Диссертация (1138518), страница 39
Текст из файла (страница 39)
Выборка 360компанийМатрица повернутых компонентКомпонентаs4v2gm123**4**567**8**,700s4v2gp,620s4v2fp,569channel2_e,844channel1_e,792channel2_f,636channel1_f,515develop_l,724develop_c,671develop_m,652develop_d,621develop_b,42211**12,398s4v2ip,910s4v2ic,820s4v2im,817s4v2ap,779s4v2cp,769s4v2cm,742s4v2am,681s4v2dp,909s4v2dm,870s4v2dc,867develop_h,771develop_g,717develop_i,658develop_f,528channel1_b,819channel2_b,747channel1_a,592s4v2ems4v2ecs4v2hps4v2hcs4v2hm10,782s4v2fms4v2ep9**,826,790,685,809,712,599s4v2fc,653s4v2gc,634s4v2bm,905s4v2bp,79113176продолжение Таблицы К.3 – Матрица повернутых компонент, практики Группы А.Выборка 360 компанийs4v3fs4v3h12Матрица повернутых компонентКомпонента3** 4** 567** 8** 9****критерий U Манна-Уитни, уровень p = 0,05Источник: разработано автором.1011**1213,824,649177Приложение Л.
Результаты классификации методом логистической регрессиидля практик Группы А. Выборка 360 компанийТаблица Л.1 – Результаты классификации методом логистической регрессии для практикГруппы А. Выборка 360 компанийСобственные значенияЛямбда УилксаСобстве %Канони ЛямбднноеобъясненноческаяаФункц значени йКумулятив корреля Уилксияедисперсииный %цияаст.св. Знч.a1,514100,0100,0,583,660145,807 13,000Объединенные тесты для коэффициентов модели Сводка для моделист.св.Знч.-2 Log ПравдоподобиеR квадрат R квадратКоксаи НэйджелкСнеллаеркаШаг139,9646,000Блок139,9646,000348,370,322,434Модель 139,9646,000Таблица классификацииПеременные в уравненииПредсказанныеBСтд.
Вальд ст.с Знч. Exp(Ошив.B)бкаНаблюденныеtalent%коррек Project,665 ,142 21,941 1,000 1,944тных,001,00Nonmonetary ,397 ,130 9,291 1,002 1,488,001014867,8Cadre1,414 ,182 60,677 1,000 4,112talent1,003817382,0Leadership,360 ,137 6,855 1,009 1,433Общий %76,1% Performance ,311 ,128 5,899 1,015 1,364Goals,294 ,137 4,571 1,033 1,342Константа,561 ,139 16,210 1,000 1,753Источник: разработано автором.178Приложение М. Результаты факторного анализа методом главных компонентдля практик Группы А. Выборка 211 команийТаблица М.1 – Мера адекватности, критерий Бартлетта, метод главных компонент,статистика пригодности, практики Группы А. Выборка 211 компанийМера адекватности и критерий БартлеттаМера выборочной адекватности KMO(Кайзера-Мейера-Олкина),736КритерийБартлеттасферичности2641,616465,0006973,8568610,000Статистики пригодностиАльфаКронбаха,847Альфа Кронбаха,основаннаянастандартизованныхпунктах,858Количествопунктов31Источник: разработано автором.Таблица М.2 – Полная объясненная дисперсия, метод главных компонент, практикиГруппы А.
Выборка 211 компанийПолная объясненная дисперсияНачальныесобственныезначения%КумулятКомпоне Итог Дисперс ивныйнтаоии%15,992 19,33019,33023,098 9,99429,32532,581 8,32537,65041,835 5,92043,56951,649 5,32148,89061,519 4,90153,79271,439 4,64158,43381,325 4,27562,70991,202 3,87966,587101,092 3,52370,110Суммы квадратовизвлечения%ДисперсИтого ии5,99219,3303,0989,9942,5818,3251,8355,9201,6495,3211,5194,9011,4394,6411,3254,2751,2023,8791,0923,523Источник: разработано автором.нагрузокКумулятивный %19,33029,32537,65043,56948,89053,79258,43362,70966,58770,110Суммыквадратовнагрузок вращения%КумуляИтог Диспе тивныйорсии%3,001 9,6819,6812,570 8,29117,9722,401 7,74425,7162,285 7,37133,0872,068 6,67239,7592,034 6,56046,3192,013 6,49552,8141,908 6,15658,9701,901 6,13365,1031,552 5,00670,110179Таблица М.3 – Матрица повернутых компонент, практики Группы А.
