knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

R Markdown

Look at the data. Дисперсионный анализ

На основании диаграммы составить 3 исследовательские гипотезы

Исследовательские вопросы-гипотезы:

1.Оказывает ли влияние вид/характеристика рабочего процесса на среднюю оценку (уровень значимости 0.05)?

Модельная форма:

HO: Коэф(Понятные задачи)=Коэф(Знания для работы)= …=0 H1: Хотя бы 1 не веренo

Реализация:

model <- aov(Оценка ∼ Вид работы, наши данные) summary(model) shapiro.test(model$residuals)

Результат(возможный)

Вид рабочего процесса оказывает влияние на его среднюю оценку на уровне значимости в 5%.

2.С увеличением средней оценки вида работы- ее важность уменьшается и наоборот.

Корреляционный анализ: Корреляционный анализ Пирсона:

table(mportance, type_of_work)

chart.Correlation(cordata, histogram = TRUE, method = “pearson”)

3.Существует ли статистически значимая связь между фактом значимости вида работы и типом вида работы ?

Критерий хи-квадрат для таблиц сопряженности ∙ Проверка независимости признаков/статистической значимости связи. Обязательно с поправкой Иетса

table(data\(importance, data\)type_of_work)

fisher.test(data\(importance, data\)type_of_work)

chisq.test(data\(importance, data\)type_of_work, correct = T)

Для проведения дополнительных статистических гипотез можно добавить в исследование:

  1. Бинарный выбор удовлетворенностью каждым из видов работы(1-удовлетворен в целом, 1- не удовлетворен в целом).

  2. Количество опрошенных- для проверки нормальности распределения (для дальнейших стат.тестов)

  3. Позиции работников- в зависимости от позиции те или иные оценки могут меняться.

  4. Зп сотрудников (числовая характеристика) - как основной фактор удволетворенноти работой.

  5. Время, проработанное в компании и количство времени без повышения (изменения в зп).