1. Скорее всего, вы сравниваете не одинаковость распределения выборок, а одинаковость средних, поэтому Вам нужен дисперсионный анализ (One way ANOVA в статистических пакетах). Но тогда подразумевается, что данные в выборке распределены нормально. Если данные распределены неизвестно как, то, как вариант, экспресс-тест Тьюки, хотя это и некошерно. Регрессионный анализ, как альтернатива ANOVA, годится, в принципе, он достаточно робастен, но не резиновый. Поэтому выбросы и нормальность распределения я бы посмотрел на графике в любом случае.
2. Разведочный анализ данных, в основном, инструмент быстрой визуализации, чтобы понять, с чем имеешь дело и не заниматься ерундой.
3. Не обязательно проводить всё, особенно если не знаешь зачем. Важно понять что за данные на входе, потому как "мусор на входе - мусор на выходе" (GIGO)
4. Меня смущает "оценка климата". Методически правильно бы сперва еще протестировать систему измерений (MSA). Поскольку подозреваю, что это некая порядковая квалиметрическая шкала, то каппа-статистика в помощь.

моё скромное мнение: есть такая связь или нет - не принципиально важно, если вы попробуете оценить чувствительность выручки к изменению спк, вы увидите, что увеличение выручки будет незначительно, и скорее всего не перекроет затрат на соответствующие мероприятия
то же самое вам скажет любой руководитель в сфере торговли (только другими словами), такие вещи имеют большее значение в услугах (в т.ч. финансовых) и даже на производстве, в торговле наоборот принято экономить на подобных вещах, посмотрите на розничные сети - чем крупнее компания, тем нещаднее в ней наяривают продавцов (менеджеров)
вижу, что исследование развивается в психологическом ключе и тут, вероятно, это актуально, но в среде экономистов одобрения не ждите))

А если нормальности не будет, то что делать?
И нормальность можно проверить через критерий Колмагорова-Смирнова? Просто то, что здесь описано (R-функции hist(), базовая функция qqnorm()), я никогда не делала. Или просто напрочь забыла. Мне нужно максимально простое ВСЁ.

И еще хочу уточнить, нормально проверять можно по всем магазинам сразу или требуется по каждому отдельно, если я смотрю связь по отдельным магазинам?


Если я в итоге все-таки на коэф.корреляции Спирмена остановлюсь, то нормально, это же не будет ошибкой выбора метода стат.обработки?




Ничего себе быстрой!

Спасибо!

У меня не мной сформированные опросники, а проверенные тесты на соц-пс.климат. Ну, там, типа всем известного Михалюк-Шалыто.
Тогда не нужно же MSA?

Добавлено через 15 минут
Британские ученые доказали германские медики утверждают, что неблагоприятная рабочая атмосфера представляет собой проблему номер один, 79% служащих Германии страдают от этого больше, чем от груза ответственности, поточной системы и страха оказаться без работы вместе взятых.
А это, вроде как логично, что не может не сказываться на качестве обслуживания клиентов.
И еще читала, что на производстве плохой спк понижает производительность на 20% (да, я видела, Вы тоже про производство указывали). Но в торговле такая тенденция тоже явно должна быть.


Большое спасибо за Ваши замечания-предположения. Но в этих магазинах обслуживание идет не за прилавком, а на уровне консультации, что ближе к оказанию услуг. Качество сервиса и является ключевым конкурентным преимуществом. Соответственно, самочувствие продавцов-консультантов на рабоче важно.

Трансформировать данные, например, преобразование Бокса-Кокса.

Можно. Но в большинстве случаев вы получите отрицательный результат. Гистограмма и график квантилей в помощь. Если глистограмма более-менее симметричная, а график квантилей похож на прямую линию, то и забейте.

Диаграмма размахов в помощь.

Нет. Но не забываем, что валидность даже самого лучшего теста не превышает 70%.

Да и вообще, Вы меня навели на мысли. Отпишусь в личку.

Hogfather, большое спасибо!