Выборка 211компанийМатрица повернутых компонентКомпонентаchannel1_achannel1_bchannel2_bchannel2_a1,817,774,736,684channel1_g,5862develop_b,736channel2_e,699develop_a,659develop_d,612channel1_e,5363s4v2ip,905s4v2im,849s4v2ic,8004s4v2hc,773s4v2gc,738s4v2fc,6935s4v2gm,830s4v2gp,720s4v2fm,655s4v2eps4v2ems4v2ecchannel2_fchannel1_fdevelop_idevelop_hdevelop_fdevelop_ldevelop_ms4v2amdevelop_k**критерий Краскала-Уоллиса, уровень p = 0,05Источник: разработано автором.67**8**9**10,835,826,617,824,765,778,772,598,799,766,755,684180Приложение Н.
Результаты факторного анализа методом главных компонентдля практик Группы Б. Выборка 360 компанийТаблица Н.1 – Мера адекватности, критерий Бартлетта, метод главных компонент,статистика пригодности, практики Группы Б. Выборка 360 компанийМераадекватностиикритерийБартлеттаМеравыборочнойадекватностиKMO,687(Кайзера-Мейера-Олкина)КритерийсферичностиБартлеттаПрибл.ст.св.Знч.3238,330351Статистики пригодностиАльфаКронбаха,834Альфа Кронбаха,основаннаянастандартизованныхпунктах,837Количествопунктов28,000Источник: разработано автором.Таблица Н.2 – Полная объясненная дисперсия, метод главных компонент, практикиГруппы Б. Выборка 360 компанийПолная объясненная дисперсияНачальныесобственныезначения%КумулятКомпон Итог Дисперс ивныйентаоии%15,374 19,19219,19222,235 7,98327,17432,151 7,68134,85641,711 6,11140,96751,559 5,56746,53361,481 5,28951,82271,329 4,74756,56981,291 4,61061,17991,233 4,40565,584101,044 3,73069,314111,033 3,68973,002Суммы квадратовизвлечения%ДисперсИтого ии5,37419,1922,2357,9832,1517,6811,7116,1111,5595,5671,4815,2891,3294,7471,2914,6101,2334,4051,0443,7301,0333,689Источник: разработано автором.нагрузокКумулятивный %19,19227,17434,85640,96746,53351,82256,56961,17965,58469,31473,002Суммы квадратов нагрузоквращения%Итог Диспе Кумуляторсииивный %2,685 9,5909,5902,067 7,38216,9722,008 7,17324,1451,969 7,03231,1771,936 6,91538,0911,770 6,32144,4121,723 6,15550,5671,704 6,08456,6511,574 5,62362,2741,549 5,53367,8071,455 5,19573,002181Таблица Н.3 – Матрица повернутых компонент, практики Группы Б.
Выборка 360компанийМатрица повернутых компонентКомпонентаs2v3ac1,762s2v3bc,716s2v3dc,6592**s2v4ap,800s2v4am,784s2v4ac,7353*s2v4gp,846s2v4gc,715s2v4gm,6824s2v3em,848s2v3ep,738s2v3ec,6805s2v4bm,837s2v4bp,817s2v4bc,6246s2v4cp,859s2v4cc,8197s2v3bm,855s2v3bp,572s2v3am,4788**,810s2v3dp,560s2v3gcs2v3ips2v3im1011,423s2v3aps2v3gp9**,854,667,836,771s2v4ip,756s2v4hp,752**критерий U Манна-Уитни, уровень p = 0,05Источник: разработано автором.182Приложение П. Результаты классификации методом логистической регрессиидля практик Группы Б. Выборка 360 компанийТаблица П.1 – Результаты классификации методом логистической регрессии для практикГруппы Б.
Выборка 360 компанийСобственные значенияЛямбда УилксаСобстве %Канони ЛямбднноеобъясненноческаяаФункц значени йКумулятив корреля Уилксияедисперсииный %цияаст.св. Знч.10,068100,0100,0,253,93623,5293,000Объединенные тесты для коэффициентов модели Сводка для моделист.св.Знч.-2Log RквадратRквадратПравдоподобие Кокса и Снелла НэйджелкеркаШаг23,4803,000Блок23,4803,000464,855a,063,085Модель 23,4803,000Таблица классификацииПеременные в уравненииПредсказанныеB Стд.О Вальд ст.с Знч.Exp(B)шибкв.аНаблюденныеtalent%коррек Panel_inter,279 ,111 6,332 1,0121,322тныхv_all,001,00Internal_co,312 ,112 7,839 1,0051,367mp_pExternal_p,00559436,9,339 ,112 9,094 1,0031,403cTalentКонстанта11,031,003717482,5,368 ,1111,0011,4462Общий %63,6Источник: разработано автором.183Приложение Р.
