![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
|
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
|
|
![]() |
Новые материалы |
![]() |
Облако тегов | ![]() |
События | ![]() |
![]() | полный список |
Последние обсуждения | ![]() |
![]() | 26.09.2019 16:41:06 Новый уровень безопасности дыхания |
![]() | 30.08.2019 14:26:41 Worldskills International и 3М запускают новый совместный проект «Образование во имя будущего» |
![]() | 30.08.2019 11:33:40 Молодые профессионалы за устойчивое будущее |
![]() | 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 |
Опросы | ![]() |
![]() | Актуальные направления работы HR вашей организации 2017 |
![]() |
HR-Блоги | ![]() |
|
![]()
|
Приятно, что данные прислали по результатам семинара Управление текучестью персонала на основе данных. Есть данные о загруженности рабочих.
Гипотеза простая - влияет ли загруженность (или величина нагрузки) на текучесть
персонала.
Начнем с описательных статистик Показатели нагрузкиMin. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's30.00 46.00 52.00 53.68 60.00 134.00 5 Видно, что нагрузка носит ненормальный характер, поэтому мы можем прологорифмировать переменную, чтобы избежать искажений Преобразование переменной для получения нормального распределения. Также мы можем отсечь тех, у кого нагрузка более 100 - это явные выбросы. График выбытияДалее строим график выбытия рабочих с предприятия по собственному желаниюЭто некая естественная убыль рабочих при среднем значении. По оси X - стах в месяцах, по оси Y - % доработавших до определенного срока (верхняя и нижняя линии - границы 95 % ошибки). Т.е. на рубеже 48 месяцев у нас доживает до своему желанию 90 % работников. Можно спросить, а что не устраивает в текучести бизнес, но это не наше дело, есть запрос - отвечаем. Далее мы строим уравнение регрессии, которое нам отвечает, что риск увольнения при увеличении нагрузки на одну единицу возрастает на три процента. Что это значит на "физическом уровне"? Если у нас средний риск увольнения на рубеже 48 месяцев составляет 10 %, то эти 10 % соответствуют средней загрузке рабочего (см. описательные статистики), если же работник имеет нагрузку в третьем квартиле (60 единиц нагрузки), то риск увольнения возрастает на 6 единиц (от величины нагрузки рабочего отнимаем среднее значение) * 3 % = 18 %, итого суммарный риск увольнения такого работника равен 28 %, что уже существенно отличается от "среднего риска". Посмотрим на эмпирически более понятном примере Нагрузка уволившихся и работающих$РаботающиеMin. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's 30.0 46.0 51.0 53.1 59.0 112.0 3 $Уволившиеся Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. NA's 36.00 50.00 54.00 57.24 63.00 134.00 2 Заметно, что нагрузка уволившихся больше, чем у "живущих". Это подтверждает всеми любимый Манн Уитни. И диаграмма Различие совсем смешное, да объясненная дисперсия - 1,5 %, но это еще один кирпичик в объяснение текучести.
Влияние загруженности рабочего на текучесть персонала Метки данной записи: управление текучестью персонала управление текучестью персонала на основе данных |
![]() |
Комментарии | ![]() |
Для того, чтобы размещать статьи в Блоге, Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться или
Share | |
![]() |
![]() |
О проекте Реклама ![]() |
©2000-2011, HRM![]() |