Инициативы каких подчиненных чаще отклоняются руководителем

Еще один результат исследования факторов текучести персонала и сотрудничества с Лабораторией Гуманитарные Технологии. Респонденты опроса бонусом проходили тестирование, а я сводил данные исследования и тестов и получаю интересные результаты.
У нас в исследовании есть такой вопрос "Выходили (выходите) ли Вы со своими инициативами на руководителя" и четыре варианта ответов, среди которых:

• Да, и как минимум некоторые были приняты               
• Да, но все было отвергнуто

Здесь возникает несколько интересных моментов. С одной стороны, выбор ответа респондентом - дело субъективное, поэтому мы не можем утверждать, что ответ респондента отражает реальную картину. С другой стороны, несмотря на то, что отклонял инициативы руководитель, не лежит ли часть ответственности на отклонении инициатив на самом подчиненном? Или по другому: есть ли какие либо качества в самом работнике, которые определяют, что его инициативы будут отвергнуты.
Для решения этой задачи я использовал результаты тестирования батареи тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии. Сразу скажу, что тест способностей не дал никаких результатов. И это, наверное, неплохо. Иначе, возможно было бы две ситуации: отклоняют инициативы более способных или менее способных. Смешно в обоих случаях.
У нас также был тест Big5 со шкалами:

• Интроверсия - экстраверсия;                                                                                          
• Независимость - согласие;                                                                                        
• Импульсивность - самоконтроль;                                                                                     
• Тревожность- стабильность;                                                                                       
• Консерватизм- новаторство.

Всего в анализе было 107 респондентов, 84 из которых указали, что как минимум некоторые их инициативы были приняты руководителем, 23 - все было отвергнуто.

Результаты

Не буду томить, сообщаю, что порадовали две шкалы:

• Интроверсия - экстраверсия;                                                                                          
• Независимость - согласие.

Интроверсия - экстраверсия

Описательные статистики

`0`

   Min.   1st Qu.    Median    Mean    3rd Qu.    Max. 

  1.400   3.800       5.400       5.226      6.200    10.000 

$`1`

   Min.   1st Qu.  Median     Mean    3rd Qu.    Max. 

  2.200   4.600      6.200       6.087      7.800    10.000

Психологические различия пользователей социальных сетей

Еще один результат исследования ключевых факторов текучести персонала (ссылка для тех, кто еще не участвовал в опросе, но пройдет и поучаствует).
Респонденты исследования могли бонусом пройти батарею тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии (респект большой за сотрудничество!!!).
См. также в тему тестов
В какое время суток лучше проходить психологические тесты
Связь между знанием иностранного языка и интеллектом
В темы социальных сетей см. пост
Сравнительный анализ аудиторий facebook, linkedIn, vkontakte во возрасту и уровню заработка
Сегодня посмотрим психологические различия пользователей социальных сетей. В опросе был вопрос "В какой социальной сети вы проявляете максимальную активность (не профессиональную)", всего у нас получилось респондентов:

• facebook  - 96 респондентов, прошедших тесты, указали эту сеть, как сеть, в которой они проявляют максимальную активность;    
• linkedin - 41 респондент,
• odnoklassniki - 28;
• vkontakte - 107;
• ни в какой  - 88.

Мало данных? а вы сами поучаствовали в опросе? Батарея тестов включала следующие шкалы

• Общий балл теста способностей;                                                                                               
• Вербальный IQ;                                                                                                       
• Эрудиция;                                                                                                        
• Числовой IQ;                                                                                                 
• Обработка информации;                                                                                             
• Интроверсия - экстраверсия;                                                                                          
• Независимость - согласие;                                                                                        
• Импульсивность - самоконтроль;                                                                                     
• Тревожность- стабильность;                                                                                       
• Консерватизм- новаторство.

