Дипломная работа: Исследование детерминант развития эмоционального интеллекта руководителей

После сбора всех необходимых данных будет проведен корреляционный анализ, метод обработки статистических данных, который заключается в изучении коэффициентов корреляции между установленными переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков для установления между ними статистических взаимосвязей. Сама по себе корреляция - это статистическая связь двух переменных (в нашем случае количественных), которая показывает, что большему значению одной величины в определенной части случаев соответствует большее (в случае положительной, прямой корреляции) или меньшее (в случае отрицательной, обратной корреляции) значение другой величины[Портал знаний, 2019].Для определения объема выборки используется таблица с объемами выборки, необходимых для признания корреляции достоверной(Приложение 2).

С помощью выбранных методов станет возможным доказать или опровергнуть выдвинутую гипотезу в первой части работы, а также проявить зоны роста в компетенции эмоционального интеллекта для дальнейшей разработки рекомендаций.

2.2 Исследование уровня эмоционального интеллекта руководителей и его взаимосвязи с показателями эффективности

Для проведения исследования была выбрана одна из крупнейших Российских телекоммуникационных компаний АО «Эр-ТелекомХолдинг». Данная организация существует на рынке телеком услуг с 2001 года. На сегодняшний день компании стремительно развивается, одной из ее ключевых целей стоит выход на новый уровень технологического развития не только своей сети, но и диджитализирования и автоматизирования всех бизнес процессов внутри. Последние несколько лет ЭР-Телеком находится в регулярном режиме изменений, что стало безусловным аргументом в пользу выбора данной компании.

Для достижения поставленной в данной работе цели была составлена программа исследования, представленная в таблице 2.1.

Таблица 2.1.

В качестве целевой аудитории исследования было выбрано 15 направлений компании, непосредственно приносящий выручку. В качестве собираемых и анализируемых параметров выступил уровень эмоционального интеллекта руководителей этих направлений и описанные в методологии КПЭ. Так как надежность статистических характеристик, в том числе и коэффициента корреляции, зависит от объема выборки, во избежание ситуации, когда величина коэффициента корреляции обусловлена случайными колебаниями в выборке, необходимым объемом параметров в данной выборке (при вероятности 95% и статистической достоверностью 93%) является 787 значений.

Для сбора необходимого количества данных были взяты показатели эффективности (eNPS, mNPS, Q-индекс, Текучесть на испытательном сроке, Адаптированность, Выручка, Стаж работы, Обученность и EQ) у 15 выбранных направлений за 3 месяца: январь, февраль, март. В результате в корреляционной выборке было учтено 877 параметров. Исходя из чего, можно сделать вывод о репрезентативности полученных результатов.

Перейдем к более подробному описанию проведенного исследования. В первую очередь, была проведена диагностика уровня эмоционального интеллекта руководителей с помощью выбранного опросника Д.Люсина. Десять из пятнадцати руководителей заполнили опросные листы самостоятельно, двое из которых территориально находятся в городе Йошкар-Ола. Остальные пять респондентов отвечали на вопросы устно. Перечень вопросов представлен в Приложение 3.

В процессе обработки ответов, все данные были внесены в таблицу для подсчета результатов по общему уровню эмоционального интеллекта и отдельным показателям субшкал. Итоговые данные по всем респондентам представлены в таблице в Приложение 4.

Основываясь на полученных данных можно судить о том, что среди оцененных руководителей уровень эмоционального интеллекта находится в промежутке от низкого до очень высокого значения. Средний показатель составляет 93 балла, что относится к диапазону высокого значения. Низкий уровень эмоционального интеллекта выявлен только у троих руководителей, и составляет от 72-78 баллов. При том факте, что уровень межличностного эмоционального интеллекта (МЭИ) находится в средних границах, а уровень внутреннего эмоционального интеллекта (ВУЭ) в низких.

Сравнение результатов всех шкал показывает, что наименьшие показатели выявлены в области внутриличностного эмоционального интеллекта. Интересно заметить, что совокупный уровень МЭИ у практически у всех респондентов, за исключением одного, выше уровня ВУЭ на 5-10 баллов, что является значимой дельтой.

Субшкала понимания эмоций (ПЭ) находится на уровне 45 в среднем, что также является нормальным значением. Управление эмоциями проявлено выше среднего и достигает среднего показателя в 48 баллов.

