SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 13
Downloaden Sie, um offline zu lesen
HR-аналитикаПроверка гипотез «Тренируемся на кошках»
Примеры исследований 
Анализ эффективности каналов привлечения кандидатов: 
•Стаж 
•Причина увольнения (инициатор -работник или работодатель) 
•Каналы привлечения кандидатов (знакомые, сайты, работодатель сам вышел, кадровые агентства) 
Роль руководителя в развитии подчиненного и удержании персонала 
Openspacevsкабинетная рассадка с точки зрения текучести персонала 
Как зависит текучесть персонала от интенсивности взаимодействия коллег 
Текучесть персонала и размер премии
Темы для исследований
Проектирование исследования
Формулируем гипотезы и определяем необходимые данные 
Какие управленческие решения позволит принять наше исследование?
3 фактора, которые всегда надо учитывать при исследованиях персонала 
•Квалификация сотрудников 
•Пол 
•Возраст (теория поколений)
Коэффициент корреляции 
-1 
+1 
0 
прямая корреляция 
обратная корреляция 
-0,75 
-0,25 
+0,25 
+0,75 
слабая корреляция или ее отсутствие 
сильная и, вероятно, недостоверная корреляция 
-0,5 
+0,5 
сильная достоверная корреляция 
сильная достоверная корреляция
Коэффициент корреляции Пирсона 
Формула 
Расчет в Excel –функция КОРРЕЛ(массив1;массив2) 
Например, =КОРРЕЛ(B2:B26;C2:C26) 
Чтобы сделать вывод, сравниваем полученный коэффициент с критическими значениями по таблице для коэффициента Пирсона
Пример («котики и милота») 
Коэффициент Пирсона = 0,48 
Количество участников исследования = 25 
0,38 
0,48 
0,49 
зона незначимости 
зона значимости 
р=0,05 
р=0,01 
зона неопределенности 
Принимается гипотеза о наличии связи между двумя признаками на уровне 5% (т.е. вероятность ошибки 5%).
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена 
1.Ранжируем значения сначала одной, потом другой переменной 
2. Используем автоматический расчет коэффициента корреляции, например, здесь: 
http://www.psychol-ok.ru/lib/statistics.html 
3. Чтобы сделать вывод, сравниваем полученный коэффициент с критическими значениями по таблице для коэффициента Спирмена
Правила ранжирования 
1.Меньшемузначениюначисляетсяменьшийранг.Наименьшемузначениюначисляетсяранг1. 
Наибольшемузначениюначисляетсяранг,соответствующийколичествуранжируемыхзначений.Например,еслиn=7,тонаибольшеезначениеполучитранг7,завозможнымисключениемдлятехслучаев,которыепредусмотреныправилом2. 
2.Вслучае,еслинесколькозначенийравны,имначисляетсяранг,представляющийсобойсреднеезначениеизтехрангов,которыеониполучилибы,еслибынебылиравны. 
Например,3наименьшихзначенияравны10секундам.Каждоеизнихполучаетсреднийранг: 
(1+2+3)/3=6/3=2 
Допустим,следующие2значенияравны12сек.Онидолжныбылибыполучитьранги4и5,но,посколькуониравны,тополучаютсреднийранг: 
(4+5)/2=4,5 
3.Проверка.Общаясуммаранговдолжнасовпадатьсрасчетной,котораяопределяетсяпоформуле: 
Суммарангов=(N²+N)/2 
гдеN-общееколичестворанжируемыхнаблюдений(значений).Несовпадениереальнойирасчетнойсуммранговбудетсвидетельствоватьобошибке,допущеннойприначисленииранговилиихсуммировании.
Задание для желающих попрактиковаться 
Посчитайте коэффициент ранговой корреляции Спирменадля примера «Премии и текучесть» (в файле примеры.xls): 
–в исходном виде; 
–со сдвигом на 1 месяц в одну и другую сторону. 
Сделайте вывод о наличии или отсутствии связи, используя данные о критических значениях для коэффициента Спирмена 
Сверим результаты на мастер-классе!
СТУДИЯ E-LEARNING 
Алматы, Казахстан 
(727) 338 00 53 
8 (701) 411 67 95 
sponomarenko27@mail.ru 
http://www.elearningkz.org/ 
https://www.facebook.com/elearningkz 
Международная Академия Психологических наук в Казахстане 
(727) 3282755, (727) 3131192 
+77013205840, +77772167788 
mapn.info.kz@mail.ru 
http://www.psychosfera.kz/ 
https://www.facebook.com/psychosfera.kz

