1. Уважаемые посетители форума ЭСПП!

    Для просмотра сообщений достаточно прокрутить данное сообщение, а для просмотра списка разделов - вызвать "Каталог".

    Для комментариев необходимо предварительно ознакомиться c Правилами Форума и пройти регистрацию!

    Если при входе на форум появляется сообщение об ошибке, попробуйте восстановить или сменить пароль, нажав здесь.

Тест июня в КИТТ - "Лавка призов"

Тема в разделе 'Клуб испытателей тестовых технологий (КИТТ)', создана пользователем Шмелев А.Г., 24 июн 2018.

  1. Шмелев А.Г.

    Шмелев А.Г. Организатор Команда форума

    Эмблема методики МРВ-Лавка.jpg Тест июня - Лавка призов!



    Пройти тест: http://services2.ht-line.ru/m-tests/?testing=fa108a9a..

    В этом месяце нам стало интересно, а какое распределение призов самое справедливое? Победитель должен получить все или всем одинаковый приз? Именно для этого и был создан тест Лавка призов. Вам будут предложены три ситуации и несколько вариантов распределения призового фонда между победителями и проигравшими. Более подробно Вы можете прочитать в инструкции к тесту, ссылка на который находится несколькими строками выше, или через свою Личную страницу.

    Узнайте, что ближе Вам.
  2. Прошла тест сегодня с утра пораньше. По справедливости, считаю, что призы должны соответствовать личному вкладу участников. Необязательно должен быть один победитель, который получает всё - но уравниловка не стимулирует интеллектуальное и профессиональное развитие.
  3. Федорченко В.В.

    Федорченко В.В. Участник

    Добрый день. Тест прошел. Из важного - на мой взгляд - предложенные к рассмотрению системы премирования подразумевают оклад + премию по желанию руководства / решению коллектива . Оплата, при котором есть оклад + % или оклад + KPI выпадают из вариантов.
    По оформлению - пару раз в инструкции есть не стыковки о том, что вот последний, и еще раз последний . Напоминает последнее китайское предупреждение № 56. Хотя, наверное, это мое "бурчание".
    Тест очень интересен, а результаты будут любопытны при большом кол-ве участников. Автору СПАСИБО!
  4. Шмелев А.Г.

    Шмелев А.Г. Организатор Команда форума

    РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПРОЕКТА "ЛАВКА ПРИЗОВ".

    Итак, июньская сессия с тестом "Лавка призов" завершена.
    Прошли тест-опросник 98 человек.
    Им в самом деле всем большое спасибо, так как они проявили
    стойкость на фоне тех, кто бросил и не дошел до конца...



    Имена призеров опубликуют, я надеюсь, наши менеджеры проекта КИТТ.

    А я уделю внимание популярности определенных Моделей распределения вознаграждения (МРВ)

    1. Явным лидером стала модель номер 7. Она на диаграмме ниже приводится в виде красных
    столбцов (в сравнении с синими, изображающими максимально-уравнительную модель 1).


    Децильное отношение для этой модели 7 (самый известный индекс расслоения) очень легко
    посчитать. Оно равно 13 (достаточно поделить 65 на 5). Каким примером можно проиллюстрировать
    смысл этого коэффиента? - Ну допустим минимальная зарплата самого низкооплачиваемого
    работника в какой-то организации равняется 20 тысяч рублей. Какой должна быть тогда зарплата
    самых высооплачиваемых работников? - 20*13=260 тысяч рублей. Не очень, да? Но именно такая
    пропорция признается самой справедливой почти 67 процентами респондентов. Причем для
    разных размеров призового (премиального) фонда. А это почти 2/3 от числа опрошенных - квалифицированное
    большинство. Хотя... справедливости ради, надо сказать, что на чистое первое место данную модель
    выводит только треть респондентов (29 процентов), а остальная треть - это те, кто делит 1-2 места
    между этой моделью или более мягкой, или более острой. Но так или иначе 67 процентов (почти
    ровно две трети) - это те, кто готов участвовать на условиях модели 7.


    Я посчитал известный индекс Джини для этой модели 7 (индекс, который признается более
    авторитетным в области макроэкономики - при сравнении расслоения в разных странах,
    а также завоевывает все больше популярности в сфере экономической психологии и психометрики).
    Он оказался равен 0,48. Получается, что данная модель приближается по уровню расслоения
    к тому, что мы наблюдаем в США и Китае и даже несколько превосходит по остроте (в этих
    странах индекс Джини оценивается в районе 0,4 с небольшим, а данные по России, увы,
    являются малодостоверными из-за большой доли серых доходов населения).


