Измерение эффективности обучения: практическое руководство
Ежегодно предприятия США в совокупности тратят более 80 миллиардов долларов на обучение своих сотрудников, а глобальные расходы на обучение и развитие выросли на 400% за 11 лет. Но дело не в том, сколько денег вы тратите; важно то, насколько эффективно ваше обучение и насколько хорошо его получают ваши сотрудники. Поэтому измерение эффективности обучения жизненно важно для всех компаний и организаций любого размера.
Оценка эффективности обучения показывает, насколько полезны ваши текущие предложения по обучению и как вы можете улучшить их в будущем. Более того, эффективное обучение приводит к повышению производительности и удовлетворенности сотрудников, повышает моральный дух команды и увеличивает рентабельность инвестиций (ROI).
Как бизнес, вы вкладываете ценные ресурсы в свои программы обучения, поэтому крайне важно регулярно определять, что работает, а что нет, почему и как продолжать совершенствоваться.
Чтобы получить полное представление о показателях обучения и развития, которые необходимо отслеживать для определения эффективности вашей программы обучения, ознакомьтесь с нашим полным руководством здесь.
Как я оценивал эффективность дистанционного обучения и спасал ковры. Пятнично-конструктивное.
История полностью вымышленная, и всякое совпадение с тем, что было на самом деле, считать случайностью.
Обычное понедельничное утро не предвещало ничего хорошего, но случилось ЧП: еще не пробило 9 утра, а нам в отдел позвонил один из топов Банка и пригласил меня к себе. Я на полусогнутых вошел в кабинет, где получил вопрос, который ожидал меньше всего: - Можете ли Вы оценить эффективность дистанционного обучения?
Надо здесь пояснить, что я незадолго до этого внедрил систему дистанционных профессиональных банковских тестов и курсов в Банке. Но вышеупомянутый вопрос мог иметь сам по себе кучу контекстов, а этот же вопрос, заданный в 8.45 утра понедельника, имел кучу контекстов в кубе. Я думал о подвохе, но максимально уверенно постарался выдать ответ «Да».
Итак, я получил задачу. А подвох обнаружился позднее, когда я вернулся в отдел и узнал от тренеров, которые обычно раньше 10 не подтягивались на работу. В те выходные Банк проводил корпоративное обучение работников в подмосковном пансионате. Со всех филиалов на обучение были вызваны лучшие работники. И в ночь с субботы на воскресенье студенты, устроив корпоративную пьянку, сожгли ковер в пансионате (и случай этот был не первым, только раньше просто ломали, а теперь уже сожгли). Собственник пансионата был не просто клиентом Банка, но чуть ли не родственником собственника нашего Банка, поэтому нашим было стыдно.
И вот вызвавший меня топ задумался над вопросом «Доколе?». И вопрос вылился в ответ: есть же дистанционное обучение.
Дальше
Те работники, что не жгли ковер, прошли обучение дистанционно. И еще спустя примерно недели две все работники прошли дистанционный тест по пройденному курсу. ВСЕ: и те, кто жег ковер (очно), и те, кто завидовал им, сидя дома (дистанционно).
И получилась вот такая картина
По оси X - % правильных ответов по тесту
Ось Y – доля студентов, набравших определенный бал по тесту.
И этот результат был очень плохим: очевидно, что в среднем очники (те, кто были в пансионате) набирали по тесту больше балов (80 и выше %), в то время как заочники набирали в районе 60 % правильных ответов в среднем.
Плохо это потому, что очевидное решение из данного результата: очники показали более высокие результаты, и с потерей ковров нужно смириться. Но нет ничего страшней очевидных решений.
Засада
Очень жаль, что мы с вами не интерактивном режиме общаемся, потому что в этот момент я бы задал вопрос аудитории: в чем может быть подвох данного результата?
Да, вы все правильно подумали: кто сказал, что этот результат определялся формой обучения? Ведь, как уже было сказано, да и понятно, что в Москву на обучение отправляют лучших, поскольку это не только обучение, но и форма мотивации лучших. И поджог ковра — это же реализация права лучшего.
Так вот, на докладе у топа я предложил провести эксперимент. Мы запускали новый продукт, провели обучение (теперь уже для всех работников дистанционное), а спустя время провели тест по этому продукту. Результаты были почти идентичные тому, что на диаграмме: лучшие – те, что были в пансионате, опять показали высокие результаты, а остальные показали на своем уровне. Этот аргумент был воспринят в пользу дистанционного обучения.
