Личностные и профессиональные качества командиров рот с точки зрения курсантов
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО МОРСКОГО И РЕЧНОГО ТРАНСПОРТА
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
МОРСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
имени адмирала Г.И. Невельского
МОРСКОЙ ФАКУЛЬТЕТ ГУМАНИТАРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
КАФЕДРА ГУМАНИТАРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Анализ результатов исследования «Личностные и профессиональные качества командиров рот с точки зрения курсантов»
направление обучения 38.03.03 «Управление персоналом»
Выполнил:
Ю.В. Никитина
Проверил:
Т.А. Максимова
Владивосток 2016
Введение
Цель данной работы заключается в проведении анализа результатов исследования «Личностные и профессиональные качества командиров рот с точки зрения курсантов».
Для проведения данного анализа были выявлены следующие качества командиров:
·Открытость, искренность;
·Последовательность в принятии решений;
·Человечность.
Этот анализ поможет определить, насколько командир является лидером(примером) для курсантов.
Для проведения анализа понадобилось 3 этапа исследования:
.Проверка результатов на нормальность распределения:
-Среднее, мода, медиана
-Гистограмма
-Математический способ (критерий Колмогорова - Смирнова);
.Построение диаграммы рассеивания;
.Вычисление коэффициента корреляции.
Также в конце работы репрезентирован вывод данного анализа.
1. ПРОВЕРКА РЕЗУЛЬТАТОВ НА НОРМАЛЬНОСТЬ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
.1 Среднее, мода, медиана
Среднее арифметическое (Mx, x,) - 1. Сумма всех значений измеренного признака, деленная на количество суммированных значений. 2. Центр распределения, вокруг которого группируются все варианты статистической совокупности; сумма всех членов совокупности, деленная на их общее число.
Стандартное (среднее квадратическое) отклонение (σ, σx, Sx) - 1. Положительное значение квадратного корня из дисперсии. 2. Квадратный корень из суммы квадратов отклонений индивидуальных значений признака от среднего, то есть дисперсии.
Мода - это количественное значение чаще всего встречающееся в выборке измеряемой величины.
Медиана- это кол-ное значение изучаемого признака, соответствующее середине упорядоченной последовательности измеряемых величин, полусумме значений середине упорядоченной последовательности измеряемых величин.
На первом этапе исследования получились следующие результаты:
Таблица1
СтатистикиоткрытостьпоследовательностьчеловечностьNВалидные585858Пропущенные000Среднее,3555,4374,4214Медиана,5400,5500,5500Мода,70-,10,90aa. Имеется несколько мод. Показана наименьшая.Открытость, искренность: 0,3555≠0,5400≠0,70.
Последовательность в принятии решений: 0,4374≠0,5500≠-0,10.
Человечность: 0,4214≠0,5500≠0,903 .
Интерпретация результатов Таблицы 1:
Поскольку ни в одном столбце не совпали значение средней, моды и медианы, то распределение считается не нормальным.
Гистограмма - это один из видов диаграмм, представляющий собой графическое изображение определенных статистических показателей и величин в виде столбиков. Основанием для составления диаграммы служит количественный признак. В общем виде, гистограмма - это ряд смежных прямоугольников, выстраивающихся в ряд на прямой линии. При этом, площадь каждого из них является пропорциональной частоте, данной величине представленной в данной совокупности.
Рисунок 1
Рисунок 2
Рисунок 3
Интерпретация результатов:
Так как гистограммы визуально можно очертить дугой синусоиды, то распределение можно считать приближенным к нормальному.
Математический способ.
Наиболее эффективным критерием проверки нормальности распределения считается критерий Колмогорова-Смирнова, который позволяет оценить вероятность того, что выборка принадлежит генеральной совокупности с нормальным распределением.
Таблица 2
Одновыборочный критерий Колмогорова-СмирноваоткрытостьпоследовательностьчеловечностьN585858Нормальные параметрыa,,bСреднее,3555,4374,4214Стд. отклонение,960321,002151,22500Разности экстремумовМодуль,094,094,086Положительные,061,054,062Отрицательные-,094-,094-,086Статистика Z Колмогорова-Смирнова,718,715,656Асимпт. знч. (двухсторонняя),681,686,782a. Сравнение с нормальным распределением.b. Оценивается по данным.
