Шкала дружелюбия (Рисунок 3, Приложение Б):
Считаю что показатели хорошие, максимальное значение равно одному, и это значение будет максимально близко к положительному качеству. И показатели, полученные испытуемыми, находятся близко к положительному свойству. Т.е. испытуемые ведут себя дружелюбно, легко налаживают отношения с коллегами, ведут себя спокойно, и думаю, всегда придут на помощь коллегам.
Шкала согласия (Рисунок 4, Приложение Б):
В целом показатели положительные, они показывают, на сколько согласована деятельность, как отдельного сотрудника, так и коллектива вместе, я думаю, что средние показатели в группе являются следствием стиля управления данного коллектива. Но важною роль здесь может играть и психологическая совместимость этих людей, они могут быть плохо совместимы, вследствие чего их взаимодействие не эффективно, они просто не понимают друг друга.
Шкала удовлетворенности (Рисунок 5,Приложение Б):
В результате получается, что некоторые сотрудники не удовлетворены своей деятельностью, может, они хотят сделать больше, но в силу внешних обстоятельств не могут. Результаты средние и в отрицательную сторону направлены больше, чем в положительную, но это не значит что они плохие, и обозначают наличие проблем взаимодействия внутри коллектива. Я считаю что это следствие того, что руководителю следует более четко направлять деятельность персонала.
Шкала продуктивности (Рисунок 6, Приложение Б):
Такие результаты говорят о том, что сотрудники не слишком считают свою деятельность успешной, что может быть следствием многих обстоятельств, это групповая сплоченность и стиль управления, так как он больше направлен на отношения и низкая ориентация на продуктивность, и выгоды, получаемые в результате выполнения производственных задач тоже маленькими.
Шкала теплоты (Рисунок 7, Приложение Б):
Можно сделать вывод, что отношения не теплые в целом по коллективу, результаты в сторону отрицательного качества, но я считаю, что не стоит делать однозначный вывод по этому свойству, так как показатели опять же могут быть следствием многих причин.
Шкала сотрудничества (Рисунок 8, Приложение Б):
Скорее всего, взаимопонимание у этих сотрудников низкое, и руководитель стремится его улучшить, но просто не может. В процессе работы возникает много различных ситуаций, когда нужно принимать ответственные решения, и решения влияют на всех сотрудников.
Шкала взаимоподержки (Рисунок 9, Приложение Б): Взаимоподдержка все же низкая, но на фоне низких результатов есть и высокие, что может говорить о том, что не все сотрудники не помогают своим коллегам в их деятельности, а может это говорит о том, что в случае необходимости они придут на помощь.
Шкала увлеченности (Рисунок 10, Приложение Б):
Объясняю результаты, тем, что руководитель женщина, не увлечена задачами, которые выполняет, хотя и стремится их выполнить. Также и персонал, возможно, такой результат получился из – за того что, в момент ответа испытуемых на данную методику они не были сильно увлечены своей деятельностью.
Шкала занимательности (Рисунок 11, Приложение Б):
Деятельность не занимает эти людей, такой вывод можно сделать из результатов. Возможно, после зимы сотрудники уже устали работать и не интересуется тем, что они делают. Либо они стремятся добиться чего то большего но поскольку не ориентированны либо плохо ориентированы, не могут, в результате чего им просто скучно.
Шкала успешности (Рисунок 12, Приложение Б):
Успешность я считаю низкая, думаю, сотрудников стоит занять какой ни будь профессиональной деятельностью, либо более хорошо скоординировать.
3. Методика диагностики личности на мотивацию к успеху Т. Элерса (Таблица 3, Приложение В). Данная методика выявила средние результаты, находящиеся в пределах нормы. Нужно помнить, что мотивация – это деятельность, которая активизирует коллектив предприятия и каждого работающего и побуждает их эффективно трудиться для выполнения целей. Только тот руководитель добивается успеха, который признает людей главным источником развития организации.
Существенный недостаток российских предприятий – недооценка потенциала и интеллектуальных ресурсов людей, работающих в организациях. А ведь человеческий потенциал для предприятия – это основное конкурентное преимущество. В настоящее время необходимо, чтобы весь персонал организации действовал как сплоченная команда с четким видением будущего, ясным представлением о своем значении и мотивацией на самостоятельные действия для достижения поставленных целей. Хорошо обученный, мотивированный и организованный персонал определяет судьбу предприятия.
