Анализ эффективности каналов привлечения (источников трафика) кандидатов

Еще один из результатов нашего исследования факторов текучести персонала (активно участвуем).
Сегодня покажу взаимосвязь между текучестью персонала и каналом привлечения (источником трафика) кандидатов.
Обращаю ваше внимание, что вы можете сделать аналогичный анализ у себя в компании, достаточно иметь следующую информацию:

1. Дата приема на работу
2. Дата увольнения ("живых" тоже используем в анализе, дата увольнения будет пустой)
3. Причина увольнения (а именно: по чьей инициативе произошло увольнение, работодателя или работника - и нас, конечно, последнее интересует)
4. Каналы привлечения кандидатов (у вас свои каналы, я показываю свои - то, как обозначал). 

Внимательные читатели моего блога помнят, что я уже делал подобное (Влияние каналов привлечения (источников трафика) кандидатов на текучесть персонала), сегодня показываю другой инструмент. В прошлый раз я использовал знакомый всем Манн Уитни, сегодня использую более корректный, точнее, более корректные инструменты анализа дожития: Log Rank Кокса и Bresow или обобщенный Вилкоксона. Обращаю ваше внимание, что данный показатель можно использовать не только по уволенным сотрудникам, но учитывать "живых", еще работающих сотрудников в анализе, что повышает качество анализа как минимум за счет большего числа наблюдений. По методологии пост идентичен посту Бенчмаркинг: текучесть HR специалистов по отраслям
Также обращаю ваше внимание, что такой анализ можно проводить в отношении любых признаков:

• М/Ж
• женат / не женат
• Высшее образование / не высшее
• Блондины / брюнеты
• Есть собака / есть кошка

Описание задачи

Одна переменная - стаж работы. Другая - источник трафика или канал привлечения: как кандидат узнал о вакансии. Я беру следующие источники:

1. Знакомые - в результатах анализа обозначены как friend
2. Джоб сайты - js
3. Работодатель сам вышел на Вас - emp
4. Кадровое агентство - KA

Результат анализа

Описательные статистики

Т.е. через job сайты пришло 208 человек, через кадровые агентства 47 и т.д...

Среднее и медиана по разным источникам трафика кадидатов

Квартили текучести по каналам привлечения

Эта статистика аналогичная вышеприведенной, только здесь даются показатели квартилей.  

Попарные сравнения

сразу вопрос участникам моего семинара: на какие цифры мы смотрим в этой таблице в первую очередь?

Визуализация

Вместо таблицы дожития я хочу предложить несколько иной инструмент визуализации: нормированную гистограмму стажа уволенных по разным источникам трафика.

На диаграмме: по оси Х - стаж уволенных, по оси Y - процент уволившихся в данный период.
Т.е. 5,4 % от всего количества уволившихся сотрудников, кто пришел в компанию через job сайты, уволились в первые три месяца. Из тех, кто пришел в компанию по рекомендации друзей, уволилось в первые три месяца 4,6 %. В промежутке от 3-х до 6 -ти месяцев этот показатель для job сайтов равен 9 %, для узнавших от друзей - 7, 2 % и т.п...
Эти данные немного отличаются от приведенных в таблицах (вы легко можете посчитать первый квартиль и убедиться, что показатели по таблице и диаграмме не совпадают. Это от того, что в диаграмме я взял только уволенных, а в таблице анализ велся как по уволенным, так и по "живым" сотрудникам вместе взятым.
И сумма % не будет равна 100 % - это потому, что я не включил правый край, тех, кто проработал более 90 месяцев

Резюме

Предлагаю сделать самим.
Если вы анализировали текучесть персонала по коэффициенту текучести персонала, то считаете ли вы, что приведенный в данном посте анализ является более качественным / показательным?