Problemy badawcze

Czy większa samoskuteczność skutkuje większym strachem czy odwrotnie. Czy strach zależy od płci, stażu i wielkości firmy?

Metoda

Badanie ankietowe. Strach mierzono za pomocą skali składającej się z 7 pytań, samoskuteczność za pomocą skali składającej się z 10 pytań. Na każde pytanie w skali strachu/samoskuteczności ankietowany odpowiadał w skali 5 stopniowej od zdecydowanie-nie do zdecydowanie-tak (którym to odpowiedziom przypisano rangi odpowiednio od 1 do 5) Ponadto ankieta zawierała pytania dotyczące płci, stażu pracy, wielkości firmy oraz tego czy ankietowany miał kontakt z chorymi na COVID czy nie.

Formularz ankiety jest dostępny pod adresem: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe978MLywUaAomO8BmD1_VsXdOzbV5cVtiIqbFQhurhtxFQKQ/viewform?usp=sf_link

[[KONIEC TYTUŁ+AUTORZY+CEL+METODA]]

Charakterystyka badanych respondentów

Struktura ankietowanych według płci

płeć n %
K 166 87.36842
M 24 12.63158

Zbadano 190 respondentów, wśród których było 116 kobiet oraz 24 mężczyn albo 87,4% respondentów to kobiety a 12,6% to mężczyźni.

Struktura badanych według wielkości firmy

zatrudnienie n %
1-49 69 36.31579
50 i więcej 109 57.36842
do 9 osĂłb 12 6.31579

Większość respondentów (57%) pracuje w firmach dużych (50 i więcej zatrudnionych.)

Badani wg stażu pracy

Średni staż respondentów wnosił 18.9473684 lat. Połowa respondentów przepracowała 21 lat i mniej, a połowa 21 lat i więcej [interpretacja mediany]. Dość znaczna różnica między średnią a medianą wskazuje na znaczącą asymetrię lewostronną.

Przeciętne odchylenie od średniej wyniosło 9.6311536 lat, wielkość rozstępu międzykwartylowego 15 lat (odchylenie ćwiartkowe 7.5 lat).

Badani według stażu pracy oraz płci

Średnie wielkości stażu według płci respondentów zestawiono w tabeli:

płeć średni staż mediana stażu
K 19.95181 23.0
M 12.00000 12.5

Średni staż kobiet jest znacząco wyższy. Mediana stażu w obu grupach jest zbliżona i wynosi 12 lat.

Strach a płeć respondentów

Za pomocą testu chi-kwadrat niezależności oceniono czy wielkość strachu zależy od płci respondetów.

Strach jest mierzony jako suma odpowiedzi na 7 pytań skali mierzącej strach (przy czym poszczególnym odpowiedziom przypisano rangi od 1 do 5).

Na potrzeby testu chi-kwadrat wartości liczbowe zamieniono następnie na nominalne wg formuły: 25–35 to duży strach; 15–24 to średni strach; 14 i mniej to mały strach.

K M
duży 15 0
mały 33 7
średni 118 17

Test chi-kwadrat z hipotezą zerową: strach i płeć są niezależne:

## [1] 0.2200367

Wartość prawdopodobieństwa 0.2200367 oznacza że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy o niezależności zmiennych strach i płeć (co oznacza że nie ma związku między tymi cechami)

Strach a samoskuteczność

Strach jest mierzony jako suma odpowiedzi na 7 pytań skali mierzącej strach (poszczególnym odpowiedziom przypisano rangi od 1 do 5). Podobnie samoskuteczność jest sumą odpowiedzi na 10 pytań skali samoskuteczności.

Do oceny zależności zastosowano model regresji liniowej pomiędzy wielkością strachu i samoskutecznością.

\[\mathrm{strach} = b \cdot \mathrm{samoskuteczność} + a\]

## (Intercept)          se 
##  23.4099602  -0.1357599

Po oszacowaniu parametrów metodą najmniejszych kwadratów otrzymujemy b = -0.1357599; a = 23.4099602. Interpretacja: jednostkowy wzrost samoskuteczności skutkuje zmniejszeniem strachu o 0.1357599, ale dopasowanie modelu jest bardzo słabe. Współczynnik determinacji $R^2 = $ 1.8914281%. Tak niska wartość \(R^2\) oznacza że nie ma (liniowego) związku między strachem a samoskutecznością.

Z uwagi na bardzo słabe dopasowanie można stwierdzić że nie ma związku między strachem a samoskutecznością

Można także oceniać zależność pomiędzu strachem i samoskutecznością obliczając współczynnik korelacji (liniowej) Pearsona

## [1] -0.1375292

niewielka korelacja ujemna (i dłuższy staż tym większy strach).

Można również formalnie przetestować czy wartość -0.1375292 jest istotnie różna od zera (jeżeli tak to istnieje związek między strachem a samoskutecznością):

## 
##  Pearson's product-moment correlation
## 
## data:  d1$fear and d1$se
## t = -1.9038, df = 188, p-value = 0.05846
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.274508277  0.004920456
## sample estimates:
##        cor 
## -0.1375292

Wartość jest prawie istotna na poziomie 5% (istotna na poziomie 10%) o czym świadczy wartość prawdopodobieństwa (p-value = 0,05846)

Strach a staż

Do oceny zależności zastosowano także model regresji liniowej tj:

\[\mathrm{strach} = b \cdot \mathrm{staż} + a\]

## (Intercept)          ex 
## 17.01522915  0.07808513

Po oszacowaniu parametrów metodą najmniejszych kwadratów otrzymujemy b = 0.0780851; a = 17.0152292. Interpretacja: wzrost stażu o rok skutkuje wzrostem strachu o 0.0780851 (w jednostkach skali mierzącej strach), ale dopasowanie modelu jest znowu bardzo słabe. Współczynnik determinacji $R^2 = $ 3.1333606%. Tak niska wartość \(R^2\) oznacza że nie ma (liniowego) związku między strachem a stażem.

Z uwagi na bardzo słabe dopasowanie można stwierdzić, że nie ma związku między strachem a samoskutecznością

Wnioski

Nie stwierdzono zależności pomiędzy strachem a samoskutecznością. Podobnie nie stwierdzono zależności między strachem a płcią oraz strachem a stażem.