3.2. Проведение анализа для показателей производительности труда (y1). Определение парного коэффициента корреляции.

Оценка тесноты связей между функцией и аргументами на основе расчета парного коэффициента корреляции () :

Таблица 5.

Расчетная таблица

y1

x1

x2

x3

x4

y1x1

y1x2

y1x3

y1x4

x1x2

x1x3

x1x4

x2x3

x2x4

x3x4

1 . . . 24

Сумма

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

Сред.

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

X

СКО

X

X

X

X

X

Парные коэффициенты корреляции представлены в матрице (таблица 6).

Таблица 6.

Матрица парных коэффициентов корреляции

	Y1	X1	X2	X3	X4
Y1	Х	rx1y1	rx2y1	rx3y1	rx4y1
X1	ry1x1	Х	rx1x2	rx1x3	rx1x4
X2	rx2y1	rx2x1	Х	rx2x3	rx2x4
X3	rx3y1	rx3x1	rx3x2	Х	rx3x4
X4	rx4y1	rx4x1	rx4x2	rx4x3	Х

Сделать вывод по данным таблицы 6.

3.3. Используя матрицу парных коэффициентов, строим систему линейных уравнений.

Решив систему уравнений одним из известных методов определить значение коэффициентов регрессии в стандартизованном масштабе (____). В качестве стандартов выступает среднеквадратическое отклонение. Коэффициент регрессиипоказывает насколько изменится функция при изменении аргумента на одну свою . Коэффициентможет принимать любые значения. Чем выше коэффициент, тем больше влияние оказывает фактор на функцию.

Сделать вывод по коэффициенту .

3.4. Определение значений коэффициентов регрессии в натуральном масштабе (b1, b2, b3, b4).

Коэффициент показывает, как изменяется функция при изменении аргумента на единицу своего измерения.

(7)

Сделать вывод по коэффициенту .

Условно принимаем, что между производительностью труда (y₁) и личными факторами существуют линейные связи, описываемые уравнением:

(8)

Подставив в это уравнение значения коэффициентов b₁, b₂, b₃, b₄и средние значения признаков, определяем величину свободного члена в уравнении регрессии .

3.5. Определяем теоретически ожидаемые значения функции.

Для этого подставляем анкетные данные каждого рабочего в уравнение регрессии (8) (таблица 7).

Таблица 7.

Теоретически ожидаемая производительность труда

№ анкеты	X1	X2	X3	X4	Y1 теор

3.6. Определение коэффициента использования рабочей силы:

(9) (10)

– коэффициент, учитывающий степень отклонения теоретической производительности труда от фактической;

–теоретически ожидаемая производительность труда рабочего, рассчитанная по уравнению регрессии (8);

–фактически достигнутый уровень производительности труда (по анкетным данным).

3.7. Определение средней ошибки аппроксимации (для исключения влияния второстепенных факторов):

(11)

Результаты расчета сведем в таблицу 8.

Таблица 8.

№ анкеты

Для целей анализа распределяем рабочих на группы по степени использования их потенциальных возможностей.

В первую группу относим рабочих, у которых , во вторую –, в третью – . Первая группа – это рабочие, чья теоретически рассчитанная выработка выше фактической. Потенциальные возможности эти рабочих, либо не соответствуют требованиям, предъявляемым к рабочим данной профессии, либо полностью не используется. В отношении этих рабочих должен быть проведен конкретный анализ их расстановки, который даст улучшение их использования.

Вторая группа, попадая в модальный интервал – это рабочие, чья теоретическая выработка примерно соответствует фактической, отклоняясь в ту или иную сторону в пределах допустимого отклонения. Это говорит о том, что рабочие используются в соответствии с их возможностями.

Третья группа – это рабочие, чья фактическая выработка выше вероятностной. Причина здесь может быть в отсутствии технически обоснованных норм, в использовании для нормирования работ устаревших нормативных материалов, приписках.

Рассмотрим конкретный пример.

Таблица 9.

Распределение рабочих по степени использования

№ анкет	Коэффициент использования	Группа
1 5 2 … 10 14	+0,705 +0,576 +0,234 ……… +0,224 +0,217	I
12 15 … 3 6	+0,201 +0,198 ……… -0,273 -0,278	II
4 7 … 24 25	-0,332 -0,348 ……… -0,845 -0,980	III

Среднее значение коэффициента равно -0,054, средняя ошибка аппроксимации = 26 %, отсюда модальный интервал равен -0,054 + 0,26.

Наибольший интерес представляет первая группа рабочих, как располагающая наибольшими неиспользованными возможностями. Дефекты в использовании рабочих, которые фиксируются при помощи модели использования рабочей силы, могут проистекать по разным причинам. Персональный анализ фактических данных рабочих этой группы, выполняемый на основе карточек личного учета, позволяет выделить группу рабочих, у которых потенциальные возможности не соответствуют профессиональным требованиям (нет склонности, интереса к данной работе, что является следствием ошибок в профотборе). В данном случае может быть использован перевод на другую работу, соответствующую склонностям и психофизиологическим особенностям работника, рекомендация о повышении общего образования и получения смежных специальностей.

С другой стороны, при помощи модели можно выделить группу рабочих, чьи потенциальные возможности фактически полностью не используются. В этом случае мы встречаемся с недоиспользованием производственной активности человека, прямой недооценкой его, которая ведет к снижению заинтересованности производственной отдачи. Тщательный анализ в каждом конкретном случае поможет выявить причины недоиспользования резервов. В отношении этой группы рабочих следует использовать такие рычаги, как повышение разряда, вовлечение в общественную жизнь коллектива, материальные и моральные поощрения.

Остановимся несколько подробно на анализе возможностей рабочих первой группы. Для выдачи рекомендаций по росту производительности труда были просчитаны прогрессивные значения характеристик рабочего, которые являются ориентиром в работе по улучшению использования рабочей силы (см. п. 5).

Сделать вывод по данным таблицы 9.