сделать домашней  добавить в избранное  карта сайта RSS
 

Вебинары HRM.RU

Прогноз эффективности кандидатов на основе тестов
Начало 26.05.2017 12.00 (по московскому времени)

Полный список вебинаров

События

полный список

Последние обсуждения

  15.11.2018 18:35:05
Компания 3М меняет свой офис в Москве
  15.11.2018 16:40:41
Промышленная компания 3М выходит в онлайн-розницу
  14.11.2018 1:04:33
Деловая игра «Дорогой доктор!» от компаний TeamSmart и WhITe
  31.10.2018 10:51:54
семинар: 16 ноября в Иркутске "ОПТИМИЗАЦИЯ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ - 2019"
  23.10.2018 2:35:23
Новая система гибкого обучения «Over the Top» от компаний TeamSmart и WhITe


Опросы
  Актуальные направления работы HR вашей организации 2017
Все опросы


SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. Сравнение двух средних
и t-критерий

      Тематические разделы:
      Психология, теории HR
      Психология, теории HR : Социальная психология
      Книги

      Дата публикации: 11.07.2017






      Сравнение двух средних

      и t-критерий

      146 Уровень значимости

      147 | Пошаговые алгоритмы вычислений

      152 Печать результатов и выход из программы

      153 Представление результатов

      155 Терминология, используемая при выводе

      Различные варианты обработки данных с применением ^-критерия позволяют

      сделать вывод о различии двух средних значений. Например, в случае i-крите-

      рия для независимых выборок проверяется достоверность различия двух вы-

      борок по переменной, измеренной у представителей этих двух выборок. Для

      этих выборок вычисляются средние значения, затем но ^-критерию определяется

      статистическая значимость их различия. Применение ^-критерия, по-видимо-

      му, самый распространенный метод статистического вывода, так как позволяет

      ответить на простой вопрос о различии двух выборок по уровню выраженности

      измеренного признака. Основное требование к данным для применения этого кри-

      терия — представление переменных, по которым сравниваются выборки, в мет-

      рической шкале измерения. Если есть сомнения в соответствии этому требо-

      ванию, то можно воспользоваться неиараметрическими методами, изложенными

      в главе 12.

      SPSS позволяет применять 3 варианта ^-критерия: Independent-Samples T Test

      (t-критерий для независимых выборок), Paired-Samples T Test (t-критерий для зависи-

      мых выборок), One-Samples T Test (t-критерий для одной выборки).

      ^- Первый из вариантов t-критерия, t-критерий для независимых выборок (independent

      samples), предназначен для сравнения средних значений двух выбо-

      рок. Для сравниваемых выборок должны быть определены значения одной

      и той же переменной. С помощью t-критерия для независимых выборок мож-

      но сравнить успеваемость студентов и студенток, степень удовлетворенности

      жизнью холостяков и женатых, средний рост футболистов двух команд и пр.

      Обязательным условием для проведения этого t-критерия является независи-

      мость выборок.

      ^- Второй из ^-критериев, ^-критерий для зависимых выборок (paired samples,

      или dependent samples), позволяет сравнить средние значения двух изме-

      рений одного признака для одной и той же выборки, например результаты

      146 Глава 11. Сравнение двух средних и t-критерий

      первого и последнего экзаменов группы студентов или значения показа-

      теля до и после воздействия на группу. Обязательным условием применения

      t-критерия для зависимых выборок является наличие повторного измере-

      ния для одной выборки.

      Последний из ^-критериев, i-критерий для одной выборки (one sample), позво-

      ляет сравнить среднее значение этой выборки с некоторой эталонной величи-

      ной. Например, отличается ли среднее значение некоторого теста для данной

      выборки от нормативной величины, отличается ли время, показанное бегуна-

      ми во время соревнования, от 17 минут, и т. д.

      Уровень значимости

      Результат сравнения средних значений с применением i-критерия оценивается

      по уровню значимости. Напомним, что уровень значимости является мерой ста-

      тистической достоверности результата вычислений, в данном случае — различий

      средних, и служит основанием для интерпретации. Если исследование показало,

      что р-уровень значимости различий не превышает 0,05, это означает, что с веро-

      ятностью не более 5 % различия являются случайными. Обычно это является ос-

      нованием для вывода о статистической достоверности различий. В противном

      случае (р > 0,05) различие признается статистически недостоверным и не подле-

      жит содержательной интерпретации.

