Bu araştırmanın amacı, İstanbul’da faaliyet
gösteren bir atık yönetim tesisinin veri seti kapsamında mesaiye gecikme
davranışını etkileyen faktörleri analiz etmektir. Veri seti mesaiye 5 ile 60
dakika arasında geciken 128 çalışana ait 2,433 gecikme vakasına ilişkin
kayıtları kapsamaktadır. Gecikme, araştırmanın bağımlı değişkenidir. Gecikme
mesai başlangıcına gecikilen dakika bazında ölçülmüştür. Bağımsız değişkenler
ise, demografik değişkenler (cinsiyet ve yaş gibi), işle ilişkili faktörler
(birim ve pozisyon gibi) ve işle ilişkili olmayan faktörlerden (gün ve ay gibi)
oluşmaktadır. Mesaiye gecikmeyi etkileyen faktörleri tanımlamada hiyerarşik
regresyon analizi kullanılmıştır. Regresyon analizi sonuçları, yaş ve eğitim
gibi bazı demografik değişkenlerin gecikmelerin açıklayıcı değişkenleri
olduğunu göstermektedir. Ayrıca kıdem ve birim gibi işle ilgili değişkenler de
gecikmelerin yordayıcısı olarak tespit edilmiştir. Bulgular, aynı zamanda, gün
ve ay gibi işle ilişkili olmayan bazı faktörlerin de gecikmeleri etkileyen
değişkenler olduğuna işaret etmektedir. Tüm değişkenler bir arada gecikmeleri
%11,5 oranında açıklayabilmektedir. Araştırmanın bir diğer sonucu, gecikme ile
yaş, eğitim, kıdem ve birim arasında yüksek düzeyde korelasyon ilişkisi olduğu
yönündedir. Nihayet, ANOVA analizleri gecikmeler açısından cinsiyet farklılığı
olduğunu göstermiştir. Kadınların erkeklere oranla daha fazla gecikme
yaşadıkları tespit edilmiştir. Bu
farklılığı yaratan asıl faktör, kadınların ailevi ve çocuk sorumlukları
olabilir.
This
paper investigates the factors leading employee lateness, based on a sample
from a waste management facility in Istanbul. The
data set included 2.433 incidences of lateness to work varying
between 5 and 60 minutes for 128 employees. Lateness
was the dependent variable, which was defined by the number of minutes late to
work. The independent variables were employee characteristics (i.e. gender and
age), job characteristics (i.e. department and position) and non-work factors
(i.e. day and month). The study analyzed the predictors of lateness by
hierarchical regression analysis. The results of regression analysis showed
that some of demographic variables including age and education were significant
predictors of tardiness. Moreover, tenure and department as job factors were
observed to predict lateness. Also, the findings revealed that several non-work
characteristics such as month and day predicted employee tardiness. All predictors
accounted for 11.5 percent of the variance in lateness. There was also a
highly correlation between tardiness, and age, education, tenure and
department. Finally, a significant difference by sex was found with respect to
lateness, with females’ workers having higher tardiness compared to male
workers. Household and child care responsibilities are the possible reasons for that difference.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Nisan 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 8 Sayı: 20 |