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

матстатистика для Hr
матстатистика для Hrматстатистика для Hr
матстатистика для HrEdward Babushkin
 
Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)Mark Shaphir
 
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)Mark Shaphir
 
Современные методы анализа данных
Современные методы анализа данныхСовременные методы анализа данных
Современные методы анализа данныхDEVTYPE
 

Was ist angesagt? (6)

Cl mt code-feedback-senior
Cl mt code-feedback-seniorCl mt code-feedback-senior
Cl mt code-feedback-senior
 
01 введение 2012
01 введение 201201 введение 2012
01 введение 2012
 
матстатистика для Hr
матстатистика для Hrматстатистика для Hr
матстатистика для Hr
 
Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Введения в маркетинговые исследования" (НИУ ВШЭ)
 
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
Марк Шафир - Программа курса "Современные методы анализа данных" (НИУ ВШЭ)
 
Современные методы анализа данных
Современные методы анализа данныхСовременные методы анализа данных
Современные методы анализа данных
 

Andere mochten auch

HR-аналитика - проектирование исследования
HR-аналитика - проектирование исследованияHR-аналитика - проектирование исследования
HR-аналитика - проектирование исследованияSvetlana Ponomarenko
 
Аналитика в управлении персоналом SAP BI
Аналитика в управлении персоналом SAP BIАналитика в управлении персоналом SAP BI
Аналитика в управлении персоналом SAP BImolga-ru
 
современные тенденции на рынке Hr аналитики
современные тенденции на рынке  Hr аналитикисовременные тенденции на рынке  Hr аналитики
современные тенденции на рынке Hr аналитикиEdward Babushkin
 
Информация и аналитика для руководителей и HR-ов
Информация и аналитика для руководителей и HR-овИнформация и аналитика для руководителей и HR-ов
Информация и аналитика для руководителей и HR-овЦентр Бизнес-Образования
 
Индивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынке
Индивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынкеИндивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынке
Индивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынкеEdward Babushkin
 
что такое Big data в hr
что такое Big data в hrчто такое Big data в hr
что такое Big data в hrEdward Babushkin
 
от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...
от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...
от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...Edward Babushkin
 
Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)
Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)
Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)Edward Babushkin
 
Занимательная рекрутинговая математика. Ира Топилина
Занимательная рекрутинговая математика. Ира ТопилинаЗанимательная рекрутинговая математика. Ира Топилина
Занимательная рекрутинговая математика. Ира ТопилинаIT-HR Club
 
Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016
Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016
Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016Edward Babushkin
 
Примеры использования Hr аналитики
Примеры использования Hr аналитикиПримеры использования Hr аналитики
Примеры использования Hr аналитикиOksanaGesina
 
Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"
Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"
Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"Svetlana Ponomarenko
 
Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"
Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"
Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"Svetlana Ponomarenko
 
Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...
Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...
Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...Svetlana Ponomarenko
 
DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики
DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики
DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики ECOPSY Consulting
 
PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.
PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.
PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.PwC Russia
 
keep your friends close but your enemies closer, by Tandia B. Permadi
keep your friends close but your enemies closer, by Tandia B.  Permadikeep your friends close but your enemies closer, by Tandia B.  Permadi
keep your friends close but your enemies closer, by Tandia B. PermadiSari Asih
 
Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.
Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.
Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.IT-HR Club
 
Примеры использования HR-аналитики
Примеры использования HR-аналитикиПримеры использования HR-аналитики
Примеры использования HR-аналитикиIBS
 

Andere mochten auch (20)

HR-аналитика - проектирование исследования
HR-аналитика - проектирование исследованияHR-аналитика - проектирование исследования
HR-аналитика - проектирование исследования
 
Аналитика в управлении персоналом SAP BI
Аналитика в управлении персоналом SAP BIАналитика в управлении персоналом SAP BI
Аналитика в управлении персоналом SAP BI
 
современные тенденции на рынке Hr аналитики
современные тенденции на рынке  Hr аналитикисовременные тенденции на рынке  Hr аналитики
современные тенденции на рынке Hr аналитики
 
Информация и аналитика для руководителей и HR-ов
Информация и аналитика для руководителей и HR-овИнформация и аналитика для руководителей и HR-ов
Информация и аналитика для руководителей и HR-ов
 
Индивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынке
Индивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынкеИндивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынке
Индивидуальный бенчмаркинг зарплат или сколько я стою на рынке
 
что такое Big data в hr
что такое Big data в hrчто такое Big data в hr
что такое Big data в hr
 
от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...
от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...
от резюме до Exit интервью. Текстовый след сотрудников - как его посчитать и ...
 
Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)
Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)
Talent Analitycs / Bigdata HR (как показать влияние HR на бизнес показатели)
 
Занимательная рекрутинговая математика. Ира Топилина
Занимательная рекрутинговая математика. Ира ТопилинаЗанимательная рекрутинговая математика. Ира Топилина
Занимательная рекрутинговая математика. Ира Топилина
 
Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016
Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016
Тренды, мифы и глюки рынка Hr аналитики 2016
 
Примеры использования Hr аналитики
Примеры использования Hr аналитикиПримеры использования Hr аналитики
Примеры использования Hr аналитики
 
Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"
Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"
Мастер-класс "Современные тренды и будущее e-learning"
 
Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"
Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"
Мастер-класс "Экспресс-погружение в e-learning"
 
Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...
Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...
Как учиться бесплатно в лучших мировых университетах. Электронное обучение дл...
 
DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики
DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики
DEEP: Как создать модель компетенций на основе HR-аналитики
 
PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.
PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.
PwC Saratoga 2017. Исследование эффективности управления персоналом.
 
keep your friends close but your enemies closer, by Tandia B. Permadi
keep your friends close but your enemies closer, by Tandia B.  Permadikeep your friends close but your enemies closer, by Tandia B.  Permadi
keep your friends close but your enemies closer, by Tandia B. Permadi
 
Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.
Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.
Таня Бабий. Радости и трудности HR в IT. Взгляд изнутри.
 
Примеры использования HR-аналитики
Примеры использования HR-аналитикиПримеры использования HR-аналитики
Примеры использования HR-аналитики
 
Прогнозы 2013
Прогнозы 2013Прогнозы 2013
Прогнозы 2013
 

Ähnlich wie HR-аналитика - проверка гипотез

Тренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решениемТренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решениемKurbatskiy Alexey
 
Математический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данных
Математический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данныхМатематический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данных
Математический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данныхПрофсоUX
 
теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...
теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...
теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...Иван Иванов
 
отчет по теме корреляционные зависимости
отчет по теме корреляционные зависимостиотчет по теме корреляционные зависимости
отчет по теме корреляционные зависимостиaman565656
 
Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4Vladimir Tcherniak
 
Непараметрические методы (семинары)
Непараметрические методы (семинары)Непараметрические методы (семинары)
Непараметрические методы (семинары)Kurbatskiy Alexey
 

Ähnlich wie HR-аналитика - проверка гипотез (8)

Тренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решениемТренировочный вариант экзамена с решением
Тренировочный вариант экзамена с решением
 
Математический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данных
Математический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данныхМатематический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данных
Математический аппарат в UX. Как проверять гипотезы на статистических данных
 
теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...
теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...
теория вероятностей и математическая статистика. часть 2. регрессионный анали...
 
