Дипломная работа: Удовлетворенность трудом и трудовая мобильность на предприятиях общественного питания (на примере сети кофеен Coffeeflat)

Из достаточного обширного спектра факторных моделей выбрана четырех факторная модель, так как в данном случае данная факторная модель с таким количеством факторов превышает единицу собственного значения, что говорит о наполненности модели. Более того, модель объясняет достаточный кумулятивный процент дисперсии.

Таким образом, получена четырех факторная модель с общей объясненной дисперсией в 62,5%. В силу того, что данное значение находится в пределах допустимых значений дисперсии для факторных моделей методом главных компонент, то модель может быть использована для анализа.

Таблица 13 Общая объясненная дисперсия

Так как ряд суждений в корреляционной матрице пересеклись между собой, что мешает более четкой интерпретации, то принято решение использовать вращение «Promax» для выделения контрастности по каждому суждению. Такая повернутая матрица компонент хорошо интерпретируема, поэтому принято решение интерпретировать ее.

Таблица 14 Повернутая матрица компонент

Обращая внимание на повернутую матрицу компонент, видно, что выделяются четыре фактора, которые мы можем интерпретировать.

Название, описание и интерпретация факторов

Фактор №1: «Условия труда и характер управляющего состава».

Первый фактор состоит из суждений, описывающих установленные условия труда в организации и характер управляющего состава. Основание для совмещения двух концептов состоит в том, что управляющий состав по большей части создает условия труда, контролирует их и охраняет.

Переменные, вошедшие в фактор:

1. За последние один-два года руководство часто хвалило меня за мои заслуги.

2. В целом меня устраивает организация трудового процесса в моей компании.

3. Меня часто поощряют за проделанную работу.

4. Я бы не выбрал другое место работы, даже если бы мне предложили больший заработок.

5. Мой руководитель меня всегда понимает, позитивно воспринимает мои идеи в работе.

6. В компании, в которой я работаю, созданы благоприятные условия труда.

7. В компании, в которой я работаю, возможность развития по карьерной лестнице находится на высоком уровне.

Фактор №2: «Содержание работы».

Второй фактор состоит из суждений, связанных с содержанием работы, удовлетворением от выполняемых обязанностей, и сравнение заработка и содержания работы.

Переменные, вошедшие в фактор:

1. Моя работа интересная, наполненная.

2. Мне нравится узнавать что-то новое в процессе работы.

3. Я чувствую, как мои профессиональные знания возрастают в процессе работы.

4. Процесс работы доставляет мне удовольствие.

5. Удовлетворение, которое я получаю от работы намного ценнее для меня, чем высокий заработок.

6. За последние один-два года я добился значимых успехов в своей карьере.

Фактор №3: «Социальный климат компании».

Третий фактор характеризуется суждениями, интерпретирующими отношения в коллективе, комфортность работы в коллективе, а также наличие/отсутствие конфликтных ситуаций с коллегами.

Переменные, вошедшие в фактор:

1. Мои отношения с коллегами по работе носят доверительный характер, мне комфортно с ними работать.

2. У меня редко бывают разногласия с коллегами по работе, в основном я со всеми в хороших отношениях.

Фактор №4: «Уровень компетентности».

Последний фактор проявляется в оценке своей компетентности самого работника. В данный фактор также вошло суждение, которое характеризует уважение со стороны сотрудников. Интерпретировать данное суждение в контексте компетентности можно через мнение сотрудника, о том, как выполняются его поручения и просьбы.

Переменные, вошедшие в фактор:

1. Уровень моих способностей соответствует моим обязанностям, я с легкостью выполняю любые задания.

2. Люди, с которыми я работаю уважают меня.

Задача № 3. Выявить факторы, оказывающие влияние на удовлетворённость сотрудников сети кофеен "Coffeeflat".

Гипотеза: Предикторами, которые оказывают влияние на удовлетворенность трудом, будут относиться к материальным вознаграждениям и условиям труда.

Для выявления факторов, оказывающих влияние на удовлетворенность трудом, используем линейную регрессию с фиктивными переменными. Использование данного метода обусловлено тем, что в анкете есть категориальные предикторы, которые не могут быть использованы в регрессии. Таким образом, требуется дихотомизация таких переменных для того, чтобы их можно было включить в регрессионный анализ и в последствии интерпретировать. Для анализа были дихотомизированы следующие предикторы: материальное положение, разграничение личной жизни от работы, ступень образования. Более того, в регрессию были включены также суждения, которые измеряют различные аспекты удовлетворенности трудом. Зависимой переменной выступает «удовлетворённость трудом в целом».

Проверка регрессионной модели на мультиколлинеарность

Для того, чтобы проверить что модель отвечает все требованиям регрессионного анализа следует проверить модель на мультиколлинеарность, с целью предотвращения ситуации, когда между независимыми переменными в модели будет связь. Используя линейную регрессию требуется обратить внимание на показатели Tolerance (допуск) и VIF (мультиколлинеарность).

Таблица 15 Показатели наличия мультиколлинеарности в регрессионной модели

При данных показателях допуска и VIF у каждого предиктора в регрессионной модели отсутствует мультиколлинеарность. Для данных показателей критические значения равны 0,5 - для допуска, и 2 - для VIF. Данная модель подходит под установленные ограничения, поэтому мы можем использовать модель для анализа.

Проверка на нормальность распределения регрессионных остатков

Помимо проверки модели на наличие мультиколлинеарности, требуется также проверка на нормальность распределения регрессионных остатков. Для данного анализа используем тест Колмогорова-Смирнова.

Таблица 16 Критерии нормального распределения регрессионных остатков

Нуль гипотеза анализа Колмогорова-Смирнова состоит в том, что распределение остатков, полученных в результате регрессионного анализа не отличается от нормального. Альтернативная гипотеза состоит в том, что остатки ненормально распределены. Уровень значимости критерия равна 0,2, поэтому нулевая гипотеза принимается, а значит остатки распределены нормально. Следовательно, полученное распределение регрессионных остатков не отличается от нормального, то есть оно с вероятностью в 95% может считаться нормальным распределением данных.

Оценка качества модели и коэффициент детерминации

В рассматриваемой регрессионной модели коэффициент детерминации R² равен 0,563. Для того, чтобы получить данный коэффициент и оставшиеся в анализе предикторы было проведено 28 интеракций. При этом, стоит отметить, что 28 интеракция показывает самую устойчивую модель.

Коэффициент детерминации за все шаги регрессионного анализа подвергался сильному изменению, так как в регрессию добавляются переменные, которые не оказывают влияния на зависимую переменную, или оказывают влияние друг на друга. Коэффициент детерминации равный 0,563 означает, что модель объясняет 56% дисперсии, то есть модель предсказывает правильные значения в 56% случаев, а ошибается в 44%.

Данный коэффициент детерминации больше критического, поэтому использование модели адекватно.

Таблица 17 Критерии нормального распределения