Кейс: Оценка текучести персонала по филиалам (решение) / Блоги на HRM.RU
 сделать домашней  добавить в избранное  карта сайта RSS
Имя 
Пароль  забыли?
Присоединяйтесь!

Новые материалы

   Названы самые высокооплачиваемые вакансии в Башкирии
   Не все профессии равны. Вчерашние школьники идут в телевизионщики и PR
   Новочебоксарские безработные граждане обучаются востребованным профессиям
   Где в Уфе заработать 100 тысяч рублей в месяц
   Сколько в среднем получают владимирские врачи?


 

Облако тегов
agile альфастрахование альфастрахования аналитика для hr apple ассессмент-центр автоматизация hr-бизнес процессов автоматизация бенчмаркинг бизнес-процессы бизнес симуляция бизнес тренинги для руководителей бизнес тренинги онлайн бизнес дистанционное обучение персонала дистанционное обучение e-learning e learning электронное обучение электронные курсы hr-аналитика hr-бренд hr-конференции hr-метрики hr-видео hr инновации исследования it josh bersin кадровый резерв карьера клиентоориентированность клиентский сервис для развития продаж клиентский сервис тренинг клиентский сервис компетенции корпоративная культура корпоративное обучение корпоративные бизнес тренинги коучинг kpi лидерство лидеры linkedin менеджмент модель компетенций мотивация персонала мотивация неформальное обучение обучение персонала обучение сотрудников предприятия обучение сотрудников обучение оценка эффективности обучения оценка персонала организационная культура персонал подбор персонала поиск работы продажи психология разработка речевых модулей для работы с претензиями рекрутеры рекрутинг рекрутмент roi рынок труда собеседование социальное обучение социальные сети стандарты клиентского сервиса стандарты обслуживания клиентов стив джобс таланты текучесть персонала тестирование тренинги по клиентскому сервису тренинги по сервису тренинги тренинг угловое преобразование фишера управление качеством обслуживая клиентов управление персоналом управление талантами управление текучестью персонала управление знаниями управление вебинары вовлеченность персонала websoft знания

все теги


События

полный список

Последние обсуждения

  24.08.2019 14:36:18
Научные эксперименты, продуктовые тесты и мировые технологии для молодых профессионалов
  09.08.2019 16:18:31
Только оригинальные СИЗ обеспечивают гарантированную защиту
  07.08.2019 12:14:48
Компания 3М опубликовала финансовые результаты II квартала 2019 года
  08.07.2019 10:12:52
Известный сайт для общения специалистов по управлению персоналом
  04.07.2019 17:29:07
3М цифровизирует программу лояльности и переводит взаимодействие с клиентами на блокчейн


Опросы
  Актуальные направления работы HR вашей организации 2017
Все опросы

HR-Блоги
Бабушкин Эдуард 06.05.2013 19:20:59 (Изменен 06.05.2013 19:23:46)

Кейс: Оценка текучести персонала по филиалам (решение)

Кейс: Оценка текучести персонала по филиалам (решение)

Предлагаю свое решение кейса Кейс: Оценка текучести персонала по филиалам.
Решение даю полное, во – первых, чтобы не говорили, что я занимаюсь только рекламой своих семинаров по Аналитике для HR, во вторых, я предлагаю лишь свое видение, а вы вправе принимать или нет (см например обсуждение в группе на Линкедине)

Ценность кейса для бизнеса

Начнем с ценности. В этом кейсе мы должны понять, есть ли у нас отстающие / передовые филиалы с тем, чтобы
или 1) оценить причины отставания / передовизны филиалов и тем самым повлиять на текучесть, или 2) оценить, что различия в текучести персонала в пределах нормы и отстающих и передовых филиалов нет, и не надо париться, чтобы кого-то наказать или стимулировать (ну не считая конечно самого факта соревновательности, когда мы можем в целях мотивации показать % текучести по филиалам, чтобы ввести соревнование – но это в рамки рассмотрения поста не входит). И во втором случае мы, как минимум сэкономим наше время на разборки.

Методологическое основание решения

 Самое сложное, как не удивительно, объяснить методологию решения задачи. И даже раз объяснив, люди стараются держаться своих иллюзий. Но и тем не менее
Если вы посчитаете текучесть, то увидите, что разброс текучести персонала находится в рамках от 10 до 16 % (я опускаю динамику по месяцам, считаю месяца излишними, сразу перехожу к году). И это вроде бы говорит о том, что те, что 10 % текучести – молодцы, а 16 % - не очень молодцы.
Но представьте, что вы бросаете монетку 10 раз вверх. У вас 60 % решка, и 40 % - орел. Т.е. решка на 20 % больше. Но мы прекрасно понимаем, что эти 20 % преимущества есть случайным отклонением, что на самом деле просто монетка так случайно вылетела.
Тоже самое мы должны сделать в отношении филиалов. Мы должны понять, находится ли разброс в рамках случайного разброса или не случайного. Если разброс не случаен, то можем говорить, что в филиале с бОльшей текучестью не все в порядке с управлением персоналом, раз народ оттуда чаще бежит, чем в других филиалах.

