Диссертация (1138618), страница 24

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 24)

Соответственно основнымрезультатом факторного анализа явились факторные нагрузки переменных – ихкорреляции с факторами. Дополнительно для каждой переменной была вычисленаобщность как доля дисперсии переменной, объясняемая влиянием всехвыделенных факторов (таблица 3.12).Таблица 3.12 – Полная объясненная дисперсияПолная объясненная дисперсияНачальные собственныеСуммы квадратов нагрузокСуммы квадратов нагрузокзначенияизвлечениявращенияКомпонент%%%КумулятивКумулятивКумулятивИтого ДисперИтого ДисперИтого Дисперный %ный %ный %сиисиисии1 3,35117,63617,6363,35117,63617,636 2,4712,99912,9992 2,34812,35829,9942,34812,35829,994 2,3212,21825,21731,678,79138,7851,678,79138,785 1,668,73733,9544 1,3887,30746,0921,3887,30746,092 1,598,34642,35 1,2546,59952,6911,2546,59952,691 1,578,27250,5726 1,1165,87358,5641,1165,87358,564 1,437,54458,1167 1,0225,37763,9411,0225,37763,941 1,115,82563,941Метод выделения: Анализ главных компонентов.На основе анализа с вращением Варимакс было выделено 19 групп факторов.

Надиаграмме каменистой осыпи (рисунок 3.6) наглядно видно, что первые четырефактора объясняют большую часть дисперсии и являются более значимыми, начинаяс пятого фактора угол наклона кривой очень мал и слабо изменяется. С помощьюматрицы повернутых компонентов были выделены атрибуты, которые отнесены в 4группы факторов (таблица 3.13): первая группа, которая может быть названа «Удовлетворенность этапом отборапроблем», включила актуальность (Act), масштаб (Mas) и результативность (Rez); вторая группа состоит из переменных – координации (Coord1, Coord2) иоперативности (Oper1), количественные и качественные результаты по второйпрограмме(KolRez2,KachRez2).Данный«Удовлетворённость этапом процесс реализации»;124факторполучилназвание третий фактор может быть назван «Удовлетворенность этапом оценкиреализации», так как включает атрибуты «Удовлетворенность реализацией» (SatReal1и SatReal2), «Рациональность» (Rat) и качественные результаты первой программы(KachRez1); четвертый фактор объединяет удовлетворенность результатами (SatRez),общую удовлетворенность программой (OvSat), удовлетворенность в сравнении сидеалом (IdSat) и удовлетворенность Правительством (Gov) и может быть назван«Удовлетворенность этапом оценка результатов программы».Рисунок 3.6 – Кривая каменистой осыпидля факторного анализа в рамках третьей гипотезыЧасть атрибутов не была отнесена в эти группы по причине низких факторныхнагрузок, среди них инициативность (Init), оперативность (Oper2), количественныерезультаты первой программы (KolRez1).

Важно отметить, что выделенные факторыне смогли объединить в себе переменные таким образом, чтобы можно былооднозначно дать определение каждой группе. Кроме того, факторная модельпредполагает, что факторы ортогональны, то есть не коррелируют друг с другом, всвязи с этим для исследователя возникает ряд неопределенностей:125 достаточно ли велика факторная нагрузка переменной, чтобы причислить ее кданному фактору; достаточно ли данного набора переменных с такими факторными нагрузками,чтобы судить о наличии фактора; как изменится факторная структура, если учесть корреляцию междуфакторами?Этинеопределенностиснимаютсяприменениемтакназываемогоконфирматорного факторного анализа (КФА) в рамках МСУ.Таблица 3.13 – Матрица повернутых компонентовКомпонент10,8960,8950,8662ActMasRezIdSat0,771Gov0,714SatRez0,564OvSat0,54SatReal2RatKachRez1SatReal1KolRez2Coord1KachRez2Oper1Coord2Метод выделения: Анализ методом главных компонентов.Метод вращения: Варимакс с нормализацией Кайзера.340,7280,6470,5960,3150,6840,6380,5290,3860,277При построении модели с помощью КФА все атрибуты были сгруппированы в 4группы с небольшими изменениями по сравнению с классическим факторныманализом, при этом данная группировка позволила однозначно дать определениекаждому латентному фактору (рисунок 3.7).F1 – Удовлетворённость этапом отбора проблем.F2 – Удовлетворенность этапом процесса реализации.F3 – Удовлетворенность этапом оценки реализации программы.F4 – Удовлетворенность этапом оценки результатов программы.126F5 – Общая удовлетворенность программой.Рисунок 3.7 – Модели конфирматорного факторного анализа –одноуровневая (слева) и двухуровневая (справа)Расчет двухуровневой модели стал возможен только после исключения связилатентного фактора второго уровня (F5) с удовлетворенностью этапом отборапроблем (F1).

