Społeczno-gospodarcze aspekty statystyki

Transkrypt

1 PRACE NAUKOWE Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 309 RESEARCH PAPERS of Wrocław University of Economics No. 309 Społeczno-gospodarcze aspekty statystyki Redaktorzy naukowi Zofia Rusnak Edyta Mazurek Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu Wrocław 2013

2 Redaktor Wydawnictwa: Joanna Szynal Redaktor techniczny: Barbara Łopusiewicz Korektor: Barbara Cibis Łamanie: Beata Mazur Proekt okładki: Beata Dębska Publikaca est dostępna w Internecie na stronach: The Central and Eastern European Online Library a także w adnotowane bibliografii zagadnień ekonomicznych BazEkon Informace o naborze artykułów i zasadach recenzowania znaduą się na stronie internetowe Wydawnictwa Kopiowanie i powielanie w akiekolwiek formie wymaga pisemne zgody Wydawcy Copyright by Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wrocław 2013 ISSN ISBN Wersa pierwotna: publikaca drukowana Druk: Drukarnia TOTEM

3 Spis treści Wstęp... 9 Tadeusz Bednarski: Rola Jerzego Spławy-Neymana w kształtowaniu metod statystyczne analizy przyczynowości Filip Borowicz: Ocena możliwości uzupełnienia danych BAEL informacami ze źródeł administracynych w celu dokładniesze analizy danych o bezrobociu Mariusz Donocik, Bogdan Kisiała, Mirosław Mróz, Beata Detyna, Jerzy Detyna: Przydatność testów nieparametrycznych Kruskala-Wallisa i mediany w długoterminowe ocenie parametrów kruszyw melafirowych Mariusz Donocik, Bogdan Kisiała, Mirosław Mróz, Beata Detyna, Jerzy Detyna: Karty kontrolne w ocenie akości kruszyw dla budownictwa drogowego Czesław Domański: Uwagi o procedurach weryfikaci hipotez z brakuącą informacą Stanisław Heilpern: Zależne procesy ryzyka Artur Lipieta, Barbara Pawełek, Jadwiga Kostrzewska: Badanie struktury wydatków w ramach wspólne polityki UE z wykorzystaniem analizy korespondenci Agnieszka Marciniuk: Dwa sposoby modelowania stopy procentowe w ubezpieczeniach życiowych Beata Bieszk-Stolorz, Iwona Markowicz: Model nieproporconalne intensywności Coxa w analizie bezrobocia Edyta Mazurek: Statystyczna analiza podatku dochodowego od osób fizycznych Katarzyna Ostasiewicz: Awersa do nierówności w modelowaniu użytkowania dóbr wspólnych Piotr Peternek: Porównanie kart kontrolnych indywidualnych pomiarów uzyskanych z wykorzystaniem uogólnionego rozkładu lambda oraz krzywych Johnsona Małgorzata Podogrodzka: Starzenie się ludności a płodność w Polsce w latach uęcie regionalne Renata Rasińska, Iwona Nowakowska: Jakość życia studentów w aspekcie znaomości wskaźników zrównoważonego rozwou

4 6 Spis treści Maria Rosienkiewicz, Jerzy Detyna: Analiza efektywności metod wyboru zmiennych obaśniaących do budowy modelu regresynego Jerzy Śleszyński: National Welfare Index ocena nowego miernika rozwou trwałego i zrównoważonego Maria Szmuksta-Zawadzka, Jan Zawadzki: Wykorzystanie oszczędnych modeli harmonicznych w prognozowaniu na podstawie szeregów czasowych o wysokie częstotliwości w warunkach braku pełne informaci Anna Zięba: O możliwościach wykorzystania metod statystycznych w badaniach nad stresem Summaries Tadeusz Bednarski: Role of Jerzy Spława-Neyman in statistical inference for causality Filip Borowicz: Assessing the possibility of supplementing the Polish LFS data with register records for more detailed unemployment data analysis.. 26 Mariusz Donocik, Bogdan Kisiała, Mirosław Mróz, Beata Detyna, Jerzy Detyna: Usefulness of nonparametric Kruskal-Wallis and median tests in long-term parameters assessment of melaphyre crushed rocks Mariusz Donocik, Bogdan Kisiała, Mirosław Mróz, Beata Detyna, Jerzy Detyna: Control charts in the assessment of aggregates quality for road construction Czesław Domański: Some remarks on the procedures of the verification of hypotheses under incomplete information Stanisław Heilpern: Dependent risk processes Artur Lipieta, Barbara Pawełek, Jadwiga Kostrzewska: Study of the structure of expenditure under the EU s common policy using correspondence analysis Agnieszka Marciniuk: Two ways of stochastic modelling of interest rate in life insurances Beata Bieszk-Stolorz, Iwona Markowicz: The Cox non-proportional hazards model in the analysis of unemployment Edyta Mazurek: Statistical assessment of Personal Income Tax Katarzyna Ostasiewicz: Inequality aversion in modeling the use of common pool resources Piotr Peternek: Comparison of control charts of individual measurements based on general Lambda distribution and Johnson curves Małgorzata Podogrodzka: The ageing of the population and fertility in Poland in the years by voivodeships Renata Rasińska, Iwona Nowakowska: Students life quality in terms of knowledge of sustainable development indicators

