Визначення факторів задоволеності працівників системи МВС України службою за допомогою методів багатовимірного статистичного аналізу

Размещено на http://www.allbest.ru/

ВИЗНАЧЕННЯ ФАКТОРІВ ЗАДОВОЛЕНОСТІ ПРАЦІВНИКІВ СИСТЕМИ МВС УКРАЇНИ СЛУЖБОЮ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ БАГАТОВИМІРНОГО СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ

А.А. Бова, кандидат соціологічних наук, старший науковий співробітник

У статті наводяться результати логістичної регресії, методу групового врахування аргументів, алгоритму індукції правил та алгоритму дерев класифікації QUEST, які пояснюють рівень задоволеності працівників системи органів МВС України. Як емпіричну базу використано дані опитування, проведеного у п'яти регіонах України у жовтні 2015 року. Встановлено, що багатовимірні статистичні моделі мають приблизно однакову середню точність (близько 70 % об'єктів вибірки класифіковано правильно). Більшим лаконізмом вирізняються моделі класифікаційних правил та методу групового урахування аргументів. Кожна зі статистичних моделей визначила власний набір кращих пояснюючих змінних. Спільним для всіх моделей е виокремлення стабільної роботи та фактору задоволеності службою.

Ключові слова: задоволеність службою, поліція, логістична регресія, метод групового урахування аргументів, індукція правил, дерева класифікації.

АННОТАЦИЯ

В статье приводятся результаты логистической регрессии, метода группового учета аргументов, алгоритма индукции правил и алгоритма деревьев классификации QUEST, которые объясняют уровень удовлетворенности работников системы органов МВД Украины. В качестве эмпирической базы использованы данные опроса общественного мнения, проведенный в пяти регионах Украины в октябре 2015 года. Установлено, что многомерные статистические модели имеют примерно одинаковую среднюю точность (около 70 % объектов выборки классифицированы правильно). Большим лаконизмом отличаются модели классификационных правил и метода группового учета аргументов. Каждая из статистических моделей определила собственный набор лучших объясняющих переменных.

Ключевые слова: удовлетворенность службой, полиция, логистическая регрессия, метод группового учета аргументов, индукция правил, деревья классификации.

ANNOTATION

Keywords: satisfaction with service, police, logistic regression, group method of data handling, rules induction, classifications trees.

Визначення задоволеності працівників роботою є важливим завданням менеджменту, адже результати анонімних соціологічних опитувань дають змогу чіткіше визначити мотиви діяльності, різноманітні конфлікти, що існують в середині організації, емоційні та когнітивні реакції на оплату праці та преміювання, правила, стилі управління тощо. Вивчення факторів задоволеності поліцейських службою здійснювалося у різних країнах. Науковцями розроблено низку теорій, типологій, шкал та статистичних моделей, що фіксують задоволеність працівників організацій. Так, зокрема, задоволеність службою серед поліцейських аналізувалася в контексті сприйняття ефективності діяльності, проявів лідерських якостей та стилів керівництва, психологічного стресу, виміру впливу на загальний рівень задоволеності різноманітних особистісних факторів та факторів середовища.

При статистичній обробці даних соціологічних опитувань у випадку порядкової залежної змінної найчастіше використовується однофакторний дисперсійний аналіз та регресійний аналіз, а у випадку категоріальної змінної - аналіз таблиць сполучень та логістична регресія. Додамо, що незалежні змінні, що характеризують діяльність, узагальнювалися в інтегральні індекси у тому числі за допомогою факторного аналізу.

У багатовимірному статистичному аналізі даних розроблено значну кількість різноманітних класифікаційних моделей, які, зокрема, розрізняються за характером отримання оцінок для вибірки алгоритмів розпізнавання образів - глобальні (наприклад, дискримінантний аналіз), глобально-локальні (дерева класифікацій) та локальні (-найближчих сусідів), та можливостями змістовної інтерпретації. Низка методів класифікації дозволяє робити прогнози для нових даних лише за наявності генерації коду на мовах програмування.

