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Relazione WorkTeam .pdf



Nome del file originale: Relazione_WorkTeam.pdf
Autore: Marco Cortese

Questo documento in formato PDF 1.5 è stato generato da Microsoft® Word 2016, ed è stato inviato su file-pdf.it il 06/12/2016 alle 22:24, dall'indirizzo IP 151.74.x.x. La pagina di download del file è stata vista 1417 volte.
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Anteprima del documento


Team Work.

E’ stato analizzato un questionario caratterizzato principalmente da 8 sezioni alle quali facevano cornice 64
affermazioni, 8 per sezione. Il soggetto a cui è stato destinato il questionario è stato chiamato ad attribuire
un punteggio da 0 a 8 ad ogni affermazione di ogni sezione in base al grado di identificazione con la suddetta
affermazione. Lo studio effettuato ha visto la creazione di statistiche descrittive sulle varie sezioni anche
utilizzando variabili supplementari quali Genere, Età, Anni di lavoro ecc…
La variabile età si presenta con 3 possibili modalità: “18-30”, “31-50”, “51 in poi” alle quali sono state
attribuite in seguito le etichette “1”, “2”, ”3”; eguale trasformazione è stata effettuata alle modalità della
variabile anni di lavoro che precedentemente erano visualizzate con le etichette: “0-5”, “6-10”, “10 in poi”.
Ad ogni individuo in base alle risposte del questionario è stato assegnato un ruolo:
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CI = V16 + V26 + V35 + V44 + V52 + V62 + V77 + V84
IN = V13 + V28 + V38 + V41 + V56 + V68 + V72 + V83
AR = V11 + V23 + V37 + V46 + V55 + V65 + V71 + V88
ET = V14 + V21 + V34 + V45 + V51 + V63 + V74 + V85
FN = V12 + V24 + V31 + V48 + V57 + V64 + V75 + V86
AC = V15 + V25 + V36 + V42 + V53 + V67 + V78 + V87
CO = V18 + V27 + V32 + V43 + V58 + V66 + V73 + V81
PR = V17 + V22 + V33 + V47 + V54 + V61 + V76 + V82

Gli indici alle variabili identificano la sezione e l’affermazione.
E’ stato calcolato il valore medio per ogni sezione.

In seguito è stata calcolata la tabella di frequenze assoluta e relative tutte le affermazioni, considerando
sempre i possibili 9 valori (0-8) che può assumere l’affermazione.

Dopo di chè è stato calcolato il valore che assumono i singoli ruoli distinguendo la popolazione in base al
genere, di seguito sarà rappresentato il valore medio, le lettere “u” e “d” sono utilizzate per distinguere
l’appartenenza al genere maschile(u) e al genere femminile (d).

Utilizzando i valori che i ruoli assumono nei 2 campioni, attraverso la funzione t-test, è stata analizzata la
differenza tra i campioni verificando con un livello di significatività del 95% se tali valori siano
significativamente diversi. Sotto l’ipotesi nulla le due distribuzioni hanno media significativamente uguale
mentre l’ipotesi alternativa è la differenza tra le medie dei 2 campioni.

Per il ruolo CI, con un p-value pari a 0.7696 si può affermare che si accetta l’ipotesi nulla ovvero di medie
significativamente non diverse con un intervallo di confidenza pari a [7.196160, 9.859395] ed un livello di
significatività del 95%.

Per il ruolo IN, con un p-value pari a 0.8236 si può affermare che si accetta l’ipotesi nulla ovvero di medie
significativamente non diverse con un intervallo di confidenza pari a [6.658635, 9.758032] ed un livello di
significatività del 95%.

Per il ruolo AR, con un p-value pari a 0.5899 si può affermare che si accetta l’ipotesi nulla ovvero di medie
significativamente non diverse con un intervallo di confidenza pari a [8.598052, 11.651948] ed un livello di
significatività del 95%.

Per il ruolo ET, con un p-value pari a 0.2069 si può affermare che si accetta l’ipotesi nulla ovvero di medie
significativamente non diverse con un intervallo di confidenza pari a [7.879408, 10.787259] ed un livello di
significatività del 95%.

Per il ruolo FN, con un p-value pari a 0.4427 si può affermare che si accetta l’ipotesi nulla ovvero di medie
significativamente non diverse con un intervallo di confidenza pari a [6.574207, 9.564682] ed un livello di
significatività del 95%.

Per il ruolo AC, con un p-value pari a 0.04143 si può affermare che si accetta l’ipotesi alternativa ovvero di
medie significativamente diverse con un intervallo di confidenza pari a [5.614674, 8.079771] ed un valore
medio che invece si attesta ad un valore di 8.131034 con un livello di significatività del 95%.

Per il ruolo CO, con un p-value pari a 0.2975 si può affermare che si accetta l’ipotesi nulla ovvero di medie
significativamente non diverse con un intervallo di confidenza pari a [6.512758, 9.292798] con un livello di
significatività del 95%.

Infine, per il ruolo PR, con un p-value pari a 0.1323 si può affermare che si accetta l’ipotesi nulla ovvero di
medie significativamente non diverse con un intervallo di confidenza pari a [6.957458, 9.070320] con un
livello di significatività del 95%.
In seguito verranno presentati i boxplot dei ruoli per entrambi i generi

Nel box plot noi possiamo osservare
-25% della popolazione è rappresentato dalla prima barra orizzontale della scatola
-75% della popolazione è rappresentato dalla seconda barra orizzontale della scatola
-i pallini esterni alla scatola rappresentano gli “outliers” o valori anomali e cioè quegli individui che si
discostano eccessivamente dalla popolazione

-nella parte centrale del box plot abbiamo la vera statistica descrittiva e cioè la rappresentazione del 50%
della popolazione e la striscia centrale nera rappresenta proprio il valore mediano
-la differenza tra le barre orizzontali della scatola altro non è che la distanza interquartile, maggiore è questa
distanza maggiore è la variabilità della popolazione.
- le ulteriori linee orizzontali esterne alla scatola vengono definite “baffi” e cioè rappresentano il limite
inferiore e superiore ai quartili

Per ogni singola affermazioni avremo le seguenti frequenze e il seguente boxplot.

In seguito verrà effettuato uno studio utilizzando le tecniche di PLSPM (Partial Least Squared Path Modelin)
Le 8 sezioni vengono considerate come variabili latenti alle quali viene aggiunta la variabile relativa al ruolo
assegnato ad ogni individuo.
Consideriamo le variabili relative alle sezioni come variabili esogene che insieme spiegano la variabile
endogena data dal Ruolo. La variabile Ruolo poiché è endogena viene spiegata simultaneamente da ogni
singola sezione, ciascuna contribuirà alla creazione della variabile Ruolo con un peso differente.

Il grafico che segue, invece, che ha lo scopo di rappresentare le relazioni tra le variabili latenti(sezioni) e le
rispettive variabili manifeste(affermazioni), intese come le singole affermazioni di ogni sezione, presenta il
calcolo dei path coefficient che altro non sono che il peso che ogni affermazione ha nella creazione di un
valore generico per ogni singola sezione del questionario. Ogni singola affermazione ha un impatto sulle
variabili latenti: maggiore è il peso e maggiore sarà l’impatto tra la singola affermazione e la domanda madre
della sezione.


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