Regression Analysis for Individual

Regression Analysis for Individual Performance
As mentioned earlier, it is assumed that there is a positive linear relationship between critical factors of
employee competencies and individual performance. In order to test the hypotheses, a linear model was
constituted and a regression analysis was performed using “Ordinary Least Squares Estimates” technique. In
the written formulation below, individual performance is dependent variable (Yp), although core
competencies (C), managerial competencies (M), and task competencies (T) are determined as independent
variables respectively. In addition, prior to performing multiple regression analysis, all the assumption of
linear regression was tested and no problem had occurred.
Yp = β0+ β 1C+ β 2M+ β 3T
The next step is assessing the significance of the model using ANOVA (F) test. The significance level
demonstrates the combined effects of all the independent variables in the regression model. As a general rule,
significance level of the model for acceptance should be equal or less than %5 (0.05).
Furthermore, the adjusted R2
(coefficient of multiple determination) was found 0.62 for individual
performance. Almost 62% of individual performance (dependent variable) can be explained by independent
variables (competencies). The remaining 38% is estimated as the influence of personal evaluations,
psychological and sociological influences, other performance indicators, and subjective evaluations which
was not included in the model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์การถดถอยสำหรับแต่ละประสิทธิภาพกล่าวถึงก่อนหน้านี้ มันจะสันนิษฐานว่า มีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างปัจจัยสำคัญของความสามารถของพนักงานและประสิทธิภาพแต่ละรายการ การทดสอบสมมุติฐานการ แบบจำลองเชิงเส้นได้ทะลัก และทำการวิเคราะห์การถดถอยโดยใช้เทคนิค "ประเมินอย่างน้อยสี่เหลี่ยมธรรมดา" ในการเขียนกำหนดด้านล่าง แต่ละประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับตัวแปร (Yp), แม้ว่าหลักความสามารถ (C), ความสามารถการบริหารจัดการ (M), และความสามารถงาน (T) จะถูกกำหนดเป็นอิสระตัวแปรตามลำดับ นอกจากนี้ ก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์การถดถอยหลาย อัสสัมชัญทั้งหมดของถดถอยเชิงเส้นได้รับการทดสอบ และปัญหาไม่ได้เกิดขึ้น Yp = β0 + ββ 1 C + 2M + β 3Tขั้นตอนต่อไปคือประเมินความสำคัญของแบบจำลองที่ใช้ทดสอบการวิเคราะห์ความแปรปรวน (F) ระดับนัยสำคัญแสดงให้เห็นถึงผลรวมของตัวแปรอิสระทั้งหมดในแบบจำลองถดถอย เป็นกฎทั่วไประดับความสำคัญของแบบจำลองสำหรับการยอมรับควรจะเท่ากับ หรือน้อยกว่า %5 (0.05)นอกจากนี้ R2 การปรับปรุง (สัมประสิทธิ์ของการกำหนดหลาย) พบ 0.62 สำหรับแต่ละบุคคลประสิทธิภาพของ เกือบ 62% ของประสิทธิภาพแต่ละรายการ (ขึ้นอยู่กับตัวแปร) ที่สามารถอธิบาย โดยอิสระตัวแปร (ความสามารถ) มีประเมินที่เหลือ 38% เป็นอิทธิพลของการประเมินบุคคลจิตวิทยา