В продолжение подведения результатов опроса Ключевые факторы удержания и текучести персонала (опрос действует и ждет ваши голоса)
У нас было несколько вопросов, характеризующих отношения с руководителем:
У нас было несколько вопросов, характеризующих отношения с руководителем:
- Насколько широко Ваш руководитель делегировал Вам полномочия при выполнении работы?
- Критиковал ли Вас руководитель в присутствии других?
- Благодарил ли Вас Ваш руководитель за достижения?
- Общались ли Вы со своим руководителем на нерабочие вопросы?
- Проявлял ли Ваш руководитель заботу о Вашем развитии?
Переменные категориальные.
Я решил измерить «чистое» влияние отношений с руководителем
на текучесть. Для этого выделил группу тех респондентов, кто указал, что все
время работы в компании был один руководитель (428 респондентов).
Построил регрессионное уравнение с зависимой переменной стаж
и вышеуказанными факторами отношений с
руководителем.
Вот результат
lm(formula = log(r1$stag, base = exp(1)) ~ zabota_razv + out_work_talking +
kritika + delegirovanie + recognition, data = r1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.71343 -0.68629 0.05499 0.67302 3.00229
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.0074 0.2174 9.234 < 2e-16 ***
zabota_razvsupport 0.3037 0.1200 2.530 0.01179 *
zabota_razvyes 0.3728 0.1750 2.130 0.03377 *
out_work_talkingno -0.2514 0.1274 -1.974 0.04910 *
out_work_talkingyes 0.2109 0.1399 1.507 0.13248
kritikano 0.3770 0.1336 2.823 0.00500 **
kritikayes 0.2846 0.1419 2.005 0.04560 *
delegirovaniefree 0.3945 0.1425 2.769 0.00588 **
delegirovaniesoso 0.1912 0.1272 1.503 0.13350
recognitionless 0.3239 0.1679 1.928 0.05449 .
recognitionmore 0.2343 0.1701 1.377 0.16928
recognitionno 0.1015 0.1819 0.558 0.57725
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.9992 on 404 degrees of freedom
(12 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.1358, Adjusted R-squared: 0.1123
F-statistic: 5.773 on 11 and 404 DF, p-value: 1.087e-08
lm(formula = log(r1$stag, base = exp(1)) ~ zabota_razv + out_work_talking +
kritika + delegirovanie + recognition, data = r1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2.71343 -0.68629 0.05499 0.67302 3.00229
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.0074 0.2174 9.234 < 2e-16 ***
zabota_razvsupport 0.3037 0.1200 2.530 0.01179 *
zabota_razvyes 0.3728 0.1750 2.130 0.03377 *
out_work_talkingno -0.2514 0.1274 -1.974 0.04910 *
out_work_talkingyes 0.2109 0.1399 1.507 0.13248
kritikano 0.3770 0.1336 2.823 0.00500 **
kritikayes 0.2846 0.1419 2.005 0.04560 *
delegirovaniefree 0.3945 0.1425 2.769 0.00588 **
delegirovaniesoso 0.1912 0.1272 1.503 0.13350
recognitionless 0.3239 0.1679 1.928 0.05449 .
recognitionmore 0.2343 0.1701 1.377 0.16928
recognitionno 0.1015 0.1819 0.558 0.57725
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.9992 on 404 degrees of freedom
(12 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.1358, Adjusted R-squared: 0.1123
F-statistic: 5.773 on 11 and 404 DF, p-value: 1.087e-08
Предлагаю не пугаться тем, кто не знаком с выводами. Главный
показатель – R – squared или R квадрат. Он равен 0, 1123 при максимально возможном 1, 0.
При этом стоит добавить еще ложку дегтя: часть факторов
нельзя отнести к предикторам, но только к корреляции. Например, вопрос «Общались
ли Вы со своим руководителем на нерабочие вопросы» не обязательно должен быть
причиной увольнения / удержания, а следствием. Т.е. не работник увольняется,
потому что руководитель не общается на не рабочие темы, а за долгое время
работы вместе работник и руководитель так или иначе, но имеют больше шансом
пообщаться о чем то, не относящемся к работе.
И есть еще одна штука интересная: на разных этапах
совместной жизни в компании одни и те же действия руководителя имеют разный
эффект, разный вес влияния. И это я покажу в следующих постах
Комментариев нет:
Отправить комментарий