techno
Zmienne: A2 - branża A3. Ile lat firma funkcjonuje na rynku polskim? A4. Na jakim obszarze znajduje się większość obecnych klientów firmy? A5. Czy klientem Pana/Pani firmy są?
Trendy B1.1 Komputery i maszyny pozwalają zwiększyć wydajność pracy i zracjonalizować zatrudnienie B1.3 To, co wcześniej było sprzedawane jako produkt, zaczyna być oferowane jako usługa (np. w wynajmie, abonamencie) B1.7 Starsza kadra ma problemy z dostosowaniem się do nowych technologii i warunków B1.11 W wyniku rozwoju nowych technologii coraz łatwiejszy staje się dostęp do wcześniej nieosiągalnych rynków B1.13 Nowe technologie sprawiają, że niektóre z wcześniejszych produktów i usług stają się nieopłacalne
działania C2.1 Wprowadzenie nowych usług lub produktów C2.2 Znacząca poprawa dotychczasowych usług lub produktów C2.3 Wprowadzenie nowoczesnych maszyn i urządzeń C2.5 Wdrożenie nowych rozwiązań w obszarze IT (oprogramowanie, komunikacja w firmie i na zewnątrz itp.)
d1: 1 wykorzystujące najnowsze rozwiązania technologiczne 2 współpracuje z ośrodkami badawczymi i/lub uczelniami 3 śledzi zachowania firm z branży w Polsce i na świecie 4 pozyskuje najlepszych specjalistów w branży 5 wprowadza zmiany i innowacje nowe w skali kraju lub regionu 6 wprowadza zmiany i innowacje nowe w skali międzynarodowej
E1 1 Umiejętności związane z korzystaniem z nowych technologii komunikacyjno-informacyjnych 2 Umiejętności interpersonalne – komunikowania się wewnątrz i na zewnątrz firmy 3 Zdolności analityczne, wyciąganie wniosków 4 Umiejętność szybkiego uczenia się 5 Samodzielność i organizacji pracy
- Na ile firmy mają świadomość trendów? Które tak, które nie? order: 1,11,13,7,3
##
## Call:
## lm(formula = B1_1 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.223 -0.328 0.038 0.860 1.039
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.8646 0.2552 15.14 <2e-16 ***
## wielkosc10-49 osób 0.1068 0.1459 0.73 0.46
## wielkosc50 i więcej osób 0.0334 0.1505 0.22 0.82
## branzahandel 0.1533 0.1796 0.85 0.39
## branzausługi 0.0230 0.1525 0.15 0.88
## branzaadm,edu,samo 0.2056 0.1921 1.07 0.29
## inne_firmyTRUE -0.0109 0.1817 -0.06 0.95
## indyw_konsTRUE 0.1088 0.1411 0.77 0.44
## globalTRUE 0.1258 0.1313 0.96 0.34
## warszafkaTRUE 0.0868 0.1248 0.70 0.49
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.04 on 310 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0134, Adjusted R-squared: -0.0153
## F-statistic: 0.466 on 9 and 310 DF, p-value: 0.897##
## Call:
## lm(formula = B1_11 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.949 -0.881 0.238 1.073 2.041
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.9850 0.3167 9.42 <2e-16 ***