Результаты

сначала посмотрим способности

Общий балл

Работают ли в филиалах западных компаний дольше, чем в российских

Гипотеза простая: в западных компаниях (в России) работа комфортнее, поэтому там работники дольше держатся за работу и работают, соответственно дольше.
И гипотеза подтвердилась:

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.
По оси X - число месяцев стажа
По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.
Риск увольнения из российской компании (статистика по 2010-2015 годам, 667 респондентов российских компаний и 86 работников филиалов компаний США и Европы) в 1,5 раза выше, чем из западной.
Мало респондентов западных компаний? участвуйте в опросе.
ПыСы: на диаграмме картинка по 2013 году, я даю только 2013, поскольку делал регрессию со стратификацией по годам. Был шокирован тем, что в данном случае страты сыграли роль: я уже ранее делал подобный пост (см. Бенчмарк текучести персонала по российским и иностранным компаниям) и не нашел связи. К стыду своему вынужден признаться, что был не прав. Правда, до сих пор не понимаю, какая логика в стратах в данном случае.
Суть страт в следующем: мы берем отдельно год и считаем по нему регрессию, потом следующий год и т.д... Этот метод очень логичным кажется в ситуации, например, оценки влияния стартовой зарплаты на текучесть. У нас зарплата растет из года в год, поэтому мы можем "открыть" факт, что более высокая зарплата определяет более высокий риск увольнения, но это не так, поскольку респонденты с более высокой зарплатой просто меньше работают в силу естественной причины: они устроились "ближе" к точке исследования и еще не набрали нужный стаж. Но я не понимаю, какая логика с западными и российскими компаниями в нашем случае. Тем не менее, констатирую, что стратификация показала значимые различия в стаже работников российских и западных компаний. Аминь

Качество исполнения деятельности как функция стажа работы

Делаю заказ для одной промышленной компании, смотрим факторы, влияющие на нарушения технологической дисциплины. Т.е. у нас есть данные по работникам, которые нарушали технологию за период / не нарушали.
Покажу один интересный момент. Посмотрел связь между стажем работы и нарушениями, и связь обнаружил. Кратко так: чем больше стаж работы, тем выше вероятность совершения ошибки / нарушения. Т.е. по сути логика простая, как я понимаю: как на минном поле: чем дальше идешь, тем выше вероятность попадания на "мину"

Не очень визуазибельная диаграмма, даже скорее запутывающая и вводящая в заблуждение неопытных аналитиков (красным обозначены нарушители, зеленым - не нарушители), поскольку на основе этой диаграммы можно сделать вывод, что нарушители работают в компании значимо дольше, что, конечно же, не верно.Речь о том, что с течением времени работы возрастает риск совершения нарушения.
"Машинка" (алгоритм анализа) нам говорит, что критичной точкой является 16 месяцев стажа, см. следующую картинку

Диаграмма показывает, что при стаже до 16 месяцев в компании нарушения технологической дисциплины совершили 18, 5 % работников, а при стаже свыше 16 месяцев, грубо говоря, вероятность совершения нарушения составляет 50 %!
Здесь есть одна засада: нет точного времени совершения нарушения, а есть только текущий стаж и факт совершения / не совершения нарушения. Т.е. несмотря на то, что машинка нам провела линию по 16 месяцам, у нас нет оснований называть 16 месяцев критической точкой (до тех пор, пока Заказчик не предоставит данные, если предоставит вообще).
Тем не менее, родилась гипотеза: есть мнение, что водители на втором году вождения (или неважно, каком) начинают считать себя профи, и чувство самосохранения притупляется. В данным кейсе может быть аналогичный эффект.
Что скажете коллеги?

В какое время суток лучше проходить психологические тесты

Один из самых дискутируемых вопросов моей студенческой поры: в какое время лучше тестироваться. Тогда я думал, что луше тесты проходить утром, пока голова "свежая". Сегодня отвечаю на этот вопрос сбылась мечта детства
Респонденты нашего исследования факторов текучести персонала (ссылка дана с тем, чтобы вы могли пройти опрос и тоже протестироваться) могли бонусом пройти батарею тестов Лаборатории Гуманитарные Технологии (респект большой за сотрудничество!!!).
Воспользовались предложением 391 респондент (на 26 декабря). И первая картинка про время суток

• По оси X - час суток, когда респондент начал тестирование;
• По оси Y - распределение баллов респондентов по шкале Общий балл теста способностей (т.е. по русски - общий показатель наших когнитивных способностей)

Источники трафика подбора (каналы привлечения) маркетологов

Посты по теме по другим позициям:

• Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015
• Источники трафика (каналы привлечения) IT специалистов
• Как сейлзы находят работу, как работа находит сейлзов

В случае с маркетологами все грустнее, поскольку у нас всего 92 респондента указали свою принадлежность к данной позиции. Тем забавнее (любителям "репрезентативности" выборки) будет сравнить результаты по маркетологам, IT и HR. По стандарту начну с целостной картины, вариантов ответа (после варианта ответа я показываю каким неймом закодировал этот вариант в диаграмме, и обратите внимание, что некоторые незначимые ответы я "скину" в "другое", а в конце показываю количество респондентов по каждому варианту ответа):

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама" = 5,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое" - 3,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал" - 10,
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое" - 1,
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети" - 0,
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js" - 18,
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое" - 0,
• "другое" = "другое" - 1,
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА" - 3, 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое" - 4,
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация" -21,
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js" - 17,
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети" - 7,
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое" -0

Картинка

Те же 40 % позиций закрываемых джоб сайтами, остальное не дает судить о себе по причине малой популяции.
маркетологи - присоединяйтесь к исследованию!
Все результаты исследования здесь>>

Кто более подвержен риску текучести: специалист, начальник, большой начальник?

У нас в исследовании факторов текучести персонала (ссылка дана для тех, кто еще не участвовал, но сейчас пройдет и отдаст свой голос во славу цифровым подходам в управлении персоналом) был такой вопрос: укажите уровень своей позиции при трудоустройстве с такими вариантами ответов (напротив указываю количество респондентов):

• Начальный уровень - 41;
• Специалист - 192;
• Ведущий (старший) специалист - 181;
• Руководитель низового звена - 54;
• Руководитель среднего звена - 183;
• Руководитель высшего звена - 125.

У нас на одного руководителя в опросе приходится чуть более одного специалиста. Проблема данной классификации - субъективный ответ респондента (помню, как в одном из моих предыдущих опросов некоторые коллеги относили себя к руководителям, не имея подчиненных), но объективного критерия я не могу придумать, чтобы указать место респондента в иерархии организации.
будем есть, что есть.

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.

Начальный уровень позиции показывает более высокие риски текучести (голубая линия), и p-value для группы "Начальный уровень" находится в районе 0, 01 - 0, 05 по отношению к другим позициям. Остальные позиции между собой не различаются с т.з. рисков текучести.
Но два момента меня останавливают от признания права начальной позиции быть само текучей:

• если бы уровень позиции влиял на риски текучести, то позиции могли бы выстроиться в последовательности: от начальной до руководителя высшего звена, у нас же после начального уровня субординация не соблюдается;
• И самый банальный довод: у нас всего 41 респондент начального уровня, что стыдно предъявлять серьезной аудитории.

Выводы такие:

• у нас пока нет оснований говорить, что уровень позиции (или, точнее, куда себя относит сам респондент) определяет риск текучести данного респондента;
• участвуйте в опросе, чтобы у нас появились основания для выводов - исследование факторов текучести персонала

Все результаты исследования

Как сейлзы находят работу, как работа находит сейлзов

В продолжение постов
Источники трафика (каналы привлечения) IT специалистов
Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015
Сегодня покажу источники трафика (каналы привлечения) продажников / сейлзов. Всего на 21 декабря 2015 года у нас приняло участие 150 сейлзов (если вы считаете, что выборка нерепрезентативна, то ответьте на вопрос: что вы сделали, чтобы исследование было более репрезентативно? Пройдите сами и пригласите коллег Ключевые факторы удержания и текучести персонала).
Итак
Для визуазибельности я перекодировал варианты ответов в более короткие формулировки,  после варианта ответа я даю количество респондентов, которые выбрали тот или иной вариант

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама" = 14,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое" - 6,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал" - 13,
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое" - 0,
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети" - 2,
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js" - 29,
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое" - 1,
• "другое" = "другое" - 8,
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА" - 10, 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое" - 2,
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация" -28,
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js" - 34,
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети" - 1,
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое" -0

И картинка для красоты

Если говорить об отличиях между сейлзами и IT спецами, то у первых нет ни одного, кто бы нашел работу через карьерный портал. И % закрытия через социальные сети ниже - видимо, продажникам нужно очное общение.
% закрытия через джоб сайты тот же, что у айти специалистов.
Но пока это все гадание на кофейной гуще, поскольку 150 респондентов - капля в море. Участвуем в исследовании
Все результаты исследования здесь

