Faktorová analýza zahrnuje skupinu metod, jejichž úkolem je popsat soubor dat a zjistit, zda korelace mezi vybranými proměnnými jsou dílem existence jedné či několika skrytých příčin, které jsou značeny jako společné faktory. Za ideální výsledek je možné považovat identifikaci vzájemně nekorelovaných skupin silně korelovaných proměnných (Hebák et al., 2013, s. 377). Získaná data v rámci zvolených proměnných jsou uspořádána do korelační matice. Výsledný počet faktorů by měl být menší než polovina proměnných vstupujících do zpracování a zároveň by mělo platit, že jejich počet je roven počtu hodnot s variancí větší než jedna. Dalším pravidlem je, aby každá korelace dvou proměnných byla vysvětlena co nejmenším počtem faktorů (Überla in Hebák et al., 2013, s. 391). Pro vlastní zpracování jsou v souvislosti s faktorovou analýzou využity metody:
analýza hlavních komponent59,
rotace metodou Varimax60.
Prvotní zpracování spočívá v sestavení korelační matice vybraných proměnných, jak ilustruje tabulka 5.21. V této fázi jsou identifikovány převážně středně silné a spíše slabší korelace. Přesto jsou následně nalezeny faktory s významnou variancí, zejména pak faktor první.
59 Postup zpracování dat, který vychází z analýzy hlavních komponent (angl. Principal Component Analysis), patří v současnosti mezi nejčastěji využívané (Hebák et al., 2013, s. 383).
60 Rotace faktorů je založena na výpočetní operaci, prostřednictvím které je z matice faktorových zátěží získána matice nová.
132 Tab. 5.21: Výchozí korelační matice
Výchozí korelační matice
GEP PFP ZÚČ VEL SŘJ FLU SVZ ZVZ PVZ TOK VÝK
GEP 1 0,16537 0,28694 0,13633 0,21454 0,01955 0,07822 0,10012 0,13708 0,12974 0,19014 PFP 0,16537 1 0,23894 0,25053 0,20685 0,08469 0,17728 0,17023 0,10487 0,05744 0,14565 ZÚČ 0,28694 0,23894 1 0,47777 0,4704 -0,27111 0,24951 0,22744 0,25195 0,09899 0,28619 VEL 0,13633 0,25053 0,47777 1 0,55406 -0,17225 0,39007 0,34057 0,36135 0,1762 0,33381 SŘJ 0,21454 0,20685 0,4704 0,55406 1 -0,11917 0,33203 0,28103 0,30512 0,08675 0,20034 FLU 0,01955 0,08469 -0,27111 -0,17225 -0,11917 1 -0,18291 -0,22425 -0,24177 -0,06632 -0,167 SVZ 0,07822 0,17728 0,24951 0,39007 0,33203 -0,18291 1 0,6147 0,59973 0,07899 0,57289 ZVZ 0,10012 0,17023 0,22744 0,34057 0,28103 -0,22425 0,6147 1 0,55838 0,09303 0,40701 PVZ 0,13708 0,10487 0,25195 0,36135 0,30512 -0,24177 0,59973 0,55838 1 0,10729 0,57229 TOK 0,12974 0,05744 0,09899 0,1762 0,08675 -0,06632 0,07899 0,09303 0,10729 1 0,14154 VÝK 0,19014 0,14565 0,28619 0,33381 0,20034 -0,167 0,57289 0,40701 0,57229 0,14154 1
Zdroj: vlastní zpracování
Vysvětlivky k tab. 5.21:
GEP – geografická poloha SVZ – systém vzdělávání PFP – právní forma podniku ZVZ – zajištění vzdělávání ZÚČ – zahraniční účast PVZ – preference vzdělání VEL – velikost podniku TOK – typ organizační kultury SŘJ – systém řízení jakosti VÝK – výkonnost
FLU – fluktuace
Aplikací metod jsou nalezeny 4 faktory, jejichž počet splňuje výše uvedenou podmínku, neboť je menší než polovina zpracovávaných proměnných (p = 11, p/2 = 5,5) a zároveň roven počtu hodnot variance větší než jedna. Charakteristika faktorů je znázorněna v tabulce 5.22.
Tab. 5.22: Variance vysvětlené nalezenými faktory
Faktor Variance Podíl variance v % Kumulativní podíl variance v %
F 1 3,7153195 33,78 33,78
F 2 1,4034745 12,76 46,53
F 3 1,0834305 9,85 56,38
F 4 1,0025504 9,11 65,5
Zdroj: vlastní zpracování
133
Z tabulky vyplývá z hlediska významnosti, že existuje zřejmý rozdíl mezi prvním faktorem na straně jedné a faktory 2, 3, 4 na straně druhé, mezi nimiž již nejsou rozdíly v hodnotách variance tak výrazné (zejména rozdíl mezi F 3 a F 4 lze považovat za nevýznamný). Detekovaná čtveřice faktorů pak vysvětluje 65,5 % vztahů. Po rotaci metodou Varimax vychází výsledné detekované faktory, jejichž podoba je zaznamenána v tabulce 5.23.
