Deprecated: mysql_escape_string(): This function is deprecated; use mysql_real_escape_string() instead. in /var/www/spbtei_new/data/www/spb-tei.ru/engine/classes/mysqli.class.php on line 150 Социология труда. Структура потребностей. Нормирование труда.


Поиск по сайту:

Социология труда. Структура потребностей. Нормирование труда.
Раздел: Курсовые работы | 28 мая 2008 | Автор:быздря | просмотров: 9273 | печать
 (голосов: 0)


.: Интересное
  • Семинар из Миронова Функции и взаимосвязи социологии
  • Социология
  • Эконометрика.
  • Общественная мысль в России.
  • Российская социология.

  • Оглавление

    Вопрос №3. Взаимосвязь социологии труда с другими науками………………...3
    Вопрос №19. Статистический анализ распределения доходов…………………...6
    Вопрос №7. Структура потребностей человека………………………………….12
    Вопрос №28. Структура систем управления человеческими ресурсами……….15
    Вопрос №36. Организация, формы и виды обслуживания рабочих мест……....17
    Вопрос №34. Методы нормирования труда………………………………………21
    Список литературы…………………………………………………………………27

    Вопрос №3. Взаимосвязь социологии труда с другими науками

    Социологии исходя из своего объекта и предмета исследования изучает общество и выявляет закономерности становления, функционирования и изменения социальных общностей, социальных институтов, структур и систем, а также социальных действий людей, постольку она тесно связана со всеми науками об обществе и человеке. Эти связи реализуются по многим каналам, из которых четыре следующих играют особо важную роль.
    Взаимообмен научной информацией. Сейчас трудно найти политологов и журналистов, игнорирующих данные социологических исследований электорального поведения; правоведов, равнодушных к установленному социологом общественному мнению о проектах законов; психологов и педагогов, не знающих выводов социологии личности, малых групп и коллективов; экономистов, не интересующихся наработками в области социологии труда и производства. Активными потребителями социологической информации стали философы, историки, теологи, культурологи, криминологи, филологи, географы, финансисты, экологи, медики, социальные работники, представители управленческих и всех других наук, изучающих человека и разные формы общественной жизни людей [10].
    Социология не только поставляет нужную разным наукам информацию, но и жадно впитывает в себя выводы, к которым приходят ученые из родственных областей знания. Основные заключения философии имеют для нее теоретико-методологическое значение, выводы других наук учитываются при разработке исследовательских программ, формулировании гипотез, прежде всего. Обмен научной информации имеет не только взаимный, но взаимообогащающий смысл.
    Интенсивное формирование и развитие отраслей социологии, изучающих пограничные с другими науками проблемы. Речь идет о: социальной философии, социальной антропологии, исторической социологии и социологии истории, экономической социологии, социокультурологии, политической социологии и социологии политики, космосоциологии (социоастрономии), конфликтологии, социальной статистике, психосоциологии (социальной психологии), социокриминологии, социобиологии, социогеографии, экосоциологии, социолингвистике, социальном менеджменте и социологии менеджмента, социологии рекламы, социологии социальной работы, социальной педагогике, социальном маркетинге, библиосоциологии (социобиблиотековедении), социологии культурно-просветительской работы, социальной логотерапии, имиджиологии, математическом анализе социальной информации [1].
    Эти и некоторые другие отрасли знания с одинаковым правом можно относить и к социологии, и к той науке, которая отражена в названии соответствующей отрасли. Межнаучный характер некоторых из указанных отраслей имеет более сложный характер. Конфликтология, например, синтезирует выводы о закономерностях возникновения, проистекания и преодоления социальных конфликтов, сделанные социологией, философией, историей, менеджментом, общей и социальной психологией, юридическими науками.
    Социальная логотерапия – производное от взаимодействия социологии, философии, логики, терапии, общей и социальной педагогики, психологии, культурологии, теории и методики социальной работы. Имиджеология – продукт взаимопроникновения социологии, психологии, политологии, культурологии, филологии (журналистики), менеджмента и науки рекламной деятельности [10].
    Заметим, что среди выделенных отраслей есть и такие, которые свидетельствуют о взаимосвязях социологии с науками, традиционно относимыми к разряду естественных (астрономия, биология, география, статистика, математика). Этот факт – один из доводов в пользу вывода, согласно которому социология выполняет функцию интеграции общественных и естественных наук.
    Превращение ряда вышеозначенных отраслей знания в автономные науки. Вторая половина XX в. характеризуется бурным развитием дисциплин, имеющих межнаучный характер. Первоначально они формируются в качестве отраслей смежных наук, но после накопления определенной массы специфических знаний фактически становятся самостоятельными науками, отпочковываются от своих «родителей», занимая и раздвигая нишу, имеющуюся между ними. На сегодня такую самостоятельность в полной мере завоевали социальная философия, социальная антропология, социальная статистика, экономическая социология, конфликтология, социальная психология, социальная педагогика, социогеография и социальная экология. Остальные из вышеназванных отраслей ныне переживают процесс активного поиска своего специфичного предмета и автономизации.
    Обмен исследовательскими методиками. На заре своего существования социология заимствовала методики исследования у естествоиспытателей (наблюдение за изучаемым объектом и эксперимент, статистические и математические процедуры обработки информации), историков (сравнительно-генетический фактуальный анализ), психологов и антропологов (различные тесты, индивидуальные и групповые собеседования, процедуры диагностики сознания и психики людей). Она и сейчас не отказывается от возможности пополнить свой методический арсенал за счет наработок, прежде всего, в области информатики и математического анализа информации. Но к сегодняшнему дню отношение между социологией и другими науками об обществе и человеке по поводу исследовательских методик принципиально изменились [1; 10].
    Социология превратилась в своеобразный полигон разработки, апробации и корректировки многообразных методов сбора, анализа и интерпретации научных данных, исследовательских инструментов, процедур, техник и технологий, различных вариантов их сочетаний в методике эмпирических и теоретических исследований. Сегодня социология одаривает другие науки накопленным и трансформированным ею методическим богатством.


