Математический анализ данных

Математическая обработка данных была проведена с использованием параметрического t – критерия Стьюдента для двух независимых выборок. Данный критерий применяется для определения статистической значимости различий двух средних значений.

Результаты математической обработки данных по методикам: «Потребности в достижениях», «КОС», «Определение направленности личности» представлены в таблице 7.

Таблица 7. Результаты математической обработки данных

Целью использования t-критерия является установление значимости различий между значениями исследуемых признаков. Для того, чтобы выбрать тип применяемого критерия, необходимо проверить наличие или отсутствие равенства дисперсий двух сравниваемых распределений значений. В Программе это строки таблицы «Предполагается равенство дисперсий» и «Равенство дисперсий не предполагается». Поскольку в параметрах «Направленность на себя» и «Потребность в достижениях», p-уровень критерия Ливиня ≤ 0, 05, это означает, что дисперсии сравниваемых распределений значений статистически достоверно различаются, и нами принимается решение о выборе второго типа t-критерия (из строки Равенство дисперсий не предполагается). В остальных случаях p-уровень критерия Ливиня р> 0, 05, это означает, что дисперсии сравниваемых распределений значений статистически достоверно не различаются, и нами принимается решение о выборе первого типа t-критерия (из строки Предполагается равенство дисперсий). По параметру «Потребность в достижениях» нами был использован альтернативный метод – непараметрический критерий U – Манна – Уитни. Эмпирическое значение критерия составило 360, 500 при уровне статистической значимости ≤ 0, 01. Сравнив его с критическим, равном 1050 для данного уровня значимости, можно сделать вывод о значимости различий [41, с. 316]. Использование непараметрического аналога параметрического метода сравнения желательно в случаях, когда не выполняются основные предположения, либо одно из них, лежащие в основе параметрических методов сравнения средних значений.

После проверки на равенство дисперсий можно сделать вывод о значимости различий между сравниваемыми выборками.

Из представленной таблицы можно увидеть, что различия в таких личностных характеристиках, как коммуникативные и организаторские склонности, направленности личности на общение и потребность в достижениях имеют статистическую значимость на уровне p < 0, 01, то есть достоверны на 1 % - ом уровне.

По показателю «Направленность на себя» можно сделать вывод, что различия между выборками являются статистически не значимыми.

Результаты математической обработки данных по тесту Кеттела представлены в таблице 8.

Таблица 8. Результаты математической обработки данных

Процедура проверки наличия или отсутствия равенства дисперсий двух сравниваемых распределений была вновь проведена, и был выбран тип применяемого критерия.

Из представленной таблицы можно увидеть, что различия в большинстве личностных характеристик имеют статистическую значимость на уровне p < 0, 01, то есть достоверны на 1 % - ом уровне;

По фактору B (Интеллект) различия между сравниваемыми группами находятся на уровне p < 0, 05, то есть достоверны на 5 % - ом уровне. Важность данного фактора для успешности профессиональной деятельности специалистов по продажам трудно переоценить. При наличии у сотрудника проблемы с «понятийным мышлением» возникнут трудности при выстраивании причинно - следственных связей между потребностями потенциального клиента и товаром, который он продает клиенту.

Сравнение эмпирических значений, полученных с использованием критерия Стьюдента с критическим значением, равным 2, 626 для уровня p < 0, 01 и 1, 984 для уровня p < 0, 05 взятым из таблицы, также подтверждает статистическую значимость различий между выборками [27, 355].

По факторам L (доверчивость – подозрительность), N (прямолинейность – дипломатичность), Q₁ (консерватизм – радикализм), Q₂ (конформизм – нонконформизм) различия между выборками являются статистически не значимыми.