Из этого можно сделать вывод, что общая удовлетворенностьпрограммой (F5) слабо зависит от удовлетворенности этапом отбора проблем, а,скорее, больше связана с этапами реализации и этапом оценки результатов.Обе модели имеют хорошие показатели пригодности, то есть полностьюсоответствуют интервалам значений контрольных показателей (RMSEA=0,00-0,08,HI90<0,1, PCLOSE>0,5) и находятся в приемлемой зоне для CFI>0,5, NFI>0,5, TLI>0,5(таблица 3.14).На основании вычисленных коэффициентов регрессии для модели одноуровневогоКФА можно заключить, что распределение атрибутов по группам факторов сделановерно, так как для всех пар P-value находится в допустимом интервале до 0,05 илиблизко к нему, и численные значения достаточно велики. Что касается взаимноговлияния латентных факторов друг на друга, то из ковариационного анализа видно,что присутствуют сильные связи между удовлетворенностью этапом процесса127реализации (F2) и удовлетворенностью этапом оценки реализации (F3) на уровне0,634 при P-value 0,029, кроме того, сильная связь обнаружена и междуудовлетворенностью этапом процесса реализации (F2) и удовлетворенностью этапомоценки результатов (F4) на уровне 0,508 при P-value 0,030.

Это подтверждает нашипредположенияотом,чтопроцессреализациипрограммывлияетнаудовлетворенность от реализации и на удовлетворенность результатами программы.При этом наибольшая связь определена между этапом оценки реализации и этапомоценки результатов, где коэффициент ковариации равен 1,998 при P-value близком к0. В данной модели на основании ковариационного и корреляционного анализа такжеподтверждается предположение о слабой связи удовлетворенности этапом отборапроблем (F1) с удовлетворенностью программой на остальных этапах ЖЦ (F2, F3, F4).Если говорить о двухуровневой модели КФА, интерес представляют связи междуобщей удовлетворенностью программой (F5) со всеми этапами ЖЦ программы (F1,F2, F3, F4). Аналогично одноуровневому КФА подтверждается предположение о том,что удовлетворенность этапом отбора проблем (F1) имеет слабую связь с общейудовлетворенностью программой (F5), регрессионный вес составляет -0,063.

Наосновании этого можно предположить, что удовлетворенность этапом отборапроблем и разработки программы очень слабо влияет на конечную оценкупрограммы, так как заранее предполагается, что программа должна решать важные,актуальные и масштабные вопросы. Напротив, этапы реализации и этап оценкирезультатов имеют высокое значение при оценке программы в целом.Таблица 3.14 – Показатели пригодности моделей по третьей гипотезеCMIN/DFNFICFITLIRMSEAHI 90PCLOSEот 0,5приемлемое, от 0,9хорошееот 0,5приемлемое, от 0,9хорошееот 0,5приемлемое, от 0,9хорошеедо 0,08приемлемое, до 0,05хорошееменее 0,1от 0,1приемлемое, от 0,5хорошее2,1270,7480,8400,7790,060,0720,672,1390,7420,8350,7760,0610,0720,59до 2,5Хорошее согласиеМодель КФАодноуровневаяМодель КФАдвухуровневая128Таблица 3.15 – Значения выявленных взаимосвязей в рамках третьей гипотезы наоснове КФАМодель КФА одноуровневаяЗначениеВеса регрессииGovIdSatOvSatSatRezActMasRezSatReal1SatReal2RatKachRez2Coord1KolRez2Oper1KachRez1Coord2-F4F4F4F4F1F1F1F2F2F2F3F3F3F3F3F3ЗначениеКовариацияF4F1F3F3F3F4КорреляцияF4F1F3F3F3F410,6340,9140,7810,8760,55510,9620,24813,7480,9571,5111,0751,022-F1F2F2F1F4F2-F1F2F2F1F4F2-0,311-0,2990,6340,4931,9980,508Значение-0,071-0,1590,5170,1010,6950,459Модель КФА двухуровневаяPvalue******************0,0080,0160,050,030,0430,082Pvalue0,3920,1720,0290,272***0,030ЗначениеВеса регрессииF4F2F3F4F1F2F3F1GovIdSatOvSatSatRezActMasRezSatReal1-F5F5F5e20e17e18e19F5F4F4F4F4F1F1F1F2SatReal2-F2RatKachRez2Coord1KolRez2Oper1KachRez1Coord2-F2F3F3F3F3F3F31,3650,3771,6010,9342,830,5490,966-0,06310,6340,9220,79510,8690,5510,9220,24514,2570,9011,651,0211,246Pvalue******************0,0080,0240,0770,0370,0640,0723.3.4 Статистический анализ зависимости оценки удовлетворенностипрограммой в целом от оценки на различных этапах жизненного циклапрограммы и оценки деятельности ПравительстваНа заключительном этапе анализа была объединена модель путей с модельюконфирматорногофакторногоанализаиполученаструктурнуюмодель,объединяющая влияние латентных факторов (этапов ЖЦ) и показателей программына общую удовлетворенность программой (рисунок 3.8).

За основу была взятадвухуровневая модель, полученная путем КФА, в которой латентный фактор второго129уровня (F5) был заменен на общую удовлетворенность программой (OvSat), при этомпоказатель OvSat был исключен из латентного фактора F4 под названием«Удовлетворенность этапом оценки результатов», а входящие в него Gov, IdSat иSatRez сохранили свое положение. Таким образом OvSat приобрел статусэндогенного конструкта.

Характеристики

Список файлов диссертации