      SPSS позволяет определять два уровня значимости: односторонний (one-tailed)

      и двусторонний (two-tailed). Обычно используется двусторонний уровень зна-

      чимости. Но если вы заранее знаете направление различий и вас интересует

      только это направление, то можно использовать односторонний критерий значи-

      мости. Однако такая ситуация встречается редко, а если и встречается, то право-

      мерность односторонней проверки с трудом поддается обоснованию.

      Существенным различием между двумя типами уровней значимости является

      то, что двусторонний р-уровень оказывается вдвое больше, чем односторонний.

      По умолчанию SPSS вычисляет двусторонний уровень значимости, но вы легко

      можете получить односторонний уровень значимости, разделив вычисленное

      программой значение на 2.

      Пошаговые алгоритмы вычислений

      Для применения ^-критерия мы воспользуемся переменными из файла exOl .sav,

      но сначала необходимо выполнить три подготовительных шага.

      Шаг 1 Создайте новый файл данных или подготовьте существующий. Все нсобхо-

      >; димые действия описаны в главе 3.

      Пошаговые алгоритмы вычислений 147

      Шаг 2й Запустите программу SPSS при помощи значка на рабочем столе или ко-

      ;| манды Пуск * Программы t SPSS for Windows > SPSS 11.5 for Windows (Start >

      ;is$| Programs > SPSS for Windows > SPSS 1 1 . 5 for Windows) главного меню Windows.

      | В открывшемся после запуска программы диалоговом окне SPSS for Windows

      щелкните на кнопке Cancel (Отмена).

      После выполнения этого шага на экране появится окно редактора данных SPSS.

      Шаг 3:';;; Откройте файл данных, с которым вы намерены работать (в нашем слу-

      | чае это файл exOI .sav). Если он расположен в текущей папке, то выполните

      следующие действия:

      | 1. Выберите в меню File (Файл) команду Open > Data (Открытие > Данные)

      или щелкните на кнопке Open File (Открытие файла) панели инструментов.

      | 2. В открывшемся диалоговом окне дважды щелкните па имени ех01 .sav или

      a J введите его с клавиатуры и щелкните на кнопке ОК.

      Независимо от того, открыта программа SPSS только что или какие-то проце-

      дуры уже выполнялись, в верхней части главного окна должна присутствовать

      строка меню (она показана ниже). Пока строка меню присутствует на экра-

      не, доступны все команды анализа данных. При этом окно с данными видеть не

      обязательно.

      При работе с таблицами результатов или при редактировании диаграмм неко-

      торые пункты строки меню могут исчезать или меняться. Чтобы вернуться Щ

      к главному окну и стандартной строке меню, щелкните на кнопке свертыва- щ

      ния или восстановления текущего окна.

      Применение t-критерия для независимых выборок

      После завершения шага 3 на экране должно присутствовать окно редактора дан-

      ных со строкой меню.

      |,Шаг.4:1 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means > Independent-

      I Samples T Test (Сравнение средних > t-критерий для независимых выборок). На

      | экране появится диалоговое окно Independent-Samples T Test (t-критерий для

      независимых выборок), показанное на рис. 11.1.

      В представленном диалоговом окне вы можете задать параметры для примене-

      ния i-критерия. Левая часть окна содержит список всех доступных переменных

      файла, а ьшвая часть — список Test Variable(s) (Тестируемые переменные), в кото-

      рый вам необходимо поместить имена переменных для применения ^-критерия.

      Список может содержать любое количество переменных, а сами переменные

      должны быть метрического типа (это переменные отметка!, отметка2, тест! и т. п.).

      148 Глава 11. Сравнение двух средних и t-критерий

      В поле Grouping Variable (Группирующая переменная) указывается имя перемен-

      ной, градациям которой соответствуют две независимые выборки для ^-крите-

      рия. Как правило, группирующая переменная дискретна и имеет 2 градации.

      В файле exOl.sav примером двухуровневой переменной является переменная

      пол. Группирующая переменная па самом деле может иметь более двух уровней

      и даже непрерывный тип, но в обоих случаях необходимо разбить множество

      значений переменной на две категории или задать две градации из существую-

      щих. Так, мы можем взять переменную класс в качестве группирующей пере-

      менной и указать, что в одну выборку следует включать все объекты, имеющие

      значение 1, а в другую выборку — объекты, имеющие значение 3. Это позволит

      сравнить средние значения для двух из трех классов.