Интерпретация полученного результата в Таблице 2 включает следующие шаги:
) В большинстве случаев конкретное значение критерия не подлежит описанию и учету при формулировке вывода о степени нормальности эмпирического распределения. В связи с этим имеющееся у нас значение 0,718; 0,715; 0,656 принимать в расчет не требуется.
) В строке Асимпт. знч. (двухсторонняя) мы видим, что значение
статистической ошибки равно 0,681; 0,686; 0,782 (округлим до 0,68; 0,69; 0,78 ), следовательно мы увидим, что статистическая ошибка больше, чем уровень p=0,05, а это значит:
если вероятность p>0,05, то данное эмпирическое распределение существенно не отличается от нормального, то есть приблизительно соответствует ему.
) И следовательно, мы делаем вывод, что распределение значений уровня «открытости, искренности», «последовательности в принятии решений» и «человечности» соответствует нормальному распределению.
Проверка эмпирического распределения на нормальность является первым и крайне важным этапом статистической обработки результатов исследования.
. ПОСТРОЕНИЕ ДИАГРАММЫ РАССЕЯНИЯ
Диаграмма рассеяния (или диаграмма рассеивания, или точечная диаграмма). 1. График для анализа связи между двумя переменными, на котором каждый объект представляет собой точку. Положение точки задано парой значений двух переменных для данного объекта. 2. От большинства
других типов диаграмм они отличаются тем, что у них нет оси категорий: по обеим осям выводятся значения. Точечные диаграммы часто используются для иллюстрации зависимостей между двумя переменными.
Выбросы. Экстремально большие или малые значения признака. В наиболее существенной степени выбросы влияют на корреляцию r-Пирсона, т.к. величина этого коэффициента прямо пропорциональна отклонению значения переменной от среднего.
На втором этапе исследования получились следующие результаты:
Рисунок 4
Интерпретация результатов следующая:
Если обвести контурами диаграмму, то можно увидеть, что корреляционная связь - сильная положительная. Но также имеются и выбросы: на диаграмме отчетливо видны значения тех испытуемых, которые существенно отличаются от общей для всей группы связи. К таким относятся значения на пересечении данных -2,3/-2,3; -1,8/-0,2. Так как процент этих испытуемых крайне мал, от них можно безболезненно избавиться, удалив данные из анализа. Соответственно, значение коэффициента корреляции возрастет и будет более достоверно отражать особенности связи последовательности в принятии решений и открытости, искренности.
колмогоров смирнов корреляция распределение
Рисунок 5
Если обвести контурами диаграмму, то можно увидеть, что корреляционная связь - сильная положительная. Но также имеются и выбросы: на диаграмме отчетливо видны значения тех испытуемых, которые существенно отличаются от общей для всей группы связи. К таким относятся значения на пересечении данных -2,3/-1,2; -2/-2; -0,5/-2,2; -0,3/-2,3; 0,1/-2,4; 0,8/-2; 2/-0,5. Так как процент этих испытуемых не так уж и мал, от них не стоит избавляться, а лучше обратить на это внимание, и это позволит нам более точно и достоверно отразить особенности связи последовательности в принятии решений и человечности.
Рисунок 6
Интерпретация результатов следующая:
Если обвести контурами диаграмму, то можно увидеть, что корреляционная связь - сильная положительная. Но также имеются и выбросы: на диаграмме отчетливо видны значения тех испытуемых, которые существенно отличаются от общей для всей группы связи. К таким относятся значения на пересечении данных -2,2/-1,2; -1,8/-2,3; -1,4/-1,4; -0,9/-2; -0,7/-2,9; -0,7/-2,7; -0,3/-2 . Так как процент этих испытуемых не так уж и мал, от них не стоит избавляться, а лучше обратить на это внимание, и это позволит нам более точно и достоверно отразить особенности связи открытости, искренности и человечности.
Диаграмма рассеивания позволяет исследователю повысить надежность и достоверность результатов корреляционного анализа.
3. ВЫЧИСЛЕНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА КОРРЕЛЯЦИИ
Так как распределение нормальное, в данной работе используется коэффициент корреляции Пирсона:
Корреляция (от лат. correlatio - соотношение). 1. Мера степени и направления связи между значениями двух переменных. 2. Статистический показатель вероятности связи между двумя переменными, измеренными в количественной шкале.
Корреляционный анализ. Проверка гипотез о связях между переменными с использованием коэффициентов корреляции .
