Исследование
## # A tibble: 6 × 6
## City Plan1 Plan2 Work_period Prof_age Flexibility
## <fct> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Санкт-Петербург 0.0515 0.0412 20 6 3
## 2 Кингисепп 0.0514 0.0411 180 2 3
## 3 Гатчина 0.0275 0.0220 12 6 2
## 4 Кириши 0.158 0.127 161 0 0
## 5 Санкт-Петербург 0.0491 0.0393 17 6 3
## 6 Кириши 0.0353 0.0282 23 0 0Основной вопрос исследования:есть ли связь между стажем ДМ и результатом программы (план 1 и план 2 – выполнение в %).
Распределение покрытия планов по профессиональному возрасту
Оценка гибкости и выполнения плана:
Стаж и выполнение плана: график плотности распределения.
Города по выполнениям программ -планов: Санкт-Петербург -Москва
Корреляционный анализ
## Plan1 Plan2 Work_period Flexibility Prof_age
## Plan1 1.00 1.00 0.01 0.08 0.05
## Plan2 1.00 1.00 0.01 0.08 0.05
## Work_period 0.01 0.01 1.00 0.23 0.33
## Flexibility 0.08 0.08 0.23 1.00 0.84
## Prof_age 0.05 0.05 0.33 0.84 1.00
##
## n= 940
##
##
## P
## Plan1 Plan2 Work_period Flexibility Prof_age
## Plan1 0.0000 0.6680 0.0106 0.1136
## Plan2 0.0000 0.6680 0.0106 0.1136
## Work_period 0.6680 0.6680 0.0000 0.0000
## Flexibility 0.0106 0.0106 0.0000 0.0000
## Prof_age 0.1136 0.1136 0.0000 0.0000Отдельно взглянем на корреляцию:
Проверить значимость коэффициента корреляции – проверить нулевую гипотезу о том, что истинный коэффициент корреляции равен 0
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: data$Plan1 and data$Work_period
## t = 0.42897, df = 938, p-value = 0.668
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.04998153 0.07787724
## sample estimates:
## cor
## 0.0140051##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: data$Plan2 and data$Work_period
## t = 0.42897, df = 938, p-value = 0.668
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.04998153 0.07787724
## sample estimates:
## cor
## 0.0140051Вывод
Коррреляции между стажем сотрудника и выполнением планов найдено не было. Была найдена незначительная корреляция между профессиональным ростом и гибкостью сотрудника.У сотрудников с оценкой Ю самые лучшие оценки по проектам и самая высокая гибкость.Самая низкая гибкость - у проф. непригодных сотрудников.
Регрессионный анализ:
##
## Call:
## lm(formula = Plan1 ~ Work_period + I(Prof_age * Plan2) + City +
## Flexibility, data = data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.14356 -0.02376 -0.00343 0.00789 0.46685
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.123e-16 5.635e-02 0.000 1.000000
