К ак было указано выше, клиентские менеджеры в ПАО «Сбербанк» делятся на менеджеров по работе с ключевыми клиентами и менеджеров малого бизнеса. В выборке менеджеры по работе с ключевыми клиентами представляют большинство, это видно на рисунке 1.

Рис. 1. Доли менеджеров разных типов в выборке, %

Далее можно перейти к анализу описательных статистик, приведенных в таблице 5 (расшифровка переменных приведена в Приложении 2).

Таблица 5

Описательные статистики

	Переменная	Среднее	Ст.отклонение
	Performance	80,21	32,64
Контрольные переменные	Gender	0,10	0,30
	X.29	0,55	0,51
	X.39	0,42	0,50
	Legally married	0,58	0,50
	Have girlfriend/boyfriend	0,19	0,40
	Live with parents	0,06	0,25
	Single	0,18	0,37
	Children	0,48	0,51
	Very difficult	0,10	0,30
	Enough	0,48	0,51
	More than enough	0,41	0,50
	Experience in banking	5,54	4,57
	Experience in Sberbank	4,45	3,70
	High(Specialist)	0,58	0,50
	High(Bachelor)	0,23	0,43
	High(Master)	0,19	0,40
Факторы продуктивности	Independence	4,87	1,34
	Variety&Skills_1	5,45	1,15
	Importance to others	5,58	1,29
	Feedback awareness_1	5,61	1,33
	Self-assessment_1	2,00	1,24
	Self-assessment_2	5,55	1,31
	Variety&Skills_2	2,87	1,78
	Feedback awareness_2	1,61	0.80
	Estimating performance	4,90	1,33
	Initiative	2,87	1,38
	Feedback frequency	5,68	1,40
	Enable self_assess	2,00	1,18
	Unimportance to others	2,10	1,25
	Stsfd with workplace security	4,61	2,12
	Stsfd with salary	4,65	1,43
	Stsfd with self-improvement	4,84	1,13
	Stsfd with collective	5,84	1,07
	Stsfd with treatment	5,55	1,36
	Stsfd with community	6,10	0.98
	Stsfd with manager's support	5,65	1,14
	Stsfd with freedom	5,10	1,33
	Stsfd with helping others	5,84	1,16
	Stsfd with challenges	5,35	1,28
	Stsfd with supervision quality	5,55	1,03
	Stsfd with contribution repayment	4,68	1,28
	Sure about future in a company	4,71	1,94
	Most people stsfd doing job well	5,10	1,66
	Most people stsfd with work	3,94	1,91
	Most people find work needless	3,42	1,82
	Most people feel responsible	5,55	1,55
	Most people know how to do job well	5,39	1,58
	Most people find work important	5,55	1,39
	Most people are responsible for quality	5,13	1,34
	Most people think about quit job	4,52	1,73
	Most people feel unhappy doing job bad	4,52	1,86
	Most people can't estimate themselves	4,10	1,92

---

Опираясь на данные описательных статистик, можно охарактеризовать среднего респондента выборки. Средний респондент - женщина в возрасте от 20 до 29 лет, замужем, имеющая достаточный доход, опыт работы в банке около шести лет, опыт работы в ПАО «Сбербанк» около четырех лет, образовательная степень – специалист. Средний процент выполнения общего плана - 80,21%. В выборке есть 4 опрошенных, выполнивших план на максимальную величину - 150%. Если обратиться к описанию этих респондентов, то все из них – женщины, две из которых в возрасте от 20 до 29 лет, две другие в возрасте от 29 до 39 лет, три из четырех замужем, все из них оценивают свой доход как более, чем достаточный. Средний опыт работы среди этих высокопроизводительных менеджеров – 12,5 лет в банковской отрасли и 7,5 лет в Сбербанке. Самым низко производительным в выборке оказался мужчина в возрасте от 20 до 29 лет, имеющих степень специалиста и опыт работе в банковской сфере и в ПАО «Сбербанк» равный двум годам. Его показатель выполнения плана – 27,52%.

Результаты корреляционного анализа между продуктивностью менеджеров и их личными характеристиками, а также другими предполагаемыми факторами продуктивности представлены в таблице 6.