    Впрочем, модель 7 популярна, по мнению наших респодентов, скорее как инструмент
    ИГРОВОГО И ПРЕМИАЛЬНОГО ВОЗНАГРАЖДЕНИЯ, но не как инструмент
    постоянной заработной платы (выплата средств к жизни).




    M-1-7.jpg


    2. Второй по популярности оказалась гораздо более мягкая модель МРВ-3.
    Именно в сторону модели 3 смещается выбор респондентов, когда речь идет
    не об игре, а распределении годовой премии - "13-й зарплаты" (последний субтест 4).
    Если в игре с моделью 3 готовы согласится 41 процент респондентов ,
    то при распределении премии - уже более 55 процентов (явно больше половины).
    Хотя в чистом виде эту модель как абсолютно предпочитаемую
    выбирают нечасто (только 15 процентов), но в сочетании с другими - часто.


    M-1-3.jpg

    Децильное отношение в случае этой модели равно 4.
    А индекс Джини равен 0,25. Эта модель характерна для стран
    с самыми высокими налогами и минимальным уровнем расслоения
    (скандинавские страны).


    3. Третье место по популярности заняла промежуточная между третьей
    и седьмой модель номер 5. Ее совсем не выбирали в чистом виде,
    а только фактически в сочетании с другими моделями. Тем не менее
    как с игровой с ней тоже согласны примерно 40 процентов участников.


    M-1-5.jpg

    Децильное отношение для этой модели равно 11 (близко к 10), а индекс Джини
    равен 0,38. Именно эта модель ближе всего к той формально-декларируемой
    модели расслоения, которая характерна по официальной статистике для многих
    пост-социалистических республик бывшего СССР - республик, которые хотя
    бы декларативно заявляют о своей приверженности концепции "социально-ориентированной
    государственной политики" (правда, за скобками оказывается реальная статистика,
    связанная с серой-полулегальной и совсем нелегальной экономикой).


    4. Кто-то уже, наверное, обратил внимание, что в тройку самых популярных
    вошли модели под нечетными номерами 3, 5 и 7. А что же с моделами под четными
    номерами 4 и 6? Оказалось, что несмотря на близкие значения индекса
    расслоения Джини (для модели 4 - это 0,24, для модели 6 - 0,39), эти
    модели оказались менее популярными из-за того, что они обе уравнивают
    все три младшие квартильные категории В, С и D, а это, очевидно, противоречит
    имплицитной теории справедливости, требующей чтобы неудачники из
    самой слабой категории D получали меньше, чем середняки.


    M-1-6.jpg


    С моделью 6, приведенной выше на диаграмме, готовы согласиться
    только 11 процентов респондентов. Почти 90 процентов эта модель 6
    НЕ устраивает.


    5. А что же самая острая модель 10? - Оказывается ее тоже выбирают,
    особенно в игровой ситуации (для игры, а не для жизни). Но не так
    много игроков готовы так рисковать! - Только 9 процентов выбирают
    данную модель как отдельную, и еще 4 процента - в сочетании
    с более мягкой моделью 9. Итого получаем 13 процентов согласных.


    M-1-10.jpg


    А вот в ситуации распределения годовой премии (ближе к жизни)
    остроконкурентную модель 10 выбрали на 9, а только 5 процентов
    участников исследования (пять человек из 98, если точнее). Мы видим,
    что есть такие азартные люди, но их доля в обществе не велика - от 5 до 10
    процентов, не больше.


    6. Впрочем, проделанный анализ НЕ отвечает пока на более интересный
    вопрос: "Как связан выбор модели МРВ с прогнозом самоэффективности?".
    Как видим, мы получили значительный разброс между людьми в выборе
    моделей. Вклад личностных особенностей в этот разброс оказался СИЛЬНЕЙ, чем
    вклад ситуационных факторов. Впрочем... продолжение следует. Надо
    сегодня еще и футбол посмотреть....


    Ваш АШ
    Последнее редактирование: 1 июл 2018
  5. Шмелев А.Г.

    Шмелев А.Г. Организатор Команда форума

    Как коррелируют между собой выборы модели МРВ в разных условиях?
    Возьмем такой ключевой параметр, характеризующий выбор,
    как степень его рискованности, или "остроты".


    Ниже мы проводим интеркорреляции рискованности выборов
    для четырех разных ситуаций - смоделированных в тест-опроснике условий (кейсов).
    Это три игровые ситуации А, В и С, в которых размер призового
    фонда растет от А к С, а также квазиреальная ситуция D (кейс)
    распределения годовой премии в компании, когда призовой (премиальный)
    фонда самый высокий.



