Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Матстатистика для HR

1,259 views

Published on

Бабушкин Эдуард (руководитель проекта HRM).

Published in: Business
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Матстатистика для HR

  1. 1. Бабушкин Эдуард, руководитель проекта HRMedvb@yandex.ru 8 (495)514 48 07http://www.facebook.com/edbabushkin
  2. 2. Правила игры• Время – 1 час 30 мин• 2 части • 1) методически – лирическая • 2) статистические критерии: три критерия в кейсах• В промежутках - вопросы
  3. 3. Цели семинараУчастник:1) поймет, в чем поймет цели применениястатистических методов в практике HR«С вычислением среднего анализ не заканчивается, атолько начинается»2) определит для себя класс задач, которые можнорешать с помощью статистики3) возьмет описанные инструменты на вебинаре
  4. 4. Области применения• HR – метрики• Отчеты• Опросы и исследования• Данные оценки (тесты, компетенции, KPI)• Roi• Бенчмаркинг
  5. 5. Задачи статистики• Сравнение (установление различий)• Установление взаимосвязи (влияния)
  6. 6. Среднее арифметическое 1,00 0,89 0,90 0,80 0,79 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 1 2 Для аналитика в этом месте начинается работа, для остальных - заканчивается
  7. 7. Таблицы Иванов 1 0,7 Петров 2 0,8 Сидоров 1 0,8 Иванов 2 0,5 Петров 1 0,6 Сидоров 2 0,9
  8. 8. Возможные кейсы Сравнение:• Группы «лучших» и «средних» в оценке персонала по результатам работы (например показаны результаты работы прошедших ассессмент центр)• Прошедших обучение и контрольных групп в Roi• Оценка двух разных показателей одними и теми же сотрудниками (например в анкете удовлетворенности)• Оценка подчиненными руководителя по двум разным шкалам• Данные по уровню зарплаты разных регионов• Результаты тестов/анкеты ДО и ПОСЛЕ обучения/евента одной группы
  9. 9. Гистограммы 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 24 человека – первая группа; 13 - вторая
  10. 10. Гистограммы14121086420 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1
  11. 11. Теперь нудная теория -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 M (среднее) = 0; σ (стандартное отклонение) = 1
  12. 12. Нормальное распределение
  13. 13. Сравнение выборок (выявление различий) -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 среднее
  14. 14. Лирическое отступлениеt-критерий Стюдента был разработан Уильямом Госсетом(1876-1937) для оценки качества пива на пивоваренныхзаводах Гиннесса в Дублине (Ирландия). В связи собязательствами перед компанией по неразглашениюкоммерческой тайны (руководство Гиннесса считалотаковой использованиестатистического аппарата в своейработе), статья Госсета вышла в 1908 годув журнале «Биометрика» подпсевдонимом «Student» (Студент).
  15. 15. Технология применения стат методов• Содержательное понимание задачи (И! обязательно гипотеза!!!)• Перевод в математическую плоскость• Решение задачи• Интерпретация полученных результатов (во многих случаях результатом исследования часто является выдвижения новой гипотезы)
  16. 16. Решение (на примере Roi)1. Задача HR: повлияло ли обучение на результаты обучения2. Создали две выборки, выбрали нужный статистический критерий3. Посчитали значимость различий*4. Ответили на вопрос* Показывает, что различия не случайны
  17. 17. Значимость различий: одна кучка или две?(может быть самый важный слайд вебинара)9876543210 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 24 человека – первая группа; 13 - вторая
  18. 18. Выбор критерияПараметрические - не параметрические выборки(первые имеют нормальное распределение, вторые –нет)Зависимые – не зависимые выборки(в первых данные коррелируют между собой, во вторых– нет)
