Материал: Личностные ресурсы инновационной активности сотрудников организации

В настоящее время тест-опросник Большая пятерка является одним из самых распространенных и популярных личностных опросников, как и в России, так и в других станах. [Хромов, 2000; методика представлена в приложении А]

Опросник потери и приобретения персональных ресурсов»

Тест ОППР -- Опросник Потери и приобретения персональных ресурсов (авторы Н. Водопьянова, М. Штейн) диагностирует соотношение и динамику персональных ресурсов человека за определенный заданный временной промежуток. [Водопьянова, 2009].

Методика основывается на теории ресурсов С Хобфолла, согласно которой ресурсы -- ценности, которые индивидуумы или сообщества стремятся приобретать, сохранять, преумножать и накапливать, то есть это то, что является ценным для человека и помогает адаптироваться к стрессовым ситуациям или преодолевать стрессы жизни. [с 13, цит. По Иванова, 2013].

В методике ОППР ресурсы понимаются как значимые материальные средства (материальный доход, дом, транспорт, одежда, объектные фетиши) и нематериальные конструкты (желания, цели, система верования, идеи, убеждения), внешние (социальная поддержка, семья, друзья, работа, социальный статус) и внутренние - самоотношение и мировоззрение (самоуважение, профессиональные умения, оптимизм, самоконтроль, жизненные ценности, система верований и др.), состояние душевного и физического благополучия, волевые, эмоциональные и энергетические характеристики, которые необходимы (прямо или косвенно) для преодоления реальных или предполагаемых стрессов жизни.

С помощью данной методики производится оценка баланса потерь и приобретений личностных ресурсов в определенный временной промежуток (обычно год или два). Согласно ресурсной концепции Хобфолла, психологический стресс и возникает при нарушении данного баланса, а ситуации данного нарушения можно разделить на три типа:

• 1. Ситуации, представляющие угрозу потери ресурсов;
• 2. Ситуации фактической потери ресурсов;
• 3. Ситуации отсутствия адекватного возмещения истраченных ресурсов, когда для достижения требуемого результата необходимо потратить значительно больше ресурсов, чем ожидалось, либо его достижение в текущих условиях становится невозможным в принципе.

Автор данной концепции связывает стрессоустойчивость и адаптивные возможности человека с наличием определенных личностных (социально-психологических) ресурсов.

В данном опроснике подсчитывается индекс ресурсности (ИР) как частное от деления суммы баллов “приобретений” на сумму баллов “потерь”. Этот индекс, отражая баланс между потерями и приобретениями, является показателем ресурсообеспечения человека, отражая скорость процесса восстановления инвестированных или потерянных ресурсов, его текущие способности к адаптации и стрессоустойчивости.

Тестовые значения индекса ресурсности:

Низкий <0,8.

Средний 0,8-1,2.

Высокий >1,2.

При высоких значениях ИР, человек больше накапливает ресурсов, чем теряет, имеет некий «ресурсный прирост», а значит у него больше сбалансированы жизненные разочарования и достижения и выше адаптационный потенциал личности, стрессоустойчивость.

Низкие значения ИР свидетельствуют о том, что в данный момент человек намного больше теряет ресурсов, чем получает взамен. Это может быть обусловлено большим количеством ситуаций потерь ресурсов у данного человека или же, возможно, этот человек совершил множество ресурсных инвестиций и ожидает компенсации. Так или иначе, чем ниже ИР, тем выше уязвимость к стрессу и меньше адаптационный потенциал личности. [Водопьянова, 2009; методика представлена в приложении Б]

Математико-статистические методы обработки

Измерения проводились в программе IBM SPSS Statistics 23. При обработке эмпирических данных, полученных в процессе исследования, были использованы математико-статистические методы обработки данных: параметрический критерий t-Стьюдента для независимых выборок, факторный анализ, регрессионный анализ.

• 1. Параметрический критерий t-Стьюдента для независимых выборок. Метод позволяет проверить гипотезу о том, что средние значения двух генеральных совокупностей, из которых извлечены сравниваемые независимые выборки, отличаются друг от друга. Допущение независимости предполагает, что представители двух выборок не составляют пары коррелирующих значений признака (Наследов А.Д., 2004).
• 2. Корреляционный анализ позволяет проверить гипотезы о связях между переменными с использованием коэффициентов корреляции. Основные показатели: сила связи (чем больше коэффициент корреляции по модулю от 0 до 1, тем больше эта сила), направление (если знак корреляции положительный, то связь прямая, если отрицательный, то обратная), надежность или достоверность (чем меньше p-уровень [вероятность того, что полученные связи случайны], тем выше статистическая значимость, достоверность связи).
• 3. Факторный анализ. Факторный анализ дает возможность количественно определить нечто, непосредственно не измеряемое, исходя из нескольких доступных измерению переменных. факторный анализ позволяет установить для большого числа исходных признаков сравнительно узкий набор свойств, характеризующих связь между группами этих признаков и называемых факторами (Наследов А.Д., 2004).

Результаты исследования и их обсуждение

Описательные статистики, внутренняя согласованность измеряемых показателей

Для того, чтобы лучше сформировать представление о выборке, приведем описательные статистики по каждой методике. Также обратим внимание на значение коэффициента альфа Кронбаха, который показывает внутреннюю согласованность характеристик, описывающих один объект, но не является показателем гомогенности объекта.

В проведенном исследовании, коэффициент альфа Кронбаха для измеряемых параметров равен 0.823, что является «хорошим» показателем.

Приведем общие описательные статистики для всех измеряемых параметров. Таблица 1 описывает средние по возрасту и полу.

Таблица 1. Описательные статистики общих характеристик

Средний возраст 30 лет, при средквадратичной отклонения 9.5 означает, что основная масса испытуемых имеет возраст от 20 до 40 лет. Это можно объяснять средним возрастом пользователей сети Интернет, в которой испытуемые проходили исследование. Средний стаж испытуемых около 9 лет, однако у него имеется довольно большая величина среднеквадратичного отклонения, что говорит о том, что выборка не сильно сконцентрирована вокруг среднего по стажу. Это можно объяснить тем, что в исследовании приняли участие люди из разных сфер с совершенно разным стажем.

В таблице 2 представлены средние значения по методике BigFive

Таблица 2. Описательные статистики показателей по BigFive.