эксперту.



Таблица 3.3 - Степень доверия мнения экспертов

	Оценка доверия	Коэффициент Степени доверия
Эк1	3	0,375
Эк2	1	0,125
Эк3	3	0,375
Эк4	1	0,125
Сумма	8	1

Учитывая коэффициент степени доверия к каждому эксперту, преобразуем оценку степени важности факторов для сплоченности коллектива в дистрибьюторской компании.

Таблица 3.4 - Степень доверия мнения экспертов

	b1	b2	b3	b4	b5	b6	b7	b8	b9
Эк1	0,375	1,125	0,75	0,75	0,375	1,125	0	1,125	0,75
Эк2	0,375	0	0,125	0,375	0,25	0,25	0,125	0,25	0,25
Эк3	0,75	0,75	0,75	0,75	0,75	0,75	0,75	1,125	0,375
Эк4	0,25	0,125	0,125	0,125	0,375	0,125	0,375	0,125	0,375
Среднее взвешенное	1,75	2	1,75	2	1,75	2,25	1,25	2,625	1,75
b	0,10219	0,116788	0,10219	0,116788	0,10219	0,131387	0,072993	0,153285	0,10219

Для объединения мнений экспертов в единую группу был использован метод взвешивания экспертов, который позволяет усреднить оценки всех экспертов. То есть снизить завышенные и повысить заниженные. Для этого был введен коэффициент b. При его расчете используется суммарное значение каждого фактора.

После проведенных манипуляций, с помощью формулы:

Таким образом, получается модель влияния факторов на сплоченность коллектива:



3-й способ. Гомогенность мнений также можно определить с помощью визуального метода - частотного анализа. Ниже приведенные гистограммы показывают разницу во мнениях всех экспертов по каждому фактору.

Рис. 3.2 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 1: Удовлетворенность коллективном

Рис. 3.3 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 2: удовлетворенность руководством



Рис. 3.4 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 3: заработная плата

Рис. 3.5 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 4: удовлетворенность рабочим процессом

Рис. 3.6 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 5: общая цель



Рис. 3.6 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 5: общая цель

Рис. 3.7 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 7: сознательная дисциплина

Рис. 3.8 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 8: сотрудничество



Рис. 3.9 - Гистограмма мнений экспертов по степени важности фактора 9: взаимопомощь

Полученные данные по гистограммам свидетельствуют о различных мнениях экспертов, но также есть однородность мнений.

4-й способ. Корреляционный анализ. Взаимная связь двух случайных величин называется корреляцией, корреляционный анализ позволяет определить наличие такой связи, оценить, насколько тесна и существенна эта связь. Все это выражается количественно. Коэффициент -- корреляции- это статистический показатель зависимости случайных величин. Также это инструмент, с помощью которого можно проверить гипотезу о зависимости и измерить силу зависимости двух переменных. Если распределение переменных нормальное или несущественно отличается от нормального, применяют коэффициент корреляции Пирсона. Для порядковых (ранговых) переменных или переменных, чье распределение существенно отличается от нормального, используется коэффициент корреляции Спирмана или Кендалла.



Таблица 3.5 - Корреляционный анализ по Спирману

В полученной корреляции Спирмана, в таблице видна взаимосвязь 5 фактора и 6. Для словесного описания величины коэффициента корреляции используются градации:

- до 0,2 - очень слабая корреляция;

- до 0,5 - слабая корреляция;

- до 0,7 - средняя корреляция;

- до 0,9 - высокая корреляция;

- свыше 0,9 - очень высокая корреляция.

Для использования кластерного анализа как еще одного метода проверки экспертных оценок на гомогенность нужно трансформировать матрицу, то есть была проведена замена столбцов и строк. Была получена матрица интеркорреляций. В качестве коэффициента корреляции был выбран коэффициент корреляции Спирмана

Correlations



Таблица 3.6 - Транспонированная матрица интеркорреляций по Спирману

			VAR00001	VAR00002	VAR00003	VAR00004
Spearman's rho	VAR00001	Correlation Coefficient	1,000	-,164	,285	-,775(*)
		Sig. (2-tailed)	.	,673	,458	,014
		N	9	9	9	9
	VAR00002	Correlation Coefficient	-,164	1,000	,000	,059
		Sig. (2-tailed)	,673	.	1,000	,880
		N	9	9	9	9
	VAR00003	Correlation Coefficient	,285	,000	1,000	-,510
		Sig. (2-tailed)	,458	1,000	.	,160
		N	9	9	9	9
	VAR00004	Correlation Coefficient	-,775(*)	,059	-,510	1,000
		Sig. (2-tailed)	,014	,880	,160	.
		N	9	9	9	9