Для выявления более детальных закономерностей, обратим внимание на показатели каждой из субшкал:

? Межличностное понимание эмоций (МП). У 75% диагностируемых руководителей данный показатель находится в нормативе от 30 - 35 баллов. Только у трех респондентов уровень данной способности к идентифицированиюэмоций окружающих находится ниже 20 баллов.

? Межличностное управление эмоциями (МУ). У двух респондентов показатель данного навыка ниже 10 баллов, остальные 13 распределены по шкале от 15 - 35, что говорит о практически среднем значении.

? Внутриличностное понимание эмоций (ВП). Данная характеристика, как и последующие внутриличностные, проявлена на низком уровне. Значения не выходят за рамки 23 баллов, со средним значением 17 из максимальных 27.

? Внутриличностное управление и экспрессия (ВУ и ВЭ). С точки зрения внутриличностного управления эмоциями результаты не критичны. Средний уровень значений находится в зоне выше среднего. Наименьшие значения присущи субшкале экспрессии 13 из 21.

После анализа уровня эмоционального интеллекта был проведен факторный анализ выделенных метрик КПЭ.

Для проведения факторного анализа использовалась SPSS Statistics - специализированная программа для статистической обработки данных. Повторимся, что факторный анализ направлен на то, чтобы максимально упростить дальнейший корреляционный анализ за счет объединения нескольких собранных ключевых показателей эффективности в группы факторов.

Для проверки наличия связей между выделенными нами переменными первым делом были определены мера адекватности Кайзера-Мейера-Олкина (КМО) и критерий сферичности Бартлетта. КМО используем для проверки гипотезы о том, что частные корреляции малы между переменными, акритерий сферичности Бартлетта- что корреляционная матрица является единичной матрицей. Полученные результаты представлены в таблице 2.2.

Таблица 2.2.

На основе данной таблицы можно сделать вывод о пригодности имеющихся данных для факторного анализа в целом. Результаты теста КМО показывают общую пригодность имеющихся данных и переменных для факторного анализа. Если результаты теста приближены к 0, то факторная модель не применима, если к 1, то модель идеально описывает структуру данных. Таким образом, принято считать, что анализ пригоден при КМО находящемся в диапазоне от 0,5 до 1. В нашем тесте показатель равен 0,607 (60,7%), что является достаточно приемлемым результатом.

Значение теста Бартлеттаявляется достаточным для подтверждения корреляции между переменными если оно ниже 0,05 и факторный анализ считается пригодным для исследуемой выборочной совокупности. Из таблицы видно, что рассматриваемый тест показал низкую значимость (менее 0,001), из чего следует вывод о применимости факторного анализа.

В таблице 2.3. представлена полная объясненная дисперсия построенная с помощью метода выделения: анализ главных компонент.

Таблица 2.3.

В данной таблице можно отметить, что только 2 фактора имеют значения, превышающие единицу, следовательно, для последующего анализа выделено 2 фактора из первоначальных 6. Первый фактор объясняет 55,713% суммарной дисперсии, второй фактор - 18,564%.

Далее, с помощью анализа методом главных компонент и вращения методом Варимакс с нормализацией Кайзера мы получаем матрицу повернутых компонент. Данная матрица является одним из основных результатов факторного анализа, т.к. в ней отражаются результаты классификации изначальных переменных по выделенным факторам. В нашем конкретном случае использовался автоматический метод выделения групп факторов, в результате применения которого переменные были однозначно классифицированы по 2 факторам. Полученные результаты представлены в Таблице 2.4.

Числа в таблице являются факторными нагрузками, которые следует понимать, как коэффициенты корреляции между переменными и самими факторами.

Таблица 2.4.

Таким образом из таблицы видно, что в первый фактор были выделены такие показатели эффективности, как:

· Текучесть сотрудников на испытательном сроке;

· Количество принятых новых сотрудников за период;

· Количество уволенных ставок за период времени.

Данный фактор, с учетом включенных переменных можно назвать как Общая текучесть.

Во второй фактор была включена следующая группа показателей:

· eNPS - лояльность и удовлетворенность сотрудников трудом

· Q индекс вовлеченности

· mNPS - лояльность и удовлетворенность менеджментом (руководителем)

Данный фактор можно назвать «Лояльностью сотрудников», так как эти показатели отражают долю промоутеров и критиков.

В подтверждение этому служит график каменистой осыпи (Рис.2.2), предложенный Каттелом в 1966 году [Cattel, 1966], который служит для графического определения оптимального числа факторов.

Рис. 2.2 График нормализованного простого стресса