    Вопрос №19. Статистический анализ распределения доходов

    Данные могут быть представлены в различной форме. Полезно иметь базовую классификацию различных типов данных, чтобы сразу же определять тип новых данных и использовать соответствующий метод анализа. Набор данных состоит из результатов наблюдений объектов, обычно включающих регистрацию одной и той же информации для каждого объекта. Определяют элементарные единицы как сами объекты (например, компании, люди, домохозяйства, города, телевизоры), чтобы отличать их от результатов измерений или наблюдений (например, объемы продаж, вес, доход, население, размер). Можно указать четыре основных способа классификации наборов данных.
    Первый. По количеству порций информации (переменных) для каждой элементарной единицы.
    Второй. По типу измерения (числа или категории) для каждого наблюдения.
    Третий. По тому, важна или нет упорядоченность во времени записей о результатах измерений.
    Четвертый. По тому, собиралась ли информация специально для этого анализа или данные собирались ранее кем-то другим для своих нужд [9].
    Порция информации, регистрируемая для каждого объекта (например, стоимость), называется переменной. Количество переменных, или порций информации, регистрируемых для каждого объекта указывает на сложность набора данных и определяет соответствующий тип анализа. В зависимости от того, имеем ли мы дело с одной, двумя или многими переменными, мы получаем соответственно одномерный, двумерный или многомерный набор данных.
    Одномерные данные
    Одномерные наборы данных (одна переменная) содержат только один признак зарегистрированный для каждой элементарной единицы. В этом случае атлетические методы используют для обобщения основных свойств этого единственного признака, отвечая на такие вопросы [8]:
    1. Чему равно типичное (обобщенное) значение?
    2. Насколько различаются эти объекты?
    3. Имеются ли в этом наборе данных отдельные элементы или группы элементов, требующие особого внимания?
    Указанная ниже таблица одномерных данных содержит объемы прибыли 12 компаний сферы общественного питания (из списка Fortune 500).