## Work_period -1.638e-04 6.006e-05 -2.727 0.006551 **
## I(Prof_age * Plan2) 1.976e-01 1.253e-02 15.771 < 2e-16 ***
## CityАлатырь 5.251e-02 7.969e-02 0.659 0.510179
## CityАльметьевск 5.752e-03 6.175e-02 0.093 0.925816
## CityАпатиты 8.365e-02 6.102e-02 1.371 0.170820
## CityАпрелевка 3.870e-02 7.978e-02 0.485 0.627787
## CityАрхангельск 9.858e-02 5.810e-02 1.697 0.090162 .
## CityБалашиха 5.691e-02 5.984e-02 0.951 0.341900
## CityБеломорск 1.202e-01 7.972e-02 1.508 0.132005
## CityБирск 1.802e-03 7.969e-02 0.023 0.981971
## CityБоброво 1.907e-01 7.980e-02 2.389 0.017134 *
## CityБокситогорск 5.151e-02 8.002e-02 0.644 0.519944
## CityБолгары 1.638e-04 7.969e-02 0.002 0.998361
## CityБологое 2.517e-02 7.969e-02 0.316 0.752195
## CityБоровичи 5.842e-02 6.324e-02 0.924 0.355953
## CityБугры 1.148e-01 7.981e-02 1.439 0.150663
## CityБугульма 6.715e-03 6.906e-02 0.097 0.922566
## CityБулгаково 4.749e-03 7.971e-02 0.060 0.952502
## CityВалдай 3.303e-02 7.983e-02 0.414 0.679193
## CityВеликие Луки 5.385e-02 6.051e-02 0.890 0.373805
## CityВеликий Новгород 4.995e-02 5.787e-02 0.863 0.388352
## CityВидное 5.168e-02 6.910e-02 0.748 0.454809
## CityВидяево 1.337e-02 7.973e-02 0.168 0.866837
## CityВладимир 7.103e-02 6.909e-02 1.028 0.304243
## CityВолгореченск 5.862e-02 7.971e-02 0.735 0.462305
## CityВолжск 1.580e-01 7.969e-02 1.982 0.047820 *
## CityВологда 3.014e-02 6.024e-02 0.500 0.617053
## CityВолосово 3.712e-02 7.981e-02 0.465 0.641976
## CityВолхов 4.514e-02 6.533e-02 0.691 0.489834
## CityВсеволожск 5.143e-02 6.333e-02 0.812 0.417005
## CityВыборг 4.923e-02 6.947e-02 0.709 0.478758
## CityВытегра 2.405e-02 7.969e-02 0.302 0.762877
## CityВышний Волочек 7.202e-02 6.922e-02 1.040 0.298485
## CityГаджиево 4.094e-02 7.970e-02 0.514 0.607579
## CityГатчина 5.454e-02 6.113e-02 0.892 0.372603
## CityГорелово 5.074e-02 7.996e-02 0.635 0.525872
## CityГорки Ленинские, д. Сапро 5.185e-02 7.998e-02 0.648 0.517036
## CityГусь-Хрустальный 1.605e-02 7.969e-02 0.201 0.840437
## CityДедовск 5.857e-02 7.981e-02 0.734 0.463253
## CityДзержинский 3.450e-02 6.901e-02 0.500 0.617256
## CityДмитров 2.554e-02 7.969e-02 0.320 0.748724
## CityДолгопрудный 1.320e-01 6.308e-02 2.093 0.036728 *
## CityДубна 8.265e-02 7.969e-02 1.037 0.299997
## CityЕгорьевск 3.665e-02 7.982e-02 0.459 0.646279
## CityЖуковский 8.106e-02 6.521e-02 1.243 0.214262
## CityЗаозерск 1.361e-01 7.969e-02 1.708 0.087975 .
## CityЗаполярный 8.509e-02 6.509e-02 1.307 0.191569
## CityЗвенигород 4.915e-02 6.937e-02 0.708 0.478903
## CityЗеленогорск 4.433e-02 8.021e-02 0.553 0.580640
## CityЗеленоград 5.904e-02 8.004e-02 0.738 0.460975
## CityЗеленодольск 2.313e-02 6.508e-02 0.355 0.722439
## CityИвангород 6.109e-02 8.048e-02 0.759 0.448070
## CityИваново 3.751e-02 6.507e-02 0.576 0.564468
## CityИшимбай 2.936e-02 7.971e-02 0.368 0.712737
## CityЙошкар-Ола 2.217e-02 6.174e-02 0.359 0.719709
## CityКазань 4.932e-02 5.682e-02 0.868 0.385715
## CityКандалакша 1.900e-02 6.521e-02 0.291 0.770835
## CityКемь 3.093e-02 7.971e-02 0.388 0.698095
## CityКингисепп 1.636e-01 6.351e-02 2.576 0.010201 *
## CityКириши 8.074e-02 6.192e-02 1.304 0.192646
## CityКировск 1.650e-02 6.301e-02 0.262 0.793446
## CityКлин 2.471e-02 7.998e-02 0.309 0.757426
## CityКовдор 4.362e-02 6.903e-02 0.632 0.527684
## CityКола 1.530e-02 6.912e-02 0.221 0.824890