Никакой глубокой математики за этим не стояло, но Топ-менеджер Банка проникся ко мне уважением, это чувствовалось.
Добавлю еще, что данный пост не совсем похож по логике и математике на пост Анализ полезности обучения, но похож по духу.
Хотите решать такие задачи легко и непринужденно? Он-лайн курс "Введение в R для HR"
Если у Вас есть подобные истории по аналитике или хотите обсудить кейс – пишите!
Перевод статьи Learning from Practice: Utility Analysis for Training в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор René Klep, и это его дебют в нашем блоге. Он работал HR-менеджером в компании Belden, производственной компании, в статье описывает свой опыт.
Перевод выполнила Наталия Черноног (профиль в LinkedIn). Начинающий People Analytic в IT компании, начала изучать аналитику недавно и интересуется полезными статьями по теме. Это первый перевод Натальи.
Итак,
Анализ полезности обучения
Rene Klep В какой-то момент своей карьеры, я работал HR менеджером в Belden, компании, которая в то время производила кабели и провода для электробритв, телевизоров и другого оборудования. Я завидовал некоторым моим коллегам в команде менеджеров, которые боролись за свою долю годового бюджета. Особенно, руководителю отдела маркетинга – он всегда презентовал прекрасные расчеты инвестиций, которые включали в себя средства, например, на промо акции, объявления, визиты клиентов и прочее.
Этот руководитель отдела маркетинга всегда проявлял чудеса креативности, представляя пользу от своих предложений, основываясь на предположениях роста рынка, роста занимаемой доли рынка, количества повторных обращений клиентов и т.д
Под впечатлением я также заметил, что предположения, сделанные руководителем отдела маркетинга, были основаны не на «сверхточных научных исследованиях», а скорее на «научных догадках» (которые были представлены очень убедительно).
Я задумался, почему HR этой компании представляет только суммы HR инвестиций, а не показывает положительные сценарии развития событий от организации HR отделом обучения. Большинство из нас знакомы с моделью оценки обучения Киркпатрика (по ссылке - перевод этой статьи в нашем блоге) (1976), но я спросил себя – а есть ли формула, по которой мы сможем просчитать величину возврата (финансов) от обучения?
Мы знаем, что обучение и развитие потенциально могут внести большой вклад в рост «трудовых доходов на протяжении жизни». Как описано в этой статье.
Все это объединилось, когда мой бизнесс менеджер попросил предоставить бизнес кейс для добавочной стоимости обучения для инспекторов по качеству на производстве. Я тогда читал много литературы по анализу полезности, которая открыла мне глаза, на то, что и в HR есть более строгие подходы к финансовым оценкам HR инициатив.
Определение анализа полезности
Так что же такое анализ полезности? Для Human Resource Management анализ полезности ссылается на специализированный инструмент, созданный для оценки ожидаемых институциональных достижений и потерь компании от разнообразных мероприятий HR, разработанных укрепить ценность рабоей силы (Sturman, 2003)
Другими словами, это инструмент просчета полезности или прибыльности мероприятий.
Для изучения мероприятий базовая модель такая:
Utility (U) = Benefits (B) – Costs (C)
Чтобы посчитать полезность, нам нужно определить и Benefit и Costs:
Benefits = d * SDy * t (*N)
d – величина эффекта от обучения
SDy – величина Изменения Производительности в евро
t – время (количество лет, которые длился эффект обучения)
N – количество участников
Величина эффекта
Как вы можете посчитать величину эффекта?
Величина эффекта – это разница между до и после обучения. Например, у вас есть кто-то, кто не обучен (Т0). После обучения этого человека (Т1) вы ожидаете от него быть лучше в том, чему он был обучен. Значит, значение Т1 вырастет по сравнению с Т0 в измерении компетенций или языковом тесте.
Чтобы проверить этот эффект, вы можете взять среднее значение обеих групп – Т0 и Т1. Вычитаете среднее значение Т0 из среднего значения Т1 и надеетесь, что разница положительная.
Для стандартизации, вы делите ее на стандартное отклонение обработанного набора данных. Изображение ниже отображает размер эффекта от программы обучения.
Как d (величина эффекта) вычисляется? Это всего лишь разница между средними значениями обученной ( красная кривая) и необученной (синяя кривая) групп в стандартном Z-score unit. Это может быть разница в средней производительности, времени принятия решений, изучениии т.д.
Но давайте вернемся к инспекторам по качеству в моей компании Belden
Их производительность была оценена на основе рабочего образца - это количество дефектов, обнаруженных в небольшом образце продукции с известным количеством (например, 10) ошибок.