      Рис. 11.1. Диалоговое окно Independent-Samples T Test

      Итак, после того как имя группирующей переменной задано, необходимо задать

      ее категории. Это делается щелчком на кнопке Define Groups (Определение групп).

      Обратите внимание на то, что данный шаг необходим даже для двухуровневых

      переменных. На экране появится диалоговое окно Define Groups (Определение

      групп), показанное па рис. 11.2. Если установлен переключатель Use specified values

      (Использовать заданные значения), то в полях Group 1 (Группа 1) и Group 2 (Груп-

      па 2) нужно перечислить значения группирующей переменной, которые форми-

      руют первую и вторую выборки. Если установлен переключатель Cut Point (Точка

      деления), то в поле справа указывается значение, разбивающее весь диапазон пе-

      ременной на два непересекающихся интервала.

      В следующем примере в качестве группирующей мы используем переменную вуз.

      Она имеет 4 уровня, поэтому нам потребуется разбить эти уровни на 2 группы.

      Для этого мы установим в качестве точки раздела число 3. Это будет означать,

      что в первую выборку попадут учащиеся, выбирающие гуманитарные и эконо-

      мические специальности, а во вторую — учащиеся, выбирающие технические

      и естественнонаучные специальности.

      Рис. 11.2. Диалоговое окно Define Groups

      Шаг 5 На этом шаге мы применим t-критерий для сравнения юношей и девушек

      (градаций переменной пол) по переменной отметка2.

      1. Щелкните сначала на переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем —

      на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Test Variable(s) (Тестируемые переменные).

      2. Щелкните сначала па переменной пол, чтобы выделить се, а затем — па

      нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле

      Grouping Variable (Группирующая переменная).

      1 3. Щелкните на кнопке Define Groups (Определение групп), чтобы открыть

      одноименное диалоговое окно, показанное па рис. 11.2.

      I 4. Введите число 1 в поле Group 1 (Группа 1), нажмите клавишу Tab, введи-

      те число 2 в поле Group 2 (Группа 2) и щелкните па кнопке Continue (Про-

      | должить), чтобы вернуться в диалоговое окно Independent-Samples T Test

      (t-критерий для независимых выборок).

      i 5. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

      Шаг 5а ; После выполнения шага 4 должно быть открыто диалоговое окно Independently

      Samples T Test (t-критерий для независимых выборок), показанное на рис. 11.1.

      \ Если вы уже успели поработать с этим окном, очистите его щелчком на

      кнопке Reset (Сброс) и выполните следующие действия:

      ; 1. Щелкните сначала па переменной отметка2, чтобы выделить ее, а затем —

      на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список

      Test Variable(s) (Тестируемые переменные).

      ? 2. Щелкните сначала па переменной вуз, чтобы выделить ее, а затем — на

      нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле

      I Grouping Variable (Группирующая переменная).

      % 3. Щелкните на кнопке Define Groups (Определение групп), чтобы открыть

      одноименное диалоговое окно, показанное на рис. 11.2.

      I 4. Установите переключатель Cut point (Точка деления), введите в распо-

      ложенное рядом поле значение 3 и щелкните на кнопке Continue (Про-

      должить), чтобы вернуться в диалоговое окно Independent-Samples T Test

      (t-критерий для независимых выборок).

      I 5. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода результатов.

      150 Глава 11. Сравнение двух средних и t-критерий

      Применение t-критерия для зависимых выборок

      Теперь мы рассмотрим два примера применения t-критерия для зависимых вы-

      борок. После завершения шага 3 на экране должно присутствовать окно редакто-

      ра данных со строкой меню.

      Шаг 56 В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means > Paired-Samples T

      I Test (Сравнение средних > t-критерий для зависимых выборок). На экране по-

      :

      ! явится диалоговое окно Paired-Samples T Test (t-критерий для зависимых выбо-

      ; рок), показанное на рис. 11.3.

      Рис. 11.3: Диалоговое окно Paired-Samples T Test

      Применение ^-критерия для зависимых выборок несколько проще, чем для неза-

      висимых. Процедура управляется единственным диалоговым окном и не требует

      указания группирующей переменной. В левой части окна находится уже знако-

      мый нам список доступных переменных файла, в котором вы можете выбрать пе-

      ременные для применения t-критерия. Необычным здесь является то, что нужно

      указывать пары переменных — отсюда название целевого списка: Paired Variables

      (Пары переменных).

