Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Шейнис М. Ю. Рабочая книга психолога организаци...doc
Скачиваний:
0
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
1.49 Mб
Скачать

2.2.3. 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).