  19. 19. Выбор критерия Параметрические Непараметрич ескиеНезависимые Критерий F – U-критерий Фишера Манна-Уитни Критерий t- Стьюдента для независимых выборокЗависимые Критерий t- Т - критерий Стьюдента для Вилкоксона зависимых выборок
  20. 20. Больше, чем два 1 0,930,9 0,83 0,89 В случае, если выборок0,8 0,79 не 2, а больше, то0,7 применяется критерии, для независимых0,6 выборок:0,5 Крускала – Уоллиса0,4 Для зависимых0,3 1 2 3 4 Хи квадрат Фридмана Например: 1) когда сравниваем группы по уровню развития компетенции (уровень развития компетенции от 1 до 4) 2) Сравнение оценки показателей в анкете удовлетворенности 3) Оценка руководителя по нескольким шкалам
  21. 21. Вопросы?
  22. 22. U-критерий Манна-УитниU-критерий Манна-УитниГипотезы U - критерия Манна-Уитни• H0: Уровень признака в группе 2 не отличается от уровня признака в группе 1. H1: Уровень признака в группе 2 отличается от уровня признака в группе 1.Ограничения U-критерия Манна-Уитни1. В каждой выборке должно быть не менее 3наблюдений: n1,n2 ≥ З; допускается, чтобы в однойвыборке было 2 наблюдения, но тогда во второй ихдолжно быть не менее 5.2. В каждой выборке должно быть не более 60наблюдений; n1, n2 ≤ 60.
  23. 23. Решение: критерий Манн-Уитни
  24. 24. Уровень статистической значимости Уровень Вывод значимости p > 0, 1 Статистически достоверные различия не обнаружены p ≤ 0, 1 Различия обнаружены на уровне статистической тенденции p ≤ 0, 05 Обнаружены статистически значимые различия p ≤ 0, 01 Различия обнаружены на высоком уровне статистической значимостиДля небольших выборок бывает достаточно p ≤ 0, 05;если в выборке около 100 и выше объектов, то целесообразно принятьp ≤ 0, 01
  25. 25. РЕЗЮМЕ1. Классифицируете ситуацию: для класса ситуаций на определениезначимости различий, где есть две независимые выборкиВ каждой выборке должно быть не менее 3 наблюдений: n1,n2 ≥ З;допускается, чтобы в одной выборке было 2 наблюдения, но тогда вовторой их должно быть не менее 5.В каждой выборке должно быть не более 60 наблюдений; n1, n2 ≤ 60.Выбираете критерий критерий Манн-Уитни2. Ищете в поисковике или программе SPSS3. Вводите данные, вычисляете4. Если подтверждается H0 значит различий нет, если H1, то различияесть
  26. 26. Интерпретация результатов• Группы «лучших» и «средних» в оценке персонала по результатам работы (например показаны результаты работы прошедших ассессмент центр)ВЫВОД: «лучшие» по оценке показывают лучшиерезультаты в работе.НО: на основе результатов статистики мы не можемсказать, что это именно наши действия по оценке кэтому привели.
  27. 27. Интерпретация результатов• Прошедших обучение и контрольных групп в RoiВЫВОД: прошедшие обучение показывают лучшиерезультаты в работе.НО: на основе результатов статистики мы не можемсказать, что это именно обучение к этому привело.
  28. 28. Кейсы• Оценка одними и теми же сотрудниками двух коллег (например 360 градусов по компетенции «командная работа»)• Оценка двух разных показателей одними и теми же сотрудниками (например в анкете удовлетворенности)• Оценка подчиненными руководителя по двум разным шкалам
  29. 29. Решение кейсов Х YИванов 6 7 7 7Петров 6 7 7 7Сидоров 6 7 7 7Иванова 6 7 7 7Петрова 6 7 7 7Сидорова 6 7 1 7Среднее 6 7 6 7
  30. 30. Вопросы?
  31. 31. Не метрические критерии• Мужчины или женщины• С высшим образованием или нет• Блондинки или не блондинки• ……..  Хи квадрат Пирсона  Угловое преобразование Фишера
  32. 32. Таблицы Иванов В М 1 0,7 Петрова С Ж 2 0,8 Сидоров В М 1 0,8 Иванова В Ж 2 0,5 Петров С М 1 0,6 Сидорова С ж 2 0,9
