.

Сделать репост в соц сети!

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. красиво
      а регрессию делали?

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

      Удалить
    4. 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