Cforf.ru

Виды организаций и управление ими

Построение регрессионной модели эффективности управления персоналом

Для выявления данного эффекта, по мнению автора, целесообразно использовать метод, основанный на анализе парных коэффициентов корреляции.

Для этого была построена, с использованием пакета MESOSAUR, корреляционная матрица.

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции, рассчитанных для факторных показателей за 2007г., указал на наличие коллинеарных факторных показателей, а именно показатель Х1 (средний тарифный разряд) имеет сильную функциональную связь с факторным показателем Х18 (среднемесячная заработная плата), показатель Х4 (доля не состоявших в браке работников) имеет сильную функциональную связь с факторным показателем Х5 (доля не состоявших в браке работников, имеющих детей), показатель Х15 (доля работников, прошедших профессиональное обучение в течение периода) имеет сильную функциональную связь с факторным показателем Х16 (доля работников, повысивших разряд в течение периода, в общей численности персонала). Сильная связь, между этими показателями логически легко объясняется.

Считается, что два показателя коллинеарные, если парный коэффициент корреляции не менее /0,8/.

Таким образом, в целях устранения мультиколлинеарности в регрессионную модель включим по одному из представителей указанных групп. Для этого в регрессионной модели мы оставили Х18, так как, изменяя среднемесячную заработную плату, по мнению автора, можно влиять на результативные показатели эффективности управления персоналом, а также Х4 и Х16, так как эти показатели имеют более сильную связь с результативными показателями эффективности управления персоналом.

После того как на стадии априорного анализа произведен отбор факторов, влияющих на эффективность управления персоналом, и определена форма связи, затем собрана и проанализирована исходная статистическая информация, можно перейти непосредственно к построению модели эффективности управления персоналом.

Для построения моделей эффективности управления персоналом использовался многошаговый регрессионный анализ, основанный на отсеве несущественных факторов по t-критерию Стьюдента.

По этому критерию проверяется гипотеза, существенно ли отличен от нуля коэффициент регрессии aj при некотором заданном уровне значимости ₤, который показывает вероятность отвергнуть правильную гипотезу. При этом чем меньше уровень значимости, тем меньше указанная вероятность. В исследовании принимаем ₤=0.05. Расчеты производились с использованием пакета MESOSAUR.

В качестве показателей эффективности управления персоналом была взята выработка на одного работника и коэффициент текучести персонала (Ктек).

Расчеты велись по данным за 2007г. для однородной совокупности, состоящей из 50 подразделений фирмы. Результаты многошагового регрессионного анализа при построении модели эффективности управления персоналом приведены в приложении Б.

После отсева статистически незначимых факторных показателей уравнения множественной регрессии моделей коэффициента текучести персонала и выработки на одного работника приобрели следующий вид:

YКт=11,327 – 1,5226 Х7 – 0,013326 Х11 + 0,06907 Х13 – 0,0011371 Х18;

YВыр = 13840 + 1878,7 Х7 + 40,945 Х11 + 67,583 Х13 + 3,1147 Х18.

Статистическая проверка показала адекватность моделей. Расчетная величина F-критерия Фишера для модели коэффициента текучести составила 21,536, а для выработки 39,383, при табличном значении для Ктек и выработки Fкр. (0,05; 5; 50) = 2,42. Перейти на страницу: 1 2 3 4 5 6