 |
pflwsjqaKgHHfri. Замечания о шкале ответов. Психометрический анализ методики оценки управленческих навыков (MSAI)
|
|
|
|
pflwsjqaKgHHfri
*l*
Замечания о шкале ответов
В инструменте OCAI используется шкала ответов, которая позволяет индивидам выделять альтернативы в пределах сотни точечных мер. Она известна как ипсативная (ipsative) шкала рейтинговых оценок. Большинство обычно используемых аль-
220 . -.., - *: T^h№BKeHt< e *
тернативных рейтинговых шкал относится кшкалам Лайкерта, в которых респонденты определяют рейтинг каждой альтернативы каждого вопроса в баллад от 1 до 7, — ранжируя ответы, скажем, от решительного согласия до решительного несогласия. Мы сознательно выбрали, для инструмента OCAI ипсативную альтернативу, но проводили исследования с использованием обоих типов шкал ответов. Шкала OCAI имеет как преимуще-ства, так и недостатки, в которых исследователи должны отда-вахьсебе отчет. Главное преимущество состоит в том, что вы-является и четко определяется уникальность фактически существующей в организации культуры. То есть OCAI обеспечивает 100-балльную шкалу рейтинговых оценок вместо традиционной 7-балльной шкалы, используемой в формате Лайкерта. В результате достигается большая дифференциация рейтинговых оценок. Второе важное преимущество заключается в том, что респонденты вынуждены определять и компромиссы (отступления от одной культуры в пользу другой), которые фактически имеют место в организациях. При использовании шкалы Лайкерта у респондентов появляется стремление давать всем квадрантам слишком высокий или слишком низкий рейтинг. Это приводит к уменьшению дифференциации.
С другой стороны, ипсативные шкалы не допускают независимость ответов. Например, ответ на альтернативу А в вопросе 1 связан с ответом на альтернативу В в том же вопросе. В формате Лайкерта каждый ответ предполагается независимым. Для анализа такого рода данных обычно не годится нормальный корреляционный статистический анализ, который базируется на допущении о независимости ответов по каждому пункту. Однако в работах (К. S. Cameron & S. E. Freeman, 1991) и (R. F. Zammuto & J. Y. Krakower, 1991) дается обзор аргументов в пользу приемлемости некоторых стандартных статистических приемов для анализа подобных данных, а также приводятся примеры альтернативных статистических приемов. С другой стороны, авторы работ (R. E. Quim & G. M. Spreitzer, 1991) я (A. Yeung, J. Brockbank & D. Ulrich, Соотносятся к исследователям, применявшим шкалу ответов Лайкерта и анализировавшим данные о культуре с использованием стандартных статистических процедур.
|
|
|
Приложение I
Для исследовательских целей мы рекомендуем выбирать тот статистический прием, который наилучшим образом соответствует повестке дня проводимого изыскания и центральным вопросам исследования в целом. Мы будем рады обсудить с исследователями существующие статистические альтернативы и позаимствовать опыт использования данного оценочного инструмента в исследовательских программах других работников науки.
, -J, -. *. „, , (.. '
Психометрический анализ методики оценки управленческих навыков (MSAI)
Методика оценки управленческих навыков (MSAI) представляет собой важное дополнение к средствам изменения организационной культуры, является превосходным инструментом совершенствования личною профессионализма менеджеров и потому широко используется. Данное приложение посвящено краткому обсуждению психометрических особенностей этой методики. Содержащийся здесь матерная может оказаться полезным тем читателям, которые желают ее использовать в своей работе ло изменению либо собственной организации, либо в исследовательских целях.
|
|
|
Наилучший и наиболее исчерпывающий анализ психомет
рических особенностей MSAI был выполнен работниками
Мичиганского университета (Ьее CoBett & Carlos Mora, 1996).
Ключевой вопрос, на который стремились ответить исследо
ватели, формулировался следующим образом: работает ли
MSAi в соответствии с рамочной конструкцией конкурирую
щих ценностей? То есть можно ли предсказать взаимосвязь
управленческих навыков одного квадранта с управленчески
ми навыками других квадрантов? Точна ли карта MSAI, кото
рую дает этот теоретический каркас? ,
Чтобы ответить на такие вопросы, Л. Коллетт< £ Cottett) и К. Мора (С. Мага) разработали новый статистический метод,
Приложение И
назвав его < Оценка внутргишчностных отклонений*, или < Ф-
оценка». Они использовали данные, полученные по сокращен^
ной выборке из 40 000 лиц, собранные с использованием MS AI,
причем анализировалось 8816 ситуаций. Использовавшаяся
исследователями процедура отбора исключала сомнение в том,
что сокращенная выборка, которую они анализировали, име
ет какое'-тЬ^сиетематическое отличие от полного набора дан
ных. Л. Коллетт и К. Мора в качестве средства оценок во от
дельным составляющим использовали линейные комбинации
(средние значения), сравнивая все сферы компетентности ме
неджера (например, управление бригадами, управление нова
торством) таким образом, чтобы из шестидесяти исходных
элементов у них получились группы по двенадцать оценок
различных измерений компетентности и четыре квадрантных
оценки. Анализ проводился сначала по ответам отдельиьигяоя-
чиненных, а затем по обобщенным ответам, представлявшим
собой средние оценки тех индивидов, которыеопредвяашгреб-
тинг одного и того же менеджера. Были выполнены ^шчеты
трех корреляционных матриц: (1) корреляции междуввдекса-
ми четырех квадрантов рассчитывались с целью проверки ги
потетических взаимосвязей соседних и диагональных квад
рантов, (2) 12 х 16 матрица корреляций между оценками
двенадцати измерений различных аспектов компетентности
рассчитывалась для сравнения взаимосвязей внутри квадран
тов и между квадрантами в(3) 12 х 60 (двенадцать измерений
различных аспектов компетентности и шестьдесят элементов
опросного бланка) матрица корреляций была рассчитана для
сравнения корреляций между измерениями различных аспек
тов, компетентности (надежности оценок) с корреляциями
между измерениями аспектов компетентности. Результаты
этого анализа приводятся в подразделе, который следует за
представленным ниже пояснением статистическою метода
В^оценки. •'. -'.
|
|
|
|
|
|