      Сначала нужно щелкнуть на имени первой переменной, затем — па имени цде

      второй переменной, и после этого при помощи кнопки со стрелкой пара «"И

      заносится в список. Количество выбираемых пар может быть любым.

      Шаг 5в Чтобы сравнить отметки учащихся в 10 и 11 классах (отметка! и отметка2),

      ?

      : :: V: г выполните следующие действия:

      1. Щелкните на переменной отметка!. Ее имя появится в области Current

      Selections (Текущее выделение) рядом с меткой Variable 1 (Переменная 1).

      2. Щелкните па переменной отметка2. Ее имя появится в области Current

      Selections (Текущее выделение) рядом с меткой Variable 2 (Переменная 2).

      3. Щелкните на кнопке со стрелкой, чтобы переместить выбранную пару

      переменных в список Paired Variables (Пары переменных).

      | 4. Щелкните па кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

      Пошаговые алгоритмы вычислений 151

      Чтобы применить t-критерий одновременно для нескольких пар переменных, их

      все нужно переместить в список Paired Variables (Пары переменных). В следующем

      примере производится сравнение результатов первого теста (тест!) с результата-

      ми остальных четырех тестов.

      Шаг 5Г:; После выполнения шага 4а должно быть открыто диалоговое окно Paired-

      т Samples T Test (t-критерий для зависимых выборок), показанное на рис. 11.3.

      ;; Если вы уже успели поработать с этим окном, очистите его щелчком на

      I кнопке Reset (Сброс) и выполните следующие действия:

      . :; 1. Щелкните па переменной тест!. Ее имя появится в области Current Selections

      (Текущее выделение) рядом с меткой V a r i a b l e 1 (Переменная 1).

      Щ 2. Щелкните на переменной тест2. Ее имя появится в области Current Selections

      (Текущее выделение) рядом с меткой V a r i a b l e 2 (Переменная 2).

      • 3. Щелкните на кнопке со стрелкой, чтобы переместить выбранную пару

      переменных в список Paired Variables (Пары переменных).

      .':': 4. Повторите три предыдущих действия, только вместо переменной тест2

      во втором действии последовательно используйте переменные тестЗ,

      тест4 и тестЗ.

      5. Щелкните на кнопке О К, чтобы открыть окно вывода.

      Применение t-критерия для одной выборки

      Иногда бывает необходимо сравнить среднее значение распределения с какой-либо

      фиксированной величиной. Представим себе следующую ситуацию. Исследователь

      решил проверить, отличаются ли результаты тестирования его выборки от норма-

      тивных показателей. Предположим, нормативный показатель но тесту равен 10.

      Для того чтобы проверить результат выборки па соответствие норме, нужно вычис-

      лить среднее значение для выборки и сравнить его с числом 10. Подобные срав-

      нения в программе SPSS реализуются при помощи ^-критерия для одной выборки.

      Шаг 5д В меню Analyze (Анализ) выберите команду Compare Means > One-Sample T

      | Test (Сравнение средних > t-критерий для одной выборки). На экране появится

      Z диалоговое окно One-Sample T Test (t-критерий для одной выборки), показап-

      1 пое на рис. 11.4.

      счет в уме [тест! J :

      ^числовые ряды [TI|

      словарь [

      Рис. 11.4. Диалоговое окно One-Sample T Test

      Глава 11. Сравнение двух средних и t-критерий

      Применение ^-критерия для одной выборки является самым простым с точки

      зрения как вычислений, так и управления. Все, что вам нужно сделать, — это вы-

      брать одну или несколько переменных для анализа и, поместив ее (их) в список

      Test Variable(s) (Тестируемые переменные), задать константу для сравнения в поле

      Test Value (Тестовое значение), после чего щелкнуть на кнопке ОК. Обратите вни-

      мание, что в случае задания в списке Test Variable(s) (Тестируемые переменные)

      нескольких переменных, их средние значения будут сравниваться с одной и той

      же величиной, указанной в поле Test Value (Тестовое значение). Если нужно про-

      вести сравнения с различными константами, необходимо применить ^-критерий

      для каждой из констант.

      Шаг 5е;1 На этом шаге сравниваются средние значения переменных тест2 и тестЗ с чис-

      ;f| ЛОМ 10.

      1 1. Щелкните сначала на переменной тест2, чтобы выделить ее, а затем — на

      кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Test Variable(s)

      (Тестируемые переменные).

