Как влияет масштаб населенного пункта на текучесть персонала

Продолжаю показывать итоги исследования Ключевые факторы текучести и удержания персонала - надеюсь, вы пройдете по ссылке и поучаствуете в опросе, даже если вы уже участвовали, поскольку я провел ре дизайн исследования.
........

Посмотрим влияние  масштаба населенного пункта на текучесть (в строгом смысле влияет не масштаб и не влияет, но не суть). В качестве контрольной группы взял города с населением от 100 000 до 500 000 населения (именно в этих городах максимальная продолжительность стажа - см. ниже диаграмму). 

И получилась забавная вещь забавная вещь: Москвичи и жители Санкт Петербурга в среднем увольняются чаще в 1,2 раза в сравнении с контрольной группой (от 100 до 500 тысяч), жители миллионников увольняются в 1,33 раза чаще, и жители городов с населением от 500 000 до 1 000 000 населения увольняются в 1, 39 раза чаще, чем контрольная группа. Различия значимы на уровне менее 0, 01.

Количество респондентов

Москва и Санкт-Петербург	970
более 1 000 000 человек населения	927
от 500 000 до 1 000 000	243
от 100 000 до 500 000	215
менее 100 000	110

Описательные статистики

lowbill – города с населением от 500 000 до 1 000 000
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   11.00   22.00   34.03   41.00  215.00
lowhalfbill – от 100 000 до 1 000 000
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   13.00   27.00   46.48   52.00  232.00
lowonehun – города с населением меньше 100 000
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   2.00   12.00   24.00   37.24   50.25  209.00
Mos_Pit – Москва и Санкт - Петербург
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   13.00   27.00   36.09   48.00  211.00
Overbill – города миллионники
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   11.00   22.00   34.94   45.50  232.00
Обозначения: Min. – минимальное, 1st Qu. – 1-й квартиль, Median - медиана, Mean – среднее, 3rd Qu. – третий квартиль, Max. –максимальное значение
Если не понимаете диаграмму, читайте пост как прочитать boxplot

В строгом смысле мы не можем эти результаты переносить на всю Россию - слишком много неконтролируемых факторов, которые могут повлиять на смещение: отрасли, позиции, тип города - все это, неравномерно представленное в выборке респондентов, влияет на результаты. В данной ситуации мы можем учесть только влияние некоторых факторов, чем я в дальнейшем и займусь.