Прежположим, что средняя производительность для обученной группы это 7, для необученной группы – 6,5, а стандартное отклонение производительности 1.0
Размер эффекта может быть посчитан так
Другими словами, производительность обученной группы на пол стандартного отклонения больше, чем у необученной группы.
В идеале, вы должны работать с экспериментальной группой (получающей обучение) и контрольной группой (не получающей обучение). В литературе вы можете найти ожидаемые значения величины эффекта ( e.g. Arthur et al, 2003)):
d = .20 -> маленький эффект
d = .50 -> средний эффект
d = .80 -> большой эффект
Стоимость изменения производительности в евро
В формуле выше переменная SDy определена как добавочная стоимость в евро (или в долларе и т.д.) субьекта, производительность которого на одно стандартное отклонение выше средней (по сравнению с субьектом со средней производительностью).
Когда мы умножим величину эффекта, как описано выше, на Sdy, мы сможем оценить стоимость в евро, ожидаемую от предполагаемых изменений производительности.
Простейший подход оценки SDy достижим, когда известно значение производительности в евро для каждого сотрудника (например, в продажах). К сожалению, финансовые показатели редко доступны во многих видах работ.
Второй простой подход оценить SDy включает в себя следующее простое правило, основанное на множественных исследованиях (e.g. Becker and Huselid, 1992).
Для низкоквалифицированной работы SDy оценивают как 40% от заработной платы
Для работы умеренной сложности SDy равна 60% от заработной платы
Для работ высокой сложности SDy равна 100% от заработной платы
Стоимость обучения
Конечно, формула полезности будет не полной без оценки затрат. Очень часто особенность (оценки затрат) состоит из:
Прямые затраты: материалы, инструктор, локация, проезд и администрирование.
Непрямые затраты: упущенная выгода = дневная ЗП сотрудника гросс* количество сессий обчения * количество обучаемых
Полезность обучения для инспекторов по качеству в Belden
Итак, вернемся к задаче посчитать полезность обучения инспекторов по качеству. Мы использовали следующую информацию для оценки полезности:
25 обучаемых инспекторов по качеству
Длительность эффекта от обучения: 1 год
Величина эффекта (dt): 0.5 SD
Годовая зарплата: 40 000 евро, SDy 16 000 евро, исходя из правила оценки 40%
Итоговая стоимость программы обучения: 50 000 евро
Из полученных данных мы также можем посчитать возврат инвестиций (ROI)
Применение анализа полезности
Анализ полезности может быть очень сложным, но, исходя из моего опыта, может быть легко объяснен. Конечно, мы должны делать определенные предположения, как маркетинг менеджер из Belden делал предположения по поводу прибыльности «его» маркетинговых инвестиций.
Итак, в подведение итогов, какие основные допущения могут быть сделаны в нашей формуле полезности, в случае, если у вас нет точных данных?
Оцените время, через которое эффект от обучения будет заметен. Некоторые программы обучения (например, изучение нового выпуска программного обеспечения системы, которое меняется регулярно) имеют короткие временные рамки воздействия. Изучение новых навыков, например, обучение проводить отборочные интервью, обычно имеет более длительный эффект. Наиболее распространенное предположение по времени – это один год.
Оцените величину эффекта от обучения. В зависимости от сути обучения, можно найти хорошие оценки в литературе (e.g. Arthur et al, 2003) о величине эффекта. Помните, что средняя велчина эффекта составляет приблизительно 0,5 SD.
Оцените стоимость Изменения производительности в евро. Как было упомянтуо, вы можете использовать правило 40% при низкоквалифицированной работе. У более сложной работы стоимость в евро может подскочить до 100% от зарплаты.
Генеральные менеджеры и HR директоры должны иметь возможность определить, где вложение средств в человеческий капитал необходимо для развития бизнеса. Анализ полезности – это инструмент, который может помочь этому произойти.
Замысел эксперимента родился у меня в начале этого года. Я обратил внимание, что коллеги слабо реагируют на картинки такого типа
Вместе с тем, это базовый тип диаграммы, который представляет азы анализа. И вот меня воодушевил благородный порыв, и я решил раскрыть HR тайну диаграмму boxplot. По науке.
Если вам задачка кажется не актуальной, прочтите этот пост как шаблон любой другой задачи, куда вы можете подставить свои данные. Я бы еще добавил, что один из самых важных навыков аналитика - уметь увидеть задачу.