Источники трафика (каналы привлечения) IT специалистов

Одна из интересных задач нашего исследования - ответить на вопрос о каналах привлечения / источниках трафика специалистов разных направлений.
Я уже показал динамику источников трафика HR специалистов -  сегодня обозначаю каналы привлечения IT специалистов.
Любителям "репрезентативности" не советую читать дальше: у на в опросе всего 167 IT специалист поучаствовал, поэтому выборка "нерепрезентативна".
Но одна из целей данного поста - привлечь этих самых IT специалистов к опросу: коллеги, пригласите к опросу айтишников - вот сюда к опросу перейти - и вам воздастся.
Пока что есть
Для визуазибельности я перекодировал варианты ответов в более короткие формулировки,  после варианта ответа я даю количество респондентов, которые выбрали тот или иной вариант

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама" = 10,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое" - 5,
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал" - 17,
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое" - 10,
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети" - 3,
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js" - 33,
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое" - 2,
• "другое" = "другое" - 10,
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА" - 6, 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое" - 6,
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация" -24,
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js" - 36,
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети" - 4,
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое" -1

Как и в случае с HR я свел все варианты про соц сети в один, чтобы показать модный источник трафика.
В % на картинке это выглядит так

• Если сравнить с источниками трафика HR специалистов и поверить, что наше распределение отражает генеральную совокупность айтишников, то заметно, что кандидаты из IT реже, чем HR сами откликаются на вакансии на джоб сайтах (точнее, их реже берут через отклики на джоб сайтах), что и логично, но в целом джоб сайты дают 40 % трафика, поэтому при вей нелюбви к джобсайтам, они таки определяют рынок. 
• % рефералов среди IT спецов выше, чем среди HR специалистов, но это уже надо проверять на более объемной выборки;
• Вариант "другое" значимо больше у IT, чем у HR, а в нем выделяются спецы, которые откликнулись на вакансии на карьерном портале - страсть моя и любовь.

Итого: участвуем в опросе (и не только IT специалисты, будет интересно посмотреть сейлзов, маркетологов и т.д..и т.п..)

BigData для HR-директоров

18 декабря в пятницу провел семинар BigData для HR-директоров - семинар не инструментальный, а про идеологию Больших Данных, про то, какие цели, задачи ставить, какие результаты получать. На этом же семинаре - основные термины, типы визуализации решений, про язык общения с аналитиком, какими скилсами должен аналитик обладать, как подбирать аналитика.
Среди участников (хвастаюсь) - Сбербанк, МТС, Вымпелком (не в обиду другим компаниям).
Самый приятный отзыв с семинара: "самый эффективный день по теме "большие данные" за последний год прошёл именно на вашем семинаре".
Вот мы

Еще я отдал последнюю книгу Ласло Бока Работа рулит - книга, безусловно, хит 2015. Спасибо издательству МИФ за пять книг. Все ушли участникам семинара, ничего себе не оставил) Ну если что, я с удовольствием еще буду пиарить книги). Прошу прошения за качество фото.

И самое вкусное на семинаре было, пожалуй, он лайн прогноз текучести персонала. Взял данные одного из участников (см. Роль наставника в удержании сотрудника (кейс)) и показал, как это работает на уровне формул

Видимо, на следующих семинарах я буду больше показывать работу в программе. Кстати, следующий семинар BigData для HR-директоров будет летом, а семинар про инструменты аналитики - Аналитика для HR состоится 1-2 марта, регистрируйтесь

Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015

В данном посте отвечаю на вопрос: через какие источники трафика (каналы привлечения) HR находили работу в 2011-2015 годах.
Результат исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала. Я не готов давать срез источников поиска работы по всем категориям, поскольку выборка смещена - у нас основная часть респондентов - HR-ы, поэтому даю информацию только по HR. Здесь мы можем хоть как то говорить о том, что данные исследования соответствуют генеральной совокупности специалистов, относящих себя к HR. По остальным позициям у меня мало данных, в разрезе годов я точно не готов давать инфо, но могу дать инфо в целом, т.е. например показать по IT спецам, какой % какой источник трафика (канал привлечения) наиболее востребован. Но будет здорово, если с вашей стороны будет такой запрос, ок?
Также в тему анализа источников трафика (каналов привлечения) рекомендую ознакомиться с результатами Анализ источников трафика (каналов привлечения) кандидатов.
И можно поздравить российский рынок: у нас наконец появилась более менее полноценная аналитика по источникам трафика. На Западе этим многие занимаются, у нас консалтеры более скромные.

