57
а 2 компетенции незначимы даже на 10%. При этом в обеих моделях коэффициент
объяснённой дисперсии R
2
оказался очень высок. В связи с этим была проведена
проверка факторов модели на мультиколлинеарность. В первую очередь был
вычислен показатель «вздутия дисперсии» VIF, рассчитываемый по формуле
. Этот показатель отражает, насколько дисперсия больше, чем в случае, если
бы регрессия была однофакторной. Если этот коэффициент велик (больше 3), значит
факторы взаимосвязаны и увеличивают дисперсии друг друга – присутствует
мультиколлинеарность.
В модели для оценки результативности показатель VIF составил 4,08, что явно
указывает на наличие мультиколлинеарности. В модели оценки эфффективности
показатель оказался чуть меньше (3,67). Сводные результаты регрессионного
анализа и коэффициенты VIF представлены на рисунках 2 и 3.
Рис. 2
Регрессионная статистика и показатель вздутия дисперсии для модели
результативности
Регрессионная статистика
Множественный R 0,899328
R-квадрат 0,898657
Нормированный R-квадрат
0,754649
Стандартная ошибка
0,166755
Наблюдения 34
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость F
Регрессия 13 201,4959 28,78513 743,5630379 2,2E-08
Остаток 20 0,270987 0,038712
Итого 33 201,7669
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
Эффективность 0,582196 0,205318 3,27392 0,013600586 0,186695 1,157697 0,186695 1,157697
Лидерство -0,19079 0,064002 -2,98097 0,020486706 -0,34213 -0,03945 -0,34213 -0,03945
Обучение 0,155299 0,117418 1,322615 0,227535142 -0,12235 0,432948 -0,12235 0,432948
Переговоры 1,273275 0,201733 6,311671 0,000399653 0,796251 1,750299 0,796251 1,750299
Профессионализм -0,51472 0,122852 -4,18976 0,290850131 -0,80522 -0,22422 -0,80522 -0,22422
Конфликты 0,622647 0,124307 -5,00893 0,001549622 -0,91659 -0,32871 -0,91659 -0,32871
Этика 0,118104 0,103382 1,142407 0,004087272 -0,12635 0,362563 -0,12635 0,362563
VIF 4,075787
58
Рис. 3
Регрессионная статистика и показатель вздутия дисперсии для модели
эффективности
Таким образом было выявлено наличие взаимосвязанности факторов
регрессионной модели. Для получения более точных результатов исследования
требуется избавить модель от мультиколлинеарности. Чтобы понять, какие из
факторов взаимосвязаны, была рассчитана корреляционная матрица. В качестве
признака мультиколлинеарности было принято значение парной корреляции
факторов больше или равное 0,7.
Эффективность
Лидерство
Обучение
Переговоры
Профессионализм
Конфликты
Этика
Эффективность 1
Лидерство 0,21 1
Обучение 0,17 0,41 1
Переговоры 0,13 0,39 0,11 1
Профессионализм 0,86 0,28 0,07 0,21 1
Конфликты 0,24 0,45 0,1 0,42 0,33 1
Этика 0,3 0,22 0,09 0,46 0,18 0,51 1
Корреляционная матрица
Множественный R 0,854323
R-квадрат 0,854126
Нормированный R-квадрат
0,727868
Стандартная ошибка
0,195646
Наблюдения 34
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость F
Регрессия 13 181,3463 25,90662 669,2067341 2,2E-08
Остаток 20 0,243888 0,034841
Итого 33 181,5902
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
Эффективность 0,672196 0,18068 2,88105 0,012588586 0,205365 1,273466 0,205365 1,273466
Лидерство -0,32459 0,056322 -2,62325 0,018953706 -0,37634 -0,04339 -0,37634 -0,04339
Обучение 0,114699 0,103328 1,163901 0,213435142 -0,13459 0,476243 -0,13459 0,476243
Переговоры 0,951275 0,177525 5,554271 0,010071965 0,875877 1,925329 0,875877 1,925329
Профессионализм -0,15772 0,10811 -3,68699 0,327830131 -0,88574 -0,24664 -0,88574 -0,24664
Конфликты -0,98555 0,10939 -4,40786 0,002263622 -1,00825 -0,36158 -1,00825 -0,36158
Этика 0,334704 0,090976 1,005318 0,005199272 -0,13899 0,398819 -0,13899 0,398819
VIF 3,674682
Регрессионная статистика
59
Корреляционная матрица демонстрирует, что чрезмерно высокая корреляция
присутствует между факторами «Эффективность» и «Профессионализм». Так как
фактор «Профессионализм» оказался незначимым в моделях оценки
результативности и эффективности, принимается решение об исключении этого
фактора из моделей исследования.
