3 Билет
2 а. Для категории специалистов (v4) сравните уровень удовлетворенности оплатой труда (v27.5) и возможностями обучения (v27.6). Интерпретируйте полученные результаты.
отобрать наблюдения: V4 = 3 | V4 = 4 | V4 = 5
Так как порядковая шкала, мы используем
непараметрические критерии - для 2 связанных выборок – 27.5 и 27.6.
Критерий знаковых рангов Уилкоксона (выделить 27.5 27.6 через ctrl)
|
||||
|
N |
Средний ранг |
Сумма рангов |
|
Возможностями обучения, повышения квалификации - Оплатой труда |
Отрицательные ранги |
39a |
71,90 |
2804,00 |
Положительные ранги |
118b |
81,35 |
9599,00 |
|
Связи |
114c |
|
|
|
Всего |
271 |
|
|
|
a. Возможностями обучения, повышения квалификации < Оплатой труда b. Возможностями обучения, повышения квалификации > Оплатой труда c. Возможностями обучения, повышения квалификации = Оплатой труда сравниваем полож. И отриц. Ранги (пол.рангов> отриц. См. примечание b) |
||||
Ранги
Статистики критерияb |
|
|
Возможностями обучения, повышения квалификации - Оплатой труда |
Z |
-6,392a |
Асимпт. знч. (двухсторонняя) |
,000 |
|
|
Асимпт. знч. (двухсторонняя) = 0,000. значит, связь статистически значима.
Полученная в приведенном примере величина р = 0,000 свидетельствует об очень значимой разнице.
2 б. Создайте новую дихотомическую переменную, отражающую высокую степень готовности покинуть предприятие (первая и вторая категория переменной v30). С помощью логистической регрессии исследуйте влияние нормативной лояльности (normative) на новую переменную. Интерпретируйте полученные результаты.
1. вычислить переменную: divorce = 1.
Если V30 = 1 | V30 = 2.
2. перекодировать в те же переменные: divorce: старые и новые значения:
1 – «1»
Все остальные – «2»
2. логистическая регрессия: зависимая переменная – divorce
Ковариант – нормативная лояльность
Блок 0
Таблица классификацииa,b |
|||||
|
Наблюденные |
Предсказанные |
|||
|
divorce |
Процент корректных |
|||
|
,00 |
1,00 |
|||
Шаг 0 |
divorce |
,00 |
237 |
0 |
100,0 |
1,00 |
37 |
0 |
,0 |
||
Общий процент |
|
|
86,5 |
||
a. Модель включает константу. b. Разделяющее значение = ,500
|
|||||
Блок 1
Таблица классификацииa |
|||||
|
Наблюденные |
Предсказанные |
|||
|
divorce |
Процент корректных |
|||
|
,00 |
1,00 |
|||
Шаг 1 |
divorce |
,00 |
232 |
5 |
97,9 |
1,00 |
34 |
3 |
8,1 |
||
Общий процент |
|
|
85,8 |
||
a. Разделяющее значение = ,500
|
|||||
Качество модели не очень хорошее (т..к % корректных почти не изменился)
Переменные в уравнении |
|||||||
|
B |
Стд.Ошибка |
Вальд |
ст.св. |
Знч. |
Exp(B) |
|
Шаг 1a |
normative |
1,011 |
,193 |
27,558 |
1 |
,000 |
2,749 |
Константа |
-6,824 |
1,045 |
42,630 |
1 |
,000 |
,001 |
|
a. Переменные, включенные на шаге 1: normative.
|
|||||||
Сводка для модели |
|||
Шаг |
-2 Log Правдоподобие |
R квадрат Кокса и Снелла |
R квадрат Нэйджелкерка |
1 |
177,954a |
,133 |
,242 |
a. Оценивание закончено на итерации номер 6, потому что оценки параметра изменились менее чем на ,001.
|
|||
Примерно на 24 % нормативная лояльность влияет на divorce.