Проблемный анализ взаимного влияния отрасли и частоты премий на текучесть HR-ов

В исследованиях Э. Бабушкина было показано:

1. Отрасль связана с текучестью среди HR;
2. Частота премий связана с текучестью персонала.

Проверяем гипотезу о связи двух факторов текучести среди HR-ов: отраслью и частотой премий.

С целью повтора и проверки исследования привожу входные данные анализа:

Для исследования использован датасет от 17.12.2016.
Установлены следующие ограничения:
1. Сфера деятельности: HR;
2. Диапазон стажа в месяцах: от 1 до 100;
3. Отрасли оптимизированы (сгруппированы) следующим образом:
- Банки;
- ИТ;
- Консалтинговые компании;
- Производство = промышленность, энергетика, добыча сырья, сельское и лесное хозяйство;
- Прочее = ВУЗ, культура и искусство, наука и образование, здравоохранение, физическая культура и социальное обеспечение, государственные органы управления, некоммерческие организации;
- Сервис и торговля = оптовая торговля, розничная торговля, отели и туризм, недвижимость, общественное питание;
- Строительство.
4. Итоговое количество наблюдений: 1489.

Проверка распределения частоты премий по отраслям выявила Хи2 = 4,45068E-16.

 Таким образом наибольшая доля отсутствия премирования пришлась на строительство, сервис и торговлю, IT. Наименьшая на банки и производство. Самые частые выплаты премий в зависимости от периодичности:

1. Ежемесячные - консалтинговые компании;

2. Ежеквартальные - банки;

3. Ежегодные - производство.

Проблемная часть анализа.

Повторим для выделенных групп анализ выживаемости с помощью регрессии Кокса в SPSS.

Событие увольнения состоялось для 64% наблюдений.

Универсальные критерии коэффициентов модели
-2 Log-правдоподобие	Общая (оценка)			Изменение от предыдущего шага			Изменение от предыдущего блока
	Хи-квадрат	ст.св.	Значимость	Хи-квадрат	ст.св.	Значимость	Хи-квадрат	ст.св.	Значимость
12438,547	14,811	6	,022	14,978	6	,020	14,978	6	,020
Общая оценка показывает статистическую значимость модели. График свидетельствует о наибольшей текучести HR-ов в строительстве и наименьшей в производстве. Данные относительно этих категорий находят подтверждение в долях отсутствия выплат премий, для строительства она наибольшая, а для производства наименьшая. Но текучесть для остальных категорий не укладывается в настоящую модель. На графике к строительной области довольно близки консалтинговые компании (наибольшая доля ежемесячных премий), банки (наибольшая доля ежеквартальных премий, наименьшая доля отсутствия премирования). При этом к производству, где текучесть оказалась наименьшая, на графике близка IT-сфера, в которой, как и в строительстве, высокий процент отсутствия премиальных выплат.  По совокупности: модель адекватно отразила экстремумы наличия или отсутствия  премий в зависимости от отрасли (строительство/производство), но не позволяла интерпретировать все промежуточные сферы. Вероятно, что большую роль играет также частота именно ежегодных премий, но это также не объясняет всех наблюдений.