URN_NBN_SI_DOC-I9KTOX1O

Raziskava osebnostnih lastnosti in profesionalnih poklicnih kvalifikacij 55 Kotacija na borzi: Frekvenca (%) DA 17 (5,5 %) NE 294 (94,5 %) Vključenost v procese poslovodenja*: Frekvenca (%) − 2 23 (7,4 %) − 1 20 (6,5 %) 0 95 (30,6 %) +1 70 (22,6 %) +2 102 (32,9 %) * Prva in druga ter tretja, četrta in peta kategorija so bile združene za potrebe statistične analize. 3.3. Testiranje hipotez Hipoteze smo testirali z uporabo ordinalne logistične regresije. Ordinalna logistična regresija je neparametrična metoda, posebej razvita za uporabo v primerih, ko je odvisna spremenljivka ordinalnega tipa, kot v našem primer u 7 . Pred običajno linarno regresijo po metodi najmanjših kvadratov ima ordinalna logistična regresija več pomembnih prednosti, predvsem pa je teoretično in metodološko pravilnejša, saj upošteva tudi učinke stropa in dna, povezane z ordinalno naravo odvisne spremenljivke, česar običajna linearna regresija po metodi vsote najmanjših kvadratov ne upošteva. Analizo smo izvedli v dveh korakih. V prvem koraku smo zaradi velikega števila kontrolnih spremenljivk glede na velikost vzorca s serijo bivariatnih modelov iz analize izločili tiste, katerih zveza z odvisno spremenljivko je bila statistično neznačilna (p > 0,05). V drugem koraku smo nato analizirali multivariatni model z vsemi glavnimi pojasnjevalnimi spremenljivkami (osebnostne lastnosti in profesionalne poklicne kvalifikacije) in tistimi kontrolnimi, ki so se v prvem koraku izkazale kot statistično značilne (p < 0,05). 7 Gre za naravno razširitev binarne logistične regresije ( binary logistic regression ), razvite za uporabo z binarnimi odvisnimi spremenljivkami. Temelji na predpostavki ordinalnih spremenljivk kot nestriktnih monotoničnih transformacij intervalnih spremenljivk (O'Brien, 1985).