Выделение факторов, влияющих на успешность профессиональной деятельности

Поэтому следующий этап профессиографической работы -определение факторов, у которых только одна или несколько частей шкалы значений связаны с продуктивностью. Для этого необходимо разделить выборку на наиболее успешных и наименее успешных сотрудников. А затем узнать, есть ли у них статистически значимые различия в значениях данных факторов.

В самом простом случае критерием для разделения выборки на «успешных» и «неуспешных» будет средняя величина по показателю успешности. Однако такое деление является довольно грубым: лица, получившие близкие оценки по успешности, могут оказаться в противоположных группах, а лица, заметно различающиеся по оценкам успешности, - в одной и той же группе. Это может исказить результаты сопоставления групп, или, по край-,ней мере, сделать различия между группами менее заметными. I Чтобы избежать этого, мы выделили группы «успешных» и «неуспешных» специалистов более строго, включая в первую из них только тех, чьи значения превышают среднюю величину не менее чем на 0,5 стандартного отклонения, а во вторую группу -только тех, чьи значения не менее чем на 0,5 ниже средней величины. При этом все, кто оказывается в зоне средних величин, М± 0,5 σ, выпадают из дальнейших сопоставлений. Группа «успешных» составляется из сотрудников, имеющих показатели более М+0,5 σ по всем блокам методики ГОЛ (групповая оценка личности). «Неуспешные» - это сотрудники, имеющие по всем блокам показатели менее М-0,5 σ.

Выделение наиболее и наименее успешных проводится отдельно в каждой группе. Это является следствием ограничений методики ГОЛ, т. к. при групповой оценке личности сравнение степени успешности членов разных групп возможно лишь через ранговые показатели сотрудников в своих группах. Аналогично разделение проводится по социометрическим критериям: способность руководить; вклад в работу группы; референтность; эмоциональная привлекательность. Из всех возможных критериев сопоставления данных по алгоритмам, предложенным Е. В. Сидоренхо (49), наиболее подходящим был признан критерий φ* -угловое преобразование Фишера.

Если выборки сопоставляются по каким-либо количественно измеренным показателям, встает проблема выявления той точки распределения, которая может использоваться как критическая при разделении всех испытуемых на тех, у кого «есть эффект» и тех, у кого «нет эффекта».

В принципе, точку, по которой мы разделили бы группу на подгруппы, где есть эффект и нет эффекта, можно выбрать достаточно произвольно. Нас может интересовать любой эффект и, следовательно, мы можем разделить обе выборки на две части в любой точке, лишь бы это имело какой-то смысл.

Для того, чтобы максимально повысить мощность критерия φ*, нужно, однако, выбрать точку, в которой различия между двумя сопоставляемыми группами являются наибольшими. Точнее всего мы сможем сделать это с помощью критерия X (Колмогорова-Смирнова), позволяющего обнаружить точку максимального расхождения между двумя выборками.

Возможность сочетания критериев (φ* и λ описана Е. В. Гублером (18) и Е. В. Сидоренко (49).

В качестве примера рассмотрим анализ распределения показателей по фактору М (16-ти факторный личностный опросник Р. Кеттелла) у наиболее и наименее успешных сотрудников оформительских отделов таможни (60).

Точка максимального расхождения между двумя распределениями находится по следующему алгоритму:

Занести в таблицу наименования разрядов и соответствующие им эмпирические частоты, полученные в распределении 1 (первый столбец) и в распределении 2 (второй столбец).

Подсчитать эмпирические частности по каждому разряду для распределения 1 по формуле: φ*э = φjэ/n1,

где фэ - эмпирическая частота в данном разряде;

n1 - количество наблюдений в выборке.

Занести эмпирические частости распределения 1 в третий столбец.

3. Подсчитать эмпирические частости по каждому разряду для распределения 2 по формуле: φ*э = φэ/n2,

где φэ - эмпирическая частота в данном разряде;

n2 - количество наблюдений в выборке.

Занести эмпирические частости распределения 2 в четвертый столбец таблицы.

Подсчитать накопленные эмпирические частости для распределения 1 по формуле:

Sφ*j = S φj-l + φ*j,

где: S φ*j-1 - частость, накопленная в предыдущих разрядах,

j - порядковый номер разряда,

φ*j-1 - частость данного разряда. Полученные результаты записать в пятый столбец.

Подсчитать накопленные эмпирические частости для распределения 2 по той же формуле и записать результат в шестой столбец.

Подсчитать разности между накопленными частостями по каждому разряду. Записать в седьмой столбец абсолютные величины разностей без их знака. Обозначить их как d.

Определить по седьмому столбцу наибольшую абсолютную величину разности d max.

В результате диагностики личностных характеристик наиболее и наименее успешных сотрудников оформительских отделов таможни мы получили следующее распределение показателей по фактору М (16-ти факторный личностный опросник Р. Кеттелла)

 

Стеновые значения	от 3 до 4
Кол-во значений у успешных
Кол-во значений у неуспешных

Преобразуем данные в таблицу следующего вида:

Стеновые значения	Эмпирические частоты	Эмпирические частости	Накопленные эмпирические частости	Разность
	успешные	не успешные	(1)	(2)	(3)	(4)	(3-4)
от 3 до 4			0. 101	0. 214	0. 101	0. 214	-0. 11267
			0. 152	0,179	0. 253	0. 393	-0. 14064
			0. 162	0,205	0. 414	0,598	-0. 18415
			0. 222	0. 179	0. 636	0. 778	-0,14141
			0. 121	0. 068	0,758	0,846	-0,08858
			0. 192	0. 086	0. 949	0. 932	0. 017871
			0. 051	0. 068
ИТОГО

d max оказывается накопленной во второй категории показателей.

Сформулируем статистические гипотезы:

Н₀: Доля наименее успешных сотрудников, получивших низкие показатели по фактору М (личностный опросник Кеттелла) не значимо выше, чем доля наиболее успешных работников.

Н₁: Доля наименее успешных сотрудников, получивших низкие показатели по фактору М (личностный опросник Кеттелла), значимо выше, чем доля наиболее успешных работников.

По таблице (49) р = 0,00408

Ответ: принимаем Н₁.

Иными словами, более успешных работников характеризуют более высокие показатели по фактору М (личностный опросникКеттелла).

Результат такого анализа - составление профессиограммы определенной должностной или профессиональной категории персонала. В качестве примера в Приложении 2 представлен вариант профессиограммы сотрудника отдела таможенного оформления (с анализом факторов, не линейно влияющих на эффективность трудовой деятельности), разработанный А. П. Галентовым (40).