КР 3 с решением
КР 3 с решениемКР 3 с решением
КР 3 с решением
 
отчет по теме корреляционные зависимости
отчет по теме корреляционные зависимостиотчет по теме корреляционные зависимости
отчет по теме корреляционные зависимости
 
л 2 7
л 2 7л 2 7
л 2 7
 
Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4Прикладная эконометрика. Лекция 4
Прикладная эконометрика. Лекция 4
 
Непараметрические методы (семинары)
Непараметрические методы (семинары)Непараметрические методы (семинары)
Непараметрические методы (семинары)
 

Mehr von Svetlana Ponomarenko

Cовременные тренды в обучении
Cовременные тренды в обученииCовременные тренды в обучении
Cовременные тренды в обученииSvetlana Ponomarenko
 
Гейм дизайн в электронном обучении
Гейм дизайн в электронном обученииГейм дизайн в электронном обучении
Гейм дизайн в электронном обученииSvetlana Ponomarenko
 
Мастер-класс "Создание учебного видео"
Мастер-класс "Создание учебного видео"Мастер-класс "Создание учебного видео"
Мастер-класс "Создание учебного видео"Svetlana Ponomarenko
 
Мастер-класс "Разработка электронных курсов"
Мастер-класс "Разработка электронных курсов"Мастер-класс "Разработка электронных курсов"
Мастер-класс "Разработка электронных курсов"Svetlana Ponomarenko
 
Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"
Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"
Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"Svetlana Ponomarenko
 
Дизайн электронных презентаций
Дизайн электронных презентацийДизайн электронных презентаций
Дизайн электронных презентацийSvetlana Ponomarenko
 
История создания одной презентации
История создания одной презентацииИстория создания одной презентации
История создания одной презентацииSvetlana Ponomarenko
 
Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...
Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...
Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...Svetlana Ponomarenko
 
E-learning с нулевым бюджетом
E-learning с нулевым бюджетомE-learning с нулевым бюджетом
E-learning с нулевым бюджетомSvetlana Ponomarenko
 

Mehr von Svetlana Ponomarenko (10)

Азбука сервиса
Азбука сервисаАзбука сервиса
Азбука сервиса
 
Cовременные тренды в обучении
Cовременные тренды в обученииCовременные тренды в обучении
Cовременные тренды в обучении
 
Гейм дизайн в электронном обучении
Гейм дизайн в электронном обученииГейм дизайн в электронном обучении
Гейм дизайн в электронном обучении
 
Мастер-класс "Создание учебного видео"
Мастер-класс "Создание учебного видео"Мастер-класс "Создание учебного видео"
Мастер-класс "Создание учебного видео"
 
Мастер-класс "Разработка электронных курсов"
Мастер-класс "Разработка электронных курсов"Мастер-класс "Разработка электронных курсов"
Мастер-класс "Разработка электронных курсов"
 
Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"
Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"
Мастер-класс "Внедрение электронного обучения"
 
Дизайн электронных презентаций
Дизайн электронных презентацийДизайн электронных презентаций
Дизайн электронных презентаций
 
История создания одной презентации
История создания одной презентацииИстория создания одной презентации
История создания одной презентации
 
Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...
Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...
Как и почему новые технологии заставляют нас менять подходы к обучению перс...
 