## wielkosc10-49 osób 0.2240 0.1809 1.24 0.217
## wielkosc50 i więcej osób 0.3287 0.1853 1.77 0.077 .
## branzahandel 0.2052 0.2223 0.92 0.357
## branzausługi 0.2191 0.1894 1.16 0.248
## branzaadm,edu,samo 0.0773 0.2393 0.32 0.747
## inne_firmyTRUE -0.0839 0.2281 -0.37 0.713
## indyw_konsTRUE 0.0582 0.1750 0.33 0.740
## globalTRUE 0.2554 0.1621 1.58 0.116
## warszafkaTRUE 0.3278 0.1551 2.11 0.035 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.27 on 302 degrees of freedom
## (9 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0437, Adjusted R-squared: 0.0152
## F-statistic: 1.53 on 9 and 302 DF, p-value: 0.135##
## Call:
## lm(formula = B1_13 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.471 -1.015 -0.042 0.828 2.162
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.9314 0.3264 8.98 <2e-16 ***
## wielkosc10-49 osób 0.1358 0.1856 0.73 0.46
## wielkosc50 i więcej osób 0.1679 0.1926 0.87 0.38
## branzahandel 0.0487 0.2298 0.21 0.83
## branzausługi -0.0376 0.1950 -0.19 0.85
## branzaadm,edu,samo -0.2417 0.2484 -0.97 0.33
## inne_firmyTRUE 0.2865 0.2326 1.23 0.22
## indyw_konsTRUE -0.0197 0.1792 -0.11 0.91
## globalTRUE 0.0386 0.1668 0.23 0.82
## warszafkaTRUE 0.0666 0.1591 0.42 0.68
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.31 on 303 degrees of freedom
## (8 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0191, Adjusted R-squared: -0.01
## F-statistic: 0.656 on 9 and 303 DF, p-value: 0.748##
## Call:
## lm(formula = B1_7 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.439 -1.072 0.154 0.964 2.667
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.0573 0.3091 9.89 < 2e-16 ***
## wielkosc10-49 osób 0.2138 0.1771 1.21 0.22835
## wielkosc50 i więcej osób 0.2403 0.1826 1.32 0.18918
## branzahandel -0.0664 0.2170 -0.31 0.75978
## branzausługi 0.0457 0.1847 0.25 0.80473
## branzaadm,edu,samo 0.0952 0.2344 0.41 0.68498
## inne_firmyTRUE -0.0846 0.2221 -0.38 0.70354
## indyw_konsTRUE -0.1124 0.1704 -0.66 0.51004
## globalTRUE -0.5452 0.1586 -3.44 0.00067 ***
## warszafkaTRUE 0.1587 0.1516 1.05 0.29611
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.25 on 304 degrees of freedom
## (7 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0526, Adjusted R-squared: 0.0245
## F-statistic: 1.87 on 9 and 304 DF, p-value: 0.0553##
## Call:
## lm(formula = B1_3 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.030 -1.333 0.244 1.046 2.856
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.3236 0.3324 6.99 2e-11 ***
## wielkosc10-49 osób 0.3475 0.1887 1.84 0.067 .
## wielkosc50 i więcej osób 0.1625 0.1935 0.84 0.402
## branzahandel 0.1594 0.2315 0.69 0.492
## branzausługi 0.4159 0.1981 2.10 0.037 *
## branzaadm,edu,samo 0.4100 0.2510 1.63 0.104
## inne_firmyTRUE 0.0619 0.2396 0.26 0.796
## indyw_konsTRUE -0.2119 0.1823 -1.16 0.246
## globalTRUE -0.1918 0.1683 -1.14 0.255
## warszafkaTRUE 0.0732 0.1622 0.45 0.652
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.28 on 278 degrees of freedom
## (33 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0374, Adjusted R-squared: 0.00622
## F-statistic: 1.2 on 9 and 278 DF, p-value: 0.295- Jaki % firm podejmuje następujące działania? Które tak, które nie? 2,1,5,3
## 1 2 3 4 5
## 0.04900 0.03885 0.19461 0.22259 0.49495## 1 2 3 4 5
## 0.28826 0.19915 0.27099 0.18677 0.05483## 1 2 3 4 5
## 0.27847 0.14300 0.20137 0.30442 0.07274## 1 2 3 4 5
## 0.1115 0.1842 0.1940 0.2401 0.2702
##
## Call:
## lm(formula = C2_2 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.461 -0.390 -0.109 0.728 2.058
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.3143 0.2571 12.89 <2e-16 ***
## wielkosc10-49 osób 0.2453 0.1467 1.67 0.096 .
## wielkosc50 i więcej osób 0.1274 0.1518 0.84 0.402
## branzahandel 0.0393 0.1813 0.22 0.829
## branzausługi 0.2597 0.1536 1.69 0.092 .
## branzaadm,edu,samo 0.0485 0.1934 0.25 0.802
## inne_firmyTRUE -0.1553 0.1812 -0.86 0.392
## indyw_konsTRUE -0.0632 0.1423 -0.44 0.657
## globalTRUE -0.1425 0.1324 -1.08 0.283
## warszafkaTRUE -0.0601 0.1256 -0.48 0.632
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.04 on 311 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.0253, Adjusted R-squared: -0.00291