     

    Тип ситуации

    A

    B

    C

    D
     

    Балл по игре A

    1,00

    0,51***

    0,38***

    0,19
     

    Балл по игре B

    0,51***

    1,00

    0,63***

    0,32**
     

    Балл по игре C

    0,38***

    0,63***

    1,00

    0,34**
     

    Балл по кейсу D

    0,19

    0,32**

    0,34**

    1,00
     
    Значимость коэффициента Пирсона приводится в таблице
    на основании критерия Стьюдента для выборки размером N=98.




    Мы видим, что более высокое сходство выборов наблюдается в
    ситуациях со сходным размером призового фонда. Чем
    менее близкими оказываются размеры призового фонда,
    тем ниже корреляция. А в случае самой "далекой пары" (самой незначительной игры А
    и самой близкой к реальности ситуации D) корреляция вообще
    оказывается незначимой (0,19 ниже критического значения 0,21
    для выборки n=98 при уровне значимости p<0,05).


    Какие можно сделать локальные выводы на основе этой таблицы?
    - Экономическая стратегия поведения людей имеет 2 источника - личностный
    и ситуационный. Личностный фактор проявляется в том, что
    более склонные к риску люди выбирают более рискованные модели
    вознаграждения почти всегда - в разных ситуациях, а менее склонные
    к риску - менее рискованные (более мягкие, близкие к равномерному
    распределению). Но... эта связь носит вероятностный характер, так как
    ситуационный фактор по-разному воздействует на разных людей - одни
    более резко снижают уровень рискованности своей стратегии в более
    значимых ситуациях, другие менее рискованно. Наконец, есть и такие,
    которые ведут себя парадоксально: в более значимых ситуациях они
    выбирают более рискованную модель МРВ, Сколько же таких парадоксальных
    людей обнаружено нами в выборке из 98 человек (участники КИТТ)?


    Оказалось, что их примерно 20 процентов. Пишу слово "примерно", так как
    значимость повышения или понижения риска при наличии всего лишь
    четырех ситуаций я пока оценить точно затрудняюсь. Возможно, что в число
    этих 20 я включаю людей, для который вся ситуация обследования выглядела
    как малозначимая игра, в которое они вели себя более или менее случайным образом.


    Но... все-таки почти две трети (примерно 65 процентов!) вели себя понятным
    и предсказуемым образом - они снижали остроту (рискованность) своего
    выбора по мере роста значимости ситуации, то есть по мере роста размеров
    призового фонда. Итак, при переходе от более искусственной к более
    квазиестественной ситуации мы можем использовать данные искусственной
    ситуации для прогноза выбора. Точность этого прогноза не высока, но в
    случае большинства испытуемых, несмотря на снижение риска выбора,
    место на ранговой шкале по уровню риска сохраняется.


    Что такое 65 процентов? - Это все тот же хорошо нам (начитанным психологам)
    известный уровень кросс-ситуационной устойчивости измеряемой черты личности
    или критериальной валидности большинства тест-опросников - уровень 0,3 по величине
    коэффициента корреляции. Вот такую прогностичность в отношении выбора мы
    и получили с помощью данного теста "Лавка призов". Ожидаемый результат.
    Не такой плохой, но и не блестящий. Ожидаемый.


    АШ
    Последнее редактирование: 4 июл 2018
  6. Шмелев А.Г.

    Шмелев А.Г. Организатор Команда форума

    А как часто люди относили себя к определенным квартильным категориям - по уровню
    прогнозируемой успешности в игровом конкурсе?
    В тест-опросе были после каждого моделирующего блока (кейса) такие вопросы:
    "В какую категорию Вы сами себя помещаете?".

    В таблице показано распределение частот для четырех категорий в четырех условиях.
    Напоминим еще раз, что размер призового фонда растет от А к D (по строкам).
    А уровень ожидаемой успешности здесь растет с ростом номера квартильной категории
    (по столбцам).




    Ситуации\категории

    Кварт 1

    Кварт 2

    Кварт 3

    Кварт 4

    Кейс-игра A

    4

    15

    63

    15

    Кейс-игра B

    5

    25

    52

    15

    Кейс-игра C

    10

    22

    53

    12

    Кейс-премия D

    2

    44

    42

    9
    Впрочем, удобнее обсуждать не таблицу (в ней даны точные цифровые значения),
    а соответствующую гистограмму, построенную в Эксель на базе этой таблицы.