    Таблица 1
    Одномерные данные
    Компания

    Прибыль в 2005 г., млн. дол. Компания Прибыль в 2005 г., млн. дол.
    Advantica
    -134,5

    Outblack Steakhouse 61,5
    Brinker International
    60,5 Performance Food Group
    13,2

    Ddrden Restaurants
    -91,0 ProSource
    -13,7

    Foodmaker 34,1

    Shoney's
    -35,7
    Host Marriott Services
    20,8 Viad
    89,3

    McDonald's 1642,5

    Wendy's International 130,5


    Приведем еще несколько примеров одномерных наборов данных.
    1. Доходы отдельных людей, выявленные в ходе маркетингового исследования. Статистический анализ выявил бы структуру (или распределение) доходов, выявив типический уровень дохода, степень вариации доходов и процент людей, доход которых находится в любом заданном диапазоне.
    2. Количество дефектов в каждом телевизоре из выборки объемом 50, взятой из телевизоров, изготовленных сегодня утром. Статистический анализ можно использовать для учета качества (оценивание) и наблюдения за тем, чтобы производственный процесс не вышел из под контроля (проверка гипотез).
    3. Сделанные 25 экспертами прогнозы уровня процентной ставки. Анализ показал бы, что оценки экспертов не согласуются и (если проверить позже) все они не верны. Хотя статистика не может на основе этих 25 оценок дать один точный прогноз, она, по крайней мере, позволит изучить данные на степень их согласованности.
    4. Цвета, выбранные членами фокус-группы. Анализ поможет сделать подходящий выбор для нового вида продукции.
    5. Оценки платежеспособности фирм в инвестиционном портфеле. Анализ показал бы риск инвестиционного портфеля.
    Двумерные данные
    Наборы двумерных (две переменные) данных содержат информацию о двух признаках для каждого из объектов. В дополнение к обобщению свойств каждой из этих двух переменных, рассматриваемых как отдельные наборы одномерных данных, статистические методы можно использовать для изучения связи между этими двумя измеренными факторами, выясняя при этом следующее [8]:
    1. Существует ли между этими двумя переменными простая связь?
    2. Насколько сильно взаимосвязаны переменные?
    3. Можно ли предсказать значение одной переменной на основании другой? Если да, то с какой степенью надежности?
    4. Существуют ли отдельные объекты или группы, которые требуют особого внимания?
    Приведенная ниже таблица содержит двумерные данные о размерах прибыли 12 компаний общественного питания (из списка Fortune 500) и изменения прибыли (в процентах) по сравнению с предыдущим годом.
    Таблица 2
    Двумерные данные
    Компания
    Прибыль в 2005 г., млн дол. Изменение прибыли, в % к 2005 году
    Advantica
    -134,5
    0,0%

    Brinker International
    60,5
    76,0

    Garden Restaurants
    -91,0
    -222,4

    Foobmaker
    34,1
    69,8

    Host Marriott Services
    20,8
    45,5

    McDonald's
    1 642,5
    4,4

    Outback Steakhouse
    61,5
    -14,2

    Performance Food Group
    13,2
    20,6

    ProSource
    -13,7
    0,0

    Shoney's
    -35,7
    -173,6

    Viad
    89,3
    214,8

    Wendy's International 130,5 -16,3

    Рассмотрим еще несколько примеров двумерных наборов данных.
    1. Данные за прошлый квартал о затратах на производство продукции (первая переменная) и количестве произведенных изделий (вторая переменная) для каждой из семи фабрик (объекты или элементарные единицы), выпускающих интегральные схемы. Двумерный статистический анализ показал бы взаимосвязь между затратами и количеством произведенных интегральных схем. В частности, анализ определил бы постоянные затраты, связанные с использованием производственного оборудования, и переменные затраты, характеризующие производство одной дополнительной интегральной схемы. Аналитик, посмотрев на данные о семи фабриках, мог бы сравнить их эффективность.
    2. Цена одной обыкновенной акции вашей фирмы (первая переменная) и дата (вторая переменная), зарегистрированные каждый день на протяжении последних шести месяцев. Связь между ценой и временем позволяет увидеть тенденции в изменении стоимости инвестиций. Однако трудно сказать, можно ли на основании таких данных предсказать будущую стоимость инвестиций (это, в частности, зависит от того, является ли изменение стоимости непредсказуемым «случайным блужданием», или существует некоторая реальная закономерность).
    3. Данные опроса 100 человек в торговом центре: приобреталось или не приобреталось некоторое изделие (первая переменная, записывается ответ «да/нет», или 1/0), и возможность вспомнить рекламу этого изделия (вторая переменная, записана аналогичным образом). Такие данные (и, конечно же, данные более подробных исследований) помогают пролить свет на эффективность рекламы, т.е. изучить связь между рекламой и покупкой.
    Многомерные данные
    Наборы многомерных (много переменных) данных содержат информацию о трех или более признаках для каждого объекта. В дополнение к обобщению свойств каждой из этих переменных (рассматриваемых как отдельные наборы одномерных данных) и установлению зависимости между парами переменных (как при анализе набора двумерных данных) статистические методы можно использовать для изучения взаимосвязей между всеми этими переменными, выясняя при этом следующие вопросы [8]:
    1. Существует ли простая зависимость между этими признаками?
    2. Насколько сильно они взаимосвязаны?
    3. Можно ли предсказать значения одной («выделенной») переменной исходя из значений остальных? С какой степенью надежности?
    4. Существуют ли отдельные объекты или группы, которые требуют особого внимания?
    В представленной ниже таблице содержатся многомерные данные о размерах прибыли 12 компаний общественного питания (из списка Fortune 500) вместе с процентом изменения прибыли по отношению к предыдущему году, количеством служащих и размерами дохода.