Результаты факторного анализа методом главных компонентпрактик Группы Б. Выборка 211 компанийТаблица Р.1 – Мера адекватности, критерий Бартлетта, метод главных компонент,статистика пригодности, практики Группы Б. Выборка 211 компанийМера адекватности и критерий БартлеттаМеравыборочнойадекватностиKMO,686(Кайзера-Мейера-Олкина)КритерийсферичностиБартлеттаПрибл.ст.св.Знч.1944,285325,000Статистики пригодностиАльфаКронбаха,834Альфа Кронбаха,основаннаянастандартизованныхпунктах,837Количествопунктов26Источник: разработано автором.Таблица Р.2 – Полная объясненная дисперсия, метод главных компонент, практикиГруппы Б.
Выборка 211 компанийПолная объясненная дисперсияНачальныесобственныезначения%КумулятКомпоне Итог Дисперс ивныйнтаоии%15,229 20,11020,11022,140 8,23028,33932,052 7,89236,23241,873 7,20543,43751,583 6,09049,52761,489 5,72855,25671,248 4,80060,05681,197 4,60364,65991,160 4,46269,121101,039 3,99473,115Суммы квадратовизвлечения%ДисперсИтого ии5,22920,1102,1408,2302,0527,8921,8737,2051,5836,0901,4895,7281,2484,8001,1974,6031,1604,4621,0393,994Источник: разработано автором.нагрузокКумулятивный %20,11028,33936,23243,43749,52755,25660,05664,65969,12173,115Суммыквадратовнагрузок вращения%КумуляИтог Диспе тивныйорсии%2,743 10,549 10,5492,072 7,96818,5172,064 7,93926,4561,903 7,31833,7741,889 7,26541,0391,840 7,07748,1161,762 6,77754,8941,642 6,31561,2091,600 6,15267,3611,496 5,75473,115184Таблица Р.3 – Матрица повернутых компонент, практики Группы Б.
Выборка 211компанийМатрица повернутых компонентs2v3ac1,767s2v3bc,742s2v3dc,708s2v3ec,595s2v4bc,5462s2v4ap,831s2v4am,807s2v4ac,7583s2v4bm,880s2v4bp,8484s2v3em,837s2v3ep,7025**s2v4gp,817s2v4gm,704s2v4gc,696Компонента67s2v4cp,863s2v4hp,706s2v4cc,645s2v3bp,747s2v3bm,7348s2v3dp,779s2v3ap,7079s2v3gc,775s2v3gp,72610s2v3am,789s2v3im,680**критерий Краскала-Уолллиса, уровень p = 0,05Источник: разработано автором.185Приложение С. Рекомендации для диагностики конфигурации системыуправления талантами в организации.Часть 1. Мотивация компании к управлению талантами1.В чем особенности компании, которые обуславливают необходимость вталантах?2.Когда появилась необходимость в управлении талантами? Кто былинициатором развития управления талантами в компании?3.Есть ли нехватка сотрудников в целом и талантов в частности?4.Какие препятствия существуют в реализации управления талантами(внутренние/внешние)5.Какие особенности есть у компании, которые можно рассматривать какпреимущество?6.Размер компании является преимуществом? В чем это проявляется?7.Какова разница между управлением человеческими ресурсами, управлениемталантами? Есть ли вообще эта разница?Часть 2.
Определение таланта в бизнесе, профиль таланта.1.Кого в компании называют талантами?2.Каковы критерии определения таланта на входе в компанию, в процессеработы? Какой процент всех сотрудников может быть талантами?3.На какие группы профессионалов или должностей распространяетсяуправления талантами? И кто те сотрудники в этих группах, кого компания считаетталантами? Есть ли отдельные группы талантов (talent pool) и каковы критерии попаданияв такую группу?4.Выделяются ли в компании особые группы талантов (женщины, инвалиды,национальные группы, молодые таланты etc)?5.Кто те сотрудники, которые не рассматриваются как таланты? Насколькоони успешны в компании? Нужны ли компании такие люди? Почему?6.Есть ли в компании документы с определением таланта, описанием таланта?7.Есть ли специальные документы по управлению талантами, программы,проекты?Часть 3.
Управление талантами по блокам.•Блок 1. Привлечение и отбор.1861.Каковы источники талантов (внешние/внутренние)? Почему выбраныименно эти источники?2.Каково состояние внешнего рынка труда? Какие виды привлечения и отбораиспользуются?3.Принимаются ли на работы иностранные специалисты в рамках управленияталантами? Почему да? Почему нет?4.Как устроен процесс привлечения и отбора талантов? Каковы основныесложности в привлечении, отборе талантов?5.Какие типы рисков Вы можете обозначить при привлечении и отборе? Какпроисходит управление данными рисками?6.Какова цена ошибки – если выбранный кандидаты оказался не талант?Измеряется ли ошибка в деньгах, в других единицах? Анализируются ли подобные случаекак ошибки в процессах управления талантами? Каким образом выявляется причинаошибки?7.Каким образом изменяется успешность процессов привлечения, отбораталантов?•Блок 2.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