    Квартильные категории по численности.jpg

    Мы видим, что доминирует предсказуемая тенденция - большинство
    респондентов помещают сами себя в категорию Q3. Почему предсказуемая?
    - Во множестве психологических экспериментов с использованием
    различных методов самооценки (включая графическую шкалу Дембо-Рубинштейн)
    показано, что для большинства здоровых испытуемых характерна позиционная
    стратегия - они помещают себя на шкале в зону "чуть выше среднего".
    Это и есть квартиль Q3 (или квартильная категория 3).


    Но...с ростом призового фонда численность Q3, как видим, понижается - столбцы
    внутри этой категории становятся все ниже по мере перехода от игра А к кейсу D.
    Слабее эта тенденция снижения наблюдается для категории 4. А вот для квартильных
    категорий 1 и 2 наблюдается противоположная тенденция (!) - в этом случае столбцы растут.
    Это означает, что с ростом размеров призового фонда (значимости выбора)
    люди осторожней оценивают свои возможности и распределение самооценок
    становится более похожим на несмещенное гаусовское распределение.



    Но... мы видим,что эта тенденция по мере роста призового фонда не
    нарастает, а скорее, напротив, снижается: столбца на гистограмме
    внутри категории 3 слева-направо снижаются.
    Последнее редактирование: 4 июл 2018
    Завоеванная Н.С. нравится это.
  7. Шмелев А.Г.

    Шмелев А.Г. Организатор Команда форума

    Теперь один из главных интригующих вопросов: "А как связан выбор модели
    вознаграждения с самооценкой респондента?" Иными словами: кто те 9 процентов
    людей, который выбирают самую остроконкурентную модель 10 - "все или ничего"?
    Как оценивают сами себя эти люди? Если они совершают рациональный
    выбор модели, то они, по идее, должны относить себя к категории Q4 -
    оценивать себя максимально высоко. В противном случае им просто ничего
    не достанется (!).


    И вот мы опять обнаруживаем, что выбор человека не является вполне рациональным
    (расчетливым). Как, впрочем, это обнаруживали другие психологи, изучавшие
    экономическое поведение (например, нобелевский лауреат Даниэль Канеман).


    Если посчитать простые линейные корреляции Пирсона, то мы, увы, не обнаруживаем
    ни одной значимой связи (!).


    Итак, выбор модели НЕ коррелируют с самоценочной категорией:


    Ситуация\категория

    СО-A

    СО-B

    СО-C

    СО-D

    Кейс-игра A

    0,09

    0,00

    -0,09

    -0,14

    Кейс-игра B

    0,17

    -0,06

    -0,07

    -0,06

    Кейс-игра C

    0,08

    -0,08

    0,02

    -0,01

    Кейс-премия D

    0,06

    -0,05

    -0,17

    -0,12
    Пояснение: по столбцам в данном таблице указаны 4 переменные,
    отражающие самооценки испытуемым себя по ликертовской шкале 1-2-3-4
    в соответствующей конкурсной игре, обозначенной соответствующей буквой.


    Если бы была ожидаемая "рациональная связь", то по главной диагонали
    матрицы должны были бы стоять значимые положительные коэффициенты
    корреляции Пирсона. Но ни один коэффициент не только не достигает
    значимости - все ниже 0,2 по модулю (причем вне диагонали тоже), а
    многие имеют даже слабые отрицательные значения (!).


    Может быть, искомая связь является криволинейной и мы напрасно ищем
    линейные зависимости?


    Чтобы изучить возможные нелинейные зависимости мы посчитали,
    каковы средние арифметические значения по шкале риска (шкала от 1 до 10).
    Выбор самой осторожной модели МРВ-1 означает 1 на этой шкале.
    Выбор самой рискованной модели МРВ-10 означает 10 на этой шкале.


    Вот как выглядит таблица средних значений для 16 случаев,
    порожденных пересечением четырех игровых конкурсов и
    четырех квартильных самооценочных категорий.


    Поясним, что балл 6.2 в левой верхней клетке этой таблице означает,
    что респонденты, которые отнесли себя к категории Q1 (Квартиль 1),
    выбрали в самой легкой игре А на шкале риска модель между номер 6
    и номер 7, но ближе к категории 6. А вот респонденты из категории
    Q4 все-таки сделали выбор ближе к модели 7 (значение 6.9 округляется
    до 7). Различия не велики и не значимы, поэтому линейная корреляция
    в данном случае (для первой строки) только 0,06, но они просматриваются
    и они логичны (!).