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

В данной матрице интеркорреляций идеальное состояние тогда, когда все ячейки отмечены звездочками, то есть везде присутствует взаимосвязь. В реальности, в полученной матрице взаимосвязь элементов присутствует не везде. Показывает некоторую несогласованность мнений экспертов.

Следующим этапом предложим экспертам оценить важность влияния факторов на сплоченность коллектива еще у 8 объектов. Объектами являются отделы компании. Это процедура необходима для того, чтобы проверить коэффициент b. Использовалась бальная шкала от 1 до 7, где 1 - выраженность фактора минимальна или отсутствует, а 7 - очень важный фактор, выраженность максимальная. Ниже представлены мнения экспертов по выраженности влияния факторов на конкурентоспособность и посчитаны средние значения по каждому фактору. Также проверяем мнения экспертов по каждому объекту на гомогенность с помощью коэффициента корреляции Кенделла.

Таблица 3.7 - Оценка выраженности характеристик у объекта 1

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	2	5	7	4	5	5	7	3	2
Эк2	5	7	6	3	6	4	7	4	6
Эк3	3	2	4	4	5	4	6	4	5
Эк4	5	5	3	6	3	4	4	6	3
Сред	3,75	4,75	5	4,25	4,75	4,25	6	4,25	4

Таблица 3.8 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,194
Chi-Square	6,222
df	8
Asymp. Sig.	,622

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,194, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0,622, не находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гетерогенно.

Таблица 3.9 - Оценка выраженности характеристик у объекта 2 (отдел закупок)

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	5	4	4	6	2	3	5	5	3
Эк2	4	6	6	2	4	2	6	4	2
Эк3	5	4	2	3	5	6	5	4	3
Эк4	3	2	3	5	5	1	3	3	5
Сред	4,25	4	3,75	4	4	3	4,75	4	3,25



Таблица 3.10 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,135
Chi-Square	4,308
df	8
Asymp. Sig.	,828

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,135, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0,828, не находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гетерогенно.

Таблица 3.11 - Оценка выраженности характеристик у объекта 3 (отдел финансов)

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	5	4	8	3	5	1	2	7	4
Эк2	6	5	7	7	7	4	5	3	6
Эк3	7	5	6	3	5	3	4	4	5
Эк4	5	4	6	5	4	5	3	5	4
Сред	5,75	4,5	6,75	4,5	5,25	3,25	3,5	4,75	4,75

Таблица 3.12 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,506
Chi-Square	16,195
df	8
Asymp. Sig.	,040

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,506, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0,040 находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гомогенно.



Таблица 3.13 - Оценка выраженности характеристик у объекта 4 (отдел логистов, наилучший отдел)

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	6	7	5	6	5	3	4	6	7
Эк2	6	5	7	7	4	6	4	5	6
Эк3	7	6	6	5	6	5	5	6	6
Эк4	7	5	5	4	6	4	5	6	5
Сред	6,5	5,75	5,75	5,5	5,25	4,5	4,5	5,75	6

Таблица 3.14 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,398
Chi-Square	12,733
df	8
Asymp. Sig.	,121

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,398, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0,121 находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гомогенно.

Таблица 3.15 - Оценка выраженности характеристик у объекта 5 (отдел маркетинга)

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	6	5	6	5	7	5	4	6	5
Эк2	7	4	7	4	6	6	5	7	5
Эк3	5	4	5	5	6	5	5	7	4
Эк4	6	6	6	5	5	5	6	6	5
Сред	6	4,75	6	4,75	6	5,25	5	6,5	4,75

Таблица 3.16 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,549
Chi-Square	17,569
df	8
Asymp. Sig.	,025

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,549, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0,025 находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гомогенно

Таблица 3.17 - Оценка выраженности характеристик у объекта 6 (бухгалтерия, наихудший отдел)

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	4	2	3	4	6	3	5	5	3
Эк2	3	1	2	6	6	4	6	5	2
Эк3	3	1	3	4	5	3	5	4	3
Эк4	3	1	3	3	6	3	6	5	2
Сред	3,25	1,25	2,75	4,25	5,75	3,25	5,5	4,75	2,5

Таблица 3.18 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,923
Chi-Square	29,525
df	8
Asymp. Sig.	,000

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,923, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0, находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гомогенно.

