Маркус Бакингем - Сначала нарушьте все правила!

Таким же образом была проанализирована связь каждого из ключевых элементов и фактора прибыльности. У 10 из 13 ключевых элементов положительные 90%-ные доверительные значения, и для девяти элементов учитываемая дисперсия значимостей превысила 70%. В среднем по ключевым элементам учитываемая процентная дисперсия составила 69,21%. Как и раньше, остается возможность (хотя и небольшая) ослабляющих влияний. В число тех, что могут не быть общезначимыми, вошли «говорили о прогрессе», «задачи/цели», «материалы и оборудование» и «лучший друг». Приблизительно половина дисперсии достоверностей для этих показателей объясняется выборочной ошибкой и ошибкой измерения зависимой переменной. Перечислим ключевые элементы, общезначимые для всех компаний (у них самые высокие достоверности для фактора прибыльности).

• Общая удовлетворенность.

• Мои коллеги (товарищи по работе) считают своим долгом выполнять работу качественно.

• На работе у меня есть возможность ежедневно заниматься тем, что я умею делать лучше всего.

• Мне кажется, что мой непосредственный руководитель или кто-то другой на работе проявляет заботу обо мне как о личности.

Опишем кратко результаты метаанализа и статистики значимых достоверностей для 13 ключевых элементов по отношению к фактору производительности. Здесь опять связь положительна. Все 90%-ные доверительные значения были положительны, и мы могли учитывать более 70% дисперсии достоверностей для 11 элементов. Средняя процентная учитываемая дисперсия составила 83,72%, практически не оставив места для возможных ослабляющих связей. Тем не менее имелась изменчивость оценок истинной достоверности среди элементов. Среди них самые высокие оценки достоверности в отношении фактора производительности были у таких элементов:

• Я знаю, что от меня ожидается на работе.

• Мне кажется, что на работе с моим мнением считаются.

• Задачи (цели) моей компании позволяют мне чувствовать важность моей работы.

• Общая удовлетворенность.

И наконец, опишем итог метаанализа и статистик значимости достоверностей для связи элементов с текучестью кадров. У четырех элементов были отрицательные 90%-ные доверительные значения, и два из них были приблизительно равны нулю. Таким образом, мы можем быть уверены, что для шести элементов направление связи отрицательно (как и предполагалось для текучести кадров). Мы могли учитывать 70% дисперсии достоверностей для десяти элементов. В среднем учитываемая дисперсия составила 91,96%; в этом случае тоже не остается места для ослабляющих связей. Интересно, что одна из самых высоких оценок достоверности оказалась у элемента 3 («Я располагаю материалами и оборудованием, которые необходимы мне для правильного выполнения моей работы»). Восприятия сотрудников, относящиеся к этому элементу, существенно не изменяются для разных компаний. Перечислим общезначимые элементы с самыми высокими отрицательными корреляциями:

• Я располагаю материалами и оборудованием, которые необходимы мне для правильного выполнения моей работы.

• Общая удовлетворенность.

• Мне кажется, что мой непосредственный руководитель или кто-то другой на работе проявляет заботу обо мне как о личности.

В таблице 1 приведены данные для каждого из четырех интересующих нас результатов коммерческой деятельности. В таблицу включено среднее число исследований для каждой переменной, среднее число изученных бизнес-единиц для ключевых элементов, средняя наблюдаемая корреляция для элементов и средняя истинная достоверность.

Средняя по всем корреляциям метааналитическая корреляция равнялась 0,107. Практическое применение разброса этих корреляций подробно обсуждается в отчете Хартера и Крэглоу (1998).

В таблице 2 приведены сводные данные по элементам, у которых положительное 90%-ное доверительное значение (нулевое или отрицательное для текучести кадров) и у которых учитывалось более 70% дисперсии достоверностей. Шесть элементов удовлетворяют этому критерию по потребительской удовлетворенности. Девять — по прибыльности, 11 — по производительности и пять — по текучести кадров.

Расчет корреляций многомерных показателей

Используя теоретические построения, развитые в Школе менеджмента Института Гэллапа, ключевые элементы были сгруппированы в четыре показателя.

Исходный этап «Что я имею?»

Элемент 2. Знаю ли, что от меня ожидается на работе.

Элемент 3. Материалы/оборудование.

Первый этап: «Что я даю?»

Элемент 4. Возможность делать то, что получается лучше всего.

Элемент 5. Похвала/признание.

Элемент 6. Забота.

Элемент 7. Поощрение развития.

Второй этап: «Стал ли я своим?»

Элемент 8. С моим мнением считаются.

Элемент 9. Цели/задачи.

Элемент 10. Долг/качество.

Элемент 11. Лучший друг.

Третий этап: «Как мы все можем развиваться?»

Элемент 12. Беседы об успехах.

Элемент 13. Возможность учебы и роста.

Надежности этих многомерных показателей рассмотрены в отчете Хартера (1998).

Оценки надежности этих многомерных показателей и сумма 12 элементов (всех, за исключением общей удовлетворенности) были использованы для корректировки ошибки измерения независимых переменных. При оценивании корреляций многомерных показателей с факторами результата коммерческой деятельности было получено распределение межэлементных корреляций для данных, обобщенных на уровне бизнес-единиц и собранных в 12 исследованиях. Хотя почти во все исследования были включены большинство из 12 элементов, все-таки число элементов менялось от исследования к исследованию. Поэтому были вычислены статистики элементов, метааналитические оценки элементов были использованы для вычисления корреляций многомерных показателей с разными факторами. В ходе исследований использовались две разные шкалы — пятибалльная и трехбалльная (Да/Нет/Не знаю). Поэтому исследователи вычисляли средневзвешенные межэлементные корреляции с учетом отношения использованных пятибалльной и трехбалльной шкал.

Среди всех исследований в 19 использовалась пятибалльная шкала, а в девяти — шкала (Да/Нет/Не знаю). В приложении B к настоящему отчету приведены средневзвешенные межэлементные корреляции. Они нужны для оценки вкладов многомерных показателей (Hunter & Schmidt, 1990, p. 455). Эти вклады рассчитывались по таким формулам: