Page 94 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

5 Empirična raziskava

Preglednica 5.2 Opisna statistika vijačenje – navor
Opisna statistika
Povprečje SD N
Navor_0L 1,1866 0,05798 50
Navor_0D 1,2124 0,06083 50
Navor_1L 1,2028 0,03233 50
Navor_1D 1,2010 0,02978 50
Navor_2L 1,1990 0,01502 50
Navor_2D 1,1972 0,01325 50
Navor_3L 1,1995 0,00351 50
Navor_3D 1,2006 0,00291 50
OPOMBE Začetna meritev je označena s številko 0. Navor je vijačenje. SD je standardna devi-
acija. N je velikost vzorca.

fazi optimizacije neodvisnejši med seboj. Signifikanca, večja od 0,05,
pomeni, da statistično ne moremo dokazati povezanosti med kazalni-
ki. Vrednost KMO 0,513 pomeni, da so podatki primerni za nadaljnjo
obdelavo. Bartlettov test sferičnosti nam pove, da ima vzorec homoge-
nost variance. Vidi se, da so korelacije med levo in desno stranjo enake,
zato smo na podlagi te analize zmanjšali količino podatkov v analizi za
polovico. V kasnejših analizah smo nato operirali samo z levo stranjo,
ker je desna stran statistično enaka levi.
Raziskali smo, kako se različni kazalniki navora med seboj pove-
zujejo v različnih fazah optimizacije. Želeli smo ugotoviti, ali obstaja
povezava med kazalniki navora in ali se ta povezava spreminja glede
na optimizacijo.
Preglednica 5.3 predstavlja korelacijsko matriko, ki se uporablja za
določanje medsebojnih odnosov med različnimi spremenljivkami. V
tem primeru so spremenljivke navori (Navor_0L, Navor_0D, Navor_1L
itd.). V prvem stolpcu in vrstici so označene spremenljivke, v ostalih
celicah pa so korelacijski koeficienti med posameznimi spremenljiv-
kami. V drugem delu preglednice so prikazane verjetnosti (označene
kot Sig. (1-tailed)), ki kažejo, kolikšna je verjetnost, da se določen ko-
relacijski koeficient pojavi naključno (Field 2018). Determinanta ma-
trike pa je vrednost, ki označuje, koliko se spremeni matrika, ko se
premakne. V tem primeru je determinanta enaka 0,532. To pomeni,
da so spremenljivke v matriki med seboj nekoliko povezane. Za nas je
bilo pomembno, da spremenljivke v korelacijski matriki niso močno
povezane, saj obravnavamo navor, ki bi moral biti vedno enak, ne glede
na optimizacijo. Če bi bile spremenljivke močno povezane, bi to lahko

94