Таблица 3.19 - Оценка выраженности характеристик у объекта 7 (отдел IT)

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	5	6	3	5	6	5	4	5	4
Эк2	4	5	2	4	6	5	3	5	4
Эк3	5	6	3	5	5	4	3	6	4
Эк4	5	5	3	3	6	5	3	5	4
Сред	4,75	5,5	2,75	4,25	5,75	4,75	3,25	5,25	4

Таблица 3.20 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,831
Chi-Square	26,588
df	8
Asymp. Sig.	,001

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,831, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0,001 находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гомогенно.

Таблица 3.21 - Оценка выраженности характеристик у объекта 8 (отдел кадров)

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4	Ф5	Ф6	Ф7	Ф8	Ф9
Эк1	3	3	4	5	3	3	4	5	4
Эк2	2	3	5	5	2	4	4	5	5
Эк3	2	3	5	4	3	4	5	6	5
Эк4	3	2	5	5	2	5	4	5	6
Сред	2,5	2,75	4,75	4,75	2,5	4	4,25	5,25	5

Таблица 3.22 - «Проверка гомогенности»

N	4
Kendall's W(a)	,831
Chi-Square	26,606
df	8
Asymp. Sig.	,001

a Kendall's Coefficient of Concordance

W равен 0,831, стремится ближе к 1; асимптотическая значимость равна 0,001 находится в пределах от 0.05 до 0. Значит мнение экспертов гомогенно.

Построим обобщенную таблицу для всех объектов со средними значениями влияния факторов на сплоченность коллектива.

Таблица 3.23 - Средняя выраженность факторов по объектам

	ф1	ф2	ф3	ф4	ф5	ф6	ф7	ф8	ф9
об1	3,75	4,75	5	4,25	4,75	4,25	6	4,25	4
об2	4,25	4	3,75	4	4	3	4,75	4	3,25
об3	5,75	4,5	6,75	4,5	5,25	3,25	3,5	4,75	4,75
об4	6,5	5,75	5,75	5,5	5,25	4,5	4,5	5,75	6
об5	6	4,75	6	4,75	6	5,25	5	6,5	4,75
об6	3,25	1,25	2,75	4,25	5,75	3,25	5,5	4,75	2,5
об7	4,75	5,5	2,75	4,25	5,75	4,75	3,25	5,25	4
об8	2,5	2,75	4,75	4,75	2,5	4	4,25	5,25	5

В таблице выше указаны средние значения выраженности различных факторов по всем объектам исследования. Y реальное рассчитывается как среднее значение всех факторов по объекту. Посчитанные данные приведены в таблице №3.16.

Y оцененное рассчитывается по формуле:

.

Результаты также приведены в таблице №3.16

Рассчитанная конкурентоспособность юридической компании в соотношении со средними значениями выраженности факторов по всем объектам исследования приведены в таблице 3.1.24:



Таблица 3.24 - Средняя оценка выраженности сплоченности коллектива реальной и оцененной у объектов

	Об1	Об2	Об3	Об4	Об5	Об6	Об7	Об8
Y оцененное	4,555556	3,888889	4,777778	5,5	5,444444	3,694444	4,472222	3,972222
y реальное	4,487226	3,846715	4,760949	5,516423	5,485401	3,655109	4,567518	4,023723

Коэффициент корреляции Пирсона характеризует наличие только линейной связи между переменными. Если связь между переменными имеет линейный характер, то коэффициент точно устанавливает тесноту этой связи. Поэтому он называется также коэффициентом линейной корреляции.

