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.