## CityКоломна 1.214e-02 6.901e-02 0.176 0.860383
## CityКолпино 7.822e-02 6.212e-02 1.259 0.208362
## CityКоммунар п 6.258e-02 7.969e-02 0.785 0.432565
## CityКондопога 1.831e-02 6.535e-02 0.280 0.779381
## CityКонстантиновка 1.010e-01 7.969e-02 1.268 0.205265
## CityКоролев 3.609e-02 6.307e-02 0.572 0.567332
## CityКостомукша 3.893e-02 6.515e-02 0.597 0.550386
## CityКострома 2.031e-03 6.300e-02 0.032 0.974286
## CityКрасногорск 6.758e-02 6.184e-02 1.093 0.274891
## CityКрасногорск, пос. Отрадно 3.470e-02 7.982e-02 0.435 0.663918
## CityКрасное Село 5.115e-02 6.932e-02 0.738 0.460843
## CityКраснознаменск 6.062e-02 7.981e-02 0.759 0.447815
## CityКрестцы 1.881e-01 7.975e-02 2.358 0.018633 *
## CityКронштадт 6.790e-02 6.549e-02 1.037 0.300134
## CityКудрово 2.851e-02 6.511e-02 0.438 0.661611
## CityКудрово д. 6.397e-02 6.913e-02 0.925 0.355087
## CityКумертау 4.839e-03 7.969e-02 0.061 0.951596
## CityКуюки 1.470e-01 7.979e-02 1.842 0.065830 .
## CityЛениногорск 1.279e-02 6.902e-02 0.185 0.853052
## CityЛобня 9.157e-02 6.931e-02 1.321 0.186853
## CityЛодейное Поле 4.409e-02 8.209e-02 0.537 0.591362
## CityЛомоносов 5.301e-02 6.931e-02 0.765 0.444591
## CityЛуга 5.143e-02 6.524e-02 0.788 0.430734
## CityЛюберцы 8.632e-02 6.324e-02 1.365 0.172683
## CityЛюберцы, пос. Мирный 5.118e-02 7.969e-02 0.642 0.520886
## CityМактама 3.439e-03 7.970e-02 0.043 0.965591
## CityМалая Вишера 5.524e-02 7.981e-02 0.692 0.489093
## CityМедведево 9.826e-04 7.969e-02 0.012 0.990165
## CityМедвежьегорск 6.469e-03 6.905e-02 0.094 0.925387
## CityМелеуз 3.260e-02 6.902e-02 0.472 0.636856
## CityМеталлострой 5.789e-02 6.937e-02 0.835 0.404266
## CityМожга 2.604e-02 7.975e-02 0.327 0.744105
## CityМолочный 1.572e-02 7.990e-02 0.197 0.844053
## CityМончегорск 4.913e-02 6.303e-02 0.779 0.435999
## CityМорозова им. пгт 6.189e-02 7.998e-02 0.774 0.439280
## CityМосква 7.644e-02 5.673e-02 1.348 0.178220
## CityМосква пос. Коммунарка 2.727e-01 7.994e-02 3.412 0.000681 ***
## CityМосква, Град Московский 1.229e-01 7.980e-02 1.540 0.124059
## CityМосква, пос. Коммунарка 4.059e-02 7.986e-02 0.508 0.611406
## CityМосковский 3.795e-02 7.969e-02 0.476 0.634093
## CityМурино 6.140e-02 5.930e-02 1.035 0.300805
## CityМурманск 4.363e-02 5.730e-02 0.761 0.446679
## CityМурмаши пгт 2.590e-02 7.975e-02 0.325 0.745439
## CityМытищи 7.930e-02 6.200e-02 1.279 0.201315
## CityНаро-Фоминск 5.875e-02 7.984e-02 0.736 0.462045
## CityНевель 5.943e-02 7.998e-02 0.743 0.457675
## CityНелидово 4.417e-02 8.007e-02 0.552 0.581340
## CityНефтекамск 2.717e-02 6.302e-02 0.431 0.666504
## CityНикель 1.033e-01 8.011e-02 1.289 0.197793
## CityНикольское 4.889e-02 7.994e-02 0.612 0.541031
## CityНовогорелово 5.041e-02 7.998e-02 0.630 0.528738
## CityНоводвинск 5.292e-02 7.969e-02 0.664 0.506910
## CityНоводевяткинское с.п. 5.609e-02 8.000e-02 0.701 0.483441
## CityНовое Девяткино 3.442e-02 7.988e-02 0.431 0.666637
## CityНовое Шигалеево 5.785e-02 7.969e-02 0.726 0.468148
## CityНовоселье 2.325e-02 8.119e-02 0.286 0.774720
## CityНовосокольники 9.883e-02 7.970e-02 1.240 0.215331
## CityНовочебоксарск 7.523e-02 7.971e-02 0.944 0.345546
## CityНогинск 7.141e-02 6.910e-02 1.033 0.301743
## CityОбнинск 3.717e-02 6.915e-02 0.538 0.591018
## CityОдинцово 3.338e-02 6.176e-02 0.540 0.589094
## CityОзерный (ЗАТО) 2.233e-02 7.979e-02 0.280 0.779629