    Таблица 3
    Многомерные данные
    Компания

    Прибыль в 2005 г. , млн дол.
    Изменение прибыли, в % к 2004 г.
    Количество служащих Доходы, млн дол.

    Advantica
    -134,5
    0,0
    85000
    2609,5

    Brinker International
    60,5
    76,0
    47000
    1335,3

    Darden Restaurants
    -91,0
    -222,4
    114582
    3171,8

    Foobmaker
    34,1
    69,8
    29000
    1071,7

    Host Marriott Services
    20,8
    45,5
    24000
    1 284,6

    McDonald's
    1 642,5
    4,4
    237000
    11408,8

    Outback Steakhouse
    61,5
    -14,2
    19000
    1 151,6

    Performance Food Group
    13,2
    20,6
    3000
    1 230,1

    ProSource
    -13,7
    0,0
    3400
    3901,2

    Shoney's
    -35,7
    -173,6
    33000
    1 202,8

    Viad
    89,3
    214,8
    23613
    2417,5

    Wendy's International
    130,5
    -16,3
    27500
    2037,3


    Рассмотрим еще несколько примеров наборов многомерных данных.
    1. Темп роста (выделенная переменная) и набор характеристик стратегии (остальные переменные), таких как тип оборудования, объем инвестиций, стиль руководства для каждой из нескольких новых предпринимательских фирм. Анализ мог бы показать, какое сочетание приводит к успеху, а какое - нет.
    2. Заработная плата (выделенная переменная) а также пол (регистрируется как «мужской/женский», или 1/0), стаж работы, категория работы и производительность для каждого служащего. Такие данные могут рассматриваться в судебном процессе о дискриминации (с точки зрения более низкой средней оплаты труда) женщин. Ключевой вопрос, на который может ответить многомерный анализ, заключается в следующем. Можно ли объяснить расхождение в размере заработной платы факторами, отличными от пола служащего? Статистические методы могут исключить влияние этих остальных факторов и таким образом измерить среднее различие заработной платы между мужчинами и женщинами, которые одинаковы при других отношениях.
    3. Для каждого из домов в районе цена этого дома (выделенная переменная) и ряд переменных, от которых зависит стоимость недвижимости, а именно количество домов такого типа, площадь дома, количество комнат, наличие или отсутствие бассейна, возраст дома. Анализ показал бы, как оценивается недвижимость в этом районе. Такой результат можно было бы использовать для определения реальной рыночной стоимости дома в этом районе или при строительстве, чтобы определить, какая комбинация характеристик нового дома повышает его цену.


     Скачать полную версию - sociologija-truda.-struktura.zip [31.83 Kb] (cкачиваний: 22) 



    Информация
    Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии в данной новости.
     