Таким образом, сразу была опровергнута гипотеза 5 о положительном влиянии
развития компетенции «Профессионализм» на эффективность проектной команды.
Данный факт можно объяснить тем, что дисперсия показателей уровня развития
компетенции «Профессионализм» относительна низка из-за строгих требований к
кандидатам на позиции компании и большому вниманию, уделяемому развитию
профессионализма сотрудника. Другими словами, все члены проектной команды
демонстрируют примерно одинаково высокий уровень профессионального
поведения, и объяснить различия в успешности проектов этим фактором
невозможно.
После исключения из модели фактора «Профессионализм»,
мультиколлинеарность удалось устранить: показатель VIF снизился до 2,43 в модели
для результативности и 2,17 в модели для эффективности. В итоговых моделях к
значимым факторам как результативности, так и эффективности проектных команд
относятся: эффективность, лидерство, переговоры, этика и управление
конфликтами. Статистически незначимым как для результативности, так и для
эффективности проектных команд является фактор, отвечающий за компетенцию
«Обучение и развитие».
Это означает, что гипотеза 3 об отсутствии влияния уровня развития
компетенция «Обучение и развитие» на успешность команды не отвергается.
Отсутствие влияния может быть связано с тем, что данная компетенция носит
долгосрочный характер и ориентирована на долговременный результат. В одном
конкретном проекте готовность участников команды к развитию и их способность
обучать других не играют ни положительной, ни отрицательной роли. Более того,
эта компетенция соотносится главным образом с линейными менеджерами функций,
которые не являются членами проектных команд. Участники же проектных команд
60
демонстрируют примерно одинаковый невысокий уровень владения данной
компетенцией, поэтому объяснить ей различия в успешности проектов также
невозможно.
Для проверки остальных гипотез требуется детальнее изучить результаты
регрессионного анализа. Регрессионная статистика модели для результативности
проектной команды представлена на рисунке 5. Регрессионная статистика модели
для эффективности проектной команды представлена на рисунке 6.
Рис. 5
Регрессионная статистика итоговой модели для результативности
Регрессионная статистика
Множественный R 0,845232
R-квадрат 0,655371
Нормированный R-квадрат
0,588677
Стандартная ошибка
0,166755
Наблюдения 34
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость F
Регрессия 13 201,4959 28,78513 743,5630379 2,2E-08
Остаток 20 0,270987 0,038712
Итого 33 201,7669
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
Эффективность 0,576374 0,203265 3,241181 0,01346458 0,184828 1,14612 0,184828 1,14612
Лидерство -0,18888 0,063362 -2,95116 0,020281839 -0,33871 -0,03905 -0,33871 -0,03905
Обучение 0,153746 0,116244 1,309389 0,225259791 -0,12113 0,428618 -0,12113 0,428618
Переговоры 1,260542 0,199716 6,248555 0,000395657 0,788289 1,732796 0,788289 1,732796
Конфликты 0,61642 0,123064 -4,95884 0,001534126 -0,90742 -0,32542 -0,90742 -0,32542
Этика 0,116923 0,102348 1,130983 0,004046399 -0,12509 0,358937 -0,12509 0,358937
VIF 2,431179
61
Рис. 6
Регрессионная статистика итоговой модели для эффективности
Как мы видим из регрессионной статистики, несмотря на сокращение факторов
при избавлении от мультиколлинеарности, модель по-прежнему имеет высокую
предсказательную силу: коэффициент объяснённой дисперсии R
2
составил 63-65%,
что меньше, чем в начальной модели, но тем не менее является хорошим
результатом. Стандартная ошибка модели не превышает 15%. Для выводов по
гипотезам рассмотрим бета-коэффициенты при конкретных факторах.