  33. 33. Переводим в сводную таблицу excel М Ж В 2 1 С 1 2
  34. 34. Возможные кейсыАнкеты и опросы работников: зависимость переменныхот характеристик аудиторииЧто угодно меряем:Вовлеченность от стажа работыУдовлетворенность тренингом от уровня образованияИ т.п….
  35. 35. Долевое соотношение 12 12 3 10 23%50% 50% 77%
  36. 36. Выбор критерияφ* – угловое преобразование Фишера1. Ни одна из сопоставляемых долей не должна быть равной нулю. Формально нетпрепятствий для применения метода φ в случаях, когда доля наблюдений в однойиз выборок равна 0. Однако в этих случаях результат может оказатьсянеоправданно завышенным (Гублер Е.В., 1978, с. 86).2. Верхний предел в критерии φ отсутствует - выборки могут быть сколь угоднобольшими.Нижний предел - 2 наблюдения в одной из выборок. Однако должны соблюдатьсяследующие соотношения в численности двух выборок:а) если в одной выборке всего 2 наблюдения, то во второй должно быть не менее30: n1=2 -> n2≥30;б) если в одной из выборок всего 3 наблюдения, то во второй должно быть неменее 7: n1=3 -> n2≥7;в) если в одной из выборок всего 4 наблюдения, то во второй должно быть неменее 5: n1=4 -> n2≥5;г) при n1, n2≥5 возможны любые сопоставления.В принципе возможно и сопоставление выборок, не отвечающих этому условию,например, с соотношением n1=2, n2=15 но в этих случаях не удастся выявитьдостоверных различий
  37. 37. Критерий φ* – угловое преобразование Фишера(критерий Фишера)
  38. 38. Пример: тренинги в России и Украине Бизнес бизнес психологические тренинги/психол Тренинги тренинги тренинги огические тренингиРоссия 235430 4 505 15823 0,28Украина 27006 492 1343 0,37Украина/ 0,1147 0,1092 0,0849 Россия
  39. 39. Тоже в % Украина Россия бизнес тренинги бизнес тренинги психологические тренинги психологические тренинги 27% 22% 73% 78%http://hrm.ru/blog_kross-kulturnye-razlichija-na-primere-treningov_11BBF6
  40. 40. Вопросы?
  41. 41. Ранговый коэффициент корреляцииСпирмена
  42. 42. Ранговый коэффициент корреляцииСпирмена• Индивидуальные профили• Групповые профили• Индивидуальный и групповые профили
  43. 43. Ранговый коэффициент корреляцииСпирмена• Сравнение профилей по тестам (напр. Идеальный профиль по тесты Кетела и профиль теста кандидата)• Ранговых предпочтений между группами (например отношения к инновациям между «старослужащими» и «молодыми бойцами»)• Уровень важности управленческих задач успешным руководителем и кандидатом
  44. 44. Модель компетенций HR директора HR- директора не HR-директораВоздействие и оказание влияния 78 41Ориентация на достижение 100 44Командная работа и сотрудничество 76 30Аналитическое мышление 87 34Инициатива 67 20Развитие других 72 37Уверенность в себе 75 33Директивность/Настойчивость 35 17Поиск информации 13 16Командное лидерство 69 24Концептуальное мышление 47 22Понимание компании 109 54Построение отношений 64 36Межличностное понимание 47 31
  45. 45. Модель компетенций HR директора• Ранговый коэффициент Спирмена r=0.81, p<0,001, корреляция значима. Что означает: HR-директора и не-HR-директора дали одинаковое видение модели компетенций HR-директора. Снаружи и изнутри видится одинаково
  46. 46. Литература и ссылки• Елена Сидоренко «Методы математической обработки в психологии»• А.Д. Наследов «Математические методы психологического исследования»• А.Д. Наследов «SPSS. Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках»• А.О. Крыштановский «Анализ социологических данных»• Google – ищем по названиям критериев
  47. 47. Вопросы?edvb@yandex.ru8 (495) 514 48 07http://www.facebook.com/edbabushkin

×