Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
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 = φ jэ/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 = φ э/n2, где φ э - 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 φ j-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)
Преобразуем данные в таблицу следующего вида:
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). Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2017-03-09; Просмотров: 1188; Нарушение авторского права страницы