Alkalmazott statisztikai módszerek és alkalmazási területük bemutatása bemutatása

In document Karbantartásérettség-vizsgálat magyar ipari környezetben (Pldal 87-93)

S3- Részvételen alapuló

6. Kutatási módszertan

6.5 Alkalmazott statisztikai módszerek és alkalmazási területük bemutatása bemutatása

A primer kutatás eredményeinek elemzése során az alábbi (23. ábra) logikai folyamat mentén fogok eljárni, melynek eredményeképpen felépítem a karbantartás érettségi modellt és bizonyítom vagy cáfolom hipotéziseimet.

23. ábra: Hipotézisek bizonyításának logikai modellje (saját ábra)

A jelen fejezet azt a célt szolgálja, hogy bemutassam a tervezett statisztikai elemzéseket (23.

ábra) és megvizsgáljam, hogy ezek a módszerek mennyire alkalmasak a kutatási kérdések megválaszolására, a hipotézisek igazolására.

A H1 hipotézis során a folyamatok érettségének leírására létrehozott adatsorokkal dolgozom, annak érdekében, hogy az elemzés végére előálljon az ipari szektor független érettségi modell.

A modell felállítását két módon lehetséges elvégezni. Az egyik módszer alapján az adatsorban lévő rejtett struktúrákat tárom fel faktorelemzéssel, a másik lehetőség pedig az egyváltozós elemzések lehetőségeinek kihasználása. Jelen esetben a faktorelemzést választom, majd második lépésben klaszterelemzést hajtok végre, az alábbi logikai folyamat mentén (24. ábra).

Ipari szektorok

H2

Elemzés Elemzés

H3 Érettségi modell

H1 Elemzés

Elemzés

Hatékonysági mutatók Folyamati

képességek Karbantartási KPI-k

Elemzés

Érettségi modell

H4 Vezetői stílust

meghatározó válaszok

Elemzés

Feladat vagy humánorientációjú

vezetési stílus

Elemzés

Vajna Zoltán Kutatási módszertan

24. ábra: H1 hipotézis igazolásának logikai modellje (saját ábra)

A faktorelemzés során a cél, hogy a felmérés adataiból olyan látens struktúrákat tárjunk fel, amelyek elsőre nem teljesen egyértelműek. Ezzel az elemzési módszertannal létrehozhatunk olyan egymással nem korreláló faktorokat, amelyek nagy pontossággal képesek leírni az eredeti adatsort, az adatok csökkentése mellett (Sajtos & Mitev, 2007). Az így kapott faktorok együttesen, klaszterekbe rendezve megadhatják a kívánt, szektorfüggetlen karbantartás érettségi modellt. Azért a klaszterelemzést választom, mert így olyan osztályok jönnek létre, melyen belül az elemek hasonlítanak egymásra, viszont eltérnek a többi osztálytól.

(Madhulatha, 2012)

A H2-es hipotézis bizonyítása érdekében varianciaelemzést fogok végrehajtani az ipari szektorok és a kapott érettségi modell között. Amennyiben az elemzés valamely faktornál függőséget mutat, úgy meg kell vizsgálni, hogy esetleg nem találunk-e interferenciát, ha pedig van, akkor azt mi okozza. A varianciaelemzést azért választottam, mert ezzel a vizsgálattal lehet a legkönnyebben bizonyítani a függetlenséget, hiszen a varianciaelemzés során azt vizsgáljuk, hogy az adott csoportok átlagai közt van-e szignifikáns eltérés. Amennyiben az elemzés eredménye nem szignifikáns, úgy a várható értékek közt nincs eltérés, ellenkező esetben pedig van (Sajtos & Mitev, 2007).

Varianciaelemzést az alábbi feltételek teljesülése mellett hajthatunk végre:

- az elemzési mintánk közel normális eloszlású,

Karbantartási folyamatok

adatbázisa

Faktorelemzés futtatása

Kapott faktorok értelmezése

Klaszter elemzés végrehajtása

Szektor független karbantartás érettségi

modell

- az adatok varianciája megegyezik. Ez egy feltételes követelmény, hiszen az elemzés mindaddig jól működik, amíg az adatsorok elemszámai nem térnek el nagymértékben, - az adatsorok egymástól függetlenek,

- a mintánk azonos mintavétel alapján keletkezett populációtól származik. (Triola, 2018) Az elemzés logikai modelljét a 25. ábra tartalmazza:

25. ábra: H2 hipotézis igazolásának logikai modellje (saját ábra)

Az ipari szektorok meghatározásánál a 2013-as Magyar Statisztikai Évkönyvben megtalálható bontást vettem alapul, hiszen az lefedi a teljes ipart, megfelel a nemzetközi sztenderdnek, így egy későbbi empirikus kutatás során nemzetközi adatok gyűjtésére is lehetőség nyílik, a jelen módszerek megváltoztatása nélkül. Az évkönyvben az 6.4 fejezetben már ismertetett ágazatok vannak megkülönböztetve, én is ezt a megosztást alkalmaztam.