## CityОктябрьский 7.949e-02 7.969e-02 0.997 0.318870
## CityОктябрьский пгт 8.250e-02 7.997e-02 1.032 0.302572
## CityОкуловка 4.834e-02 7.980e-02 0.606 0.544846
## CityОленегорск 1.435e-02 6.901e-02 0.208 0.835343
## CityОлонец 1.294e-02 7.983e-02 0.162 0.871295
## CityОпочка 3.761e-01 7.969e-02 4.720 2.84e-06 ***
## CityОсиново 8.999e-02 7.972e-02 1.129 0.259312
## CityОстров 1.687e-01 6.910e-02 2.441 0.014865 *
## CityОтрадное 5.598e-02 8.000e-02 0.700 0.484338
## Cityп. Внуковский 4.559e-02 7.996e-02 0.570 0.568746
## CityПавловск 4.898e-02 7.994e-02 0.613 0.540245
## CityПавловский Посад 3.431e-02 7.969e-02 0.431 0.666892
## Cityпгт. Мга 1.683e-02 8.273e-02 0.203 0.838852
## CityПервомайское 1.314e-01 7.969e-02 1.648 0.099724 .
## CityПереславль-Залесский 3.478e-02 6.908e-02 0.503 0.614776
## CityПермь 2.092e-02 5.769e-02 0.363 0.717063
## CityПестово 4.877e-01 7.974e-02 6.116 1.57e-09 ***
## CityПетергоф 5.288e-02 6.930e-02 0.763 0.445711
## CityПетрозаводск 3.533e-02 5.754e-02 0.614 0.539449
## CityПикалево 1.024e-01 7.970e-02 1.286 0.199027
## CityПиткяранта 1.097e-02 7.979e-02 0.138 0.890657
## CityПодольск 4.436e-02 6.305e-02 0.704 0.481897
## CityПодпорожье 4.583e-02 8.017e-02 0.572 0.567722
## CityПолярные Зори 1.059e-01 6.912e-02 1.532 0.126071
## CityПолярный 7.599e-03 6.903e-02 0.110 0.912369
## Cityпос. Молоковское,д.Мисайл 5.625e-02 7.969e-02 0.706 0.480494
## CityПриморск 1.312e-01 7.980e-02 1.645 0.100478
## CityПриозерск 1.638e-01 7.995e-02 2.049 0.040781 *
## CityПсков 4.913e-02 5.810e-02 0.846 0.398010
## CityПудож 1.454e-01 7.970e-02 1.824 0.068589 .
## CityПустошка 4.252e-02 7.982e-02 0.533 0.594352
## CityПутилково 4.505e-02 6.921e-02 0.651 0.515276
## CityПушкин 5.868e-02 6.517e-02 0.900 0.368198
## CityПушкино 1.054e-01 6.537e-02 1.612 0.107350
## CityРаменское 5.712e-02 6.910e-02 0.827 0.408707
## CityРеутов 1.161e-01 6.905e-02 1.681 0.093122 .
## CityРосляково 9.092e-02 7.973e-02 1.140 0.254497
## CityРостов 2.113e-02 6.509e-02 0.325 0.745504
## CityРощино 7.599e-02 7.997e-02 0.950 0.342321
## CityРыбинск 8.107e-03 6.908e-02 0.117 0.906607
## CityСалават 1.147e-02 6.514e-02 0.176 0.860292
## CityСанкт-Петербург 5.966e-02 5.668e-02 1.053 0.292821
## CityСарапул 7.028e-02 7.969e-02 0.882 0.378115
## CityСвердлова им. г.п. 3.554e-02 7.982e-02 0.445 0.656224
## CityСветогорск 1.673e-02 7.972e-02 0.210 0.833838
## CityСеверодвинск 8.796e-02 6.507e-02 1.352 0.176922
## CityСевероморск 1.534e-01 6.038e-02 2.541 0.011276 *
## CityСегежа 6.668e-02 6.902e-02 0.966 0.334356
## CityСелятино 5.457e-02 7.999e-02 0.682 0.495272
## CityСергиев Посад 5.261e-02 8.016e-02 0.656 0.511806
## CityСертолово 4.977e-02 6.925e-02 0.719 0.472563
## CityСестрорецк 2.353e-02 8.139e-02 0.289 0.772546
## CityСиверский пгт 5.505e-02 8.001e-02 0.688 0.491677
## CityСланцы 6.248e-02 6.951e-02 0.899 0.369041
## CityСнежногорск 4.976e-02 7.978e-02 0.624 0.532962
## CityСолнечногорск 7.146e-02 8.317e-02 0.859 0.390504
## CityСортавала 5.231e-02 7.970e-02 0.656 0.511875
## CityСосново 4.539e-02 7.977e-02 0.569 0.569488
## CityСосновый Бор 5.506e-02 6.912e-02 0.797 0.425884
## CityСтарая д. Колтуши 5.771e-02 8.003e-02 0.721 0.471024
## CityСтарая Русса 9.307e-02 6.922e-02 1.345 0.179186
## CityСтерлитамак 3.508e-02 5.887e-02 0.596 0.551492
## CityСтрельна 1.453e-01 7.995e-02 1.817 0.069612 .
