.

Сделать репост в соц сети!

среда, 7 января 2015 г.

Пользователи какого браузера склонны быстрее увольняться

Был у нас в исследовании вопрос, каким браузером предпочитаете пользоваться. Результаты нельзя считать корректными, поскольку мы спрашиваем про браузер сейчас, а увольнялись они «тогда», то есть у нас не связана хронология, но тем не менее, если предположить, что за браузером стоят какие то личностные черты, то картина следующая
Explorer  Firefox GoogleCh    Opera   Safari   Yandex 
     183      344     1050      194       43      313 
Это описательная статистика, сколько респондентов пользовались тем или иным браузером.
И вот результат
Call:
lm(formula = log(r1$stag, base = exp(1)) ~ brauzer, data = r1)
 
Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-3.3139 -0.6449  0.0877  0.6978  2.9734 
 
Coefficients:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)      3.29630    0.07669  42.979  < 2e-16 ***
brauzerFirefox  -0.12292    0.09493  -1.295  0.19552    
brauzerGoogleCh -0.25354    0.08311  -3.051  0.00231 ** 
brauzerOpera    -0.28598    0.10691  -2.675  0.00753 ** 
brauzerSafari   -0.08815    0.17583  -0.501  0.61618    
brauzerYandex    0.01755    0.09655   0.182  0.85577    
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
 
Residual standard error: 1.038 on 2121 degrees of freedom
  (25 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.01181,  Adjusted R-squared:  0.009481 
F-statistic:  5.07 on 5 and 2121 DF,  p-value: 0.0001265


Картинка более красивая
Пользователи какого браузера склонны быстрее увольняться

По оси Х стаж в полугодиях (т.е. 2 – один год, 4 – 2 года). Линия обозначает плотность стажа. Т.е. у большинства пользователей браузеров увольнение произошло при стаже менее года, но максимум увольнений.
Круто?
К сожалению, этот результат является той самой ложной корреляцией. Кто у нас пользуется IE? Более взрослые, кто пользуется Google CH? Более молодые. Понятно, что стаж и возраст коррелируют между собой: чем больше человеку лет, тем больше вероятность, что у него больше стаж.
Но если мы возьмем группу людей, устроившихся в один год (например, в 2012 устроилось 386 респондентов). Так вот взаимосвязь между браузером и стажем работы на уровне 0, 526.
Или если мы возьмум только людей 1981 и 1982 года рождения, то взаимосвязь будет незначима.
Отсюда вывод: при всей красивости картинки, браузер мы не можем использовать для прогноза текучести L

вторник, 6 января 2015 г.

Влияние гендера руководителя на удержание персонала

В продолжение подведения результатов опроса Ключевые факторы удержания и текучести персонала (опрос действует и ждет ваши голоса)
Пол подчиненного никак не связан со стажем. Пол руководителя по всем данным значим на уровне 0, 0007. И, конечно, у мужчин руководителей подчиненные работают дольше.
Поскольку гендер руководителя может влиять на текучесть не самостоятельно, а через другие факторы (ну, допустим, в промышленности чаще руководителем мужчина, а текучесть определяется другим фактором), то мы могли получить ложную корреляцию.
Чтобы предотвратить ложные корреляции, я взял только  HR-ов, предполагаю, что бизнес процессы HR стандартны во всех отраслях.
Значение стажа работников с руководителем мужчиной и руководителем женщиной значимо на уровне 0, 09
Кроме того, выявлено влияние отрасли (IT, HoReCa, строительство) в сочетании с гендером.
Описательные статистики для группы HR с руководителем мужчиной и женщиной
$F Женщины
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   1.00    9.00   17.00   21.95   27.50   90.00 
 
$M Мужчины
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
    1.0    11.0    19.5    28.3    35.0   137.0 

Влияние гендера руководителя на удержание персонала

Не обнаружено значимых различий и по группе продажников.

Поэтому на сегодня нельзя считать доказанным влияние гендера на текучесть персонала. Смотреть различия в стаже по одной отрасли и одной позиции у нас нет возможности по причине малого количества подобных выборок. 

Влияние отношений с руководителем на текучесть персонала

В продолжение подведения результатов опроса Ключевые факторы удержания и текучести персонала (опрос действует и ждет ваши голоса)
У нас было несколько вопросов, характеризующих отношения с руководителем:
  1. Насколько широко Ваш руководитель делегировал Вам полномочия при выполнении работы?
  2. Критиковал ли Вас руководитель в присутствии других?
  3. Благодарил ли Вас Ваш руководитель за достижения?
  4. Общались ли Вы со своим руководителем на нерабочие вопросы?
  5. Проявлял ли Ваш руководитель заботу о Вашем развитии?