    .: Навигация СПбТЭИ

    Рефераты
    Статьи
    Курсовые работы
    Дипломные работы
    Факультеты института
    Студенческое научное общество
    Основные контактные адреса и телефоны института
    Каталог
    История института
    Фотографии из жизни института

    .: Факультеты
  • Экономика товарного обращения
  • Основы товароведения и экспертизы товаров
  • Бухгалтерский учет в торговле
  • Торгово-технологические процессы на предприятиях торговли
  • Экономика, анализ и планирование деятельности предприятий торговли и общественного питания
  • Менеджмент
  • Ценообразование
  • Внешнеэкономическая деятельность предприятия торговли
  • Налоги и налоговое законодательство
  • Персональная информатика в маркетинге и менеджменте
  • Технология приготовления продуктов общественного питания
  • Деньги, кредит, банки
  • Стратегическое планирование
  • Финансы и кредит
  • Деловое общение
  • Мировая экономика
    .: Голосование

    Очень высокий
    Высокий
    Средний
    Ниже среднего
    Не могу оценить



    .: Самое популяное
    » Курсовая работа. Имидж Организации
    » Курсовая работа на тему "ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОБОРОТНЫХ СРЕДСТВ"
    » Курсовая работа "Финансовый леверидж и его роль в управлении предприятием"
    » Взаимосвязь бухгалтерского баланса с отчетом о прибылях и убытках
    » Денежно-кредитная политика государства
    » Возникновение и Развитие Прямых Налогов
    » Курсовик - Целевые бюджетные и внебюджетные фонды в системе государственных финансов.
    » Курсовая работа. Анализ Рисков Корпоративных Инвестиционных Проектов
    » Пути Снижения Затрат на Производство Продукции
    » Реферат на тему "Компьютерные вирусы"
    » Источники Финансирования Инвестиционной Деятельности
    » Учение В.И.Вернадского о биосфере
    » Реферат - Классификация компьютерных сетей
    » Инфляция- экономические и социальные последствия инфляции
    » Налоговое Планирование в Организации
    » Кадровые стратегии
    » Монетарная политика государства
    » Издержки Производства и Себестоимость Продукции
    » Макс Вебер вклад в современную науку
    » Курсовая работа на тему "АМОРТИЗАЦИЯ ОСНОВНЫХ СРЕДСТВ ФИРМЫ"
    » Экологическая культура
    » Предмет и методы микроэкономики
    » ЭКОНОМИЧЕСКИЙ МЕХАНИЗМ ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ
    » Затраты и результаты деятельности предприятия
    » Сущность Российского парламентаризма

    .: Реклама


    .: Архив
    Июль 2011 (1)
    Январь 2010 (1)
    Ноябрь 2009 (1)
    Август 2009 (28)
    Июль 2009 (38)
    Июнь 2009 (40)
    Май 2009 (47)
    Апрель 2009 (41)
    Март 2009 (41)
    Февраль 2009 (46)
    Январь 2009 (45)
    Декабрь 2008 (38)
    Ноябрь 2008 (39)
    Октябрь 2008 (38)
    Сентябрь 2008 (39)
    Август 2008 (40)
    Июль 2008 (37)
    Июнь 2008 (37)
    Май 2008 (41)
    Апрель 2008 (47)
    Март 2008 (42)
    Февраль 2008 (44)
    Январь 2008 (38)
    Декабрь 2007 (35)
    Ноябрь 2007 (35)
    Октябрь 2007 (39)
    Сентябрь 2007 (38)
    Август 2007 (37)
    Июль 2007 (33)
    Июнь 2007 (39)
    Май 2007 (54)
    Апрель 2007 (43)
    Март 2007 (40)
    Февраль 2007 (49)
    Январь 2007 (43)
    Декабрь 2006 (38)
    Ноябрь 2006 (37)
    Октябрь 2006 (42)
    Сентябрь 2006 (36)
    Август 2006 (40)
    Июль 2006 (38)
    Июнь 2006 (39)
    Май 2006 (30)
    Апрель 2006 (28)
    Март 2006 (30)
    Февраль 2006 (31)
    Январь 2006 (29)
    Декабрь 2005 (39)
    Ноябрь 2005 (30)
    Октябрь 2005 (37)
    Сентябрь 2005 (37)
    Август 2005 (39)
    Июль 2005 (31)
    Июнь 2005 (29)

    .: Авторизация
    Логин
    Пароль
     


  • Неофициальный сайт СПб ТЭИ - "Санкт-Петербургский торговоэкономический институт"
    Связь с администрацией | Статистика | Карта сайта
    Все права защищены 2007-2014 ©