С помощью математических методов проверю, есть ли зависимость, между:
1. Мотивацией и успешностью. Вначале сформулирую гипотезы:
:
Корреляция между показателями мотивации и успешности не отличаются от нуля;
: Корреляция между показателями мотивации и успешности отличаются от нуля;
Для этого каждому значению в общей таблице (Таблица 14, Приложение П) по этим методикам присваиваем ранг, т.е. проводим ранжирование так, как в таблице у нас сырые баллы. Результаты ранжирования и сопоставление рангов представлены в таблице (Приложение П). Чтобы убедиться, что ранги рассчитаны правильно нужно сложить полученные значения их сумма должна быть равна сумме рангов полученных по формуле:
где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений).
Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании.
В моем случае 
; результаты совпали, что значит, я посчитала правильно (результат в таблице).
Проранжировав значения переменной А и переменной В подсчитываю разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность d
в квадрат
и заношу результат в четвертый столбик.
Теперь я могу рассчитать коэффициент ранговой корреляции по формуле:
где 
- сумма квадратов разностей между рангами;
N- количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.
- поправки, рассчитанные для одинаковых рангов.
При этом критические значения будут такими:
В результате сравненияполучается следующее:
, а это значит, что принимается, т.е корреляция между показателями мотивации и успешности не отличаются от нуля. И в результате выходит что, в связи между ними нет, значит переменная А не влечет за собой переменную Б.
2. Показателями мотивации и дружелюбия.Вначале сформулирую гипотезы:
:Корреляция между показателями мотивации и показателями дружелюбия не отличаются от нуля;
: Корреляция между показателями мотивации и показателями дружелюбия отличаются от нуля;
Для этого каждому значению в общей таблице (Таблица 5, Приложение Д) по этим методикам присваиваем ранг, т.е. проводим ранжирование так, как в таблице у нас сырые баллы. Результаты ранжирования и сопоставление рангов представлены в таблице (Приложение Д). Чтобы убедиться, что ранги рассчитаны правильно нужно сложить полученные значения их сумма должна быть равна сумме рангов полученных по формуле:
где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений).
Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании.
В моем случае ; результаты совпали, что значит, я посчитала правильно (результат в таблице).
Проранжировав значения переменной А и переменной В подсчитываю разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность d
в квадрат
и заношу результат в четвертый столбик.
Теперь я могу рассчитать коэффициент ранговой корреляции по формуле:
где - сумма квадратов разностей между рангами;
N- количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.
- поправки, рассчитанные для одинаковых рангов.
При этом критические значения будут такими:
В результате сравненияполучается следующее:
, а это значит, что принимается, т.е корреляция между показателями мотивации и дружелюбности не отличаются от нуля. И в результате выходит что, в связи между ними нет, значит переменная А не влечет за собой переменную Б.
3. Показателями мотивации и показателями продуктивности.Вначале сформулирую гипотезы:
:Корреляция между показателями мотивации и показателями продуктивности не отличаются от нуля;
: Корреляция между показателями мотивации и показателями продуктивности отличаются от нуля;
Для этого каждому значению в общей таблице (Таблица 8, Приложение И) по этим методикам присваиваем ранг, т.е. проводим ранжирование так, как в таблице у нас сырые баллы. Результаты ранжирования и сопоставление рангов представлены в таблице (Приложение И). Чтобы убедиться, что ранги рассчитаны правильно нужно сложить полученные значения их сумма должна быть равна сумме рангов полученных по формуле:
где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений).
Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании.
В моем случае ; результаты совпали, что значит, я посчитала правильно (результат в таблице).
Проранжировав значения переменной А и переменной В подсчитываю разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность d
в квадрат
и заношу результат в четвертый столбик.
Теперь я могу рассчитать коэффициент ранговой корреляции по формуле:
где - сумма квадратов разностей между рангами;
N- количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.
- поправки, рассчитанные для одинаковых рангов.
При этом критические значения будут такими:
В результате сравненияполучается следующее:
, а это значит, что принимается, т.е корреляция между показателями мотивации и показателями продуктивности не отличаются от нуля. И в результате выходит что, в связи между ними нет, значит переменная А не влечет за собой переменную Б.
4. Показателями мотивации и показателями увлеченности.Вначале сформулирую гипотезы:
:Корреляция между показателями мотивации и показателями увлеченности не отличаются от нуля;
: Корреляция между показателями мотивации и показателями увлеченности отличаются от нуля;
Для этого каждому значению в общей таблице (Таблица 12, Приложение Н) по этим методикам присваиваем ранг, т.е. проводим ранжирование так, как в таблице у нас сырые баллы. Результаты ранжирования и сопоставление рангов представлены в таблице (Приложение Н). Чтобы убедиться, что ранги рассчитаны правильно нужно сложить полученные значения их сумма должна быть равна сумме рангов полученных по формуле:
где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений).
Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании.
В моем случае ; результаты совпали, что значит, я посчитала правильно (результат в таблице).
Проранжировав значения переменной А и переменной В подсчитываю разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность d
в квадрат
и заношу результат в четвертый столбик.
Теперь я могу рассчитать коэффициент ранговой корреляции по формуле:
где - сумма квадратов разностей между рангами;
N- количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.
- поправки, рассчитанные для одинаковых рангов.
При этом критические значения будут такими:
В результате сравненияполучается следующее:
, а это значит, что принимается, т.е корреляция между показателями мотивации и показателями увлеченности не отличаются от нуля. И в результате выходит что, в связи между ними нет, значит переменная А не влечет за собой переменную Б.
5. Показателями мотивации и показателями взаимоподдержки.Вначале сформулирую гипотезы:
:Корреляция между показателями мотивации и показателями взаимоподдержки не отличаются от нуля;
: Корреляция между показателями мотивации и показателями взаимоподдержки отличаются от нуля;
Для этого каждому значению в общей таблице (Таблица 11, Приложение М) по этим методикам присваиваем ранг, т.е. проводим ранжирование так, как в таблице у нас сырые баллы. Результаты ранжирования и сопоставление рангов представлены в таблице (Приложение М). Чтобы убедиться, что ранги рассчитаны правильно нужно сложить полученные значения их сумма должна быть равна сумме рангов полученных по формуле:
где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений).
Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании.
В моем случае ; результаты совпали, что значит, я посчитала правильно (результат в таблице).
Проранжировав значения переменной А и переменной В подсчитываю разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность d
в квадрат
и заношу результат в четвертый столбик.
Теперь я могу рассчитать коэффициент ранговой корреляции по формуле:
где - сумма квадратов разностей между рангами;
N- количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.
- поправки, рассчитанные для одинаковых рангов.
При этом критические значения будут такими:
В результате сравненияполучается следующее:
, а это значит, что принимается, т.е корреляция между показателями мотивации и показателями взаимоподдержки не отличаются от нуля. И в результате выходит что, в связи между ними нет, значит переменная А не влечет за собой переменную Б.
6. Показателями мотивации и показателями занимательности.Вначале сформулирую гипотезы:
:Корреляция между показателями мотивациии показателями занимательности не отличаются от нуля;
: Корреляция между показателями мотивациии показателями занимательности отличаются от нуля;
Для этого каждому значению в общей таблице (Таблица 13, Приложение О) по этим методикам присваиваем ранг, т.е. проводим ранжирование так, как в таблице у нас сырые баллы. Результаты ранжирования и сопоставление рангов представлены в таблице (Приложение О). Чтобы убедиться, что ранги рассчитаны правильно нужно сложить полученные значения их сумма должна быть равна сумме рангов полученных по формуле:
где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений).
Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании.
В моем случае ; результаты совпали, что значит, я посчитала правильно (результат в таблице).
Проранжировав значения переменной А и переменной В подсчитываю разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность d
в квадрат
и заношу результат в четвертый столбик.
Теперь я могу рассчитать коэффициент ранговой корреляции по формуле:
где - сумма квадратов разностей между рангами;
N- количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.
- поправки, рассчитанные для одинаковых рангов.
При этом критические значения будут такими:
В результате сравненияполучается следующее:
, а это значит, что принимается, т.е корреляция между показателями мотивации и показателями занимательности не отличаются от нуля. И в результате выходит что, в связи между ними нет, значит переменная А не влечет за собой переменную Б.
7. Показателями мотивации и показателями теплоты.Вначале сформулирую гипотезы:
:Корреляция между показателями мотивации и показателями теплоты не отличаются от нуля;
: Корреляция между показателями мотивации и показателями теплоты отличаются от нуля;
Для этого каждому значению в общей таблице (Таблица 9, Приложение К) по этим методикам присваиваем ранг, т.е. проводим ранжирование так, как в таблице у нас сырые баллы. Результаты ранжирования и сопоставление рангов представлены в таблице (Приложение К). Чтобы убедиться, что ранги рассчитаны правильно нужно сложить полученные значения их сумма должна быть равна сумме
9-09-2015, 19:58