## F-statistic: 0.897 on 9 and 311 DF, p-value: 0.528##
## Call:
## lm(formula = C2_1 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.5726 -1.1550 -0.0767 1.1051 2.8829
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.980 0.328 6.04 4.4e-09 ***
## wielkosc10-49 osób 0.202 0.187 1.08 0.282
## wielkosc50 i więcej osób 0.489 0.194 2.52 0.012 *
## branzahandel 0.541 0.232 2.33 0.021 *
## branzausługi 0.284 0.196 1.45 0.149
## branzaadm,edu,samo -0.247 0.247 -1.00 0.319
## inne_firmyTRUE 0.146 0.232 0.63 0.529
## indyw_konsTRUE 0.137 0.181 0.75 0.451
## globalTRUE 0.279 0.169 1.65 0.100 .
## warszafkaTRUE 0.190 0.161 1.18 0.240
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.33 on 308 degrees of freedom
## (3 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0719, Adjusted R-squared: 0.0447
## F-statistic: 2.65 on 9 and 308 DF, p-value: 0.0057##
## Call:
## lm(formula = C2_3 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.5015 -1.3387 -0.0114 0.9992 2.7453
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.5830 0.3541 7.29 2.6e-12 ***
## wielkosc10-49 osób 0.1228 0.1983 0.62 0.53628
## wielkosc50 i więcej osób 0.7567 0.2050 3.69 0.00026 ***
## branzahandel 0.1101 0.2448 0.45 0.65308
## branzausługi 0.0106 0.2065 0.05 0.95909
## branzaadm,edu,samo -0.3737 0.2608 -1.43 0.15285
## inne_firmyTRUE 0.0412 0.2493 0.17 0.86871
## indyw_konsTRUE 0.0105 0.1903 0.06 0.95613
## globalTRUE -0.0839 0.1779 -0.47 0.63749
## warszafkaTRUE -0.2962 0.1694 -1.75 0.08138 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.39 on 305 degrees of freedom
## (6 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0701, Adjusted R-squared: 0.0427
## F-statistic: 2.56 on 9 and 305 DF, p-value: 0.0076##
## Call:
## lm(formula = C2_5 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.8113 -1.0720 0.0952 1.0952 2.8048
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.4289 0.3240 4.41 1.4e-05 ***
## wielkosc10-49 osób 0.4363 0.1846 2.36 0.0187 *
## wielkosc50 i więcej osób 1.0154 0.1913 5.31 2.1e-07 ***
## branzahandel 0.4813 0.2281 2.11 0.0356 *
## branzausługi 0.6007 0.1936 3.10 0.0021 **
## branzaadm,edu,samo 0.5933 0.2431 2.44 0.0152 *
## inne_firmyTRUE 0.3377 0.2282 1.48 0.1400
## indyw_konsTRUE 0.1229 0.1786 0.69 0.4920
## globalTRUE 0.0819 0.1661 0.49 0.6223
## warszafkaTRUE 0.3058 0.1576 1.94 0.0533 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.31 on 309 degrees of freedom
## (2 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.127, Adjusted R-squared: 0.102
## F-statistic: 5.01 on 9 and 309 DF, p-value: 2.56e-06- Czym się różnią firmy wykorzystujące najnowsze rozwiązania technologiczne (zmienna D1.1.) od innych pod względem: wielkości, branży, lokalizacji, obszarze działania, typ klientów
##
## Call:
## lm(formula = D1_1 ~ wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka + D1_2 + D1_3 + D1_4 + D1_5 + D2_5 + A6_1,
## data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.0722 -0.4738 0.0207 0.6018 2.1789
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.60671 0.30341 2.00 0.046 *
## wielkosc10-49 osób 0.09585 0.12214 0.78 0.433
## wielkosc50 i więcej osób 0.24595 0.12646 1.94 0.053 .
## branzahandel 0.15555 0.14883 1.05 0.297
## branzausługi 0.19504 0.12488 1.56 0.119
## branzaadm,edu,samo -0.14412 0.16321 -0.88 0.378
## inne_firmyTRUE -0.26155 0.15050 -1.74 0.083 .
## indyw_konsTRUE -0.00552 0.11501 -0.05 0.962
## globalTRUE 0.00222 0.10767 0.02 0.984
## warszafkaTRUE -0.00801 0.10391 -0.08 0.939
## D1_2 0.03330 0.04504 0.74 0.460
## D1_3 0.11424 0.04716 2.42 0.016 *
## D1_4 0.18183 0.04452 4.08 5.7e-05 ***
## D1_5 0.33412 0.04764 7.01 1.7e-11 ***
## D2_5 0.21147 0.04557 4.64 5.3e-06 ***
## A6_1 0.02179 0.05097 0.43 0.669
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.825 on 286 degrees of freedom
## (19 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.541, Adjusted R-squared: 0.516
## F-statistic: 22.4 on 15 and 286 DF, p-value: <2e-16- Czy firmy technologiczne dostrzegają większe braki u pracowników w zakresie umiejętności związane z korzystaniem z nowych technologii komunikacyjno-informacyjnych?
