Алла, спасибо за внимание к материалу и комментарий!
Это был анализ вторичных данных. Вторичные данные - это информация, которая не собирается специально для исследования. Берем уже существующий массив данных - и анализируем то, что есть. Если бы мы проектировали исследование с нуля и собирали данные прицельно для него - конечно, вошло бы больше параметров.
Этим обусловлен и перекос с указанием профессий (смотрите скрин из отчета).
По причинно-следственным связям очень интересно порассуждать, здорово, что вы затронули эту тему. Потому что каждый ограничен наблюдениями знакомых, и картина может быть неверной. У меня знакомые наоборот вечно пап напрягают, чтобы отвозили-забирали детей. Но, понятно, это просто круг общения такой мог сложиться.
На самом деле, так и есть - семейный вопрос решён ( дети рождены и взрослые/близко к этому), квартирный вопрос решён, опыта много и запросов не всегда требуют завышенного. Но, в России, наоборот думают)
1. Логика. КОгда вы развенчиваете миф "Досидеть до пенсии" - не надо спрашивать людей, что им важно. Надо изучать эффективность. Продажи, комиты в неделю, запуски, реализация проектов etc. И на критериях - доказывать значимость или не значимость отличий. Ответы людей ( что для вас важно) никак не связаны с их эффективностью. Большинство ответит, что им важно хорошо выглядить. Меньшинство контролирует питание, и занимается спортом.
2. Проваленый сет ап исследования
Вы ввели кучу новых терминов и не объяснили почему классификация такая.
Я не знаю, что там за эксперты в HR - но люди - это очень сложные объекты. Вы трактуете гедонистический мотив (комфорт) - как меньше работать или удаленно работать. В реальности - это спектр ситуаций от описанных вами и до "Я ок работать 12 часов, но лежа на диване в офисе A+ на топовом макбуке, и в дизайнерских кроссовках. А в кубике и костюме я и 8 часов не согласен. " Опрос никак это не учитывает.
Как вы на таких данных понимаете что отличия ответов значимы? например в категории 51-56 - у вас 144 респондента по трем категориям (важно- учитывется- не важно). Можете на примере "Мотива признания" - объяснить и продемонстрировать какой статистический критерий вы использовали для определения что результаты по этой категории являются статистически значимыми?
Ну и отдельно. Выводы. Если без воды то: - крепкие профессионалы - лучшие сотрудники. Хвалите людей. Рассказывайте руководителю что вы не за деньги, а за идею. Хвалите сотрудников. Это все на уровне - мойте руки и чистите зубы. Не нужна выборка в 11к+ респонендентов для того что бы написать.
Комментарий недоступен
Алла, спасибо за внимание к материалу и комментарий!
Это был анализ вторичных данных. Вторичные данные - это информация, которая не собирается специально для исследования. Берем уже существующий массив данных - и анализируем то, что есть.
Если бы мы проектировали исследование с нуля и собирали данные прицельно для него - конечно, вошло бы больше параметров.
Этим обусловлен и перекос с указанием профессий (смотрите скрин из отчета).
По причинно-следственным связям очень интересно порассуждать, здорово, что вы затронули эту тему. Потому что каждый ограничен наблюдениями знакомых, и картина может быть неверной. У меня знакомые наоборот вечно пап напрягают, чтобы отвозили-забирали детей. Но, понятно, это просто круг общения такой мог сложиться.
Спасибо за материал! Полезная информация, примем к сведению!
Спасибо!
Нашему руководителю отдела продаж ваша статья нравится уже за один заголовок 😊
После сорока сотрудники огонь, короче; надобрать. ☝🏽😁
На самом деле, так и есть - семейный вопрос решён ( дети рождены и взрослые/близко к этому), квартирный вопрос решён, опыта много и запросов не всегда требуют завышенного. Но, в России, наоборот думают)
Я вижу 2 серьезные ошибки.
1. Логика. КОгда вы развенчиваете миф "Досидеть до пенсии" - не надо спрашивать людей, что им важно. Надо изучать эффективность. Продажи, комиты в неделю, запуски, реализация проектов etc. И на критериях - доказывать значимость или не значимость отличий. Ответы людей ( что для вас важно) никак не связаны с их эффективностью. Большинство ответит, что им важно хорошо выглядить. Меньшинство контролирует питание, и занимается спортом.
2. Проваленый сет ап исследования
Вы ввели кучу новых терминов и не объяснили почему классификация такая.
Я не знаю, что там за эксперты в HR - но люди - это очень сложные объекты. Вы трактуете гедонистический мотив (комфорт) - как меньше работать или удаленно работать. В реальности - это спектр ситуаций от описанных вами и до "Я ок работать 12 часов, но лежа на диване в офисе A+ на топовом макбуке, и в дизайнерских кроссовках. А в кубике и костюме я и 8 часов не согласен. "
Опрос никак это не учитывает.
Как вы на таких данных понимаете что отличия ответов значимы?
например в категории 51-56 - у вас 144 респондента по трем категориям (важно- учитывется- не важно). Можете на примере
"Мотива признания" - объяснить и продемонстрировать какой статистический критерий вы использовали для определения что результаты по этой категории являются статистически значимыми?
Ну и отдельно. Выводы. Если без воды то: - крепкие профессионалы - лучшие сотрудники. Хвалите людей. Рассказывайте руководителю что вы не за деньги, а за идею. Хвалите сотрудников.
Это все на уровне - мойте руки и чистите зубы. Не нужна выборка в 11к+ респонендентов для того что бы написать.