Таблица 3.25 - «Коэффициент корреляции Пирсона в отношении Yреальное и Yоцененное»

		VAR00001	VAR00002
VAR00001	Pearson Correlation	1	,997(**)
	Sig. (2-tailed)	.	,000
	N	8	8
VAR00002	Pearson Correlation	,997(**)	1
	Sig. (2-tailed)	,000	.
	N	8	8

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Величина коэффициента не может превышать +1 и быть меньше чем -1. Если знак коэффициента +, то связь между переменными имеет следующий вид - большей величине одной переменной равна большая величина другой переменной. Такая зависимость носит прямо пропорциональный вид.

Теоретическая часть по коэффициенту корреляции Спирмана представлена выше к таблице 3.1.6.



Таблица 3.26 - «Коэффициент корреляции Спирмана в отношении Yреальное и Yоцененное»

			VAR00001	VAR00002
Spearman's rho	VAR00001	Correlation Coefficient	1,000	,976(**)
		Sig. (2-tailed)	.	,000
		N	8	8
	VAR00002	Correlation Coefficient	,976(**)	1,000
		Sig. (2-tailed)	,000	.
		N	8	8

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Информация по таблице 3.1.25 - 3.1.26 говорит об высокой корреляции, а значит, Yреальное и Yоцененное гомогенны.

Далее для наглядности приведены графики:

- взаимосвязи Yоцененное от поставленных экспертами оценок в отношении присутствия того или иного фактора в объектах (рис.3.1.11):

Рис. 3.10 - «Взаимосвязь Y оцененное от поставленных экспертами оценок факторов»

- взаимосвязи поставленных экспертами оценок в отношении присутствия того или иного фактора в объектах (рис.3.11):

Рис. 3.11 - «Взаимосвязь поставленных экспертами оценок факторов в объектах»

Основываясь на данных таблицы 3.1.4 и рис.3.1.12, а также опираясь на принцип Вильфредо Парето, который также называют правилом 80/20, получаем, что значимыми для данного исследования являются фактор 2 и фактор 6. Анализируя объект 1 понятно, что фактор 2 повышать есть смысл, так как он находится в не очень идеальном состоянии, следовательно, дальнейшее мероприятия будут основаны на повышении фактора 8

3.2 Построение модели методом регрессионного анализа

После того, как с помощью корреляционного анализа выявлено наличие статистических связей между переменными и оценена степень их тесноты, обычно переходят к математическому описанию зависимостей, то есть к регрессионному анализу.

Термин «регрессия» (произошел от латинского regression - отступление, возврат к чему-либо) был также введен Ф. Гальтоном в 1886 г. Обрабатывая статистические данные в связи с анализом наследственности роста, он отметил прямую зависимость между ростом родителей и их детей (наблюдение само по себе не слишком глубокое). Но относительно старших сыновей ему удалось установить более тонкую зависимость. Он рассчитал, что средний рост старшего сына лежит между средним ростом населения и средним ростом родителей. Если рост родителей выше среднего, то их наследник, как правило, ниже; если средний рост родителей ниже среднего, то рост их потомка выше. Когда Гальтон нанес на график средний рост старших сыновей для различных значений среднего роста родителей, он получил почти прямую линию, проходящую через нанесенные точки.

Поскольку рост потомства стремится двигаться к среднему, Гальтон назвал это явление регрессией к среднему состоянию, а линию, проходящую через точки на графике, -- линией регрессии.

Регрессивный анализ применяется в тех случаях, когда необходимо отыскать непосредственно вид зависимости х и у. При этом предполагается, что независимые факторы не случайные величины, а результативный показатель у имеет постоянную, независимую от факторов дисперсию и стандартное отклонение.

Таблица 3.27 - «Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова»

	VAR00001	VAR00002	VAR00003	VAR00004	VAR00005	VAR00006	VAR00007	VAR00008	VAR00009
N	4	4	4	4	4	4	4	4	4
Normal Parameters(a,b)	Mean	2,0000	1,5000	1,5000	2,0000	2,0000	2,0000	1,5000	2,2500	2,0000
	Std. Deviation	,81650	1,29099	,57735	,81650	,81650	,81650	1,29099	,95743	,81650
Most Extreme Differences	Absolute	,250	,151	,307	,250	,250	,250	,151	,283	,250
	Positive	,250	,151	,307	,250	,250	,250	,151	,217	,250
	Negative	-,250	-,151	-,307	-,250	-,250	-,250	-,151	-,283	-,250
Kolmogorov-Smirnov Z	,500	,301	,614	,500	,500	,500	,301	,567	,500
Asymp. Sig. (2-tailed)	,964	1,000	,846	,964	,964	,964	1,000	,905	,964

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

a Test distribution is Normal.

b Calculated from data.

