Finansbranschen Revisionsbranschen Totalt urval 236
6.4 Multivariat analys
När det i en modell finns flera oberoende variabler som antas ha en inverkan på en beroende variabel kan en multipel regressionsanalys användas (Hair et al., 2007). Vid en regressionsanalys är det viktigt att beakta huruvida residualerna i modellerna är normalfördelade eller inte varför vi har utfört flera Kolmogorov-Smirnovtester. Testerna visade att av totalt nio huvudmodeller är residualerna i fem av modellerna normalfördelade och i fyra av modellerna inte normalfördelade (se bilaga 6). De modeller som inte är normalfördelade är karriärmöjligheter (nöjdhet) i revisionsbranschen, karriärmöjligheter (nöjdhet) i finansbranschen, karriärmöjligheter (nöjdhet) totalt för båda branscherna och karriärmöjligheter (kollegor) totalt. Av modellerna där bransch har lagts till som oberoende variabel är ingen av modellerna normalfördelade. Att dessa modeller inte är normalfördelade innebär att vi inte kan dra lika starka slutsatser jämfört med de modeller som är normalfördelade. Emellertid menar Hair et al. (2007) att om antalet observationer uppgår till mindre än 30 kan avvikelser från den normala fördelningen ha en viktig inverkan på resultatet. I vårt fall uppgår antalet observationer till 81 respektive 79 per bransch och 160 totalt vilket innebär att vi ändå kan dra slutsatser som om våra modeller är normalfördelade (jmf. Saunders, Lewis & Thornhill, 2012).
I regressionsanalysen har variabeln klass kodats om till tre dummyvariabler, klass 1, klass 2 och klass 3, där klass 2 har varit referensvariabel i analysen. Emellertid har vi provat samtliga klasser som referensvariabel men inte funnit några signifikanta resultat. Även variabeln mentor har kodats om till två dummyvariabler där den ena variabeln klassificerar mentorns kön och den andra variabeln klassificerar hur många respondenter som har haft en eller flera mentorer.
För att få indikationer på om multikollinearitet föreligger i modellen har en Pearsons korrelationsmatris tagits fram för revisionsbranschen, finansbranschen och de båda branscherna totalt (se bilaga 7). Korrelationsmatriserna visar att det finns flera signifikanta samband mellan de olika variablerna, men eftersom inget av VIF-värdena som visas i regressionsmodellerna (se tabell 6.9-6.12) överstiger 2,5 finns ingen risk för multikollinearitet (jmf. Djurfeldt, Larsson & Stjärnhagen, 2003).
6.4.1 Regressionsanalys
Tabell 6.9: Regressionsanalys för karriärmöjligheter - kollegor
I tabell 6.9 presenteras resultaten från de multipla regressionerna som har utgått ifrån den beroende variabeln karriärmöjligheter - kollegor. I modellen som avser finansbranschen har vi inte hittat någon signifikant modell varför vi inte har tolkat resultaten från den modellen vidare, se F-värdet i modellen. De oberoende variablerna i modellen som utgår från revisionsbranschen förklarar tillsammans 25 procent av variationen i kvinnors karriärmöjligheter medan de oberoende variablerna i modellen som utgår från de båda branscherna tillsammans endast förklarar 4,9 procent. De variabler som har en signifikant påverkan på karriärmöjligheter (kollegor) är familj, hälsa, arbetslivserfarenhet, befordran och organisationsstorlek.