      1 2. Повторите предыдущее действие для переменной тестЗ.

      j 3. Нажмите клавишу Tab, чтобы перевести фокус ввода в поле Test Value

      1 (Тестовое значение), и введите число 10.

      4. Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.

      После выполнения шага 5, 5а, 56, 5в или 5г программа автоматически активизи-

      рует окно вывода. Для просмотра результатов вы при необходимости можете

      воспользоваться вертикальной и горизонтальной полосами прокрутки. Обратите

      внимание на стандартную строку меню в верхней части окна вывода: ее присут-

      ствие позволяет выполнять любые статистические операции, не переключаясь

      обратно в окно редактора данных.

      Печать результатов и выход

      из программы

      Ниже описана типичная процедура печати результатов статистического анализа

      (или нескольких анализов). После выполнения шага 5 должно быть открыто ок-

      но вывода.

      Шаг 6 В окне вывода укажите фрагменты, выводимые на печать (см. раздел «Окно

      | вывода» в главе 2), в меню File (Файл) выберите команду Print (Печать), при

      | необходимости задайте параметры печати и щелкните на кнопке ОК.

      Последнее, что необходимо сделать после завершения исследования и печати ре-

      зультатов, — это выйти из программы SPSS.

      Шаг 7 Для выхода из программы в меню File (Файл) выберите команду Exit (Вы-

      Ш ход).

      Представление результатов 153

      Иногда после выполнения команды Exit (Выход) на экране могут появляться не-

      большие диалоговые окна с вопросом о необходимости сохранения сделанных

      в файлах изменений и кнопками, описывающими возможные варианты ответа.

      Для завершения работы просто щелкайте на соответствующих кнопках.

      Представление результатов

      В этом разделе мы приводим результаты применения всех трех видов ^-критерия.

      После каждого из результатов следуют краткие пояснения, раскрывающие их смысл,

      а в конце раздела помещен список использовавшихся в окне вывода терминов. Ви-

      зуальная форма вывода немного изменена, что никак не влияет на его содержимое.

      Результаты применения t-критерия

      для независимых выборок

      На рис. 11.5 приведены фрагменты выводимых данных, сгенерированные про-

      граммой после выполнения шага 5.

      Рис. 11.5. Фрагменты окна вывода после выполнения шага 5

      Из результатов следует, что выборка из 39 юношей имеет средний балл 4,13, вы-

      борка из 61 девушки — средний балл 4,28. Различия статистически достоверны

      на высоком уровне значимости (р - 0,009). Критерий равенства дисперсий Леви-

      на (Levene's Test) указывает на то, что дисперсии двух распределений статистиче-

      ски значимо не различаются (р - 0,807). Этот результат позволяет применить

      несколько более мощный ^-критерий для равных дисперсий (Equal). Если бы

      результаты критерия Левина были другими, то возникла бы необходимость

      в использовании i-критерия для неравных дисперсий (Unequal).

      154 Глава 11. Сравнение двух средних и t-критерий

      Результаты применения t-критерия

      для зависимых выборок

      На рис. 11.6 приведены фрагменты выводимых данных, сгенерированные про-

      граммой после выполнения шага 56.

      Paired Samples Statistics

      Рис. 11.6. Фрагменты окна вывода после выполнения шага 56

      Как видно из результатов, для выборки объемом N = 100 среднее значение пере-

      менной отметка2 (4,22) оказалось статистически значимо выше среднего значе-

      ния переменной отметка! (3,96) с уровнем значимости р < 0,001. Кроме того, ме-

      жду переменными тест! и тест2 существует значительная корреляция (г = 0,434,

      р < 0,001), свидетельствующая о том, что чем лучше результат обучения в классе

      10, тем он лучше и в классе 11.

      Результаты применения t-критерия

      для одной выборки

      На рис. 11.7 приведены фрагменты выводимых данных, сгенерированные про-

      граммой после выполнения шага 5г.

      Из таблиц видно, что среднее значение переменной тест2 (числовые ряды) состав-

      ляет 10,35 и статистически достоверно не отличается от 10 (р > 0,1). Среднее

      значение переменной тестЗ (словарь) равно 11,96 и статистически достоверно от-

      личается от 10 (р < 0,001).

      Рис. 11.7. Фрагменты окна вывода после выполнения шага 5г

      Терминология, используемая

      при выводе

      Трактовка терминов, используемых программой в окне вывода результатов, дана

      далее.