Чтобы правильно проинтерпретировать полученную величину критерия, необходимо сравнить это значение с критическим значением, установленным для данного критерия (таблица 3.28).

Таблица 3.28 - «Критические числа Колмогорова-Смирнова»

Допустим 5% - это возможный процент ошибки, следовательно, критическое значение берем по столбцу D0,05 таблицы 3.28. Также для выбора нужного критического значения необходимо взять строку, которая соответствует количеству объектов в эмпирической выборке за минусом 1 (эта величина равна степени свободы выборки).

В рассматриваемом исследовании восемь объектов, следовательно, критическое значение взято по 7 строчке таблицы 3.28 и равно 0,486. Сравнив критическое значение с данными, полученными в рамках исследования, видно, что они не превышают критическое, из чего делается вывод об отсутствии достоверных различий между эмпирическим распределением данных и нормальным распределением.

Далее используется построение диаграмм рассеивания - это графическое представление пар исследуемых данных в виде множества точек на координатной плоскости (рис.3.12 - 3.20).

Рис. 3.12 Рис. 3.13

Рис. 3.14 Рис. 3.15



Рис. 3.16 Рис. 3.17

Рис. 3.18 Рис. 3.19

Рис.3.20 - «Диаграммы рассеивания объектов по отношению к факторам»

Анализируя диаграммы, сделан вывод, что распределение не является линейным.

Теоретическая часть по коэффициенту корреляции Пирсона представлена выше к таблице 3.29.

Таблица 3.29 - «Коэффициент корреляции Пирсона»

На основе полученных данных сделан вывод, что фактор 1, 2, 4, 6, 8 и 9 коррелируются с Yреальное, то есть выявлена взаимосвязь этих факторов с исследуемым понятием.

Далее рассмотрены показатели R, R-квадрат, скорректированный R-квадрат и стандартная ошибка оценки (таблица 3.29).

Величина множественный R - индекс корреляции или множественный коэффициент корреляции, который выражает степень зависимости независимых переменных и зависимой переменной (Y) и равен квадратному корню из коэффициента детерминации (R-квадрат), эта величина принимает значения в интервале от 0 до 1. В нашем исследовании множественный R равен 0,955(a)0,952(b)0,945(c)0,922(d)0,867(e), что говорит о существенной связи между переменными.

Величина R-квадрат или мера определенности, характеризует качество полученной регрессионной прямой, выражает степенью соответствия исходных данных и регрессионной модели. Мера определенности всегда находится в пределах интервала от 0 до 1. В нашем исследовании R-квадрат равна 0,912(a)0,906(b)0,893(c)0,850(d)0,751(e), что говорит о хорошей подгонке регрессионной прямой к исходным данным. Можно сделать вывод о возможности прогнозирования с помощью найденной регрессионной зависимости.

Таким образом, модель объясняет почти 100% вариации эффективности, что говорит о достаточности выбранных факторов и достаточности объема выборки. Нормированный R-квадрат - это тот же R-квадрат, но скорректированный на величину выборки. Нормированный R-квадрат используют в случае добавления новых факторов, так как при их увеличении будет увеличиваться значение R-квадрат, однако это не будет свидетельствовать об улучшении модели. Так как в нашем исследовании полученная величина равна 0,886, что не значительно отличается от R-квадрат, то можно говорить о высоком доверии коэффициенту R-квадрат. Стандартная ошибка показывает качество приближения результатов наблюдений. В нашем исследовании ошибка равна 0,38867(a)0,32720(b)0.30279(c)0,32083(d)0,37725(e).

Модель считается наилучшей, когда стандартная ошибка стремится к 0, следовательно, в нашем исследовании модель не особо стремится к идеалу.