5 Spis treści 7 Maria Rosienkiewicz, Jerzy Detyna: Efficiency analysis of chosen methods of explanatory variables selection within the scope of regression model construction Jerzy Śleszyński: National Welfare Index assessment of a new measure of sustainable development Maria Szmuksta-Zawadzka, Jan Zawadzki: The application of harmonic models in forecasting based on high frequency time series in condition of lack of full information Anna Zięba: About statistical methods in the study on stress

6 PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr Społeczno-gospodarcze aspekty statystyki ISSN Anna Zięba Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu O MOŻLIWOŚCIACH WYKORZYSTANIA METOD STATYSTYCZNYCH W BADANIACH NAD STRESEM Streszczenie: Artykuł est propozycą wykorzystania różnych metod statystycznych do wspomagania procesu zarządzania stresem. Zarządzanie stresem powinno polegać na zapobieganiu poawienia się stresorów. Jednak, aby móc eliminować właściwe stresory, wcześnie muszą one być odpowiednio zidentyfikowane. Dzięki proponowanym metodom możliwe est porównanie siły, z aką oddziałuą stresory na pracowników w poszczególnych okresach, sprawdzenie, w aki sposób stresory są odbierane w różnych grupach pracowniczych, zbadanie, czy np. rodza wykonywane pracy ma wpływ na odbiór stresorów przez pracowników. Dodatkowo wykorzystanie analizy skupień pozwala na znalezienie optymalnego sposobu grupowania stresorów. Słowa kluczowe: zarządzanie stresem, stresory, dwuparametrowy model logistyczny. 1. Wstęp Stres est nieodłącznym elementem nasze codzienności. Może być pozytywny (eustres), wówczas stae się źródłem motywaci i dążenia. Naczęście ednak koarzy się negatywnie (dystres), ako przeszkoda uniemożliwiaąca właściwe działanie. Konsekwence wpływu stresu na nasze życie są racze oczywiste. Dotychczas przeprowadzono również bardzo wiele badań na ten temat. Mnie mówi się o wpływie stresu na funkconowanie organizaci. Tymczasem problemem dotykaącym coraz więce firm, którego dostrzeganie stae się coraz bardzie konieczne, est negatywny wpływ stresu na pracowników. Stres est ednym z głównych zagrożeń związanych z miescem pracy. Coraz powszechnie zwraca się też uwagę na koszty finansowe ponoszone w związku z doświadczanym przez pracowników stresem i ego konsekwencami. Oczywiste est zatem, że pracodawcy podemuą działania zapobiegaące negatywnym skutkom stresu w pracy. Poawia się coraz większa potrzeba rozumienia czynników wywołuących stres, tzw. stresorów. Przedmiotem rozważań w prezentowanym artykule będzie propozyca wykorzystania metod statystycznych w celu usprawnienia procesu zarządzania stresem.