Таблица 6
Корреляционный анализ связи продуктивности и предполагаемых факторов, оказывающих на нее влияние

	Performance			Performance
Gender	-0,26		Feedback frequency	-0,12
X.29	-0,07		Enable self_assess	-0.19
X.39	-0,07		Unimportance to others	-0.13
Legally married	0		Stsfd with workplace security	-0,12
Have girlfriend/boyfriend	-0,24		Stsfd with salary	0,21
Live with parents	0,06		Stsfd with self-improvement	0,10
Single	0,22		Stsfd with collective	0,26
Children	-0,11		Stsfd with treatment	0,22
Very difficult	-0,04		Stsfd with community	0,18
Enough	-0,34*		Stsfd with manager's support	0,15
More than enough	0,36**		Stsfd with freedom	-0,03
Experience in banking	0,44***		Stsfd with helping others	0,07
Experience in Sberbank	0,20		Stsfd with challenges	0,25
High(Specialist)	-0,23		Stsfd with supervision quality	0,04
High(Bachelor)	0,10		Stsfd with contribution repayment	0,32*
High(Master)	0,18		Sure about future in a company	0,30*
Independence	0,12		Most people stsfd doing job well	0,47***
Variety&Skills_1	0,24		Most people stsfd with work	0,50***
Importance to others	0,33*		Most people find work needless	-0,38**
Feedback awareness_1	0,13		Most people feel responsible	-0,09
Self-assessment_1	-0,23		Most people know how to do job well	-0,10
Self-assessment_2	0,13		Most people find work important	-0,15
Variety&Skills_2	-0,08		Most people are responsible for quality	0,30*
Feedback awareness_2	-0,13		Most people think about quit job	-0,54***
Estimating performance	0,02		Most people feel unhappy doing job bad	-0,21
Initiative	-0,05		Most people can't estimate themselves	-0,46***

---

***-уровень значимости 1%; **-уровень значимости 5%; *-уровень значимости 10%

Корреляционный анализ показывает, что положительная линейная взаимосвязь наблюдается между продуктивностью и достаточно высоким уровнем дохода, тогда как между достаточным уровнем дохода и продуктивностью связь отрицательная. Опыт в банковской отрасли положительно связан с производительностью менеджеров. Что касается других факторов, положительно связанных с производительностью, среди них отмечаются важность выполняемой работы для других людей, наличие уверенности насчет будущего в компании и удовлетворенность качеством выполнения работы среди коллеги респондента. Напротив, отрицательно связаны с продуктивностью, согласно корреляционному анализу, ощущение коллективом бесполезности выполняемой работы, настроения о прекращении работы в компании среди коллег, отсутствие возможности оценить качество выполняемой работы. Между независимыми переменными исследования так же наблюдаются достаточно высокие коэффициенты корреляции. Так, корреляция между опытом работы в банковской сфере и опытом работы в ПАО «Сбербанк» составила 0,75, некоторые переменные, характеризующие схожие вопросы анкеты также высоко коррелированы между собой, как отмечалось выше. Значения коэффициентов корреляции между ними доходят до 0,82 по модулю. Этот факт может привести к возникновению проблемы мультиколлинеарности при одновременном включении высоко скоррелированных переменных в одну модель.

Наличие корреляционной связи между зависимой и некоторым количеством независимых переменных позволяет перейти к следующему шагу – эконометрическому анализу.

Ввиду того, что изначально переменных в исследовании больше, чем наблюдений, в работе применяется метод главных компонент с целью сокращения числа переменных. Таким образом, эмпирический анализ проводится два этапа:

1. 
   Расчет главных компонент;
   
2. 
   Построение модели множественной линейной регрессии, где зависимой переменной является продуктивность работников, а полученные главные компоненты используются в качестве независимых переменных.
   

---

Идея метода главных компонент состоит в переходе к созданным на основе реальных переменных искусственным переменным, которые в отличие от реальных не коррелированы между собой, и представляют собой линейные комбинации исходных переменных. За счет того, что в компоненты попадают переменные с наибольшей дисперсией появляется возможность сохранить максимальный объем информации из данных, задействовав при этом минимальное количество переменных. Каждая из главных компонент рассчитывается по формуле 6. Формирование главных компонент производится только на основе переменных, характеризующих факторы производительности, все переменные, отвечающие за личные характеристики, не принимают участия в этой процедуре.