Коэффициент корреляции (r). 1. Количественная мера силы и направления вероятностной взаимосвязи двух переменных; принимает значения в диапазоне от -1 до +1. 2. Мера прямой или обратной пропорциональности между двумя переменными. 3. Двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместимой изменчивости) двух переменных.
Коэффициент Пирсона (r-Pearson). Мера корреляции, подходящая для двух непрерывных (метрических переменных), измеренных на одной и той же выборке.
На третьем этапе исследования получились следующие результаты:
Таблица 3
КорреляцииоткрытостьпоследовательностьчеловечностьоткрытостьКорреляция Пирсона1,724**,816**Знч.(2-сторон),000,000N585858последовательностьКорреляция Пирсона,724**1,620**Знч.(2-сторон),000,000N585858человечностьКорреляция Пирсона,816**,620**1Знч.(2-сторон),000,000N585858**. Корреляция значима на уровне 0.01 (2-сторон.).
.В матрице представлены корреляции трех переменных - в группе строк для изучаемых переменных (например, в строке открытость) три подстроки обозначают следующее:
строка Корреляция Пирсона - это значения коэффициента корреляции Пирсона,
строка Знч.(2-сторон) - это p-уровень коэффициента корреляции Пирсона,
строка N - это число испытуемых, участвующих в исследовании.
Таким образом, для того, чтобы ответить на вопрос - какой уровень и какова значимость корреляции между переменными открытость, искренность и человечность, необходимо пересечь подстроки Корреляция Пирсона и Знч.(2-сторон) в строке открытость, искренность и столбце человечность (на рисунке это обозначено кругом).
.Каждая переменная коррелируется с самой собой и в матрице эта корреляция обозначается цифрами 1. Таким образом по диагонали расположены корреляции, равные единице. Они, естественно, не подлежат анализу ввиду его бессмысленности. (на рисунке эта диагональ обозначена пунктирной линией).
.Интерпретация коэффициента корреляции производится исходя из уровня силы связи:>0,01≤0,29 - слабая положительная связь,>0,30≤0,69 - умеренная положительная связь,>0,70≤1,00 - сильная положительная связь,>-0,01≤-0,29 - слабая отрицательная связь,>-0,30≤-0,69 - умеренная отрицательная связь,>-0,70≤-1,00 - сильная отрицательная связь.
Также при интерпретации p-уровня коэффициента корреляции важным является не только сам факт значимости, но и ее уровень. Традиционно p-уровень корреляции дифференцируется на три уровня:
p≤0,05>0,01 - низкая статистическая значимость,
p≤0,01>0,001 - средней силы статистическая значимость,
p≤0,001 - высокая статистическая значимость
Результат анализа следующий:
- для корреляции переменных последовательность в принятии решений и открытость, искренность: в процессе корреляционного анализа была выявлена сильная положительная связь высокой степени значимости между уровнем развития последовательности в принятии решений и открытостью, искренностью - r-Пирсона =0,72 при p≤0,001.
для корреляции переменных открытость, искренности и человечности: в процессе корреляционного анализа была выявлена сильная положительная связь высокой степени значимости между уровнем развития открытости, искренности и человечностью - r-Пирсона =0,82 при p≤0,001.
для корреляции переменных последовательность в принятии решений и человечность: в процессе корреляционного анализа была выявлена умеренная положительная связь высокой степени значимости между уровнем развития последовательности в принятии решений и человечностью - r-Пирсона =0,62 при p≤0,001.
Интерпретация результатов Таблицы 3:
У командиров самый высокий показатель между параметрами «открытость, искренность» и «человечность» - r-Пирсона =0,82. А это значит, что чем выше у командиров рот будет открытость, искренность, тем и выше будет у них человечность по отношению к курсантам. Так же можно заметить, что и у остальных параметров довольно высокая корреляционная связь ( r-Пирсона =0,72; 0,62 ) и это значит, что командиры, с точки зрения курсантов, достаточно расположены к ним.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенный анализ показал, что командиры являются лидерами для курсантов и могут стать для них примерами. Все этапы проверок показали высокие результаты, следовательно личностные и профессиональные качества командиров соответствуют их требованиям и занимаемой ими должности.
Вы , командиры, « Вы - пример. Экипаж должен черпать от вас смелость, а не страх. Страх - это болезнь, и он заразен. » - Harrison Ford.