##
## Call:
## lm(formula = -E1_1 ~ D1_1 + wielkosc + branza + inne_firmy +
## indyw_kons + global + warszafka + D1_2 + D1_3 + D1_4 + D1_5 +
## D2_5 + A6_1, data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.0022 -0.4424 -0.0189 0.4837 2.2785
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -2.0481 0.2786 -7.35 2.1e-12 ***
## D1_1 -0.0448 0.0544 -0.82 0.41096
## wielkosc10-49 osób 0.0669 0.1114 0.60 0.54862
## wielkosc50 i więcej osób -0.0849 0.1163 -0.73 0.46586
## branzahandel -0.3146 0.1361 -2.31 0.02154 *
## branzausługi -0.3079 0.1147 -2.69 0.00766 **
## branzaadm,edu,samo -0.1788 0.1498 -1.19 0.23364
## inne_firmyTRUE 0.1796 0.1381 1.30 0.19442
## indyw_konsTRUE 0.0739 0.1053 0.70 0.48329
## globalTRUE 0.1280 0.0983 1.30 0.19362
## warszafkaTRUE -0.1826 0.0951 -1.92 0.05582 .
## D1_2 -0.0508 0.0411 -1.24 0.21745
## D1_3 -0.0770 0.0435 -1.77 0.07795 .
## D1_4 -0.0896 0.0422 -2.12 0.03462 *
## D1_5 -0.0165 0.0474 -0.35 0.72817
## D2_5 -0.1615 0.0431 -3.75 0.00022 ***
## A6_1 -0.0825 0.0468 -1.76 0.07875 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.752 on 282 degrees of freedom
## (22 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.281, Adjusted R-squared: 0.24
## F-statistic: 6.89 on 16 and 282 DF, p-value: 2.62e-13##
## Call:
## lm(formula = E1_2 ~ D1_1 + wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka + D1_2 + D1_3 + D1_4 + D1_5 + D2_5 + A6_1,
## data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.779 -0.575 0.072 0.480 1.857
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.01840 0.30001 10.06 < 2e-16 ***
## D1_1 -0.00764 0.05806 -0.13 0.89545
## wielkosc10-49 osób -0.20405 0.12007 -1.70 0.09032 .
## wielkosc50 i więcej osób -0.17684 0.12500 -1.41 0.15824
## branzahandel -0.11418 0.14643 -0.78 0.43619
## branzausługi 0.12763 0.12315 1.04 0.30091
## branzaadm,edu,samo 0.18189 0.16049 1.13 0.25800
## inne_firmyTRUE -0.12283 0.14856 -0.83 0.40904
## indyw_konsTRUE 0.04791 0.11294 0.42 0.67171
## globalTRUE -0.36379 0.10573 -3.44 0.00067 ***
## warszafkaTRUE 0.08635 0.10203 0.85 0.39812
## D1_2 0.04512 0.04427 1.02 0.30894
## D1_3 0.03924 0.04678 0.84 0.40230
## D1_4 0.08937 0.04497 1.99 0.04785 *
## D1_5 -0.03030 0.05065 -0.60 0.55009
## D2_5 0.12645 0.04640 2.73 0.00682 **
## A6_1 0.05302 0.05006 1.06 0.29049
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.81 on 285 degrees of freedom
## (19 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.16, Adjusted R-squared: 0.113
## F-statistic: 3.4 on 16 and 285 DF, p-value: 1.61e-05##
## Call:
## lm(formula = E1_3 ~ D1_1 + wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka + D1_2 + D1_3 + D1_4 + D1_5 + D2_5 + A6_1,
## data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.8400 -0.5531 0.0695 0.5592 1.9272
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.807643 0.314307 8.93 <2e-16 ***