Сучасні програми машинного навчання дають змогу зіставляти точність та складність різних класифікаційних моделей, формувати колективи моделей та застосовувати мета-алгоритми (беггінг та бустінг). У соціальних науках “прозорість” результатів моделювання досягається за рахунок аналізу рівнянь (класифікаційних функцій) або логічних правил. Такі властивості мають, зокрема, методи: наївний байєовський класифікатор; множинний номінальний аналіз; дискримінантний аналіз; логістична регерсія; дерева класифікацій; індукція логічних правил; дискримінантний аналіз - аналіз відповідностей; дискримінантний аналіз - проекція на латентні структури.

Переваги глобальних моделей полягають в отриманні рівняння для всієї вибірки та його застосування для емпіричних даних, зібраних іншими дослідниками, наприклад, крос-національних досліджень, оцінювати статистичну значимість коефіцієнтів. Глобально-локальні моделі дають змогу побудувати різноманітні евристичні типології, що складаються з однорідних множин, в яких максимізується значення категорій залежної змінної. Дерева рішень, маючи переваги у наочному представленні результатів класифікації, є вкрай нестійкими при зміні її обсягу. Попри наявність різноманітних алгоритмів класифікації точність моделей щодо соціологічних даних є невеликою в силу недосконалості теорії (яка гуртується у тому числі і на узагальненні емпіричних даних), особливостей методик та неоднорідності вибірки. Результати роботи сучасних (непрозорих) алгоритмів машинного навчання, що орієнтовані на обробку великих обсягів інформації, можуть перевершувати за точністю передбачення теоретичні конструкції [3].

У жовтні 2015 року на виконання доручення Міністра внутрішніх справ України здійснено, за участю фахівців Державного науково-дослідного інституту МВС України, вивчення громадської думки працівників міліції в ГУМВС України у Харківській, Одеській, Дніпропетровській, Львівській областях та ГУМВС м. Києва [3]. Метою роботи є побудова та змістовна інтерпретація класифікаційних моделей, що пояснюють задоволеність працівників системи органів МВС України службою. При цьому використано різні форми представлення результатів статистичного моделювання (рівняння логістичної регресії, класифікаційна функція, знайдена за допомогою методу групового урахування аргументів, набір логічних закономірностей, дерево класифікації) з автоматичною селекцією найбільш інформативних змінних. Багатовимірна статистична обробка даних здійснювалася у пакетах SPSS, GMDH Shell та WEKA.

Методичний інструментарій складено на підставі пропозицій працівників міліції та досвіду відповідних опитувань поліції Польщі. Анкета містила низку запитань, які фіксували загальний рівень задоволеності та задоволеність різними сторонами життєдіяльності атестованих працівників органів системи МВС України.

Зокрема, запитання “Якою мірою Ви задоволені своєю роботою у цілому ?” включало п'ять градацій (“цілком задоволений”, “скоріше задоволений”, “скоріше не задоволений”, “цілком не задоволений” та “важко відповісти”). Шкала була перетворена на дихотомічну (не задоволений - 0, задоволений - 1) шляхом об'єднання відповідних рівнів та видалення із масиву сукупності респондентів, котрі обрали альтернативу “важко відповісти”. Таким чином частка задоволених респондентів роботою (службою) у цілому складає 33,8 %, а не задоволених - 66,2 % (n = 1154).

Респондентам було запропоновано відповісти також на п'ять запитань із сумісними альтернативами, які характеризують різні аспекти задоволеності/ незадоволеності службою, особливості діяльності та недоліки забезпечення, а саме: (і) “Які з аспектів найбільше впливають на Вашу задоволеність?” (18 альтернатив); (іі) “Які з аспектів найбільше впливають на Вашу незадоволеність?” (18 альтернатив); (ііі) “Які види забезпечення Вашої службової діяльності найбільшою мірою потребують поліпшення?” (14 альтернатив); (ін) “Що Вам найбільше заважає у щоденній роботі/службі?” (16 альтернатив); (v) “Що найбільше впливає на кар'єрне зростання у Вашому підрозділі?” (9 альтернатив).