Таблица 3.30 - «Регрессионная статистика»

Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
1	,955(a)	,912	,692	,38867
2	,952(b)	,906	,781	,32720
3	,945(c)	,893	,813	,30279
4	,922(d)	,850	,790	,32083
5	,867(e)	,751	,710	,37725

a Predictors: (Constant), f9, f1, f3, f2, f4

b Predictors: (Constant), f1, f3, f2, f4

c Predictors: (Constant), f1, f2, f4

d Predictors: (Constant), f1, f4

e Predictors: (Constant), f1

Проводится дисперсионный анализ - статистический метод, позволяющий оценить влияние одного или нескольких факторов на результатирующий признак. Дисперсионный анализ дает, прежде всего, возможность определить значение систематической и случайной вариаций в общей вариации, а также установить роль интересующего нас фактора в изменении результативного признака.

В случае однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) подразумевается, что средние генеральных совокупностей, из которых были извлечены выборки, равны и различия носят случайный характер. Для проверки теорий в случае дисперсионного анализа используется F-распределение.

Таблица 3.31 - «Дисперсионный анализ»

Model		Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	3,128	5	,626	4,141	,206(a)
	Residual	,302	2	,151
	Total	3,430	7
2	Regression	3,109	4	,777	7,259	,068(b)
	Residual	,321	3	,107
	Total	3,430	7
3	Regression	3,063	3	1,021	11,136	,021(c)
	Residual	,367	4	,092
	Total	3,430	7
4	Regression	2,915	2	1,458	14,160	,009(d)
	Residual	,515	5	,103
	Total	3,430	7
5	Regression	2,576	1	2,576	18,099	,005(e)
	Residual	,854	6	,142
	Total	3,430	7

a Predictors: (Constant), f9, f1, f3, f2, f4

b Predictors: (Constant), f1, f3, f2, f4

c Predictors: (Constant), f1, f2, f4

d Predictors: (Constant), f1, f4

e Predictors: (Constant), f1

f Dependent Variable: y

Однофакторный дисперсионный анализ проверка правильности модели по F критерию. F должно быть больше F критического в 4 раза, тогда дисперсии не равны, соответственно модель верна. В нашем исследовании F

P значение равно 0,203(a); 0,068(b); 0,021(c); 0,009(d); 0,005(e); что входит в промежуток от 0 до 0,05, следовательно, модели a,b верны.

Таблица 3.32 - «Коэффициенты»

Model		Unstandardized Coefficients	Standardized Coefficients	t	Sig.
		B	Std. Error	Beta	B	Std. Error
1	(Constant)	-,494	3,266		-,151	,894
	f1	,119	,267	,241	,446	,699
	f2	,232	,288	,495	,805	,505
	f3	,133	,217	,283	,613	,602
	f4	,865	1,138	,582	,760	,527
	f9	-,237	,668	-,369	-,355	,756
2	(Constant)	,538	1,256		,428	,697
	f1	,190	,149	,385	1,281	,290
	f2	,144	,123	,306	1,172	,326
	f3	,071	,109	,152	,652	,561
	f4	,485	,332	,327	1,463	,240
3	(Constant)	,368	1,137		,324	,762
	f1	,219	,131	,443	1,669	,170
	f2	,144	,113	,307	1,270	,273
	f4	,567	,284	,382	1,995	,117
4	(Constant)	,531	1,197		,444	,676
	f1	,335	,100	,676	3,341	,021
	f4	,546	,301	,368	1,815	,129
5	(Constant)	2,572	,482		5,335	,002
	f1	,429	,101	,867	4,254	,005

Учитывая данные таблицы 3.32 возможно построить регрессионное уравнение по формуле:

Далее вычисляется Т-критерий Стьюдента (метод правильности построения модели), данный критерий рассматривается по каждому коэффициенту отдельно. Ранее было выявлено 2 группы экспертов по 2 человека в каждой, следовательно получаем степень свободы равную 4. Допустим 5% - это возможный процент ошибки, следовательно, критическое значение берем по столбцу p0,05 таблицы 3.32. В нашем случае Т-критерий равен 4,864, что необходимо соотнести со значением Т-критическое (таблица 3.32), которое равно 2,78, следовательно, делаем вывод о том, что наблюдаемые различия статистически значимы.



Таблица 3.33 - «Значения Т-критического».

После этого анализируем остаток (таблица 3.34), то есть ошибку, которая есть и среднее значение, то есть среднюю ошибку равны 0, что говорит о нормальности модели.