Источники поиска работы HR. Динамика 2011-2015

Всего представлены данные по 1353 HR-ам, с разбивкой по годам
2011 - 149
2012 - 249
2013 - 317
2014 - 384
2015 - 254
В исследовании был вопрос "Через какой источник вы нашли работу", который предполагал следующие ответы (после варианта ответа я даю его кодировку для последующего анализа с тем, чтобы сделать более читабельным, кроме того, некоторые варианты ответа показали очень низкий % ответов, поэтому я включил их в вариант ответа "другое", чтобы не зашумлять диаграмму и таблицы):

• "Вы обратились непосредственно в саму компанию (узнав из рекламы, зная бренд компании и т.п..)" = "реклама",
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - НЕ работника данной компании" = "другое",
• "Вы обратились непосредственно в саму компанию по рекомендации вашего знакомого - работника данной компании"="реферал",
• "Вы откликнулись на вакансию в разделе Вакансии компании (карьерный портал)" = "другое",
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях" = "соцсети",
• "Вы откликнулись на вакансию на джоб сайте"="Кандидат js",
• "Вы откликнулись на на объявление в газете" = "другое",
• "Вы откликнулись на вакансию в социальных сетях"  = "соцсети",
• "другое" = "другое",
• "Кадровое агентство вывело вас на работодателя"="КА", 
• "Пригласил Работодатель, были с ним знакомы до трудоустройсва" = "другое",
• "Работодатель вышел на Вас по рекомендации человека, знающего вас"="рекомендация",
• "Работодатель вышел на Вас через Ваше резюме на джоб сайте"="Работодатель js",
• "Работодатель нашел Вас через социальные сети" =  "соцсети",
• "Центр занятости дал вакансию"  =  "другое"

Обратите внимание, что вариант "соцсети" включает как тех, кто сам откликнулся на вакансию работодателя  сетях, так и тех, кого нашел работодатель в сетях. Это связано с тем, что каждый источник сам по себе дает маленький % трафика, но социальные сети вызывают интерес как источник трафика, поэтому я оставляю его в таком виде.
В абсолютных значениях таблица выглядит так
     
                                 2011 2012 2013 2014 2015
  реклама                   5        4       5       7       8
  Кандидат js            37      69     89     143     79
  реферал                   7       15     16      10     15
  Работодатель js     45      62     83      89      60
  рекомендация        26      51     60     49      38
  КА                           12      19     26     20     13
  соцсети                   0         6       9       8      10
  другое                    15       21      29    52      27

Нормированная таблица выглядит так (в % по годам)
                             2011    2012    2013   2014    2015
  реклама              3.4        1.6       1.6     1.9        3.2
  Кандидат js        25.2      27.9    28.1   37.8     31.6
  реферал              4.8        6.1      5.0      2.6       6.0
  Работодатель js  30.6     25.1    26.2    23.5     24.0
  рекомендация     17.7    20.6    18.9    13.0      15.2
  КА                       8.2       7.7       8.2      5.3        5.2
  соцсети               0.0        2.4      2.8      2.1       4.0
  другое                 10.2      8.5      9.1     13.8     10.8

И картинка

Резюме

На конференции по HR аналитике в феврале 2015 года один HR директор призывал сойти с иглы ХХ. Мы не только не сошли, мы ухудшили ситуацию: у нас изменилось соотношение вакансий закрытых откликом кандидата на вакансию на джоб сайте и откликом работодателя на резюме на джоб сайте. Если в 2011 году работодатели чаще откликались на резюме, то в 2015 ситуация изменилась - чаще кандидат откликается. Ранее я уже показывал, что самый плохой источник трафика - это когда кандидат откликается на вакансию на джобсайте.
Худший с т.з. текучести персонала, худший с т.з. зарплат.
И вообще, джоб сайты проигрывает другим источникам трафика. Причем, обратите внимание, динамика не меняется. Рынок застыл. Мы сидим на игле ХХ и не собираемся меняться.
И не обвиняйте после такой картины руководство России, что Россия не может сойти с нефтяной иглы: мы не можем исправить ситуацию на своем, локальном уровне.
Уважаемые коллеги! Аналитика в компании начинается с источников трафика, а подобную аналитику ведут у нас менее 1 % компаний (докажите, что я не прав? пришлите мне данные по своей компании).
Жду ваших комментов.
И еще скажите, какие позиции вам интересны с т.з. информации по источника трафика?
Напоминаю, что мне нужны еще ваши голоса в исследовании Ключевые факторы удержания и текучести персонала.
Все результаты исследования

Понравился пост?