I modellen för revisionsbranschen kan det utläsas att variabeln familj är positivt signifikant med karriärmöjligheter vilket tyder på att kvinnor som har familj upplever att deras karriärmöjligheter är goda i förhållande till sina kollegor. Den positiva signifikansen är i linje med den beskrivande statistiken som presenteras i bilaga 5. Fortsättningsvis är
Karriärmöjligheter kollegor=β0+β1Ålder+β2Klass1+β3Klass3+β4Familj+β5Föräldrars bakgrund+β6Ambitionsnivå+ β7Hälsa+β8Stress+β9Månader+β10Befordran+β11Organisationsstorlek+β12Mentorns kön+β13Nätverk
Förväntat Förväntat
Variabler samband Beta Std.avv. samband Beta
Std.avv. Beta Std.avv. Ålder - -0,029 0,018 - -0,152 0,026 -0,078 0,015 Klass 1 + 0,039 0,356 + 0,045 0,482 0,084 0,290 Klass 3 - -0,060 0,396 - -0,091 0,552 -0,074 0,339 Familj - 0,245* 0,351 - -0,136 0,454 0,012 0,285 Föräldrars bakgrund - -0,106 0,368 + -0,029 0,465 -0,073 0,291 Ambitionsnivå + 0,181 0,151 + 0,127 0,154 0,129 0,101 Hälsa + 0,254* 0,904 + 0,079 1,772 0,187* 0,884 Stress - -0,016 0,144 - -0,038 0,178 -0,090 0,114 Arbetslivserfarenhet (månader) + 0,390** 0,004 + -0,054 0,002 0,051 0,002 Befordran (antal ggr) + 0,131 0,101 + 0,122 0,132 0,197* 0,082 Organisationsstorlek + 0,242* 0,000 - -0,115 0,000 -0,074 0,000 Mentorns kön (man) - -0,061 0,414 - -0,038 0,472 -0,119 0,301 Nätverk + 0,160 0,321 + 0,015 0,413 0,044 0,260 Konstant 1,087* 1,600 4,895 2,355 3,009* 1,308 F-värde 2,927** 0,733 1,614† Justerat R2 0,250 -0,045 0,049 VIF-värde, högsta 1,828 1,911 1,783 ***p <0,001; **p <0,01; *p <0,05; † <0,1 Referenskategori: Klass 2
Revision Finans Totalt
och de båda branscherna totalt och visar på att de kvinnor som upplever sig vara i fysisk form anser sig ha bättre karriärmöjligheter, trots att den beskrivande statistiken (se bilaga 5) pekar på att kvinnliga revisorer upplever att deras hälsa inte har påverkat deras karriär. För revisionsbranschen är dessutom antal månader av arbetslivserfarenhet positivt signifikant med kvinnors karriärmöjligheter (kollegor) och sambandet innebär att ju fler månader av arbetslivserfarenhet som en respondent har desto bättre upplever hon sina karriärmöjligheter i jämförelse med sina kollegor. Totalt sett för båda branscherna är antal befordringstillfällen viktigt för hur kvinnor upplever sina karriärmöjligheter (kollegor), vilket visas av den positivt signifikanta korrelationen. De kvinnor som har blivit befordrade flera gånger upplever att de har bättre karriärmöjligheter än de kvinnor som har blivit befordrade färre gånger. I revisionsbranschen upplever även kvinnor i större byråer bättre karriärmöjligheter (kollegor) än de kvinnor som arbetar på mindre byråer. Sambandet är signifikant på en femprocentig signifikansnivå.
Tabell 6.10: Regressionsanalys för karriärmöjligheter - avancera
Ovan i tabell 6.10 presenteras resultaten från de multipla regressionerna som har utgått ifrån den beroende variabeln karriärmöjligheter (avancera). Alla modeller i tabell 6.10 är signifikanta vilket kan utläsas från F-värdena. De oberoende variablerna i modellerna förklarar mellan 5,2-38,3 procent av variationen i den beroende variabeln karriärmöjligheter. De variabler som har en signifikant påverkan på karriärmöjligheter (avancera) är ålder, familj, ambitionsnivå och befordran.
Variabeln ålder har ett negativt signifikant samband i modellerna för revision- och finansbranschen i tabell 6.10 och innebär att äldre respondenter upplever att det är mindre
Karriärmöjligheter avancera=β0+β1Ålder+β2Klass1+β3Klass3+β4Familj+β5Föräldrars bakgrund+β6Ambitionsnivå+ β7Hälsa+β8Stress+β9Månader+β10Befordran+β11Organisationsstorlek+β12Mentorns kön+β13Nätverk
Förväntat Förväntat
Variabler samband Beta Std.avv. samband Beta Std.avv. Beta Std.avv.