7 O możliwościach wykorzystania metod statystycznych w badaniach nad stresem Na czym polega zarządzanie stresem? Nabardzie znanym podeściem do problemu zarządzania stresem w organizaci est tzw. metoda prewencynego zarządzania stresem zbiór zasad, kształtuący konkretne metody, które poświęcono zdrowiu ednostek i organizaci w celu ochrony ednostek i organizaci przed złymi skutkami stresu [Cieślak 2002]. Opracowane również zostały podstawowe zasady, na których powinno być oparte zarządzanie stresem. Naważniesze z zasad mówią o tym, że: ednostka i organizaca są od siebie wzaemnie zależne (organizaca nie est w stanie osiągnąć wysokiego poziomu produktywności bez pracowników musi istnieć wzaemne dopasowanie), zarządzaący ponoszą odpowiedzialność za zdrowie ednostek i organizaci, organizace powinny być dynamiczne (to, co dawnie było przyczyną stresu w organizaci, teraz nią nie est, ważne est zatem stałe monitorowanie stresu), każda ednostka i organizaca reague indywidualnie na sytuace stresowe (w praktyce nie można mówić o nalepsze metodzie walki ze stresem, gdyż trzeba ą dopasować do indywidualnych możliwości ednostek oraz do właściwości organizaci) [Cieślak, Łuszczyńska-Cieślak 2000]. Stres może oddziaływać na firmę tak samo ak na poszczególne osoby w nie pracuące. Poziom odczuwania stresu wśród pracowników powinien być systematycznie monitorowany, a działania maące na celu przeciwdziałanie negatywnym skutkom stresu powinny uwzględniać zarówno cele organizaci, ak i potrzeby pracowników. Zarządzanie stresem powinno polegać na zapobieganiu poawianiu się stresorów, naczęście polega to na radzeniu sobie z uż zaistniałym stresem, bądź też na łagodzeniu ego negatywnych skutków. Głównym celem w zarządzaniu stresem est eliminaca potencalnych stresorów zawodowych. Coraz więce organizaci próbue ograniczać negatywne skutki stresu. Tworzone są tzw. programy zarządzania stresem. Budowane są różne modele ułatwiaące zarządzanie stresem. Ogólny model zarządzania stresem powinien być stworzony dla każde firmy z uwzględnieniem e specyfiki, potrzeb oraz możliwości. Jest to algorytm postępowania, który można odpowiednio modyfikować, a tym samym dopasować do wielkości i złożoności organizaci, charakteru stresorów i dostępnych zasobów. Według Narodowego Instytutu Bezpieczeństwa i Zdrowia w Pracy ogólny schemat programu zarządzania stresem powinien zawierać trzy główne elementy [Cieślak 2002]: identyfikacę problemu, interwencę oraz ocenę interwenci. Należy również podkreślić, że inne sposoby zarządzania stresem powinno się stosować w dużych i w małych firmach. Każdy program zarządzania stresem powinien być dostosowany do wielkości i złożoności organizaci oraz do typu występuących stresorów. Do podstawowych błędów poawiaących się w zarządzaniu stresem zalicza się: podemowanie działań bez świadomości, akich skutków należy się po nich spodziewać, oraz koncentrowanie się na likwidaci negatywnych skutków stresu, a nie na zapobieganiu im.

8 280 Anna Zięba 3. Zarządzanie stresem z wykorzystaniem metod statystycznych Coraz więce mówi się o kosztach stresu w miescu pracy. Dla ednostki to przede wszystkim brak motywaci, wypalenie zawodowe, nieefektywne wykorzystanie czasu pracy, podemowanie nieprzemyślanych, niekorzystnych dla firmy decyzi, agresa, nałogi, impulsywne zachowanie prowadzące do pogorszenia się relaci między pracownikami i wiele innych. To wszystko przyczynia się do spadku efektywności działania nie tylko ednostki, ale również całe firmy. Stres est cechą ukrytą (latentną). Dogodnym narzędziem wykorzystywanym do pomiaru cech bezpośrednio nieobserwowalnych są modele, zwane w skrócie modelami typu IRT (od ang. nazwy: Item Response Theory). Do rozwiązania wyże zaprezentowanych problemów może zostać wykorzystany dwuparametrowy model logistyczny [Hambleton, van der Linden 1997]. Model charakteryzue się tym,iż z pytaniem zawartym w ankiecie związane są dwa parametry: parametr α opisuący siłę oddziaływania stresora na pracownika oraz parametr β określany mianem parametru mocy różnicuące stresora. Informue on o tym, w akim stopniu można rozróżnić badanych o większym poziomie analizowane cechy od tych, u których poziom ten est niższy. Do oszacowania wartości owych parametrów wykorzystać można pakiet ltm w programie R [Rizopoulos 2006]. W modelu dwuparametrowym funkca określaąca prawdopodobieństwo udzielenia odpowiedzi tak na pytanie est postaci [Wilson 2004]: gdzie: p ( θ ) i=1, 2,..., n liczba respondentów, =1, 2,..., k liczba pytań. i (( θi α ) β ) (( θi α ) β ) exp =, (1) 1 + exp Za pomocą modeli cech ukrytych można oszacować siłę, z aką stresory oddziałuą na pracowników, oraz poziom zestresowania pracowników. Warto się dale zastanowić, w aki sposób wykorzystać tego rodzau informace, aby ułatwić (usprawnić) proces zarządzania stresem. Stres nie stoi w miescu, on rozwia się wraz z organizacą, dlatego potrzebne est stałe monitorowanie poziomu stresu w organizaci. Wszelkiego rodzau badania, analizy statystyczne mogą przynieść wiele informaci daących pełnieszy obraz problemu wpływu różnych stresorów na pracowników oraz umożliwić podemowanie odpowiednich kroków sprzyaących uniknięciu negatywnych skutków stresu. Głównym celem pracodawców est właściwa eliminaca stresorów. Jakie metody statystyczne mogą być wykorzystane w celu ułatwienia podemowania decyzi co do właściwe eliminaci stresorów? Które czynniki powinny być eliminowane w pierwsze koleności? Podęcie decyzi o sposobie eliminaci stresorów może nastręczać trudności. Aby wyść na przeciw potrzebom osób staących przed dylematem pode-