Коллеги, опрос проводится на некоммерческой основе, у меня нет спонсоров, я трачу много своего времени, поэтому, если Вы захотите выразить мне благодарность за интересные результаты, вы можете перевести небольшую сумму мне на Яндекс кошелек (кликните по кнопке Перевести) 

или сделать перевод на карту Сбербанка,

Номер карты 676 280 38 921 538 46 57 - укажите "за результаты исследования". 
Или просто покликайте на директ рекламу ниже на странице - у вас это отнимет несколько секунд, а мне принесет немного денег. 

спасибо!

Как возраст кандидата влияет на стаж работы (правда ли, что поколение Z или Y мобильнее других)

Очередной результат нашего исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала.
Сразу предупреждаю: не делайте поспешные выводы. Вывод однозначно можно сделать один, он ниже.
Посмотрел связь между стартовым возрастом кандидата и стажем работы. Стартовый возраст - в каком возрасте кандидат устраивается на работу. Под стажем понимаю то, как долго работает специалист в компании, причем рассматриваю только случаи, когда работник сам уходил из компании (добровольная текучесть).
Результаты меня, мягко говоря, удивили: каждый год возраста кандидата добавляет 3,5 % рисков увольнения. Или по русски: более возрастные кандидаты показывают меньший срок жизни в компании. Погодите только пока.
Смотрим картинку

• По оси X - возраст на момент трудоустройства;
• ось Y - количество месяцев стажа

Синяя линия - среднее по стажу на каждый год возраста. Линия тренда понижательная - т.е. чем старше приходит кандидат, тем меньше у него стаж.
И тут я хочу немного непростую штуку рассказать про ложную корреляцию: у нас заполняли анкету про разные года трудоустройства: один из респондентов указал, что он устроился в 1985 году. И конечно же, он был молодой в те годы, а проработал ого го сколько... Чем старше год мы берем, тем меньше вероятность, что нынешний респондент укажет себя более молодого, а значит и стаж будет более короткий, согласны?
* если это не понятно, то задавайте вопросы.

Бенчмарк текучести HR по отраслям: где HR лучше живется

Еще красивые результаты двух моих исследований:

• Ключевые факторы удержания и текучести персонала
• Исследование времени поиска работы

Данный пост можно обозначить как бенчмарк текучести персонала по отраслям HR-специалистов. Я беру только HR и смотрю их стаж в разрезе отраслей. Всего в анализе была такая выборка (на 19 августа 2016):

• Banks  - 232 представителя банковской и финансовой сферы;
• IT - 152 от айтишников;
• Opt - 149 HR из оптовой торговли;
• Manuf - 267 из производства;
• Retail - 258 из ритейла.

По сравнению с прошлым срезом (март 2016 года) оувеличение голосов произошло почти на 40 %.
Картинка получилась такая

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.

Описательные статистики 

                25       50       75
Banks     13.     28.0      64
IT           13.      28.       65
Manuf    16.0    41.       87
Opt         14.0    33.       73
Retail      12      26        61

Роль наставника в удержании сотрудника (кейс)

В рамках подготовки к семинару BigData для HR-директоров попросил у одного из участника семинара - HRов компании Мостра-групп (Беларусь) данные для показа участникам семинара кейса "он-лайн" - прям на данных участника семинара, чтобы участники видели: кейсы не из учебника. И в данном посте название компании пишу с любезного согласия компании.
Итак, задача проста: посмотреть как наличие / отсутствие наставника влияет на удержание / текучесть персонала.
В компании назначение / не назначение наставника отдано на откуп непосредственного руководителя - последний сам решает, нужен ли сотруднику наставник, и кто будет этим наставником.
Всего у нес есть данные по 427 сотрудникам: у 210 работников был (есть) наставник, у 217 наставника не было (нет). Пишу в прошлом и в скобках в настоящем времени, поскольку анализировал не только уволенных, но и ныне работающих работников.
Картина получилась такая:

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - вероятность, что работник доработает до этого момента стажа в компании.