Идея
Идея простая: в момент времени T мы замеряем уровень умения читать диаграмму boxplot, после чего я начинаю активно рассказывать рынку про то, как читать эту самую диаграмму.
В момент времени T+1 я снова измеряю уровень умения читать диаграмму boxplot.
Временной лаг:
момент T - февраль 2018 года;
T+1 - начало июня 2018 года.
Площадка - телеграм канал HR аналитики.
Результаты
Срез T
всего 117 респондентов:
из них 37 указали, что умеют читать boxplot,
и 80, что не умеют
% умеющих читать boxplot составил 31, 6 %
Срез T+1
проголосовало 143 респондентов:
49 указали, что умеют читать boxplot,
и 94, что не умеют.
% умеющих читать boxplot составил 34, 3 %
Анализ
простой с использованием Хи квадрат
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: r
X-squared = 0.10109, df = 1, p-value = 0.7505
Доверительный интервал в две ошибки около 8 %
Выводы:
Результаты практически идентичны. Изменение в "лучшую" сторону 2, 7 %.
До значимых различий как до Луны, поэтому констатируем, что эффект от моих действий не обнаружен.
Можно сослаться на то, что на момент T в телеграм канале было 900 участников, а на момент T+1 - 2 100.
Какие у вас гипотезы на тему, почему эффект от обучения был достигнут?
Очередной результат нашего исследования поиска работы (проходим по ссылке и участвуем).
Все результаты исследования даю ссылками в посте результатов.
Сегодня покажу анализ эффективности тренингов по развитию навыков поиска работы. В исследовании есть вопрос
Проходили ли обучение за время поиска работы
Языковые курсы
Обучение офисным программам: Excel, Word и т.п.
Проходили профессиональные курсы
Тренинги по развитию навыков поиска работы
другое
Я решил посмотреть, есть ли какие эффекты у тех кандидатов, кто проходил тренинги по развитию навыков поиска работы. По данным данным мы можем выдвинуть и проверить две гипотезы:
Кандидаты, прошедшие тренинги по развитию навыков поиска работы, быстрее находят работу, чем остальные кандидаты;
Данные кандидаты выигрывают в зарплате, т.е. разница между зарплатой на новом и предыдущем местах работы в среднем больше у тех, кто прошел тренинги по развитию навыков поиска работы.
Не очень мне интересна тема оценки эффективности обучения. Даже скажу почему. Если у нас рекрутеры аналитику не любят собирать, то тренеров заставить этим заниматься - еще труднее (а успех проекта зависит на 90 % от того, насколько тщательно будут собираться данные). Поэтому я не верю, что в ближайшее время кто-нибудь захочет этим заниматься.
Тем нее менее, хочу объяснить некоторые вещи, связанные с оценкой эффективности обучения.
Вопрос возник в теме KPI сотрудников обучения. У кого какие это показатели? Что измерять, а на что можно не обращать внимание?
Традиционный вопрос дискуссии связан с тем, можно ли включать в KPI тренеров бизнес показатели - продажи, трафик клиентов, показтели сервиса обслуживания (типа тайного покупателя) или не включать.
Аргумент противников включения в KPI тренеров бизнес показателей состоит в том, что на бизнес показатели влияет куча факторов, и невозможно вычленить влияние тренеров.
В данном посте я хочу показать исключительно математические средства очищения влияния фактора на бизнес показатели.
Поскольку у меня нет конкретных цифр по обучению, я буду показывать пример на "кошках". Но я надеюсь, что читатели моего блога понимают, неважно, что обозначают цифры, важен инструмент.
Итак
Мы рассмотрим пример из моего поста Курящие менее удовлетворены своей жизнью и работой
У нас есть зависимая переменная - удовлетворенность и влияющий фактор - курение. Давайте представим, что курение - это:
успешное / неуспешное прохождение тренинга / теста по продажам;
наличие / отсутствие тренинга по продажам;
тренер Иванов / тренер Сидоров;
Очное обучение и Дистанционное обучение.
А удовлетворенность в нашем случае это бизнес показатель - продажи
Мы обнаружили значимые различия между курящими и некурящими в нашем случае, и представим, что как будто вы выявили значимые различия в продажах между теми, кто успешно прошел тренинг / тест по продажам и теми, кто неуспешно. Т.е. как будто "отличники" продают лучше.
Повесим себе медаль за эффективность в обучении?
Рано. Смотрим продолжение кейса Как курение влияет на удовлетворенность жизнью и работой.
