Share |

вторник, 28 апреля 2015 г.

Определение пригодности тестов для отбора кандидатов (кейс)

Данные абсолютно реальные, предлагаю потренироваться.
Протестированы работающие сейлзы компании. Всего 33 человека. Сформирован файл для анализа результатов со следующими переменными:

  1. Продажи (результаты продаж в % - средние результаты за последний год);
  2. Вербальный тест (этот и последующие пункты - результаты теста способностей);
  3. Числовой тест;
  4. Сверка информации;
  5. Оказание влияния и продажи - этот и последующие пять пунктов - результаты личностного опросника;
  6. Социальная смелость;
  7. Коммерческая ориентация;
  8. Планирование и организация;
  9. Стрессоустойчивость;
  10. Ориентация на достижения;
  11. стаж - указан в месяцах работы;
  12. образование (1 - высшее, 2 незаконченное высшее, 3 - среднее);
  13. Возраст сотрудника;
  14. Пол сотрудника (женский - 1, мужской -2);
  15. семейное положение;
  16. Профтест1;
  17. Профтест2;

Скачать тест с данными

Вопросы:


  • Какие тесты / шкалы тестов (или любую из указанных переменных) из указанных вы стали бы использовать при отборе кандидатов;
  • Какова точность использования данных тестов / шкал?
Если хотите сделать тоже самое в своей компании, обращайтесь Прогноз успешности кандидатов на основе тестов

5 комментариев:

  1. Скажу пока так. С результатом значимо сильно коррелируют профтест2 (0,64) и стаж(0,53). Стало быть нужно использовать при отборе эти предикторы. НО - сам стаж сильно коррелирует с профтестом2. Чем дольше работают сотрудники, тем лучше выполняют профтест2. Предположу, что просто изучили или приноровились.
    Если отфильтровать сотрудников со стажем менее 12 мес - то корреляции с профтестом2 уже нет. Значит профтест2 нельзя использовать как предиктор при отборе кандидатов.

    ОтветитьУдалить
    Ответы
    1. Да, делал. Выразил образование, пол и семейное положение через фиктивные переменные. Включил в регрессию все переменные кроме профтеста2 по причине указанной выше. Использовал шаговый отбор в СПСС. R2 получился 0.21 и значимо влияет на продажи только профтест1.
      А вот если не включать в регрессию стаж, а включить профтест2, то R2 получается 0,48 и на результат значимо влияют профтест2 и среднее образование. Наличие среднего образования понижает результативность на 13,1%.
      Эдуард, я задумался. По логике, если уровень профтеста2 определяется стажем в компании, то именно профтест2 не следует включать в регрессию. Но именно с профтестом2 прогностичность намного выше. Где истина?

      Удалить
    2. я сам результаты не считал, не могу сказать, какие цифры правильные
      Максим, истина определяется бизнес целями
      на мой взгляд, вы красивый результат получили

      Удалить
    3. Эдуард, извините, я запутал вас и себя.
      Включаем в регрессию все переменные. Я использовал пошаговый отбор в СПСС. Получается R2 модели 0,48. Значимо на результат влияют профтест2 и среднее образование продавцов. У продавцов со средним образованием результат будет на 13,1% хуже.
      Но поскольку влияние профтеста2 на результат это итог влияния стажа сотрудников в компании, мы не можем использовать данные профтеста2 при отборе кандидатов. Значит учитываем только их образование - берем кандидатов только с высшим и незаконченным высшим образованием.
      Посмотрел еще отдельно 4 человек со средним образованием. У первого результат 0,59, второго - 0,92, а у третьего и четвертого - 0,99. Манн-Уитни на такой выборке различий не дает, но визуально видно, что у продавца с результатом 0,52 самый маленький стаж - 10 мес. А первые два продавца отличаются от третьего и четвертого по вербальному тесту. Вывод: если у кандидата среднее образование смотрим на данные вербального теста. Если результат вербального теста менее 15 баллов - принимаем на работу.

      Удалить

рек

Популярные сообщения