9 O możliwościach wykorzystania metod statystycznych w badaniach nad stresem 281 mowania takich decyzi, można zaproponować metodę pozwalaącą wspomagać proces grupowania stresorów oraz wyboru stresorów do eliminaci. Do pogrupowania wykorzystać można wykres rozrzutu oszacowań parametrówα względem oszacowań parametrów β. Celem grupowania stresorów est wyszczególnienie czynników, które w podobny sposób są odbierane przez pracowników (które z podobną siłą będą na nich oddziaływać). Przykładowy wykres rozrzutu prezentuący pogrupowane stresory przedstawia rys. 1. Na rysunku numery punktów odpowiadaą numerom stresorów. (Należy w tym miescu zaznaczyć, iż wszelkie dane i wyniki pochodzą z badania, akie autorka artykułu przeprowadziła wśród 120 osób pracuących. Przygotowana została ankieta prezentuąca 17 przykładowych stresorów, a respondenci zostali poproszeni o udzielenie odpowiedzi: tak, przeszkadza mi to, nie przeszkadza mi to ). Rys. 1. Wykres rozrzutu parametrów ˆ α względem ˆ β Źródło: opracowanie własne na podstawie wyników uzyskanych z przeprowadzonych samodzielnie badań. Sugeruąc się wykresem z rys. 1, wyraźnie można wyszczególnić trzy grupy stresorów. Z kolei w każde grupie znaduą się stresory, które są w podobny sposób odbierane przez pracowników (z podobną siłą na nich oddziałuą). Czasami dokonanie akiegokolwiek podziału stresorów na podstawie prezentowanego wykresu rozrzutu est rzeczą skomplikowaną. A skoro głównym zadaniem est uporządkowanie

10 282 Anna Zięba stresorów, wyodrębnienie pewnych podgrup (stresory w tych podgrupach mogą prezentować podobne problemy), to warto zastanowić się nad wykorzystaniem analizy skupień [Jauga 1993]. Za pomocą analizy skupień możliwe będzie znalezienie optymalnego sposobu grupowania stresorów, dzięki któremu zostaną one uporządkowane wyodrębnione zostaną pewne podgrupy, w których stresory charakteryzować się będą podobną siłą oddziaływania na respondentów. Po dokonaniu grupowania stresorów następnym problemem est koleność eliminaci stresorów. Można postawić pytanie: eliminować wszystkie stresory czy tylko wybrane? Badania pokazuą, iż stres est potrzebny, pracownicy potrzebuą zmagania się z trudnościami, wyzwaniami i wymaganiami. W przypadku zbyt niskiego poziomu stresu efektywność wykonywane pracy est gorsza, odczuwany est brak motywaci do działania, znużenie, znudzenie. Nadmierny stres także niekorzystnie wpływa na efekty działania. Dlatego też można zaproponować eliminacę stresorów z te grupy, które maą nasilnieszy wpływ na pracowników i przyczyniaą się do ich nawiększego zestresowania. Zatem z które grupy stresory należałoby eliminować w pierwsze koleności? W celu znalezienia odpowiedzi na to pytanie dla każde grupy stresorów obliczyć można warunkowe prawdopodobieństwa odpowiedzi dla każdego pracownika charakteryzuącego się stopniem zestresowania na poziomie θ i, z wykorzystaniem wzorów [Wilson, de Boeck 2004]: k x ( ) ( ) ( ( )) 1 x i i P X1 = x1, X2 = x2,..., Xk = xk θi = p θi 1 p θi (2) oraz p ( θ ) gdzie: P( X x, X x,..., X x θ ) i (( θi α ) β ) (( θi α ) β ) exp = 1 + exp, (3) 1 = 1 2 = 2 k = k i warunkowy rozkład udzielonych odpowiedzi na k pytań, przy założeniu, że respondent charakteryzue się cechą ukrytą na poziomie θ i, p θ prawdopodobieństwo, że respondent i zgodzi się ze stresorem. ( ) i W rezultacie otrzymamy rozkład prawdopodobieństw udzielenia odpowiedzi twierdzących przez wszystkich respondentów w stosunku do stresorów z każde z trzech grup. Eliminować będziemy stresory z te grupy, w które nasilnie zróżnicowani są pracownicy pod względem zestresowania. To znaczy: będzie to grupa, gdzie wyraźnie można wyszczególnić edną nalicznieszą grupę pracowników, którym ewidentnie analizowane stresory przeszkadzały. Ta nabardzie liczna grupa osób to respondenci charakteryzuący się wyższymi poziomami zestresowania niż respondenci z pozostałych trzech grup. Następna kwestia: czy na wszystkich pracowników w dane firmie oddziałuą te same stresory, czy ednak można wyróżnić akieś czynniki, które uwidaczniałyby różnice w odbiorze stresorów? Ponieważ zdecydowanie do rzadszych badań należy