## CityСясьстрой 1.106e-01 7.969e-02 1.388 0.165467
## CityТихвин 6.584e-02 6.582e-02 1.000 0.317494
## CityТомилино 7.382e-02 7.997e-02 0.923 0.356290
## CityТоропец 5.146e-02 7.997e-02 0.644 0.520101
## CityТосно 8.996e-02 6.934e-02 1.297 0.194911
## CityТуймазы 2.675e-03 6.507e-02 0.041 0.967222
## CityТутаев 6.529e-02 6.901e-02 0.946 0.344435
## CityУруссу 9.826e-04 7.969e-02 0.012 0.990165
## CityУфа 2.703e-02 5.744e-02 0.471 0.638029
## CityФедино 4.786e-02 8.001e-02 0.598 0.549891
## CityФрязино 1.648e-01 6.909e-02 2.385 0.017345 *
## CityХимки 1.020e-01 6.321e-02 1.613 0.107186
## CityХотьково 1.250e-01 7.976e-02 1.567 0.117546
## CityЧебоксары 7.562e-02 5.846e-02 1.293 0.196283
## CityЧелябинск 1.166e-01 6.305e-02 1.850 0.064745 .
## CityЧереповец 1.930e-02 5.886e-02 0.328 0.743112
## CityЧистополь 8.840e-02 6.903e-02 1.281 0.200757
## CityЧудово 2.293e-03 7.969e-02 0.029 0.977055
## CityШексна 9.843e-02 7.969e-02 1.235 0.217162
## CityШлиссельбург 8.535e-02 7.997e-02 1.067 0.286208
## CityШумерля 1.812e-01 7.969e-02 2.274 0.023241 *
## CityШушары 6.556e-02 6.306e-02 1.040 0.298855
## CityЩёлково 6.103e-02 7.997e-02 0.763 0.445609
## CityЭлектросталь 5.872e-03 8.250e-02 0.071 0.943276
## CityЯрославль 2.572e-02 5.763e-02 0.446 0.655489
## Flexibility -1.587e-02 2.305e-03 -6.888 1.23e-11 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.05635 on 724 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.5225, Adjusted R-squared: 0.3807
## F-statistic: 3.684 on 215 and 724 DF, p-value: < 2.2e-16##
## Call:
## lm(formula = Plan2 ~ Work_period + Plan1 + Flexibility, data = data)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6.003e-17 -3.480e-18 -1.150e-18 2.630e-18 3.927e-16
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 2.376e-17 9.336e-19 2.545e+01 < 2e-16 ***
## Work_period -5.545e-20 1.501e-20 -3.695e+00 0.000232 ***
## Plan1 8.000e-01 7.940e-18 1.008e+17 < 2e-16 ***
## Flexibility 5.833e-19 4.368e-19 1.336e+00 0.182004
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.736e-17 on 936 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1
## F-statistic: 3.408e+33 on 3 and 936 DF, p-value: < 2.2e-16Вывод:
Не смостря на отсутствие корреляции в ходе регрессионного анализа было выявленно, что период работы имеет влияние на покрытие Плана 1 равно как и на План 2, однако такое влияние сохранияется только при наличии результатов прошлых исследований в регресии. То есть, стаж сотрудников влияет на покрытие плана только в том случае, если его оценка измениилась (более чем на 8 %).То есть если прошлый результат учудшился или улучшился, то стаж становится значимым фактором, если остался в пределах +-0,08 - то влияние стажа не наблюдается.Причем с увеличением стажа уровень плана снижжается на -7.297e-20 - незначительный показатель. Город не влияет на покрытие плана.Гибкость также не влияет на покрытие плана в регрессии.
В итоге, если мы говорим о влиянии на покрытие плана -стажа - оно весьма мало, но гораздо более точным параметром предсказания станет прошлый результат аттестации. Есть корреляционная связь между гибкостью сотрудника и его покрытием плана с точки зрения корреляции, однако этот показатель может быть субъекитивным, как и профессиональный возраст и на него не стоит опираться серьезно.Влияние он также имеет малое на выполнение планов.