Почему подчиненные уходят от руководителей

"Приходят в компанию, уходят от руководителя"
Я решил сделать картинку отношений с руководителем. Знаете ли вы сервис eHarmony? читай Дождались варягов: революция в рекрутинге от eHarmony. Вот лавры этого сервиса не дают мне покоя. Логика сервиса простая: eHarmony берут в качестве управляемой переменной срок совместной жизни (для сервиса знакомств - срок жизни семьи, а на карьерном портале - совместный срок жизни работодателя и работника).
У меня нет таких ресурсов, у меня есть только опрос ключевые факторы текучести персонала (что еще нужно, чтобы убедить вас поучаствовать в этом опросе? пройдите по ссылке и примите участие). Для данного поста я беру в качестве управляемой переменной срок совместной жизни подчиненного и руководителя, т.е. не просто стаж работника в компании, а именно стаж совместной работы подчиненного и руководителя. Беру только те случаи, когда подчиненный сам уходит от руководителя. И посмотрел, какие факторы влияют на срок совместной работы руководителя и подчиненного. Для аналитиков сообщу, что использовал случайный лес для дожития.
Картинка весов факторов

Вес факторов

	Importance	Relative Importance
recognition (Благодарил ли Вас Ваш руководитель за достижения)	0.0143	1
develop (Проявлял ли Ваш руководитель заботу о Вашем развитии)	0.0133	0.9345
ini (Выходили (выходите) ли Вы со своими инициативами на руководителя)	0.0064	0.4512
position (Ваша позиция - имеется в ввиду HR, IT, продажник и т.п.)	0.006	0.4217
feedback (Как часто Ваш руководитель давал Вам обратную связь)	0.0043	0.3025
firstZP (Отличались ли договорённости по зарплате на собеседовании при приеме на работу и при первой выплате)	0.0039	0.2705
premia (частота выплат премий)	0.0034	0.2386
zaderzki (задерживались ли Вы на работе)	0.0034	0.2349
zaderzkiR (задерживался ли Ваш руководитель)	0.0029	0.2014
workplace (каким было рабочее пространство)	0.0027	0.1862
way (как вы добирались от дома до работы)	0.0019	0.1326
region (регион)	0.0018	0.1253
level (уровень позиции)	0.0017	0.1176
foreing (западная/российская компания)	0.0014	0.0961
sizetown (масштаб населенного пункта)	0.0012	0.0856
grafik (график работы)	0.0011	0.0754
sizecompany (размер компании)	0.001	0.0708
crit (Критиковал  ли Вас руководитель в присутствии других)	0.0008	0.0585
talk (интенсивность взаимодействия в коллективе)	0.0008	0.0551
bossgender (пол босса)	0.0002	0.0125
sm (были ли доступ в соц сети с рабчоих компов)	0	0.002
whiteZP (зарплата была белой или серой)	-0.0002	-0.0116
trafic (как вы нашли работу)	-0.0004	-0.0288
gender (пол респондента)	-0.0008	-0.0553
match (сочетание пола руководителя и подчиненного)	-0.0018	-0.1265

• В первой колонке - название фактора и его расшифровка (вопрос исследования); 
• вторая колонка - абсолютный вес; 
• третья - нормированный (самый важный фактор имеет вес 1).

Обращаю внимание на несколько тонких моментов: 

• некоторые факторы имеют небольшой вес, поскольку сильно коррелируют с факторами, имеющими бОльший вес, поэтому машинка их опустила вниз, при другом наборе факторов картинка может поменяться;
• в расчет реально надо брать не все факторы выше нуля, также как в данном кейсе Прогностичная ценность (важность) шкал теста CPI в отборе эффективных работников мы берем максимум пять факторов, так и в нашем случае я бы  остановился в лучшем случае на рабочем пространстве;
• мы говорим здесь об "общей картине по больнице", с учетом "мусора", я взял в обсчет менее 1 000 ответов респондентов, что очень мало для такого масштабного исследования (поучаствуйте в опросе>>);
• объясненная дисперсия - примерно 60 %, нам есть еще куда копать;
• главное: мы говорим про пост фактум оценку подчиненным руководителя, поэтому нам данную информацию будет сложно использовать в прогнозе, как eHarmony