Proiect ANCOVA

AMR este producătorul uneia dintre cele mai rapide şi eficiente linii de soluţii de securitate a datelor atestate pe plan internaţional. Încă de la începuturile sale, AMR a creat un nou orizont de aşteptări şi a ridicat standardele în materie de prevenţie proactivă a pericolelor informatice, viteza de reacţie şi actualizare uşoară. Soluţiile AMR sunt distribuite printr-o reţea globală de parteneri (distribuitori şi reselleri) în peste 180 de ţări din întreaga lume.

1. Descrierea bazei de date

Având în vedere că majoritatea firmelor sunt centrate pe satisfacţia angajaţilor lor, mi-am propus ca prin intermediul unei cercetări să studiez şi să analizez gradul de satisfacţie al angajaţilor de la firma S.C. AMR S.R.L.

În luna mai 2010 am efectuat o cercetare, pe un eşantion de 40 de salariaţi din cadrul firmei S.C AMR S.R.L, cu vârste cuprinse între 18 şi 35 ani (72,5% respondenţi de sex bărbătesc, 27,5% respondenţi de sex femeiesc).

În sectiunea Anexe veţi putea observa chestionarul care s-a folosit la culegerea datelor.

Principalul obiectiv al cercetării realizate l-a constituit cunoaşterea şi analiza opiniilor angajaţilor firmei S.C. AMR S.R.L. cu privire la satisfacţia acestora în munca depusă.

Prin intermediul bazei de date realizate, am avut posibilitatea să analizez din punct de vedere socio-economic relaţiile dintre variabilele de interes: satisfacţia per ansamblu a locului de muncă, cunoaşterea misiunii organizaţiei, condiţiile la locul de muncă etc.

În cadrul acestui proiect, am folosit această bază de date pentru a exemplifica Modelul de analiză multifactorială. Baza de date este alcătuită din 27 variabile, din care 21 variabile sunt de tip scală, iar 6 sunt de tip nominal.

Variabilele pe care le-am folosit în acest proiect sunt:

- venit - variabilă tip nominal, definită numeric, reprezentând venitul lunar primit de fiecare respondent al firmei SC AMR S.R.L.;

- sex – variabilă tip nominal, definită numeric, reprezentând sexul respondentului (bărbătesc sau femeiesc);

- exp_prof – variabilă tip nominal, definită numeric, reprezentând experienţa profesională acumulată de respondent până în luna mai 2010;

- scoala – variabilă tip nominal, definită numeric, reprezentând ultima şcoală absolvită de respondenţi.

2. Descrierea modelului (variabilele implicate şi rolul lor)

Procedura SPSS aplicată pentru a identifica dacă factorii sex, experienta profesionala şi scoala absolvita au influenţă asupra nivelului satisfactiei, şi în ce măsură, a fost GLM Univariate.

Pentru analiza ce efectuată, au fost utilizate următoarele variabile:

- Variabila dependentă – venitul lunar – numeric

- Variabile independente – denumite factori – sex, experienţă profesională şi şcoala absolvită – variabile categoriale

Înainte de aplicarea propriu-zisă a procedurii GLM Univariate, s-a testat normalitatea distribuţiei variabilei dependente - IQ, utilizând testul Kolmogorov – Smirnov.

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

venit lunar

N 40

Normal Parametersa,,b Mean 2.90

Std. Deviation .982

Most Extreme Differences Absolute .219

Positive .195

Negative -.219

Kolmogorov-Smirnov Z 1.383

Asymp. Sig. (2-tailed) .044

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data.

Rezultatele testului: sig calculat (0.044) < sig teoretic (0.05) demonstrează că variabila IQ urmează o distribuţie asimetrica.

De asemenea, s-a verificat şi egalitatea varianţelor (condiţia de homoscedasticitate).

Group Statistics

sex respondenti N Mean Std. Deviation Std. Error Mean

venit lunar feminin 11 2.36 .809 .244

masculin 29 3.10 .976 .181

Rezultatul testului Levene – sig calculat (0.238) > sig teoretic (0.05), demonstrează homoscedasticitatea variabilei IQ, adică varianţele sunt egale între ele.

3. Rezulatele analizei şi interpretarea

a) MODELUL GENERAL (“FULL FACTORIAL”)

Procedura: Analyze General Linear Model Univariate

Dependent variable: IQ

Fixed factor(s): gen_mzk, temp, sex.

În caseta “Model…” se bifează Full Factorial