      ^ Std. Error (Стандартная ошибка) — отношение стандартного отклонения к квад-

      ратному корню из размера выборки N. Является мерой стабильности средне-

      го значения.

      ^ F (F-критерий) — величина, характеризующая соотношение дисперсий двух

      распределений.

      ^ Sig. (Значимость) — в зависимости от того, равны или не равны дисперсии

      двух распределений, применяются различные виды статистических прибли-

      жений. Величина р > 0,05 указывает на то, что дисперсии можно считать не

      различающимися.

      К t (t-критерий) — f-критерий определяется как отношение разности средних

      значений к стандартному отклонению.

      ^ df (Число степеней свободы) — для i-критерия с независимыми выборками

      при равенстве дисперсий число степеней свободы равно разности числа объ-

      ектов и числа групп (100 - 2 = 98), а при различии дисперсий применяется

      более сложная формула, приводящая к дробному значению, равному 81,65.

      Для зависимых выборок и для одной выборки число степеней свободы для

      t-критерия определяется как 105 - 1 = 104.

      ^ Sig. (2-Tailed) (Двусторонняя значимость) — по отношению к ^критерию дву-

      сторонняя значимость означает вероятность того, что разность между сред-

      ними значениями является случайной, а но отношению к коэффициенту

      156 Глава 11. Сравнение двух средних и t-критерий

      корреляции — вероятность того, что связь между двумя переменными являет-

      ся случайной.

      Mean Difference (Разность средних) — разность между двумя средними зна-

      чениями.

      Std, Deviation (Стандартное отклонение) — для ^-критерия с зависимыми вы-

      борками это стандартное отклонение разности между значениями повторных

      измерений.

      Correlation (Корреляция) — мера связи двух переменных, а для зависимых вы-

      борок — мера связи повторных измерений. Численно определяется коэффи-

      циентом корреляции; в данном примере использовался коэффициепт Пирсо-

      на. Более подробно корреляции описаны в главе 9.

      95% Confidence Interval (Доверительный интервал в 95 %) — в случае t-крите-

      рия термин «доверительный интервал» относится к разности между сред-

      ними значениями выборок.






      Share |

       

      Версия для печати

      Читайте также


      Усадьба для программиста

      В конце мая Клименко купил бывшую усадьбу графов Бобринских в Тульской области. Он планирует превратить ее в городок программистов, переселив своих сотрудников и их семьи из столичного офиса.

      7 навыков психически устойчивых людей
      Как приглянуться рекрутеру: 20 лайфхаков от HR-директора


      В поисках объективности оценки кандидатов

      Каждая новая методика оценки персонала обещает быть объективной и непредвзятой. Так ли это на самом деле? «Иванов — лентяй, Сидоров — дурак, а Петров — то и другое в одном флаконе», — любил говорить о своих подчиненных начальник конструкторского отдела крупной строительной компании. Однако когда обиженных Иванова, Петрова и Сидорова пригласили в конкурирующую структуру, мнение экспертов об их квалификации было противоположным.



      Конструктивные способы выхода из кризиса

      Кризис обозначает потерю какой-то существовавшей жизненной формы, к которой человек привык, и появляется возможность вхождения в новую жизненную форму, еще не известную для человека. Успешное преодоление кризисов, превращаясь в систему, постепенно приводит к формированию определенных личностных качеств, возникновению особой жизненной идеологии человека, созданию своего рода сценария победителя.
      Имя 
      Пароль  забыли?
      Присоединяйтесь!

      Новые материалы

         Названы самые высокооплачиваемые вакансии в Башкирии
         Не все профессии равны. Вчерашние школьники идут в телевизионщики и PR
         Новочебоксарские безработные граждане обучаются востребованным профессиям
         Где в Уфе заработать 100 тысяч рублей в месяц
         Сколько в среднем получают владимирские врачи?


      Последние комментарии

        
         мне приятно Вас читать 99 % читаемое мной - мусор... А на ваших постах глаза отдыхают 
         Действительно, Эдуард, что это я! Всё ещё hr, всё ещё пишу - с удовольствием вернусь)))
         Марина, вы вернетесь к нам или уже все?)
         вы можете оставлять активную ссылку на источник 
      Все статьи


      Интервью




      Публикую статью Алексея Королькова с видеокомментарием
      все интервью


      О проекте      Реклама       Подписка       Контакты       Rambler's Top100 Яндекс цитирования ©2000-2011, HRM