Ålder - -0,537*** 0,025 - -0,387** 0,029 0,176† 0,013 Klass 1 + 0,012 0,487 + 0,135 0,549 0,031 0,259 Klass 3 - -0,152 0,535 - 0,032 0,640 -0,134 0,303 Familj - -0,308** 0,487 - 0,018 0,530 -0,097† 0,261 Föräldrars bakgrund - -0,138 0,500 + -0,038 0,548 0,020 0,260 Ambitionsnivå + -0,024 0,211 + 0,341** 0,170 0,097*** 0,088 Hälsa + 0,134 1,224 + 0,013 1,993 0,108 0,794 Stress - -0,025 0,200 - -0,007 0,211 -0,008 0,102 Arbetslivserfarenhet (månader) + 0,141 0,005 + 0,013 0,003 -0,229 0,001 Befordran + 0,232* 0,456 + -0,075 0,549 0,104 0,247 Organisationsstorlek + 0,115 0,000 - -0,034 0,000 -0,036 0,000 Mentorns kön (man) - -0,108 0,565 - -0,093 0,526 -0,081 0,270 Nätverk + -0,026 0,452 + 0,003 0,479 0,088 0,236 Konstant 8,073*** 2,235 5,517 2,697 3,742** 1,159 F-värde 4,481*** 2,958** 6,972*** Justerat R2 0,383 0,246 0,052 VIF-värde, högsta 1,683 1,758 1,641 ***p <0,001; **p <0,01; *p <0,05; † <0,1 Referenskategori: Klass 2 N=79
Revision Finans Totalt
troligt att det kommer att avancera inom de närmsta tre åren än yngre respondenter. Totalt sett har dock variabeln ålder ett positivt samband med karriärmöjligheter (avancera). Sambandet är starkt i revisionsbranschen med en signifikansnivå på 0,1 procent medan sambandet i finansbranschen är något svagare med en signifikansnivå på 1 procent. Familj är negativt signifikant med karriärmöjligheter (avancera) i revisionsbranschen och totalt för båda branscherna vilket tyder på att de kvinnor med familj upplever att de har sämre karriärmöjligheter gällande hur de tror att de kommer att avancera inom sin organisation inom de närmsta tre åren. Signifikansen är inte i linje med hur kvinnorna svarat på hur de upplever att karriären har påverkats av att ha familj (se bilaga 5). Variabeln ambitionsnivå är positivt signifikant korrelerad med karriärmöjligheter (avancera) i finansbranschen samt i de båda branscherna totalt sett. De kvinnor som har hög ambitionsnivå upplever sina karriärmöjligheter som goda i jämförelse med de kvinnor med låg ambitionsnivå. På en femprocentig signifikansnivå kan det utläsas från tabell 6.10 att kvinnor inom revisionsbranschen anser att deras karriärmöjligheter (avancera) är bättre om de blivit befordrade någon gång tidigare. Sambandet gäller inte för finansbranschen eller för båda branscherna tillsammans.
Tabell 6.11: Regressionsanalys för karriärmöjligheter - nöjdhet
Ovan i tabell 6.11 presenteras resultaten från de multipla regressionerna som har utgått ifrån den beroende variabeln karriärmöjligheter - nöjdhet. I modellen som avser revision har inget signifikant samband kunnat hittas, vilket kan utläsas från F-värdet i tabell 6.11 och vi har därför inte tolkat några samband från den modellen. De oberoende variablerna i modellen som avser finansbranschen förklarar tillsammans 11,5 procent av variationen i karriärmöjligheter (nöjdhet) medan de oberoende variablerna i den totala modellen endast förklarar 5,2 procent. De variabler som har en signifikant påverkan på karriärmöjligheter (nöjdhet) är ålder och arbetslivserfarenhet.
Ålder har totalt sett en positiv signifikant korrelation med hur nöjda respondenterna är med sina karriärmöjligheter hittills. Sambandet innebär att äldre kvinnor inom båda branscherna upplever sig vara mer tillfredsställda med sin karriär än yngre kvinnor. Korrelationen är signifikant på en tioprocentig signifikansnivå och resultatet bör därför tolkas med en viss försiktighet.
Variabeln arbetslivserfarenhet är negativt signifikant korrelerad med hur tillfredsställda kvinnor inom finansbranschen är med sina karriärmöjligheter hittills. Sambandet gäller även för de båda branscherna totalt sett och innebär att de kvinnor med fler månaders arbetslivserfarenhet upplever att de är tillfredsställda med sin karriär i mindre utsträckning än de respondenter med mindre arbetslivserfarenhet.
Karriärmöjligheter nöjdhet=β0+β1Ålder+β2Klass1+β3Klass3+β4Familj+β5Föräldrars bakgrund+β6Ambitionsnivå+ β7Hälsa+β8Stress+β9månader+β10Befordran+β11Organisationsstorlek+β12Mentorns kön(man)+β13Nätverk
Förväntat Förväntat
Variabler samband Beta Std.avv. samband Beta Std.avv. Beta Std.avv.