Residuals Statistics(a)

Таблица 3.34 - «Статистика остатков»

	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation	N
Predicted Value	3,6445	5,3608	4,5429	,60661	8
Residual	-,5487	,3792	,0000	,34926	8
Std. Predicted Value	-1,481	1,348	,000	1,000	8
Std. Residual	-1,454	1,005	,000	,926	8

a Dependent Variable: y

Проверяем на нормальность распределения ошибки через одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова (таблица 3.35).

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test



Таблица 3.35 - «Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова»

	Unstandardized Predicted Value	Unstandardized Residual
N	8	8
Normal Parameters(a,b)	Mean	4,5428832	,0000000
	Std. Deviation	,60660643	,34926420
Most Extreme Differences	Absolute	,168	,185
	Positive	,100	,162
	Negative	-,168	-,185
Kolmogorov-Smirnov Z	,476	,523
Asymp. Sig. (2-tailed)	,977	,948

a Test distribution is Normal.

b Calculated from data.

Среднее значение параметра нормального распределения равное 0 говорит о нормальности распределения.

Теоретическая часть по коэффициенту корреляции Пирсона представлена выше к таблице 3.36.

Таблица 3.36 - «Коэффициент корреляции Пирсона в отношении коррелирующих с Y реальное факторов»

		f1	Unstandardized Residual
f1	Pearson Correlation	1	,000
	Sig. (2-tailed)		1,000
	N	8	8
Unstandardized Residual	Pearson Correlation	,000	1
	Sig. (2-tailed)	1,000
	N	8	8



Таблица 3.37 - «Коэффициент корреляции Пирсона в отношении коррелирующих с Y реальное факторов»

		f2	Unstandardized Residual
f2	Pearson Correlation	1	,256
	Sig. (2-tailed)		,540
	N	8	8
Unstandardized Residual	Pearson Correlation	,256	1
	Sig. (2-tailed)	,540
	N	8	8

Таблица 3.38 - «Коэффициент корреляции Пирсона в отношении коррелирующих с Y реальное факторов»

		f4	Unstandardized Residual
f4	Pearson Correlation	1	,539
	Sig. (2-tailed)		,168
	N	8	8
Unstandardized Residual	Pearson Correlation	,539	1
	Sig. (2-tailed)	,168
	N	8	8

Таблица 3.39 - «Коэффициент корреляции Пирсона в отношении коррелирующих с Y реальное факторов»

		f6	Unstandardized Residual
f6	Pearson Correlation	1	,779(*)
	Sig. (2-tailed)		,023
	N	8	8
Unstandardized Residual	Pearson Correlation	,779(*)	1
	Sig. (2-tailed)	,023
	N	8	8

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).



Таблица 3.40 - «Коэффициент корреляции Пирсона в отношении коррелирующих с Y реальное факторов»

		f8	Unstandardized Residual
f8	Pearson Correlation	1	,594
	Sig. (2-tailed)		,121
	N	8	8
Unstandardized Residual	Pearson Correlation	,594	1
	Sig. (2-tailed)	,121
	N	8	8

Таблица 3.41 - «Коэффициент корреляции Пирсона в отношении коррелирующих с Y реальное факторов»

		f9	Unstandardized Residual
f9	Pearson Correlation	1	,606
	Sig. (2-tailed)		,111
	N	8	8
Unstandardized Residual	Pearson Correlation	,606	1
	Sig. (2-tailed)	,111
	N	8	8

Величина коэффициента не превышает +1 и не меньше чем -1. Знак коэффициента +, значит большей величине одной переменной, равна большая величина другой переменной. Зависимость носит прямо пропорциональный характер.

Строим график распределения ошибки (рис.3.21):



Рис. 3.21 - Диаграмма рассеивания ошибки»

Так как в исследовании было выбрано мало объектов, то по графику сложно сделать однозначный вывод, поэтому необходимо было оценить ошибку. Ошибка равна 0, следовательно, распределение нормальное.

Дополнительно нормальность распределения можно оценить через процент, который должен составлять 5-7% от среднестатистической. В нашем исследовании нормальность распределения подтверждается таблицей 3.42, где среднее значение ошибки равно нулю, а Unstardardized Predicted Value (не стандартизированное прогнозируемое значение) равно 4,54.

социальный психологический климат оценка

Таблица 3.42 - «Регрессионная статистика»