11 O możliwościach wykorzystania metod statystycznych w badaniach nad stresem 283 porównywanie pracowników, autorka w swoim badaniu przyęła następuące kryterium podziału: rodza wykonywane pracy (pracownicy fizyczni umysłowi) oraz rodza zawarte umowy z pracodawcą (umowa na czas określony bądź nieokreślony). Za pomocą odpowiednich testów statystycznych (np. test t-studenta, test U Withneya-Manna) można zbadać, czy poziomy zestresowania w wyszczególnionych grupach różnią się istotnie. Jeżeli te same stresory maą wpływ na porównywane grupy pracowników, to eliminaca stresorów może być wspólna. Jeżeli ednak poziomy zestresowania są istotnie różne, w takie sytuaci można zaproponować indywidualną eliminacę stresorów dla każde z analizowanych grup. W kolenym etapie zwrócono uwagę na następuący problem: czy to, do akie grupy dany respondent należy, może mieć wpływ na sposób udzielania odpowiedzi? Czy rodza wykonywane pracy albo rodza posiadane umowy może mieć wpływ na sposób udzielania przez respondentów odpowiedzi? Postawmy hipotezę: rozkład udzielanych odpowiedzi nie zależy od przynależności do grupy. W celu sprawdzenia 2 te hipotezy zastosować można test niezależności χ.test ten należy wówczas przeprowadzić dla każdego pytania indywidualnie. 4. Zakończenie W zarządzaniu stresem kładzie się duży nacisk na eliminowanie ego źródła, modyfikowanie sposobu reakci ludzi na sytuace stresowe oraz na zminimalizowanie kosztów stresu. Działania te zapewniaą, że poprawa stanu emoconalnego ednostki usprawni funkconowanie całe organizaci. Dzięki wykorzystaniu metod statystycznych, różnego rodzau analiz i badań oraz poprzez wprowadzenie powyże prezentowanych działań przedsiębiorstwa mogą zyskać: nowoczesny sposób zarządzania firmą, poprawę zdrowia pracowników, zwiększenie akości ich pracy, zmnieszenie liczby błędów i pomyłek, zmnieszenie liczby wypadków, zmnieszenie strat, zmnieszenie liczby skarg, zwiększenie konkurencyności, umocnienie pozyci polskich firm na rynku, większe poczucie bezpieczeństwa pracodawców i pracowników oraz przyazne miesce pracy. Literatura Cieślak R., Jak zarządzać stresem w pracy, Bezpieczeństwo Pracy 2002, nr 6. Cieślak R., Łuszczyńska-Cieślak A., Zarządzenia stresem w pracy. Promoca zdrowia, Nauki Społeczne i Medycyna 2000, nr 21. Hambleton R.K., W.J. van der Linden, Handbook of Modern Item Response Theory. Springer-Verlag, New York Jauga K., Statystyczna analiza wielowymiarowa, PWN, Warszawa 1993.

12 284 Anna Zięba Rizopoulos D., An R package for Latent Variable Modeling and Item Response Theory Analyses, Journal of Statistical Software 2006, no 17. Wilson M., de Boeck P., Explanatory Item Response Models, Springer-Verlag, New York ABOUT STATISTICAL METHODS IN THE STUDY ON STRESS Summary: This article presents how to use some statistical methods to support stress management process. Stress management should be based on preventing the emergence of stressors. However, in order to eliminate them they earlier need to be identified. Owing to the proposed methods it is possible to compare the strength with which stressors affect the employees in every period, examine how stressors are perceived in different groups of workers, examine whether a type of work has an impact on the perception of stressors by employees. In addition, the use of cluster analysis allows to find the best way of grouping stressors. Keywords: stress management, stressors, two-parametric logistic model.