Page 96 - Optimizacija poslovnih in tehnoloških procesov

5 Empirična raziskava

Preglednica 5.4 Test KMO in Bartlettov test sferičnosti vijačenje – navor
KMO in Bartlettov test
Kaiser-Meyer-Olkinova mera ustreznosti vzorčenja 0,487
Bartlettov test sferičnosti Pribl. hi-kvadrat 28,731
df 28
Sig. 0,426
OPOMBE df je stopnja prostosti. Sig. je signifikanca.
nih vrednosti navora (Navor_0L, Navor_0D, Navor_1L, Navor_1D,
Navor_2L, Navor_2D, Navor_3L in Navor_3D). Kovariančna matri-
ka prikazuje, kako močno so posamezne vrednosti navora med seboj
povezane, korelacijska matrika pa, kako močna je ta povezanost med
vrednostmi navora v odnosu na splošno. Za vsako vrednost v matrikah
so navedene tudi vrednosti za ustreznost vzorčenja (MSA).
Glede na kontekst, v katerem so bili podatki zbrani, lahko sklepamo,
da so spremenljivke navora med seboj povezane in da so naši rezultati
verjetno zanesljivi. Za ugotavljanje povezanosti med spremenljivkami
navora ter oceno vzorčne ustreznosti smo uporabili antislikovno ma-
triko. Ta nam je omogočila, da smo ocenili, kako tesno so spremenljiv-
ke povezane in kakšen vzorec smo uporabili pri zbiranju podatkov.
Faktorska analiza (preglednica 5.6) je bila izvedena kot testni preiz-
kus z namenom spremljanja sprememb kazalnikov navora. Želeli smo
ugotoviti, ali so se vrednosti kazalnikov izboljševale skozi faze optimi-
zacije. V izhodiščni fazi smo imeli kazalnika Navor_0L in Navor_0D, ki
predstavljata začetno stanje, nato smo vmesno optimizacijo izvedli na
kazalnikih Navor_1L in Navor_1D ter nadaljevali z optimizacijo na ka-
zalnikih Navor_2L in Navor_2D. Končna optimizacija je bila izvedena
na kazalnikih Navor_3L in Navor_3D.
Rezultati analize kažejo, da se je skupna komunaliteta (angl. com-
munalities) kazalnikov izboljševala skozi faze optimizacije. To lahko vi-
dimo po povečanju komunalitete vrednosti od začetnih (Navor_0L in
Navor_0D) do končnih kazalnikov (Navor_3L in Navor_3D.
Vrednosti komunalitet so izračunane z metodo največje verjetnosti
(angl. maximum likelihood – ML), ki temelji na največji verjetnosti, da
so podatki generirani iz danega modela. V preglednici je tudi opozori-
lo, da so bile vrednosti komunalitet večje od 1, kar je lahko posledica
neustreznega modeliranja, in zato naj bi se rezultati te analize inter-
pretirali s previdnostjo.
To analizo smo izvedli kot test, da bi preverili, ali lahko z njo pojas-
nimo, da se kazalniki izboljšujejo skozi proces optimizacije. Vendar pa

96