где: i-я компонента;

доля j-й переменной в i-й компоненте;

j-я переменная в i-й компоненте.

Поскольку цель метода главных компонент – выбрать максимально изменчивые переменные, то есть переменные, обладающие наибольшей дисперсией, алгоритм подбирает веса так, чтобы разброс первой главной компоненты - был максимально возможным. Все последующие главные компоненты, подбираются в соответствии с двумя упомянутыми принципами – выборочной дисперсии и отсутствия корреляции между компонентами.

Учитывая тот факт, что изначально в базе данных присутствуют переменные разных типов – бинарные и количественные, их необходимо стандартизировать, то есть привести к одинаковым единицам измерения. Стандартизация переменных исследования производится по формуле 7.



где: стандартизированное значение переменной;

переменной;

---

переменной;

стандартное отклонение переменной.

После стандартизации данных можно перейти к построению модели множественной линейной регрессии вида:

, (8)

где: – вектор переменных, отвечающих за личные характеристики i-го респондента;

– вектор главных компонент, представляющих собой линейные комбинации факторов продуктивности i-го респондента;

– ошибка наблюдения.

Для оценки модели используется статистический пакет R 3.4.3, функционал которого позволяет произвести расчет значений главных компонент, долей, с которыми переменные входят в компоненты, а также оценить регрессионную модель.

Следующий раздел посвящен описанию результатов анализа.

2.3 Описание результатов

Результаты расчета главных компонент представлены в таблице 7. В последней строке таблицы указано, какую долю дисперсии объясняет выбранное количество компонент. Поскольку основная задача использования метода главных компонент в исследовании – это сокращение числа переменных, дальнейшее увеличение числа компонент с целью повышения процента объясняемости разброса переменных противоречит изначальным мотивам применения данного метода. Поэтому было принято решение включить в модель такое число главных компонент, с помощью которого можно объяснить не менее 50% дисперсии набора переменных. Таким образом, в итоговое уравнение модели множественной линейной регрессии были включены четыре компоненты.

Таблица 7

Значения главных компонент

№ респондента	PC1	PC2	PC3	PC4
1	-4.05	6.19	-2.23	6.34
2	-0.13	4.17	1.22	-0.76
3	9.39	-6.84	0.74	-2.21
4	-4.12	-2.24	2.57	-2.56
5	-0.18	0.76	-0.64	1.81
6	2.47	-3.03	0.11	1.18
7	6.49	5.92	-3.42	0.36
8	6.27	1.72	-3.22	-4.63
9	-0.73	0.54	1.43	-2.49
10	-0.07	-2.31	7.91	2.07
11	-7.85	1.28	-0.06	1.44
12	-6.15	-2.05	-0.19	-5.06
13	2.39	1.41	-0.89	-1.45
14	1.13	5.25	-0.29	0.11
15	-1.54	-4.10	-2.83	0.02
16	1.42	2.13	-1.54	-0.25
17	-3.69	-1.94	2.33	1.38
18	-7.00	4.24	5.90	-4.77
19	0.61	-5.53	-0.61	0.56
20	-7.90	-1.69	-1.29	2.35
21	4.22	-1.65	5.12	1.29
22	3.42	-4.61	-0.08	2.01
23	1.81	-0.24	1.55	-0.57
24	3.82	9.43	0.77	-1.16
25	0.22	1.63	-3.58	-3.96
26	5.10	0.92	1.52	6.19
27	-2.32	-1.67	-3.80	0.16
28	2.51	-4.45	-0.04	-0.23
29	-4.84	-2.94	-5.89	1.04
30	0.72	2.42	2.34	1.39
31	-1.41	-2.73	-2.89	0.37
Доля объясненной дисперсии	20%	36%	45%	53%

---

Смотрите также файлы

• Звуки г, г', буквы Г, г.docx

• Защита рабочих от шума.rtf

• Актуарные расчеты в страховании.docx

• План мероприятий по повышению эффективности рекламной деятельности ресторана звенигород 59 1 Рекомендации по повышению эффективности рекламной деятельности 59.doc

• 1. Расскажите о методах исследования в языкознании. Разделы языкознания.docx