Коэффициент при факторе, отвечающем за компетенцию «Эффективность»
положителен. Таким образом, гипотеза о положительном влиянии данной
компетенции на успешность проектной команды не отвергается. Личная
эффективность участников команды действительно оказывает позитивное влияние
на качество их взаимодействия и способность достигать поставленных результатов.
Коэффициент при факторе, отвечающем за компетенцию «Лидерство» оказался
отрицательным в моделях как для результативности, так и для эффективности. Это
отвергает гипотезу о положительном влиянии лидерства на эффективность команды.
Множественный R 0,796568
R-квадрат 0,634521
Нормированный R-квадрат
0,540204
Стандартная ошибка
0,159943
Наблюдения 34
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость F
Регрессия 13 181,3463 25,90662 669,2067341 2,2E-08
Остаток 20 0,243888 0,034841
Итого 33 181,5902
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
Эффективность 0,68564 0,184294 2,938671 0,012840358 0,209472 1,298936 0,209472 1,298936
Лидерство -0,33108 0,057448 -2,67572 0,01933278 -0,38387 -0,04426 -0,38387 -0,04426
Обучение 0,116993 0,105394 1,187179 0,217703845 -0,13728 0,485767 -0,13728 0,485767
Переговоры 0,970301 0,181076 5,665356 0,010273405 0,893394 1,963836 0,893394 1,963836
Конфликты -1,00526 0,111578 -4,49602 0,002308894 -1,02841 -0,36881 -1,02841 -0,36881
Этика 0,341398 0,092795 1,025424 0,005303257 -0,14177 0,406795 -0,14177 0,406795
VIF 2,174876
Регрессионная статистика
62
Такой результат кажется контр-интуитивным: на практике развитию лидерских
компетенций уделяется огромное значение. Однако во многих исследованиях было
выявлено отсутствие статистического влияния лидерства на успешность проектной
команды. Результаты данного исследования продемонстрировали даже
отрицательное влияние лидерства на показатели успешности. Такая взаимосвязь
может быть связана с тем, что чем выше лидерство развито у участников проектных
команд, тем ожесточённее происходит борьба за власть внутри команды, тем больше
времени и ресурсов уходит на так называемое «перетягивание одеяла» и попытки
отдельных участников доказать свой авторитет и установить свою власть.
Однако если использовать в качестве фактора модели уровень компетенции
менеджера проекта (представителя спицы «готовность», сотрудника отдела Activity
Management), то этот фактор становится не только значимым, но и положительным.
Это подтверждает, что в проектной команде должен быть один лидер,
координирующий и направляющий работу команды. Чем больше развито лидерство
у других участников команды, тем менее успешно работает команда в целом. При
этом в модели, использующей в качестве фактора уровень лидерства проектного
менеджера, оказывается незначим фактор «переговоры». Таким образом, сильный
лидер в качестве проектного менеджера нивелирует значение переговорного навыка
у других участников команды. Результаты регрессий, в которых используется
уровень развития лидерства только проектного менеджера, представлены на
рисунках 7 и 8.