E-learning с нулевым бюджетом
E-learning с нулевым бюджетомE-learning с нулевым бюджетом
E-learning с нулевым бюджетом
 

HR-аналитика - проверка гипотез

  • 2. Примеры исследований Анализ эффективности каналов привлечения кандидатов: •Стаж •Причина увольнения (инициатор -работник или работодатель) •Каналы привлечения кандидатов (знакомые, сайты, работодатель сам вышел, кадровые агентства) Роль руководителя в развитии подчиненного и удержании персонала Openspacevsкабинетная рассадка с точки зрения текучести персонала Как зависит текучесть персонала от интенсивности взаимодействия коллег Текучесть персонала и размер премии
  • 5. Формулируем гипотезы и определяем необходимые данные Какие управленческие решения позволит принять наше исследование?
  • 6. 3 фактора, которые всегда надо учитывать при исследованиях персонала •Квалификация сотрудников •Пол •Возраст (теория поколений)
  • 7. Коэффициент корреляции -1 +1 0 прямая корреляция обратная корреляция -0,75 -0,25 +0,25 +0,75 слабая корреляция или ее отсутствие сильная и, вероятно, недостоверная корреляция -0,5 +0,5 сильная достоверная корреляция сильная достоверная корреляция
  • 8. Коэффициент корреляции Пирсона Формула Расчет в Excel –функция КОРРЕЛ(массив1;массив2) Например, =КОРРЕЛ(B2:B26;C2:C26) Чтобы сделать вывод, сравниваем полученный коэффициент с критическими значениями по таблице для коэффициента Пирсона
  • 9. Пример («котики и милота») Коэффициент Пирсона = 0,48 Количество участников исследования = 25 0,38 0,48 0,49 зона незначимости зона значимости р=0,05 р=0,01 зона неопределенности Принимается гипотеза о наличии связи между двумя признаками на уровне 5% (т.е. вероятность ошибки 5%).
  • 10. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена 1.Ранжируем значения сначала одной, потом другой переменной 2. Используем автоматический расчет коэффициента корреляции, например, здесь: http://www.psychol-ok.ru/lib/statistics.html 3. Чтобы сделать вывод, сравниваем полученный коэффициент с критическими значениями по таблице для коэффициента Спирмена
  • 11. Правила ранжирования 1.Меньшемузначениюначисляетсяменьшийранг.Наименьшемузначениюначисляетсяранг1. Наибольшемузначениюначисляетсяранг,соответствующийколичествуранжируемыхзначений.Например,еслиn=7,тонаибольшеезначениеполучитранг7,завозможнымисключениемдлятехслучаев,которыепредусмотреныправилом2. 2.Вслучае,еслинесколькозначенийравны,имначисляетсяранг,представляющийсобойсреднеезначениеизтехрангов,которыеониполучилибы,еслибынебылиравны. Например,3наименьшихзначенияравны10секундам.Каждоеизнихполучаетсреднийранг: (1+2+3)/3=6/3=2 Допустим,следующие2значенияравны12сек.Онидолжныбылибыполучитьранги4и5,но,посколькуониравны,тополучаютсреднийранг: (4+5)/2=4,5 3.Проверка.Общаясуммаранговдолжнасовпадатьсрасчетной,котораяопределяетсяпоформуле: Суммарангов=(N²+N)/2 гдеN-общееколичестворанжируемыхнаблюдений(значений).Несовпадениереальнойирасчетнойсуммранговбудетсвидетельствоватьобошибке,допущеннойприначисленииранговилиихсуммировании.
  • 12. Задание для желающих попрактиковаться Посчитайте коэффициент ранговой корреляции Спирменадля примера «Премии и текучесть» (в файле примеры.xls): –в исходном виде; –со сдвигом на 1 месяц в одну и другую сторону. Сделайте вывод о наличии или отсутствии связи, используя данные о критических значениях для коэффициента Спирмена Сверим результаты на мастер-классе!
  • 13. СТУДИЯ E-LEARNING Алматы, Казахстан (727) 338 00 53 8 (701) 411 67 95 sponomarenko27@mail.ru http://www.elearningkz.org/ https://www.facebook.com/elearningkz Международная Академия Психологических наук в Казахстане (727) 3282755, (727) 3131192 +77013205840, +77772167788 mapn.info.kz@mail.ru http://www.psychosfera.kz/ https://www.facebook.com/psychosfera.kz