Ålder - 0,232 0,018 - 0,128 0,021 0,176† 0,013 Klass 1 + 0,058 0,378 + 0,026 0,401 0,031 0,256 Klass 3 - -0,032 0,414 - -0,171 0,471 -0,134 0,303 Familj - 0,030 0,375 - -0,165 0,391 -0,097 0,261 Föräldrars bakgrund - -0,055 0,389 + 0,107 0,388 0,020 0,260 Ambitionsnivå + 0,128 0,154 + 0,073 0,126 0,097 0,088 Hälsa + 0,258 0,962 + -0,089 1,474 0,108 0,794 Stress - -0,001 0,152 - -0,084 0,150 -0,008 0,102 Arbetslivserfarenhet (månader) + 0,010 0,004 + -0,286* 0,002 -0,229** 0,001 Befordran + -0,122 0,354 + 0,195 0,395 0,104 0,247 Organisationsstorlek + 0,059 0,000 - -0,063 0,000 -0,036 0,000 Mentorns kön (man) - -0,071 0,440 - -0,084 0,3989 -0,081 0,270 Nätverk + 0,070 0,349 + 0,155 0,351 0,088 0,236 Konstant 2,337 1,646 6,081** 1,989 3,742** 1,159 F-värde 0,695 1,796† 1,675† Justerat R2 -0,054 0,115 0,052 VIF-värde, högsta 1,799 1,810 1,674 ***p <0,001; **p <0,01; *p <0,05; † <0,1 Referenskategori: Klass 2
Revision Finans Totalt
Tabell 6.12: Regressionsanalys med bransch som oberoende variabel
I tabell 6.12 presenteras tre nya modeller där branschtillhörighet har lagts till som en oberoende dummyvariabel där 0 = finansbranschen och 1 = revisionsbranschen, med syfte att undersöka om det finns signifikanta skillnader mellan branscherna gällande kvinnors karriärmöjligheter. Modellen för karriärmöjligheter (kollegor) blev inte signifikant vilket visas av F-värdet och därför kommer inte modellen att tolkas vidare. De oberoende variablerna kan förklara 34,3 procent av variationen i karriärmöjligheter (avancera) och 5,6 procent av variationen i karriärmöjligheter (nöjdhet). Resultaten av den multivariata analysen visar att det finns signifikanta skillnader mellan revisions- och finansbranschen avseende hur troligt kvinnor upplever att de kommer att avancera på sin arbetsplats inom de närmsta tre åren. Sambandet innebär att kvinnliga revisorer upplever bättre karriärmöjligheter (avancera) än kvinnor inom finansbranschen. Emellertid är signifikansnivån svag och resultaten bör därför tolkas med försiktighet. I tabellen kan det utläsas att utöver bransch är även ålder, ambitionsnivå, månader av arbetslivserfarenhet, antal befordringstillfällen och mentorns kön signifikanta i modellerna.
Karriärmöjligheter=β0+β1Bransch+β2Ålder+β3Klass1+β4Klass3+β5Familj+β6Föräldrars bakgrund+β7Ambitionsnivå+ β8Hälsa+β9Stress+β10Månader+β11Befordran(ggr)+β12Organisationsstorlek+β13Mentorns kön(man)+β14Nätverk
Variabler Beta Std.avv. Beta Std.avv. Beta Std.avv.
Bransch (revision) 0,037 0,300 0,141† 0,364 -0,009 0,266 Ålder -0,078 0,015 -0,453*** 0,019 0,138 0,014 Klass 1 0,082 0,291 0,068 0,354 0,029 0,260 Klass 3 -0,078 0,343 -0,042 0,413 -0,142 0,306 Familj 0,019 0,292 -0,103 0,354 -0,101 0,261 Föräldrars bakgrund -0,076 0,294 -0,099 0,363 0,024 0,262 Ambitionsnivå 0,116 0,108 0,19* 0,133 0,070 0,097 Hälsa 0,189 0,888 0,080 1,067 0,113 0,796 Stress -0,013 0,115 0,005 0,141 -0,016 0,102 Arbetslivserfarenhet (månader) 0,059 0,002 0,083 0,002 -0,218* 0,002 Befordran (antal ggr) 0,197 0,082 0,096 0,100 -0,154† 0,073 Organisationsstorlek -0,061 0,000 0,027 0,000 -0,043 0,000 Mentorns kön (man) -0,125 0,308 -0,135† 0,370 -0,092 0,276 Nätverk 0,049 0,264 -0,034 0,322 0,092 0,236 Konstant 3,013 1,312 5,681*** 1,621 4,084*** 1,172 F-värde 1,500 6,641*** 1,672† Justerat R2 0,043 0,343 0,056 VIF-värde, högsta 1,783 1,753 1,771 ***p <0,001; **p <0,01; *p <0,05; † <0,1 Referenskategori: Klass 2