Этот кейс является продолжением кейса Курящие менее удовлетворены своей жизнью и работой. Я добавляю несколько новых переменных, и мы видим, что при подстановке в уравнение другой переменной - например уровня оплаты труда, влияние курения сводится к нулю.
Т.е. это не курение влияет на удовлетворенность, а уровень оплаты.
И получается, что более оплачиваемые сотрудники меньше курят
Переводя на наш пример, мы может утверждать, что если мы поставим в уравнение к успешному / неуспешному прохождению тренинга продаж новой переменной, например, стаж работы продажника. И тогда получается, что на самом деле на продажи влияет не успешность прохождения тренинга, а стаж работы продажником.
А почему же мы выявили сначала влияние успешности прохождения тренинга на продажи?
А потому что стаж работы влияет не только на продажи, но и на успешность прохождения тренинга.
На схеме это выглядит примерно так
Кейс может показаться простым. Он в отличие от предыдущего поста (см. Кейс по HR-аналитике без цифр (на понимание)), во первых, на определение критерия (это про цифры), а, во вторых, на понимание: важным элементом анализа является корректная интерпретация полученных результатов.
Удачи в решении.
Кейс
В банке прошло одновременно очное и дистанционное обучение по продукту: 13 менеджеров отправили обучаться в подмосковный пансионат, 24 менеджера учились дистанционно.
После обучения спустя две недели все прошли дистанционное тестирование.
Результаты показали следующие:
В группе "очников" 3 студента ответили на 100 % правильных ответов по тесту, 7 - 90 % правильно, 2 - 80 %, 1 - 70 %.
Визуализируйте данные (каким типом диаграммы воспользуетесь)
Определите статистический критерий для решения
Ответьте на вопрос: можно ли по полученным результатам утверждать, что очное обучение эффективней дистанционного (или наоборот, или они не отличаются по эффективности)
Для внутренних T&D кейс может показаться не под их задачи, хотя, уверен, что во внутреннем T&D есть большой кластер задач, который имеет аналогичное решение. Когда я был HR, я постоянно сталкивался с подобными задачами. Почему половинчатый и бестолковый - позже.
Отсюда следует задача: что можно сделать, чтобы приходило больше?
Одна из гипотез (даже скорее области проблемных вопросов): на посещаемость вебинара влияет промежуток времени, за который до начала вебинара зарегистрировался участник (ибо те, кто зарегистрировался заранее, уже остывают и теряют актуальность). И зная некую критическую дату, давать рекламу вебинара, которое обеспечит, во - первых, максимальный приток участников, во -вторых, максимальную конверсию.
Предлагаю бриф технологии оценки эффективности обучения обучения.
Пост возник в продолжение дискуссии Оценка эффективности обучения (кейс).
Как мне кажется, настало пора уже освобождаться от мифов Модели Киркпатрика.
Я предлагаю остановиться на трех шагах:
Установление различий
Выявление влияния
Вычисление эффективности
и добавлю от себя Выстраивание системы измерений
По пунктам
Установление различий
Или, по другому: ДО и ПОСЛЕ.
Этап этап включает в себя определение измеряемого признака (или ряда признаков), которые HR определяет как показатели обучения. При этом, показатели могут быть косвенными. Т.е. прямые - это показатели продаж, уровень ответов на пост тест и т.д.. А косвенные: участники тренинга стали увольняться. Или задерживаться на работе.
Делюсь одной фишкой оценки эффективности обучения – совершенно бесплатно.
Прежде методологическая вводная.
Чтобы показать влияние обучения на бизнес результаты совсем не обязательно считать эффект в рублях (а скорее вопрос в том, что чаще всего это невозможно сделать). Но мы можем показать влияние обучения другими способами: например различием в результатах обучения в зависимости от уровня подачи учебного материала.
Я такое проделывал, когда показывал одинаковую ценность очной и дистанционной форм обучения: спустя время тестируем одним тестом группу тех, кто учился очно, и тех, кто проходил электронные курсы (кстати, посмотрите на мое предложение по внедрению системы дистанционного обучения – тем, у кого в компании этот вопрос стоит, я готов помочь определиться). Результаты показали, что степень усвоения знаний не зависит от формы корпоративного обучения.
В рамках подготовки к вебинару Что такое BigData в HR? стал перебирать презентации Джоша Берзина и наткнулся в одной из презентаций на очень интересный слайд
Пост – ремарка на перевод статьи Джоша Берзина Как корпоративное обучение вызывает конкурентное преимущество.