Техническое решение

Кейс мне понравился тем, что я не давал на своем семинаре такой вариант расмотрения статистического критерия Хи квадрат, поэтому возвращаю. Напомню, что Хи квадрат сравнивает эмпирические частоты с теоретическими.
Эмпирические частоты таковы
85 174 122 107 157 93 127 98
14 19 12 15 21 15 17 12
0,164706 0,109195 0,098361 0,140187 0,133758 0,16129 0,133858 0,122449

В первой строке – численность филиала, во второй строке – количество уволившихся, в третьей – коэффициент текучести.
Как считаем теоретические частоты.
Сумма численностей по филиалам – 963
Всего уволившихся – 125
Общий коэффициент текучести – 0, 1298
85 174 122 107 157 93 127 98
14 19 12 15 21 15 17 12
11,03323 22,58567 15,83593 13,88889 20,37902 12,07165 16,48494 12,72066

В третьей строке – количество уволившихся в случае, если бы коэффициент текучести был бы по филиалу таким, как в среднем по всем филиалам
Далее мы считаем Хи квадрат.
Хи квадрат эмпирическое – 3, 171, что находится в зоне не значимости, а, следовательно, разброс значений находится в рамках нормы и бедным hr- менеджерам повезло.
Но нам надо успокоить совесть, сравнив филиалы с самой высокой текучестью и самой низкой текучестью персонала (понятно почему? Потому что если мы обнаружим значимые различия между ними, то все-таки причины какие-то есть и нам придется перебрать попарно все филиалы; если же значимых различий между «лучшим» и худшим» филиалом нет, то нам не надо перебирать попарно все филиалы и мы подтвердим, что разброс текучести случаен).
У нас самая высокая текучесть в первом филиале – 0,1647, самая низкая текучесть – 0, 098.
Для особой точности проверки применяем два критерия: угловое преобразование Фишера и, поскольку этот коэффициент не любят многие матстатисты, то также Хи квадрат
И угловое преобразование Фишера и Хи квадрат находятся в зоне незначимости. Ниже картинка с результатом вычисления углового преобразования Фишера
Кейс: Оценка текучести персонала по филиалам (решение)

Резюме

Решение окончательно: разброс значений текучести персонала является случайным, и разбор полетов не требуется, т.е. у нас нет «лучших» и «худших» филиалов. И если и использовать цифры, то только в воспитательных целях.
Можно посмотреть разброс по месяцам, но я, прошу прощения, не вижу ценности для бизнеса.
Буду рад критике и комментариям

Кейс: Оценка текучести персонала по филиалам (решение)


Метки данной записи: текучесть персонала аналитика для hr

Комментарии
Огурцов Алексей Валерьевич 07.05.2013 10:56:11

Эдуард, маленький вопрос: как посчитали Хи квадрат?

Бабушкин Эдуард 07.05.2013 11:55:15

это не маленький вопрос, Алексей)

или поройтесь у меня в блоге или ищите в инете (рекомендую книгу Елены Сидоренко про методы матстатистики в психологии)

я так часто давал раньше методику Хи квадрат, что не стал снова открывать ее в посте

Огурцов Алексей Валерьевич 07.05.2013 12:07:40

с самой методикой знаком, меня просто интересуют исходные данные, которые Вы взяли. У меня почему-то больше значение получилось. Ряд эмпирических значений - это, наверное, фактические данные об увольнениях в каждом филиале, а теоретическое значение какое? 

Бабушкин Эдуард 07.05.2013 12:20:26

тогда приведите данные, которые вы использовали

опубликуйте в комментах таблицу, что вы взяли

Огурцов Алексей Валерьевич 07.05.2013 13:43:28

все, разобрался как велся подсчет (во вложении табличка). видимо, в подсчетах ошибся. у меня вопрос: мы можем в качестве исходных данных брать показатель текучести, а не количество уволившихся? 

Прикрепленный файл: Хи.xls

Бабушкин Эдуард 07.05.2013 15:41:30

а что вы понимаете под показателем текучести? % текучести?

если %, то не рекомендую

Прошу Вас самому подумать и дать ответ, почему при расчете Хи квадрат не рекомендуется брать %

Бабушкин Эдуард 08.05.2013 7:47:41

Алексей, не разобрались?

Огурцов Алексей Валерьевич 08.05.2013 11:19:53

Коэффициент текучести - это относительная величина в отличии от количества уволившихся (абсолютная величина). В случае с текучестью мы зависим от базы сравнения (штата филиала). Отличия в расчетах в том, что при использовании в качестве исходных данных относительных величин, надо делать поправку на штат. Тогда мы будем иметь точно такие же результаты как при использовании абсолютных величин.

Кстати, Эдуард, когда Вы нам вернете ссылку в архиве  на запись вебинара "Эффективный Сотрудник" ? ;)

Бабушкин Эдуард 08.05.2013 18:43:57

Алексей, я вас скорее забаню, поскольку уже отвечал несколько раз, что запись не сохранилась

и я готов вам вернуть деньги, только лишь бы вы меня не доставали этим вопросом

Огурцов Алексей Валерьевич 13.05.2013 8:57:53

Эдуард, я Вам уже несколько раз говорил, что у нас есть запись. Мы просим ее разместить по ссылке. В чем проблемы?

Бабушкин Эдуард 13.05.2013 11:03:03

Алексей, у мен нет записи

бан за обсуждение не по теме

Огурцов Алексей Валерьевич 13.05.2013 17:06:58

Если бы можно было бы обсуждать это по-другому,  я бы здесь не писал. Запись я Вам направлю на Ваш адрес.

Для того, чтобы размещать статьи в Блоге, Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться или

Share |

 


О проекте      Реклама       Подписка       Контакты       Rambler's Top100 Яндекс цитирования ©2000-2011, HRM