Грубо говоря, у нас в первый год "отваливается" из компании не более 10 % тех, у кого был (есть) наставник и боле 20 % тех, у кого наставника не было (нет).
Если говорить на более формальном - математическом - языке, то риски ухода из компании при отсутствии наставника возрастают в 4 (!) раза. Статистическая значимость различий p-value - 1.67e-11.
Я специально проверил версию, что такое распределение связано с новизной института наставничества (по русски: институт наставничества могли ввести недавно, поэтому те, у кого был (есть) наставник, могли просто не наработать на стаж в компании). Ниже таблица соотношения наличия / отсутствия наставника у работника по годам. (0 - нет наставника, 1 - есть наставник)
      2000 2001  2002 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
  0    0        1        0      2        1       0       2       7       7      9       28     24     87     49
  1    1        0        3      2        3       4       1       9       5      11     27     42     58     44

Не буду переводить в %, очевидно, что наставничество возникло не в последние годы, и % сотрудников, имеющих наставника, не возрастает

Версия об отношениях с руководителем

Еще одна гипотеза заключается в том, что в случае если наставник - непосредственный руководитель,

Как наличие ребенка у женщины до 30 лет влияет на поиск работы

Гипотеза проста: молодым девушкам без детей сложнее найти работу, поскольку работодатель боится рисков декрета.
Это еще одно мое исследование - Исследование времени поиска работы - в котором я вас очень прошу поучаствовать!
Я взял выборку женщин моложе 30-ти лет, итого у нас получилось

• 189 - без детей
• 24 - с детьми

Вы скажете, что мало, а я скажу, где ваши голоса? участвуем. Картинка получилась такая

Как читать такой тип диаграммы - Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.

• По оси X - число месяцев стажа
• По оси Y - % оставшихся в компании.

Медиана стада поиска работы

• для женщин с детьми до 30 лет - 2 месяца;
• без детей до 30 лет - 1, 12 месяца

Значимость различий - 0, 018

Т.е. по нашей выборке (а количество женщин с детьми, безусловно, маловато для конечного вывода) можно сделать вывод, что женщины с детьми ищут работу быстрее, чем женщины без детей.

Предлагаю подумать, какой фактор может повлиять опосредованно на такой результат. 

Могу только сообщить, что женщины с детьми до 30 лет значимо старше тех, у кого нет детей

$есть дети

   Min. 1st Qu.  Median    Mean    3rd Qu.      Max. 

  24.00   26.75   28.50       27.83      29.00      29.00 

$нет детей

   Min.    1st Qu.    Median    Mean    3rd Qu.    Max. 

  19.00      24.00      26.00      25.62   28.00      29.00 

Манн Уитни показывает p-value = 7.75e-06, но включение переменной возраст не меняет картину: женщины с детьми ищут работу быстрее.
Как вы считаете, какие другие факторы могут стоять за различиями? 

В этом месте можно проверить гипотезу об амбициях женщин до 30 с детьми и без детей: сравнить разницу в зарплате между новым и прежним местом работы и понять, правда ли женщины с детьми соглашаются на зарплату меньшую, чем женщины без детей.

Поэтому приглашаем своих знакомых женщин до 30-ти лет поучаствовать в опросе

ПыСы

Все результаты исследования времени поиска работы здесь.

Связь лидерства и гендера и стажа совместной работы в паре руководитель подчиненный

Не дает мне тема гендера никак покоя. В прошлом посте Влияние гендерно-возрастных факторов в паре руководитель- подчиненный на текучесть персонала я смотрел влияние гендерных и возрастных факторов на стаж. Но у меня был еще опрос, где я просил оценить лидерство руководителя. Т.е. в опросе был вопрос, который звучал так: "Является ли Ваш руководитель лидером коллектива?".
И сейчас я покажу, как гендерные и возрастные факторы связаны с оценкой лидерства.
Сразу скажу, что я не нашел связи между оценкой лидерства и возрастными различиями. Вопрос о возрасте руководителя звучал так: Ваш руководитель по возрасту

• "мой ровестник"              
• "моложе больше чем на 10 лет" 
• "моложе меня на 1-3 года"    
• "моложе на 3-10 лет"         
• "старше больше чем на 10 лет"
• "старше Вас на 1-3 года"   
• "старше Вас на 3-10 лет" 

Не очень корректная оценка возраста, но она не дала нам значимых связей - хи квадрат 0, 46.

Стаж совместной работы

В исследовании был вопрос: сколько полных лет Вы работаете вместе со своим руководителем?
Картинка

• По оси X - стаж совместной работы с руководителем;
• По оси Y - плотность выбора руководителя лидером.

Заметьте, пересечение кривых происходит в точке примерно трех лет. И такое резкое снижение оценок НЕ лидеров связано, уверен, не с тем, что в этот момент меняют отношение о руководителе, а в том, что эти люди просто уходят от руководителя.

Гендер руководитель - подчиненный