Переменные категориальные.
Я решил измерить «чистое» влияние отношений с руководителем на текучесть. Для этого выделил группу тех респондентов, кто указал, что все время работы в компании был один руководитель (428 респондентов).
Построил регрессионное уравнение с зависимой переменной стаж и вышеуказанными факторами  отношений с руководителем.
Вот результат
lm(formula = log(r1$stag, base = exp(1)) ~ zabota_razv + out_work_talking +
    kritika + delegirovanie + recognition, data = r1)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-2.71343 -0.68629  0.05499  0.67302  3.00229

Coefficients:
                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept)           2.0074     0.2174   9.234  < 2e-16 ***
zabota_razvsupport    0.3037     0.1200   2.530  0.01179 *
zabota_razvyes        0.3728     0.1750   2.130  0.03377 *
out_work_talkingno   -0.2514     0.1274  -1.974  0.04910 *
out_work_talkingyes   0.2109     0.1399   1.507  0.13248  
kritikano             0.3770     0.1336   2.823  0.00500 **
kritikayes            0.2846     0.1419   2.005  0.04560 *
delegirovaniefree     0.3945     0.1425   2.769  0.00588 **
delegirovaniesoso     0.1912     0.1272   1.503  0.13350  
recognitionless       0.3239     0.1679   1.928  0.05449 .
recognitionmore       0.2343     0.1701   1.377  0.16928  
recognitionno         0.1015     0.1819   0.558  0.57725  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
Residual standard error: 0.9992 on 404 degrees of freedom
  (12 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared:  0.1358,   Adjusted R-squared:  0.1123
F-statistic: 5.773 on 11 and 404 DF,  p-value: 1.087e-08


Предлагаю не пугаться тем, кто не знаком с выводами. Главный показатель – R squared или R квадрат. Он равен 0, 1123 при максимально возможном 1, 0.
При этом стоит добавить еще ложку дегтя: часть факторов нельзя отнести к предикторам, но только к корреляции. Например, вопрос «Общались ли Вы со своим руководителем на нерабочие вопросы» не обязательно должен быть причиной увольнения / удержания, а следствием. Т.е. не работник увольняется, потому что руководитель не общается на не рабочие темы, а за долгое время работы вместе работник и руководитель так или иначе, но имеют больше шансом пообщаться о чем то, не относящемся к работе.

И есть еще одна штука интересная: на разных этапах совместной жизни в компании одни и те же действия руководителя имеют разный эффект, разный вес влияния. И это я покажу в следующих постах

Как переработки влияют на текучесть персонала

В исследовании Ключевые факторы удержания и текучести персонала (опрос открыт и ждет вашего участия) был такой вопрос
Задерживались ли вы на работе?

  • Никогда
  • Каждый день
  • Несколько раз в неделю
  • Несколько раз в месяц
  • Не могу сказать точно
  • При моем графике невозможно говорить о задержках

Результат оказался неожиданным:

Как переработки влияют на текучесть персонала

Значимые различия в стаже выявлены между двумя вариантами вопроса:

  1. задерживался каждый день
  2. никогда


понедельник, 5 января 2015 г.

Какая выборка достаточна для исследований

В предыдущем посте Контроль рабочего времени и удержаниеперсонала мы получили следующий результат.
Есть значимые различия в стаже между теми, кто имел свободный график и работниками с жестким контролем рабочего времени.
Т.е. те, кто имеют свободный график, работают дольше. Классно?
Не совсем. Коллега обратил внимание, что у нас количество респондентов HR, имеющих свободный график работы, всего 36. И сказал, что выборка из 36 человек недостаточна для того, чтобы делать вывод. Этот аргумент часто приводят против моих исследований.
И я решил сделать пост, который бы разъяснял, сколько респондентов достаточно для принятия решения.

 Какая выборка достаточна для исследований

Помните исследования Геллапа во время выборов президента США в 30-е годы? Они провели опрос нескольких сотен респондентов. Представьте, сколько выборщиков могло быть в США в то время? Допустим 30 миллионов. 1 % от 30 миллионов – 30 000. Т.е. выборка Гэлаппа составляла в лучшем случае десятые доли % от генеральной совокупности. И тем не менее прогноз был точен.

Контроль рабочего времени и удержание персонала

В исследовании Ключевые факторы удержания и текучести персонала (опрос открыт и ждет вашего участия) был такой вопрос
Какой график работы у Вас был
  • ·         Установлено время начала и конца дня с жестким контролем
  • ·         Установлено время начала и конца дня, но контроля не было
  • ·         Свободный график
  • ·         Я работал дома

Есть значимые различия в стаже между теми, кто имел свободный график и работниками с жестким контролем рабочего времени.
«Свободные» работают в компаниях в среднем на 5 месяцев дольше, чем «несвободные».
$free_time
   Min. 1st QuMedian    Mean 3rd Qu.    Max.
   2.00   12.50   26.00   40.67   49.50  242.00

$hard_time
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   10.00   21.00   35.14   42.00  368.00


Контроль рабочего времени и удержание персонала

Для тех, кто не знает, как читать данный тип диаграмм Как читать диаграмму boxplot.
Чтобы избежать смещения из за влияния из – за позиции (представим ситуацию: работники банков изначально должны иметь жесткий график, и текучесть может определяться не графиком, а другим фактором), я сделал сравнение только по HR