63
Рис.7
Регрессионная статистика модели для результативности с использованием
уровня лидерства только менеджера проекта
Рис.8
Регрессионная статистика модели для эффективности с использованием уровня
лидерства только менеджера проекта
Множественный R 0,780637
R-квадрат 0,62183
Нормированный R-квадрат
0,5294
Стандартная ошибка
0,156744
Наблюдения 34
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость F
Регрессия 13 190,4136 27,20195 702,6670708 2,2E-08
Остаток 20 0,256083 0,036583
Итого 33 190,6697
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
Эффективность 0,638586 0,171646 2,736997 0,011959157 0,195096 1,209793 0,195096 1,209793
Лидерство 0,208358 0,053505 -2,49209 0,018006021 -0,35752 -0,04122 -0,35752 -0,04122
Обучение 0,108964 0,098161 1,105706 0,202763385 -0,12786 0,45243 -0,12786 0,45243
Переговоры 0,903711 0,168649 5,276557 0,302232671 0,832083 1,829063 0,832083 1,829063
Конфликты -0,93627 0,103921 -4,18747 0,002150441 -0,95783 -0,3435 -0,95783 -0,3435
Этика 0,317969 0,086427 0,955052 0,004939308 -0,13204 0,378878 -0,13204 0,378878
Регрессионная статистика
Регрессионная статистика
Множественный R 0,828328
R-квадрат 0,642264
Нормированный R-квадрат
0,576903
Стандартная ошибка
0,16342
Наблюдения 34
Дисперсионный анализ
df SS MS F
Значимость F
Регрессия 13 179,3314 25,61877 661,7711037 2,2E-08
Остаток 20 0,241178 0,034454
Итого 33 179,5725
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
Нижние 95,0%
Верхние 95,0%
Y-пересечение 0 #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д #Н/Д
Эффективность 0,518154 0,182733 2,913789 0,012104521 0,166159 1,03035 0,166159 1,03035
Лидерство 0,156782 0,056962 -2,65306 0,018233168 -0,30449 -0,03511 -0,30449 -0,03511
Обучение 0,138216 0,104502 1,177127 0,202506276 -0,10889 0,385323 -0,10889 0,385323
Переговоры 1,133215 0,179543 5,617387 0,137048619 0,875877 1,925329 0,875877 1,925329
Конфликты 0,554155 0,110633 -4,45795 0,001379163 -0,81576 -0,29255 -0,81576 -0,29255
Этика 0,105112 0,09201 1,016742 0,003637672 -0,11246 0,322681 -0,11246 0,322681
64
Коэффициент при факторе «Переговоры» положителен и очень высок – это
говорит о чрезвычайной важности данной компетенции для успешности проектной
команды. Именно умение договариваться, искать взаимовыгодные решения и
налаживать партнёрство имеет максимальное влияние на то, насколько успешной
будет команда. Таким образом, гипотеза о положительном влиянии компетенции
«Переговоры» на успешность команды не отвергается.
Выводы по главе 2
Коэффициент при факторе «Управление конфликтами» оказался
отрицательным в модели эффективности, но положительным в модели
результативности. Гипотеза о положительном влиянии данного фактора на
эффективность отвергается, но на результативность – не отвергается. Подобный
результат хорошо соотносится с интуитивным предположением о том, что команды,
уделяющие много времени решению споров и конфликтов интересов, в итоге
вырабатывают решение, максимально устраивающее все стороны, поэтому продукт
проекта оценивается участниками как более полно соответствующий целям. Однако
в процессе этого команды тратят много времени и ресурсов, могут сдвигать
тайминги и ключевые вехи проекта. Более того, чем больше времени уделяется
решению конфликтов, тем больше негативных эмоций может остаться у участников
команды по итогам проекта.
Наконец, коэффициент при факторе «Этика» оказался положительным в обеих
регрессиях. Данный результат согласуется с многочисленными исследованиями,
говорящими о важности эмпатии и эмоционального интеллекта для успеха проекта.
Однако, в отличии от лидерства, эта компетенция важна не только менеджеру
проекта, но и всем участникам проектной команды.
65
66
Глава 3. Формирование и управление командой проекта
3.1 Календарное и сетевое моделирование проекта формирования команды
На основании проведённого исследования можно сформировать рекомендации
для линейных менеджеров и отдела People and Organization компании по повышению
поведенческих компетенций в управлении проектами различных сотрудников.
Таблица 4
Влияние компетенций на успешность проектной команды по результатам
исследования
Компетен
ция
Эффективн
ость
Лидерс
тво
Обучен
ие и
развити
е
Перегово
ры
Профессионал
изм
Управлен
ие
конфликт
ами
Этик
а
Влияние
на
успешност
ь
проектной
команды
+
+ для
менедж
ера
проекта
, - для
всей
команд
ы в
целом
Не
влияет
Не
влияет в
случае
развитог
о
лидерств
а
менедже
ра, иначе
+
Сильная
корреляция с
эффективност
ью, исключён
из
исследования
+ для R,
- для E
+
На основе полученных результатов однозначно рекомендуется развивать
каждому сотруднику, задействованному в работе над проектами навык личной
эффективности. Действительно, каждый член проектной команды в рамках
структуры компании, описанной в разделе 2.3, вносит уникальный и критичный
вклад в проект. Поэтому способность каждого отдельно члена команды вовремя и в
нужном качестве выполнять задачи из своей сферы ответственности напрямую
коррелирует с успешностью командной работы в целом.