Презентация вебинара Матстатистика для HR http://hrm.ru/db/hrm/4C6212339EA877144425797D00290A72/webinar.html

1. Бабушкин Эдуард, руководитель проекта HRM
edvb@yandex.ru 8 (495)514 48 07
http://www.facebook.com/edbabushkin

2. Правила игры
• Время – 1 час 30 мин
• 2 части
• 1) методически – лирическая
• 2) статистические критерии: три критерия в кейсах
• В промежутках - вопросы

3. Цели семинара
Участник:
1) поймет, в чем поймет цели применения
статистических методов в практике HR
«С вычислением среднего анализ не заканчивается, а
только начинается»
2) определит для себя класс задач, которые можно
решать с помощью статистики
3) возьмет описанные инструменты на вебинаре

4. Области применения
• HR – метрики
• Отчеты
• Опросы и исследования
• Данные оценки (тесты, компетенции, KPI)
• Roi
• Бенчмаркинг

5. Задачи статистики
• Сравнение (установление различий)
• Установление взаимосвязи (влияния)

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. 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. 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. 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. Гистограммы
14
12
10
8
6
4
2
0
0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

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. Нормальное распределение

13. Сравнение выборок (выявление различий)
-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8
среднее

14. Лирическое отступление
t-критерий Стюдента был разработан Уильямом Госсетом
(1876-1937) для оценки качества пива на пивоваренных
заводах Гиннесса в Дублине (Ирландия). В связи с
обязательствами перед компанией по неразглашению
коммерческой тайны (руководство Гиннесса считало
таковой использование
статистического аппарата в своей
работе), статья Госсета вышла в 1908 году
в журнале «Биометрика» под
псевдонимом «Student» (Студент).

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. Решение (на примере Roi)
1. Задача HR: повлияло ли обучение на результаты
обучения
2. Создали две выборки, выбрали нужный
статистический критерий
3. Посчитали значимость различий*
4. Ответили на вопрос
* Показывает, что различия не случайны

17. Значимость различий: одна кучка или две?
(может быть самый важный слайд вебинара)
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

18. Выбор критерия
Параметрические - не параметрические выборки
(первые имеют нормальное распределение, вторые –
нет)
Зависимые – не зависимые выборки
(в первых данные коррелируют между собой, во вторых
– нет)

19. Выбор критерия
Параметрические Непараметрич
еские
Независимые Критерий F – U-критерий
Фишера Манна-Уитни
Критерий t-
Стьюдента для
независимых
выборок
Зависимые Критерий t- Т - критерий
Стьюдента для Вилкоксона
зависимых выборок

20. Больше, чем два
1
0.93
0.9
0.83
0.89
В случае, если выборок
0.8
0.79 не 2, а больше, то
0.7
применяется
критерии, для
0.6
независимых выборок:
0.5
Крускала – Уоллиса
0.4
Для зависимых
0.3
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. Вопросы?

22. U-критерий Манна-Уитни
U-критерий Манна-Уитни
Гипотезы 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-Уитни
1. В каждой выборке должно быть не менее 3
наблюдений: n1,n2 ≥ З; допускается, чтобы в одной
выборке было 2 наблюдения, но тогда во второй их
должно быть не менее 5.
2. В каждой выборке должно быть не более 60
наблюдений; n1, n2 ≤ 60.

23. Решение: критерий Манн-Уитни

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 значимости
Для небольших выборок бывает достаточно p ≤ 0, 05;
если в выборке около 100 и выше объектов, то целесообразно принять
p ≤ 0, 01

25. РЕЗЮМЕ
1. Классифицируете ситуацию: для класса ситуаций на определение
значимости различий, где есть две независимые выборки
В каждой выборке должно быть не менее 3 наблюдений: n1,n2 ≥ З;
допускается, чтобы в одной выборке было 2 наблюдения, но тогда во
второй их должно быть не менее 5.
В каждой выборке должно быть не более 60 наблюдений; n1, n2 ≤ 60.
Выбираете критерий критерий Манн-Уитни
2. Ищете в поисковике или программе SPSS
3. Вводите данные, вычисляете
4. Если подтверждается H0 значит различий нет, если H1, то различия
есть

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 лучшие
результаты в работе.
НО: на основе результатов статистики мы не можем
сказать, что это именно наши действия по оценке к
этому привели.

27. Интерпретация результатов
• Прошедших обучение и контрольных групп в Roi
ВЫВОД: прошедшие обучение показывают лучшие
результаты в работе.
НО: на основе результатов статистики мы не можем
сказать, что это именно обучение к этому привело.

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. Решение кейсов
Х Y
Иванов 6 7 7 7
Петров 6 7 7 7
Сидоров 6 7 7 7
Иванова 6 7 7 7
Петрова 6 7 7 7
Сидорова 6 7 1 7
Среднее 6 7 6 7

30. Вопросы?

31. Не метрические критерии
• Мужчины или женщины
• С высшим образованием или нет
• Блондинки или не блондинки
• ……..
 Хи квадрат Пирсона
 Угловое преобразование Фишера

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. Переводим в сводную таблицу excel
М Ж
В 2 1
С 1 2

34. Возможные кейсы
Анкеты и опросы работников: зависимость переменных
от характеристик аудитории
Что угодно меряем:
Вовлеченность от стажа работы
Удовлетворенность тренингом от уровня образования
И т.п….

35. Долевое соотношение
12 12 3 10
23%
50% 50%
77%

36. Выбор критерия
φ* – угловое преобразование Фишера
1. Ни одна из сопоставляемых долей не должна быть равной нулю. Формально нет
препятствий для применения метода φ в случаях, когда доля наблюдений в одной
из выборок равна 0. Однако в этих случаях результат может оказаться
неоправданно завышенным (Гублер Е.В., 1978, с. 86).
2. Верхний предел в критерии φ отсутствует - выборки могут быть сколь угодно
большими.
Нижний предел - 2 наблюдения в одной из выборок. Однако должны соблюдаться
следующие соотношения в численности двух выборок:
а) если в одной выборке всего 2 наблюдения, то во второй должно быть не менее
30: n1=2 -> n2≥30;
б) если в одной из выборок всего 3 наблюдения, то во второй должно быть не
менее 7: n1=3 -> n2≥7;
в) если в одной из выборок всего 4 наблюдения, то во второй должно быть не
менее 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
выявить достоверных различий

37. Критерий φ* – угловое преобразование Фишера
(критерий Фишера)

38. Пример: тренинги в России и Украине
Бизнес
бизнес психологические тренинги/психол
Тренинги
тренинги тренинги огические
тренинги
Россия 235430 4 505 15823 0,28
Украина 27006 492 1343 0,37
Украина/
0,1147 0,1092 0,0849
Россия

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. Вопросы?

41. Ранговый коэффициент корреляции
Спирмена

42. Ранговый коэффициент корреляции
Спирмена
• Индивидуальные профили
• Групповые профили
• Индивидуальный и групповые профили

43. Ранговый коэффициент корреляции
Спирмена
• 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. Модель компетенций HR директора
HR-
директора не HR-директора
Воздействие и оказание влияния 78 41
Ориентация на достижение 100 44
Командная работа и сотрудничество 76 30
Аналитическое мышление 87 34
Инициатива 67 20
Развитие других 72 37
Уверенность в себе 75 33
Директивность/Настойчивость 35 17
Поиск информации 13 16
Командное лидерство 69 24
Концептуальное мышление 47 22
Понимание компании 109 54
Построение отношений 64 36
Межличностное понимание 47 31

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. 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. Вопросы?
edvb@yandex.ru
8 (495) 514 48 07
http://www.facebook.com/edbabushkin