Tab. 5.23: Konečné faktory po rotaci
Faktory po rotaci
Proměnná Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 Faktor 4
Systém vzdělávání 0,84363 0,19342 0,03398 -0,03679 Preference vzdělání 0,81305 0,17278 -0,08186 0,07159 Zajištění vzdělávání 0,77077 0,1819 -0,02002 -0,02388
Výkonnost 0,75128 0,11833 0,02945 0,2129
Zahraniční účast 0,11479 0,8004 -0,06593 0,15353
Systém řízení jakosti 0,18696 0,77671 0,07535 0,00659
Velikost podniku 0,32005 0,71387 0,0191 0,07999
Fluktuace -0,18894 -0,32405 0,76173 -0,01413
Právní forma podniku 0,14473 0,35629 0,64824 0,02859 Typ organizační kultury 0,09126 -0,00241 -0,13301 0,86208 Geografická poloha 0,03797 0,28861 0,31617 0,55606 Zdroj: vlastní zpracování
Při pohledu na první faktor je zřejmé, že souvisí se vztahem mezi systémem vzdělávání v podniku a způsobem jeho zajištění, dále přístupem odpovědných pracovníků k významu úrovně vzdělání jedince a konečně výkonností podniku. Je tedy dalším rozměrem tohoto vztahu. Z uvedeného výčtu lze vycházet při vysvětlení dotčeného faktoru jako přikládání významu ze strany podniku rovnocenné péči o lidský kapitál tak, jako je to v případě ostatních forem kapitálu61, a lze jej nazvat odpovědnost k lidským zdrojům. Jedná se o schopnost vnímat souvislost mezi znalostmi, schopnostmi a dovednostmi jedince a úspěšným podnikáním. Zmíněný faktor je první v pořadí detekovaných faktorů a vzhledem k hodnotám variance jej lze považovat za nejvýznamnější. Uvedené vazby odpovídají předpokladům, resp. dedukci na základě prvotního statistického zpracování dotčených ukazatelů.
61 Veselý (2006) upozorňuje na rozšíření pojmu kapitál, kdy nové typy kapitálu, např. lidský, sociální či kulturní, zasahují mimo oblast ekonomie.
134
Druhý faktor vstupuje jako nový rozměr do vztahu mezi zahraniční účastí, systémem řízení jakosti a velikostí podniku. Také v tomto případě koresponduje výsledek s dedukcí podloženou již zpracovanými daty a faktor je nazván jako import přístupů.
Souvisí v případě zahraničních firem s kontinuální zkušeností s provozováním podniků v hotelovém průmyslu, sledováním geneze změn potřeb, požadavků a chování zákazníků v průběhu druhé poloviny 20. století až dodnes, na rozdíl od tuzemské scény, kde došlo k jednačtyřicetiletému přerušení, a hotelnictví v ČR tak dohání určitý handicap. Zahraniční společnosti se mohou opřít nejen o zkušenosti, ale také o bohatou výzkumnou činnost související s různými aspekty hotelnictví (zejména USA a Velká Británie), která nemá zatím v ČR koncepční rámec a jedná se spíše o činnost nahodilou.
Třetí faktor přinesl rozměr do vztahu mezi právní formou podnikání a fluktuací pracovníků. Na rozdíl od předchozích dvou faktorů, kde byly výsledky očekávatelné, zde výstupy prvotního statistického zpracování vztah nenaznačují. Bylo by možné uvažovat o očekáváních spjatých se stabilitou a kontinuitou trvání podniku, míře jistoty, vnímání podniku jako solidního partnera. Faktor lze nazvat jistota a podmínky.
Vstup posledního, čtvrtého faktoru do vztahu mezi typem organizační kultury a geografickou polohou podniku lze obdobně, jako je tomu v případě třetího faktoru, považovat za nesnadněji predikovatelný. Faktor by mohl souviset s tím, jak podniky vnímají dodržování pevně daných pravidel, charakter a úroveň vztahové roviny, tradici a sounáležitost či hodnotový systém, případně jaký důraz je kladen na formálnost prostředí, jak je vnímána hierarchie v rámci organizační a řídící struktury. Dále lze usuzovat na význam charakteru prostředí a také na způsob posuzování výkonnosti. Na základě vymezené charakteristiky lze čtvrtý faktor nazvat ukotvení a pravidla. Souhrn názvů faktorů detekovaných faktorovou analýzou je uveden v tabulce 5.24.
Tab. 5.24: Názvy konečných faktorů
Faktor Název faktoru
F 1 Odpovědnost k lidským zdrojům F 2 Import přístupů
F 3 Jistota a podmínky F 4 Ukotvení a pravidla Zdroj: vlastní zpracování
135
Výsledkem faktorové analýzy je vstup čtyř nových faktorů, které dotvářejí již existující vztah proměnných a dodávají mu třetí dimenzi. Faktorová analýza rozšiřuje pohled na podniky v oboru hotelnictví vymezený teoretickým modelem, neboť jsou zde kromě výběrových ukazatelů a ukazatele výkonnosti užity i ukazatele obecné a pomocné výběrové.