## D1_1 0.116642 0.061350 1.90 0.058 .
## wielkosc10-49 osób -0.335770 0.125763 -2.67 0.008 **
## wielkosc50 i więcej osób -0.221360 0.131162 -1.69 0.093 .
## branzahandel -0.119714 0.153373 -0.78 0.436
## branzausługi 0.006685 0.129025 0.05 0.959
## branzaadm,edu,samo 0.017665 0.169087 0.10 0.917
## inne_firmyTRUE -0.360573 0.155906 -2.31 0.021 *
## indyw_konsTRUE 0.000996 0.118296 0.01 0.993
## globalTRUE -0.141716 0.110785 -1.28 0.202
## warszafkaTRUE 0.088006 0.106959 0.82 0.411
## D1_2 0.043908 0.046380 0.95 0.345
## D1_3 0.056040 0.049036 1.14 0.254
## D1_4 0.104306 0.047313 2.20 0.028 *
## D1_5 -0.003268 0.053048 -0.06 0.951
## D2_5 0.036052 0.048624 0.74 0.459
## A6_1 0.049861 0.052523 0.95 0.343
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.849 on 284 degrees of freedom
## (20 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.171, Adjusted R-squared: 0.125
## F-statistic: 3.67 on 16 and 284 DF, p-value: 4.11e-06##
## Call:
## lm(formula = E1_4 ~ D1_1 + wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka + D1_2 + D1_3 + D1_4 + D1_5 + D2_5 + A6_1,
## data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.0468 -0.5077 0.0602 0.4738 1.7601
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.9686 0.2818 10.53 <2e-16 ***
## D1_1 0.0774 0.0547 1.41 0.1587
## wielkosc10-49 osób -0.2760 0.1128 -2.45 0.0150 *
## wielkosc50 i więcej osób -0.1139 0.1175 -0.97 0.3330
## branzahandel -0.0296 0.1378 -0.21 0.8301
## branzausługi 0.1164 0.1160 1.00 0.3163
## branzaadm,edu,samo 0.1890 0.1512 1.25 0.2124
## inne_firmyTRUE -0.2653 0.1411 -1.88 0.0611 .
## indyw_konsTRUE -0.1085 0.1062 -1.02 0.3077
## globalTRUE -0.3183 0.0996 -3.20 0.0015 **
## warszafkaTRUE 0.0277 0.0958 0.29 0.7728
## D1_2 0.0713 0.0417 1.71 0.0880 .
## D1_3 0.0597 0.0441 1.35 0.1768
## D1_4 0.0963 0.0423 2.27 0.0237 *
## D1_5 -0.0460 0.0476 -0.97 0.3349
## D2_5 0.0966 0.0436 2.22 0.0274 *
## A6_1 0.0514 0.0470 1.09 0.2758
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.761 on 284 degrees of freedom
## (20 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.217, Adjusted R-squared: 0.172
## F-statistic: 4.91 on 16 and 284 DF, p-value: 6.77e-09##
## Call:
## lm(formula = E1_5 ~ D1_1 + wielkosc + branza + inne_firmy + indyw_kons +
## global + warszafka + D1_2 + D1_3 + D1_4 + D1_5 + D2_5 + A6_1,
## data = baza4)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.6517 -0.5824 0.0654 0.6832 1.9433
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.66219 0.33121 8.04 2.5e-14 ***
## D1_1 0.06525 0.06410 1.02 0.3096
## wielkosc10-49 osób -0.19482 0.13255 -1.47 0.1427
## wielkosc50 i więcej osób -0.20902 0.13800 -1.51 0.1310
## branzahandel -0.03060 0.16165 -0.19 0.8500
## branzausługi 0.22348 0.13596 1.64 0.1013
## branzaadm,edu,samo 0.39056 0.17718 2.20 0.0283 *
## inne_firmyTRUE -0.36529 0.16401 -2.23 0.0267 *
## indyw_konsTRUE 0.01665 0.12468 0.13 0.8939
## globalTRUE -0.15321 0.11672 -1.31 0.1904
## warszafkaTRUE 0.17455 0.11265 1.55 0.1224
## D1_2 0.00454 0.04887 0.09 0.9261
## D1_3 0.06700 0.05164 1.30 0.1956
## D1_4 0.13700 0.04965 2.76 0.0062 **
## D1_5 -0.08095 0.05591 -1.45 0.1488
## D2_5 0.07246 0.05122 1.41 0.1583
## A6_1 0.13206 0.05527 2.39 0.0175 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.895 on 285 degrees of freedom
## (19 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.178, Adjusted R-squared: 0.132
## F-statistic: 3.86 on 16 and 285 DF, p-value: 1.5e-06