A harmadik hipotézis bizonyítása két lépésben törtét. Előszőr egy kérdőíves felmérés eredményeképp meghatároztam azokat a mutatókat, amelyek a karbantartásban dolgozó vezetők szerint a legfontosabbak, majd megvizsgáltam, hogy a felállított karbantartási modellben való elhelyezkedése egy vállalatnak milyen viszonyban van a megadott karbantartási mutatókkal. A bizonyítás logikai folyamatát a 26. ábra szemlélteti.

Ipari szektorok

Varianciaelemzés

Szektorfüggetlen karbantartás érettségi modell

H2 hipotézis validálása

Vajna Zoltán Kutatási módszertan

26. ábra: H3 hipotézis igazolásának logikai modellje (saját ábra)

Az üzleti életben folyamatainkat annak érdekében fejlesztjük, hogy a működési hatékonyságunk a lehető legmagasabb legyen. Ezt a hatékonyságot 4-6 hatékonysági mutatóval akartam mérni, melyeknek kiválasztására a szakirodalom tanulmányozása után létrehoztam egy tizenegy mutatóból álló halmazt, melyből statisztikai módszerekkel kiválasztottam a legfontosabbakat egy összehasonlítás, majd egy rangsor felállítás segítségével.

A mutatók összehasonlítására ROSS-féle optimális párelrendezést alkalmaztam, hiszen így a döntéseket nem befolyásolja szabályszerű ismétlődés és a párok egymáshoz viszonyított távolsága a legnagyobb (Kindler & Papp, 1977).

Az elkészült kérdőívet tizenhat karbantartási vezetőnek (igazgató, főmérnök) és szakértőnek (osztályvezető, csoportvezető, mérnök) küldtem el, akiket nyilvános címlista és ismeretség alapján választottam ki. A megkérdezettek az alábbi iparágakból kerültek ki:

 energiatermelés,

 papíripar,

 autóipar,

 tanácsadás, szolgáltatás,

 vegyipar.

A kapott válaszokat KIPA módszerrel dolgoztam fel. A módszernek vannak ugyan hátrányai, de azt gondolom, hogy jelen esetben ezek nem befolyásolják az eredmény megbízhatóságát.

Ilyen hátrány például, hogy egyértelműen dönteni kell és a végén egy 100%-ban konzisztens eredménynek kell kijönnie. Ez azért nehéz, mert a két mutatót nem mindig lehet párba állítani, lehetséges, hogy a két mutató egyformán fontos.

KIPA módszer Karbantartás

érettségi modell

Karbantartási mutatók

Karbantartási mutatók

H3 hipotézis validálása Variancia-elemzés

A válaszok feldolgozása során első lépésben a válaszadók konzisztenciájának a meghatározását kell elvégezni és azt, hogy 5 illetve 0,1%-os szinten szignifikáns-e vagy sem a kapott eredmény. A konzisztencia mutató arra keresi a választ, hogy a válaszadásuk során mennyire voltak következetesek a válaszadók. A H0 hipotézis szerint a párok rangsorolása véletlenszerűen történik, tehát amennyiben az eredményünk szignifikáns, úgy az előállt rangsor nem a véletlen műve (Kindler & Papp, 1977). Amennyiben az adott rangsor szignifikáns, de a válasz nem 100-ban konzisztens, akkor az inkonzisztens hármasokra vissza kell kérdezni.

Az elemzés végén előálló rangsor és a korábban felállított karbantartás érettségi modell közt varianciaanalízist hajtottam végre és ezzel próbáltam bizonyítani, hogy a karbantartási folyamatok érettsége hatással van a karbantartási hatékonyságra.

A H4 hipotézis bizonyítására a korábban megalkotott érettségi modellt és a felmérés során a kérdőívet kitöltők által megadott, a karbantartási folyamatokat közvetlenül befolyásolni képes vezetők magatartását vetem össze. Ezt az alábbi logikai modell (27. ábra) mentén tettem meg.

27. ábra: H4 hipotézis igazolásának logikai modellje (saját ábra)

A vezetői stílus leírására a Blake & Mouton szerzőpáros által megalkotott kétdimenziós vezetői rácsot alkalmaztam, amely a vezetői magatartás leírását két dimenzió, a feladat és a személy orientáció mentén valósítja meg, annak függvényében, hogy az adott dimenziók milyen értéket vesznek fel 1-9 között. A felvett értéktől függ a vezető vezetési stílusa. (Deborah , Fink, & Walker, 2019.03)

Az elemzés során, mivel a vezetői stílus ordinális skála, ezért Mann-Whitney próbát hajtottam végre az érettségi szintek mentén csoportosított adatsorokon. A Mann-Whitney próba H0

Karbantartás érettségi modell

H4 hipotézis igazolása

Vezetői stílust meghatározó

válaszok

Egyváltozós elemzés

Feladat vagy humánorientációjú

vezetési stílus

M-W próba

Vajna Zoltán Kutatási módszertan hipotézise szerint az adatsorok azonos populációból származnak (Nachar, 2008), vagyis amennyiben a próba szignifikáns eredményt hoz, úgy a H0 hipotézist elvethetem, ami azt jelenti, hogy az adott érettségi szinthez tartozó vezetői stílust meghatározó értékek szignifikánsan eltérnek egymástól, vagyis a vezetői stílus befolyással van a karbantartás-érettségre.

In document Karbantartásérettség-vizsgálat magyar ipari környezetben (Pldal 87-93)