Один из самых любимых вопросов HR для спора: что лучше, open space или кабинетная рассадка. Я не буду давать глобальных ответов, в этом посте я скорее хочу поставить вопрос, чтобы вы подумали, почему получился такой результат.
Напоминаю также, что я веду исследование факторов текучести и эффективности персонала, в котором приглашаю вас поучаствовать (пройдите по ссылке).
Так вот в нашем исследовании было два вопроса, связь между которыми я хочу показать:
1) Просим оценить интенсивность взаимодействия с коллегами
2) Каким было (какое есть) Ваше рабочее пространство (я взял два варианта):
кабинетная рассадка;
open space.
Размер выборки исследования - 4 658 респондентов (ниже даю таблицу с более подробным распределением по поинтам).
Я преобразовал значения взаимодействия в цифровую переменную (от 1 - крайне незначительная до 5 - крайне значительная) и построил диаграмму плотности для кабинетной рассадки и open space.
Kruskal-Wallis rank sum test
data: q$contacts by q$space
Kruskal-Wallis chi-squared = 5.6183, df = 1, p-value = 0.01777
Отличий почти незаметно. А что нам скажет Хи квадрат?
Pearson's Chi-squared test
X-squared = 13.2, df = 4, p-value = 0.01034
Различия значимы на уровне 0, 01, и вывод повторяется: интенсивность взаимодействия работников значимо выше при кабинетной рассадке.
Вопросы
Как вы считаете, чем могут объясняться эти результаты?
Какой третий, неучтенный фактор, может определять эти результаты?
Напоминаю также, что я веду исследование факторов текучести и эффективности персонала, в котором приглашаю вас поучаствовать (пройдите по ссылке).
Так вот в нашем исследовании было два вопроса, связь между которыми я хочу показать:
1) Просим оценить интенсивность взаимодействия с коллегами
- крайне незначительная
- незначительная
- средняя
- значительная
- крайне значительная
2) Каким было (какое есть) Ваше рабочее пространство (я взял два варианта):
кабинетная рассадка;
open space.
Размер выборки исследования - 4 658 респондентов (ниже даю таблицу с более подробным распределением по поинтам).
Результат
Kruskal-Wallis rank sum test
data: q$contacts by q$space
Kruskal-Wallis chi-squared = 5.6183, df = 1, p-value = 0.01777
Вывод
Те, кто указали кабинетную рассадку, взаимодействуют значимо более интенсивно!Другой заход
Хорошо, давайте попробуем посчитать для проверки, чтобы совесть наша была чистой.Таблица 1 Сводная таблица распределения интенсивности взаимодействия по
Названия строк
|
кабинетная рассадка
|
оупен спейс
|
Общий итог
|
крайне значительная
|
680
|
401
|
1081
|
значительная
|
1272
|
688
|
1960
|
средняя
|
769
|
496
|
1265
|
незначительная
|
144
|
109
|
253
|
крайне незначительная
|
53
|
46
|
99
|
Общий итог
|
2918
|
1740
|
4658
|
Таблица 2. Тоже самое в % по колонкам
Названия строк
|
кабинетная рассадка
|
оупен спейс
|
Общий итог
|
крайне значительная
|
23.30%
|
23.05%
|
23.21%
|
значительная
|
43.59%
|
39.54%
|
42.08%
|
средняя
|
26.35%
|
28.51%
|
27.16%
|
незначительная
|
4.93%
|
6.26%
|
5.43%
|
крайне незначительная
|
1.82%
|
2.64%
|
2.13%
|
Общий итог
|
100.00%
|
100.00%
|
100.00%
|
Отличий почти незаметно. А что нам скажет Хи квадрат?
Pearson's Chi-squared test
X-squared = 13.2, df = 4, p-value = 0.01034
Различия значимы на уровне 0, 01, и вывод повторяется: интенсивность взаимодействия работников значимо выше при кабинетной рассадке.
Вопросы
Как вы считаете, чем могут объясняться эти результаты?
Какой третий, неучтенный фактор, может определять эти результаты?
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме
Гипотеза: третья переменная,определяющая совместную изменчивость первых двух - страх кабинетных работников в отношении к openspace. Поэтому они, зная суть исследования, неосознанно завышают оценку взаимодействия, пытаясь доказать, что им и так хорошо
ОтветитьУдалитьУ меня к вам вопрос: вы проходили исследование?
Удалить