Методика соціологічного опитування містила похожі за змістом запитання аби виявити найбільш чутливі формулювання, що найкращою мірою співвідносяться із загальним рівнем задоволеності роботою працівників МВС України. Для цього здійснено кореляційний аналіз 66 дихотомічних змінних (не включалися альтернативи “інше”, “немає таких аспектів”, “нічого не заважає”) зі змінною, яка відбиває задоволеність службою. Виходячи зі значень парних коефіцієнтів кореляції (статистично значущі на рівні статистичної значущості а = 0,01), найбільшою мірою негативно на рівень задоволеності роботою впливає вибір таких альтернатив: “родинні зв'язки з керівництвом або іншими впливовими особами”, “відсутність робочої стабільності - постійні організаційні зміни” (iv) - r = -0,2 та “відсутність можливості кар'єрного зростання” - r = -0,19. Позитивний вплив здійснює погодження з твердженнями щодо “стабільної роботи” (i) - r = 0,20, “можливостей професійної кар'єри” (i) - r = 0,17, “гарних стосунків з керівництвом та колегами по роботі” (i) - r = 0,16. Можна припустити, що ядро задоволеності/незадоволеності службою складають фактори, що відбивають стабільність роботи та просування кар'єрними сходами.

Зазначимо також, що за безпосередніми висловлюваннями респондентів основними факторами задоволення службою є стабільна робота (56 %), гарні стосунки з керівництвом та колегами по роботі (32,3 %), можливість професійної кар'єри (28,2 %) та професійного самовдосконалення (25,6 %), а також велика відпустка (24 %), а незадоволення - відносно низька заробітна плата (82,1 %), неналежне технічне забезпечення (53,6 %), значна кількість документації (42,8 %).

За результатами соціологічного опитування вплив на кар'єрне зростання у підрозділі родинних зв'язків з керівництвом або іншими впливовими особами відмітило 15,4 % опитаних. Нестабільність роботи порушує ритм, знижує професійну мотивацію, а непрозорість при призначеннях на посади порушує принципи конкурентної боротьби. Своєю чергою це може вплинути на підвищення психологічного напруження та міжособистісні конфлікти через різний обсяг виконуваної роботи працівниками, які обіймають однакові посади, ускладнення контролю за дисципліною близьких до керівництва осіб тощо.

Кореляція соціально-демографічних ознак (стать, вік, стаж роботи) із загальним рівнем задоволеності виявилася низькою та статистично-незначущою. Водночас, з підвищенням матеріального статусу, зростає і задоволеність службою (r = -0,15, а = 0,01). Існують також деякі відмінності у задоволенні службою (роботою) працівників різних служб (коефіцієнт кореляції V Крамера = 0,11, а = 0,05).

Гнучкі налаштування сучасних алгоритмів аналізу даних уможливлює побудову кількох альтернативних багатовимірних статистичних моделей з відбором системи найбільш інформативних змінних. Для виявлення загальних факторів, що впливають на задоволеність роботою в цілому, до бінарної покрокової логістичної регресії включено 25 незалежних (пояснюючих) змінних (ні - 0, так - 1), значення коефіцієнту кореляції яких із залежною змінною є більшим за модулем, ніж 0,11. Такий спосіб відбору змінних до моделі додатково гарантує стійкість рішення.

Показники якості моделі R² Кокса і Снелла = 0,21, R² Нейджелкєрка = 0,30. Загалом вірно класифіковано 71,9 % об'єктів вибірки, зокрема серед категорії не задоволених службою - 70,3 % та категорії задоволених службою - 72,8 %. Як бачимо з таблиці 1 до остаточного рівняння увійшли 14 змінних (статистично значущі за критерієм Вальда), які характеризують різноманітні фактори задоволеності службою, зокрема явища, що заважають у повсякденній роботі та механізми кар'єрного зростання, а брак певних видів забезпечення не має впливу на загальний рівень задоволеності.

Таблиця 1. Результати логістичної регресії, що пояснює задоволеність службою працівників системи МВС України