    Выбор модели на шкале риска (от 1 до 10)
     

    Ситуация\категория

    Кварт 1

    Кварт 2

    Кварт 3

    Кварт 4

    Кейс-игра A

    6,2

    6,3

    6,6

    6,9

    Кейс-игра B

    5,8

    6,1

    6,0

    5,5

    Кейс-игра C

    5,0

    5,8

    5,8

    5,2

    Кейс-премия D
     
    4,5

    3,4

    5,0
    Что же происходит в более значимых ситуациях? - А в этом случае различия
    оказываются уже нелинейными и ... нелогичными (!).



    Ниже приведем гистограмму, чтобы опять-таки облегчить себе анализ -
    подключить визуальную логику.


    Диаграмма средний для 16 случаев.jpg

    Чем отличается семейство из четырех столбцов в маргинальной
    высокой квартильной категории "Кварт 4" и средних категориях 2 и 3?
    - В высокой категории 4 от остальных случаев отличается пик А (высокий столбец А),
    тогда как столбцы B, C и D похожи. В средних категориях 2 и 3
    отличается от остальных столбцов провал по D (он более короткий),
    а случаи A, B и С между собой похожи.


    То есть, просматривается такая закономерность: более амбициозные
    респонденты, относящие себя к высшей категории 4, рассматривают
    более дорогие игровые конкурсы В и С гораздо серьезней - по аналогии
    с распределением премии и начинают в этих случаях тоже выбирать
    модель осторожней, как и в случае D. В то же время "середнячки"
    (респонденты, относящие себя к средним категориям по успешности)
    рассматривают все игровые конкурсы с определенной долей "бесшабашности" -
    для них любой конкурс - это своего рода "лотерея", а не "работа". Поэтому-то
    они выбирают во всех игровых конкурсах А, B и С более рискованные (острые)
    модели вознаграждения, а по-настоящему серьезными и осторожными
    становятся только когда речь идет о чем-то для них более реальном - о
    премиях.


    Таким образом, мы обнаружили в ходе нашего исследования нелинейные
    закономерности, связанные с таким гипотетическим фактором, как психологический
    фактор "локус контроля", который обязательно, видимо, опосредует выбор
    модели вознаграждения: более внутренний и более внешний локус контроля
    зависит не только от личности, но и от ситуации, точнее - от категоризации
    человеком той ситуации, в которую он попадает. Если ситуация категоризуются
    как более "случайная", то выбор модели оказывается более рискованным,
    что и происходит с "середнячками" в случае игровых конкурсов B и С, которые
    ими скорее вопринимаются как "лотерея", а не как "работа".


    Последняя интерпретация является, конечно, скорее гипотезой, чем доказанным
    экспериментальным фактом. Требуется расширение выборки, повышение (введение)
    реального призового фонда, прямой контроль (хотя бы измерение) такой
    переменной как "ситуационный локус контроля".


    И последнее. Вопрос к форумчанам. К какой области относится этот тип
    эмпирических исследований? - К экономической психологии и психологической
    экономике? - Мне кажется, что ко второй. Впрочем, кто-то наверняка будет
    отрицать наличие значимых смысловых нюансов в первом и втором
    названии.


    Ваш АШ
    Последнее редактирование: 4 июл 2018
  8. Александр Георгиевич, мне тоже кажется, что это больше похоже на психологическую экономику, но, возможно, можно подобрать более подходящее по смыслу название. Психологическая - да, но экономика? Что-то не то, материальное вознаграждение не относится прямо к сфере экономики...
  9. Мелешко Д.А.

    Мелешко Д.А. Участник

    Александр Георгиевич, спасибо за интересный тест и глубокое исследование. Вероятно, Ваши выводы когда-нибудь пригодятся в профессиональной жизни.
    Что касается "экономической психологии или психологической экономики", хотелось бы оставить свои комментарии. Когда развивалась теория спроса, которая также относится к психологии человека и его потребностям, далеко не только простым физическим, теория все же была отнесена к вопросам экономики (вероятно, потому что на ней можно было больше заработать, чем на психологии). А Ваш тест своего рода тоже о теории спроса (на бонусы, выигрыши, быстрые деньги и т.п.). Отсюда и ответ: "Вы продаете или покупаете?". Если задача - изучить особенности мозга человека, его мыслительный процесс и моральную сторону вопроса - то это психология. Если задача "продать" теорию бизнес-корпорациям: то, конечно, экономика.
    Я бы предложила бы обозначить область исследования как бизнес-психологию.
    Орлова Е.А. нравится это.