และสังคมวิทยาที่มีอิทธิพลต่อ วัตร และอื่น ๆ การประเมินตามอัตวิสัยซึ่งไม่รวมอยู่ในแบบจำลอง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์การถดถอยเพื่อให้มีประสิทธิภาพส่วนบุคคลตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ก็พอจะสันนิษฐานได้ว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างปัจจัยบวกที่สำคัญของสมรรถนะและประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานแต่ละคน เพื่อที่จะทดสอบสมมติฐานที่เป็นแบบจำลองเชิงเส้นได้รับการประกอบและการวิเคราะห์การถดถอยได้รับการดำเนินการโดยใช้ "ประมาณการสามัญสองน้อย" เทคนิค ในการกำหนดไว้ด้านล่างนี้ผลการดำเนินงานของแต่ละบุคคลเป็นตัวแปรตาม (Yp) แม้ว่าหลักสมรรถนะ(C), ความสามารถในการบริหารจัดการ (M), และความสามารถงาน (T) จะถูกกำหนดเป็นอิสระตัวแปรตามลำดับ นอกจากนี้ก่อนที่จะดำเนินการวิเคราะห์การถดถอยทั้งหมดสมมติฐานของการถดถอยเชิงเส้นได้รับการทดสอบและไม่มีปัญหาที่เกิดขึ้น. Yp = β0 + β 1C + β 2M + β 3T ขั้นต่อไปคือการประเมินความสำคัญของรูปแบบการใช้ ANOVA (F) การทดสอบ ระดับความสำคัญแสดงให้เห็นถึงผลรวมของทุกตัวแปรอิสระในตัวแบบถดถอย ในฐานะที่เป็นกฎทั่วไประดับความสำคัญของรูปแบบสำหรับการยอมรับควรจะเท่ากับหรือน้อยกว่า 5% (0.05). นอกจากนี้การปรับ R2 (ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจหลาย) ถูกพบ 0.62 สำหรับบุคคลประสิทธิภาพ เกือบ 62% ของผลการดำเนินงานของแต่ละบุคคล (ตัวแปรตาม) สามารถอธิบายได้โดยอิสระตัวแปร(ความสามารถ) ส่วนที่เหลืออีก 38% เป็นที่คาดกันว่าเป็นอิทธิพลของการประเมินผลส่วนบุคคลที่มีอิทธิพลต่อจิตวิทยาและสังคมวิทยาตัวชี้วัดประสิทธิภาพอื่นๆ และการประเมินผลอัตนัยซึ่งไม่รวมอยู่ในรูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์การถดถอยสำหรับ
งานบุคคลตามที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ ก็สันนิษฐานว่ามีความสัมพันธ์เชิงเส้นความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่สำคัญของสมรรถนะและประสิทธิภาพ
พนักงานบุคคล เพื่อทดสอบสมมติฐาน แบบจำลองเชิง
ตั้งขึ้นและการวิเคราะห์การถดถอย คือ การใช้ " วิธีกำลังสองน้อยที่สุดประมาณ " เทคนิค ใน
เขียนสูตรด้านล่างผลการปฏิบัติงานของแต่ละบุคคล คือ ตัวแปรตาม ( YP ) แม้ว่าความสามารถหลัก
( C ) , ความสามารถในการจัดการ ( M ) , และความสามารถในงาน ( T ) จะถูกกำหนดโดยตัวแปรอิสระ
ตามลำดับ นอกจากนี้ ก่อนที่จะแสดงการวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ , สมมติฐาน
ถดถอยเชิงเส้นถูกทดสอบแล้วไม่มีปัญหาเกิดขึ้น .
YP = บีตา 0 บีตา 1C บีตา 2 3T
บีตาขั้นตอนต่อไปคือการประเมินความสำคัญของรูปแบบการใช้ ANOVA ( F ) ทดสอบ ระดับความสำคัญ
แสดงผลรวมของตัวแปรอิสระในสมการถดถอยแบบ ในฐานะที่เป็นกฎทั่วไป ,
ระดับของแบบจำลองสำหรับการยอมรับควรน้อยกว่าหรือเท่ากับ 5% ( 0.05 )
นอกจากนี้ ปรับ R2
( ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจหลาย ) พบ 062 สำหรับการแสดงแต่ละคน

เกือบ 62 % ของผลการปฏิบัติงานของแต่ละบุคคล ( ตัวแปรตาม ) สามารถอธิบายได้ด้วยตัวแปรอิสระ
( สมรรถนะ ) เหลือ 38% คาดว่าเป็นอิทธิพลของการประเมินผลส่วนบุคคล
อิทธิพลทางจิตวิทยาและสังคมวิทยา ตัวชี้วัดอื่น ๆ และแบบประเมินซึ่ง
ไม่ได้ถูกรวมอยู่ในรูปแบบ