Выделение факторов, влияющих на успешность профессиональной деятельности
Поэтому следующий этап профессиографической работы -определение факторов, у которых только одна или несколько частей шкалы значений связаны с продуктивностью. Для этого необходимо разделить выборку на наиболее успешных и наименее успешных сотрудников. А затем узнать, есть ли у них статистически значимые различия в значениях данных факторов.
В самом простом случае критерием для разделения выборки на «успешных» и «неуспешных» будет средняя величина по показателю успешности. Однако такое деление является довольно грубым: лица, получившие близкие оценки по успешности, могут оказаться в противоположных группах, а лица, заметно различающиеся по оценкам успешности, - в одной и той же группе. Это может исказить результаты сопоставления групп, или, по край-,ней мере, сделать различия между группами менее заметными. I Чтобы избежать этого, мы выделили группы «успешных» и «неуспешных» специалистов более строго, включая в первую из них только тех, чьи значения превышают среднюю величину не менее чем на 0,5 стандартного отклонения, а во вторую группу -только тех, чьи значения не менее чем на 0,5 ниже средней величины. При этом все, кто оказывается в зоне средних величин, М± 0,5 σ, выпадают из дальнейших сопоставлений. Группа «успешных» составляется из сотрудников, имеющих показатели более М+0,5 σ по всем блокам методики ГОЛ (групповая оценка личности). «Неуспешные» - это сотрудники, имеющие по всем блокам показатели менее М-0,5 σ.
|
|
|
Выделение наиболее и наименее успешных проводится отдельно в каждой группе. Это является следствием ограничений методики ГОЛ, т. к. при групповой оценке личности сравнение степени успешности членов разных групп возможно лишь через ранговые показатели сотрудников в своих группах. Аналогично разделение проводится по социометрическим критериям: способность руководить; вклад в работу группы; референтность; эмоциональная привлекательность. Из всех возможных критериев сопоставления данных по алгоритмам, предложенным Е. В. Сидоренхо (49), наиболее подходящим был признан критерий φ* -угловое преобразование Фишера.
Если выборки сопоставляются по каким-либо количественно измеренным показателям, встает проблема выявления той точки распределения, которая может использоваться как критическая при разделении всех испытуемых на тех, у кого «есть эффект» и тех, у кого «нет эффекта».
В принципе, точку, по которой мы разделили бы группу на подгруппы, где есть эффект и нет эффекта, можно выбрать достаточно произвольно. Нас может интересовать любой эффект и, следовательно, мы можем разделить обе выборки на две части в любой точке, лишь бы это имело какой-то смысл.
|
|
|
Для того, чтобы максимально повысить мощность критерия φ*, нужно, однако, выбрать точку, в которой различия между двумя сопоставляемыми группами являются наибольшими. Точнее всего мы сможем сделать это с помощью критерия X (Колмогорова-Смирнова), позволяющего обнаружить точку максимального расхождения между двумя выборками.
Возможность сочетания критериев (φ* и λ описана Е. В. Гублером (18) и Е. В. Сидоренко (49).
В качестве примера рассмотрим анализ распределения показателей по фактору М (16-ти факторный личностный опросник Р. Кеттелла) у наиболее и наименее успешных сотрудников оформительских отделов таможни (60).
Точка максимального расхождения между двумя распределениями находится по следующему алгоритму:
Занести в таблицу наименования разрядов и соответствующие им эмпирические частоты, полученные в распределении 1 (первый столбец) и в распределении 2 (второй столбец).
Подсчитать эмпирические частности по каждому разряду для распределения 1 по формуле: φ*э = φjэ/n1,
где фэ - эмпирическая частота в данном разряде;
n1 - количество наблюдений в выборке.
Занести эмпирические частости распределения 1 в третий столбец.
|
|
|
3. Подсчитать эмпирические частости по каждому разряду для распределения 2 по формуле: φ*э = φэ/n2,
где φэ - эмпирическая частота в данном разряде;
n2 - количество наблюдений в выборке.
Занести эмпирические частости распределения 2 в четвертый столбец таблицы.
Подсчитать накопленные эмпирические частости для распределения 1 по формуле:
Sφ*j = S φj-l + φ*j,
где: S φ*j-1 - частость, накопленная в предыдущих разрядах,
j - порядковый номер разряда,
φ*j-1 - частость данного разряда. Полученные результаты записать в пятый столбец.
Подсчитать накопленные эмпирические частости для распределения 2 по той же формуле и записать результат в шестой столбец.
Подсчитать разности между накопленными частостями по каждому разряду. Записать в седьмой столбец абсолютные величины разностей без их знака. Обозначить их как d.
Определить по седьмому столбцу наибольшую абсолютную величину разности d max.
В результате диагностики личностных характеристик наиболее и наименее успешных сотрудников оформительских отделов таможни мы получили следующее распределение показателей по фактору М (16-ти факторный личностный опросник Р. Кеттелла)
| Стеновые значения | от 3 до 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
| Кол-во значений у успешных | 10 | 15 | 16 | 22 | 12 | 19 | 5 |
| Кол-во значений у неуспешных | 25 | 21 | 24 | 21 | 8 | 10 | 8 |
Преобразуем данные в таблицу следующего вида:
|
|
|
| Стеновые значения | Эмпирические частоты | Эмпирические частости | Накопленные эмпирические частости | Разность | |||
| успешные | не успешные | (1) | (2) | (3) | (4) | (3-4) | |
| от 3 до 4 | 10 | 25 | 0. 101 | 0. 214 | 0. 101 | 0. 214 | -0. 11267 |
| 5 | 15 | 21 | 0. 152 | 0,179 | 0. 253 | 0. 393 | -0. 14064 |
| 6 | 16 | 24 | 0. 162 | 0,205 | 0. 414 | 0,598 | -0. 18415 |
| 7 | 22 | 21 | 0. 222 | 0. 179 | 0. 636 | 0. 778 | -0,14141 |
| 8 | 12 | 8 | 0. 121 | 0. 068 | 0,758 | 0,846 | -0,08858 |
| 9 | 19 | 10 | 0. 192 | 0. 086 | 0. 949 | 0. 932 | 0. 017871 |
| 10 | 5 | 8 | 0. 051 | 0. 068 | 1 | 1 | 0 |
| ИТОГО | 99 | 117 | |||||
d max оказывается накопленной во второй категории показателей.
Сформулируем статистические гипотезы:
Н0: Доля наименее успешных сотрудников, получивших низкие показатели по фактору М (личностный опросник Кеттелла) не значимо выше, чем доля наиболее успешных работников.
Н1: Доля наименее успешных сотрудников, получивших низкие показатели по фактору М (личностный опросник Кеттелла) , значимо выше, чем доля наиболее успешных работников.
По таблице (49) р = 0,00408
Ответ: принимаем Н1.
Иными словами, более успешных работников характеризуют более высокие показатели по фактору М (личностный опросникКеттелла).
Результат такого анализа - составление профессиограммы определенной должностной или профессиональной категории персонала. В качестве примера в Приложении 2 представлен вариант профессиограммы сотрудника отдела таможенного оформления (с анализом факторов, не линейно влияющих на эффективность трудовой деятельности), разработанный А. П. Галентовым (40).
Дата добавления: 2019-09-02; просмотров: 250; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!