Хороший HR обладает эмпатией, умеет управлять конфликтами, находить баланс интересов бизнеса и сотрудников и многое другое, — ответили бы вы на вопрос о 3 характеристиках классного HR. Но вряд ли упомянули бы математику. Математику как стиль мышления и умение работать с данными: как делать выводы на основе цифр и фиксировать выводы в цифрах.
Итак, зачем математика в HR? Будем давать реальные кейсы, показывать логику подсчетов и результаты, в которые поверить порой сложно.
Стояла задача:
1. провести опрос вовлеченности, узнать фидбек по следующим направлениям: понимание продукта, оценка коллег, профессиональное развитие, оценка руководителя, оценка HR-процессов, оценка компании.
2. Интерпретировать цифры в проблемы и сформулировать задачи для улучшения оценок.
С какими сложностями столкнулись:
Данные отличались от того, что мы слышали на exit-интервью, 1to1 и ревью. То есть количественные методы показывали одно, качественные — другое.
В компании 90 человек, опрос прошли 40 человек из 6 отделов, причем разделение сотрудников по отделам было неравномерным: от 3 до 17 человек. Встал вопрос: можно ли экстраполировать данные (выводы, сделанные на основе ответов 40 человек, перенести на всю компанию)? Если да, то как считать?
Как работали с данными:
Медиана (число, находящееся в середине набора) — эффективная метрика для расчета, но плохо работает с маленьким набором. Соответственно, будет неприменима в командах с численностью 2-5 человек.
При таком количестве людей лучше использовать среднее значение. Если везде считать среднее, при разбросах баллов итоговое значение не будет отражать реальную ситуацию.
Для того, чтобы сравнивать отделы надо объединять медиану и среднее — среднее медиан. Минус такого подхода: непонятно, как разбросаны баллы.
Среднеквадратическое отклонение, Sd показывает насколько разбросана величина относительного среднего ответа.
Итого:
Каждый вопрос был измерен в двух метриках.
Медиана. Если оценка одного направления состоит из нескольких вопросов, считаем среднее медиан.
Среднеквадратическое отклонение, Sd. Если оценка одного направления состоит из нескольких вопросов, считаем среднее Sd.
Если Sd больше 2.5, стоит особенно обратить внимание на разброс чисел.
На выходе мы получили 2 оценки по каждому направлению, первую как основную, которую можно считать общим фидбеком, вторую - показывающую, насколько эта оценка покрывает мнение большинства, то есть надо ли проходиться точечно по ответам или можно с уверенностью сказать, что она отражается ситуацию по больнице.
Lorendrake
Мне кажется стоит немного поработать над выводами, описать к чему привело исследование, показать формирования плана по результатам опроса.
А то статья кажется просто "рассуждения как я выбрал метод"
Более того, надо поработать над опросом что бы покрыть до 90% выборки, выглядит несколько нерелевантным исследовать 40 человек из 90.