Стратегия управления персоналом 4 (стр. 6 из 10)
В моем случае
; результаты совпали, что значит, я посчитала правильно (результат в таблице).Проранжировав значения переменной А и переменной В подсчитываю разности dмежду рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность dв 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 dмежду рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность dв 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 dмежду рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность dв 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 dмежду рангами А и В по каждой строке таблицы и записываю их в третий столбик таблицы.
После этого возвожу разность dв 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. 