Подход к решению проблем предприятий и организаций
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
? в рамках намеченной выборки, не забывая о должной осмотрительности. Многие организации расiитывают получить 80-90% должным образом заполненных анкет, тогда как столь высокая активность респондентов не возникает сама по себе. Тем не менее, практика показывает, что можно добиться и 97%, если:
во-первых, убедить персонал, что данное исследование является неотъемлемой частью хорошо организованных и прозрачных мероприятий,
во-вторых, поощрять сотрудников участвовать в опросе, влияя на них через их менеджмент,
в-третьих, провести обязательное собрание, на котором сотрудники гласно примут решение отвечать на поставленные вопросы или вернуть пустой бланк.
Если пренебречь этими мероприятиями, не стоит расiитывать на то, что коэффициент участия сотрудников в опросе превысит хотя бы 30-40%.
Факторный анализ результатов, группировка вопросов по категориям, проверка их релевантности
Нельзя сказать, что методика факторного анализа широко применяется в процессе исследования, тогда как ее использование является существенной и необходимой частью этого процесса. Благодаря факторному анализу вопросы разбиваются на отдельные категории, повышается релевантность полученных данных и устойчивость к случайным ошибкам.
На первом этапе факторного анализа необходимо установить необходимое достаточное количество групп или категорий вопросов. Вне зависимости с опытности разработчика программы исследования избранный способ группировки вопросов по отдельным категориям обычно мало влияет на результат факторного анализа; процесс группировки будет в основном зависеть от того, насколько ощущается взаимосвязь различных вопросов самим автором исследования. Хотя это допустимо для постановки самих вопросов, интуитивный подход невозможен при формировании категорий.
Благодаря факторному анализу можно, во-первых, определить, сколько статистически обоснованных категорий все же существует, во-вторых, сгруппировать вопросы по категориям не по наитию, а на основе статистической корреляции, между вопросами исходя из анализа ответов всех респондентов. Реализовать этот процесс статистического анализа можно с помощью многочисленных программ, например SPSS, SAS, NCSS. Остается надеяться, что вы досконально разберетесь в методах и принципах факторного анализа, прежде чем апробировать его на практике.
Проведя факторный анализ, необходимо оценить релевантность результатов исследования. Под релевантностью следует понимать, насколько согласованными будут ответы респондентов. Есть два основных критерия релевантности: внутренняя непротиворечивость и устойчивость результатов при повторном тестировании. Первый коэффициент показывает, затрагивают или нет отдельные вопросы в рамках одной категории одну и ту же тему. С помощью показателя устойчивости результатов при повторном тестировании выявляется противоречивость или непротиворечивость результатов, проявляющаяся с течением времени. Хотя эти два показателя одинаково важны, на практике обычно используется только коэффициент внутренней непротиворечивости. Дело в том, что проверка устойчивости результатов с помощью повторного тестирования требует проведения повторного исследования в той же группе респондентов, допустим, через две недели, что iитается обычно лишней процедурой. Тем не менее, если перед вами стоит задача оценить прогресс на пути предпринимаемых в организации перемен, необходимо твердо знать, в какой мере изменение мнения большинства сотрудников действительно обусловлено успешным продвижением реформ, а в какой мере - некорректностью поставленных вопросов.
Анализ и графическое отображение данных
Наконец, мы подошли к конечной цели - процессу анализа полученных и проверенных на достоверность данных. Здесь чаще всего встречаются две принципиальные ошибки: во-первых, перед анализом не было решено, как представить данные на графике, и, во-вторых, не сформулировано, что будет iитаться нормальным результатом в контексте данного исследования.
Вообразите себя на поле, которое испещрено многочисленными следами, но вы не имеете ни малейшего понятия, как их прочесть. Поверьте, ощущение довольно беспомощное. С подобной проблемой сталкивались многие не всегда достаточно квалифицированные аналитики. Проще всего, прежде чем вас поглотит пучина запутанной информации, попытаться как-то ее классифицировать и представить в виде читаемых диаграмм. Однако еще лучше, если вы заранее будете знать, что вы хотите увидеть на диаграмме, сделав что-то вроде эскиза. Нужно продумать несколько сценариев, при осуществлении которых вы получите искаженную информацию, далее задайте себе несколько ключевых вопросов: Если данные будут выглядеть так, то чтобы это могло значить?", А если так, то что?
Под нормальными результатами подразумеваются некие усредненные ответы на аналогичные вопросы. Если исследование проводит специализированная компания, то, скорее всего, такие нормы существуют и заказчику результаты будут представлены в форме отклонения от установленных стандартов.
Тем не менее, с применением на практике условно правильных ответов возникают две существенные проблемы. Не всегда понятно, какие нормы применять в конкретном случае и как интерпретировать данные? Чтобы не было возможных разночтений, представления о норме среди сотрудников не должны расходиться с вашими. То есть их применение должно ограничиваться одной отраслью, одним регионом, одной профессией, к