Ремарка и в тоже время рефлексия.
Речь пойдет о четвертом уровне модели корпоративного обучения.
Джош пишет о корпоративной компетенции – не компетенции, присущей работнику (-ам), а именно компании.
Мы рассматривали сегодня регрессионный анализ. Было при этом
максимально человек 25. Что очень мало для нашего портала.
Если бы вебинар был по теме Модель Киркпатрика, уверяю вас,
было бы человек 90-120. От чего так? Я не буду отвечать прямо, дабы не обидеть
рынок, а поррассуждаю.
Данный пост - копия с моего же поста на сайте. К сожалению, он остался без комментов, хотя в основе идеологии все тот же agile или HR 2.0. Проше почти год с момента написания, но практического примения я пока не вижу, хотя есть несколько заходов по оценке вовлеченности в социальные сети. И все равно, это не совсем то, о чем идет речь ниже
Итак
Задумайтесь, мы обычно «заточены» на измерение ROI – оцениваем вклад обучения в бизнес результаты. Точнее больше говорим про это, а не оцениваем. И, тем не менее, HR-ам самым важным представляется именно этот момент.
В этом смысле, Модель Киркпатрика (как я это понимаю, конечно) имеет другое предназначение: модель предназначена для выявления «западений», проблемных зон процесса обучения. Коротко: если вы провели обучение, а это не сказалось на результатах бизнеса, то Модель Киркпатрика позволяет выявить, в каком месте упущение. Смотрите, например, в защиту этого положения мое пост (перевод текста из книги западных специалистов) Тестирование и Модель Киркпатрика
О чем говорят критики Модели Киркпатрика? Начнем с того, что они и не критики вовсе. И никто не отменял Модель Киркпатрика. Речь идет о границах применения модели.
Развиваются технологии, развиваются формы обучения. Сейчас в моде тема неформального обучения
Соотношение формального и неформального обучения видно на рисунке
Так вот, Модель Киркпатрика применима к формальному обучению и только части неформального обучения. Остальное должно описываться другими моделями.
При этом новой и единой модели нет. И будет ли, не понятно. Как мне кажется, есть некоторое осмысление, которое выльется со временем в какую-то теорию или, скорее, в правила и подходы по управлению неформальным обучением.
Контуры такого управления понятны: поскольку бОльшая часть неформального обучения проходит в интернете (вики, форумы, блоги, сообщества, общение с экспертами и т.п.), то и контроль обучения должен проходить через интернет. Это и счетчики статистики, и количество фоловеров эксперта, и показатель ответов эксперта аналогичный лайкам на фейсбуке, и тому подобные знакомые нам инструменты социальных сетей и блогов.
Эта тема уже обсуждалась в блоге Технологии e-learning.
Мне в качестве возражения выдвинули следующий аргумент: наличие фоловеров и лайков не означает «крутизны» эксперта. На что можно ответить: и здорово! Значит в данном конкретном случае проблема не в отсутствии активности, которая также является важным фактором успешности обучения, а в чем-то другом. И это есть поле работы специалиста по обучению: он должен выявлять подобные проблемы и предлагать решения
P.S. буду рад критике, комментариям
Семинар проводится в корпоративном и открытом формате
Цель семинара
Показать, что математическая статистика может быть не только теорией, но рабочим инструментом HR-а. И должна быть таковым
Аудитория семинара:
Если SPSS ваша рабочая программа, если книга Елены Сидоренко «Методы математической обработки в психологии» - ваша настольная книга, то этот вебинар вам покажется простым, но если вы не сталкивались ранее со статистическими методами, или сталкивались, но сами применяли мало, приходите, если вы работаете в направлениях:
HR – метрики
Формирование отчетов
Опросы и исследования (исследования корпоративной культуры, измерение удовлетворенности и лояльности и т.п.)
Данные оценки (обработка результатов и создание тестов, компетенций, KPI)
Roi
Бенчмаркинг
Тренер на ряде примеров (кейсов из практики) спикер расскажет:
какие ловушки может содержать в себе «простое» среднее арифметическое,
почему Гауссово распределение не отвлеченное теоретическое понятие, а рабочий термин HR-а;
почему важно измерять «значимость различий» и т.п…
В ходе семинара будет дано описание сферы применения статистических методов в работе HR, продемонстрировано несколько практических кейсов, дано определение основных статистических терминов.
Основная часть семинара: разбор статистических критериев на практических примерах и кейсах
заявки на edvb()yandex.ru 8 (495) 514 48 07