36 HR  респондентов указали, что работают в свободном графике, 550 имеют жесткий контроль времени.
Результаты совпадают с общими (что неудивительно, поскольку у нас аудитория HR – более 50 % респондентов): HR-ы на свободном графике работают в компании значимо дольше.
Контроль рабочего времени и удержание персонала

Как на текучесть персонала влияет дорога от дома до работы

Если вы читали аналогичные западные исследования Ключевые факторы удержания и текучести персонала, то обратили внимание на картинку


 Шаговая доступность работы от дома увеличивает удержание на 58 % - это результаты компании Evolv






У нас в опросе (он работает и ждет вас Ключевые факторы удержания и текучести персонала) было два вопроса о дороге между домом и работой: 1) сколько времени занимает дорога и 2) как вы добираетесь до работы.
Мы не получили значимых связей между временем в пути и текучестью персонала.
Различие в текучести стажа между теми, кто живет в шаговой доступности и ездит на транспорте, на уровне 0, 08 и не может считать достаточной для принятия. Я посчитал, что главным фактором, который вносит смещение в результаты (у меня была гипотеза, что чем меньше город, тем меньшее значение имеет шаговая доступность).
В качестве результата могу представить следующее
Как на текучесть персонала влияет дорога от дома до работы


  • Транспорт – работники, которые добирались транспортом
  • Шагом – шаговая доступность
В ячейках количество работников. т.е., например, из Москвы и Санкт - Петербурга приняло участие в опросе 41 респондент, которые пешком ходили на работу

Диаграмма распределения стажа

По оси Y – масштаб города и способ пути от дома до работы. 1 – шаговая доступность, 0 – транспорт. Ось X - стаж в месяцах (если впервые встречаетесь с диаграммой такого типа, читаем пост Как читать диаграмму boxplot)
Как на текучесть персонала влияет дорога от дома до работы

Заметно, что в городах – миллионниках и населенных пунктах с населением меньше 100 000 населения стаж работы кандидатов зримо выше. И различия статистически значимы.
А вот в городах с населением от 500 000 до 1 000 000 (два нижних ящика) связь обратная: те, кто добираются транспортом, работают значимо дольше. Я логики не вижу в результатах.

Резюме: на наших данных мы не можем подтвердить вывод исследований компании Evolv том, что шаговая доступность значимо влияет на удержание работников в компании

воскресенье, 4 января 2015 г.

Как читать диаграмму boxplot


Пост простой, но важный для тех, кто первый раз встречается с диаграммой boxplot
Представьте, что Вам встречается такая информация
$`0`
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   11.00   24.00   35.73   45.00  410.00

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

   1.00   13.00   27.00   45.57   60.00  410.00 
И поясняющая диаграмма
Как читать диаграмму boxplot
1 (нижний ус) на диаграмме обозначает минимальное значение - Min/
2 (основание бочки) обозначает 1st Qu. или он же 1-й квартиль.
3 (жирная линия) - Median или медиана
4 (крышка бочки) - 3rd Qu. или 3-й квартиль
5 (верхний ус) - Max. или максимальное значение
точки обозначают выбросы
средне арифметическое - на диаграмме не показывается.
Диаграмма boxplot предназначена для показа распределения переменной и / или сравнения распределений групп

Как влияет масштаб населенного пункта на текучесть персонала

Продолжаю показывать итоги исследования Ключевые факторы текучести и удержания персонала - надеюсь, вы пройдете по ссылке и поучаствуете в опросе, даже если вы уже участвовали, поскольку я провел ре дизайн исследования.
........
Посмотрим влияние  масштаба населенного пункта на текучесть (в строгом смысле влияет не масштаб и не влияет, но не суть). В качестве контрольной группы взял города с населением от 100 000 до 500 000 населения (именно в этих городах максимальная продолжительность стажа - см. ниже диаграмму). 
И получилась забавная вещь забавная вещь: Москвичи и жители Санкт Петербурга в среднем увольняются чаще в 1,2 раза в сравнении с контрольной группой (от 100 до 500 тысяч), жители миллионников увольняются в 1,33 раза чаще, и жители городов с населением от 500 000 до 1 000 000 населения увольняются в 1, 39 раза чаще, чем контрольная группа. Различия значимы на уровне менее 0, 01.
Количество респондентов
Москва и Санкт-Петербург
970
более 1 000 000 человек населения
927
от 500 000 до 1 000 000
243
от 100 000 до 500 000
215
менее 100 000
110

Описательные статистики
lowbill – города с населением от 500 000 до 1 000 000
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   11.00   22.00   34.03   41.00  215.00
lowhalfbill – от 100 000 до 1 000 000
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   13.00   27.00   46.48   52.00  232.00
lowonehun – города с населением меньше 100 000
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   2.00   12.00   24.00   37.24   50.25  209.00
Mos_Pit – Москва и Санкт - Петербург
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   13.00   27.00   36.09   48.00  211.00
Overbill – города миллионники
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
   1.00   11.00   22.00   34.94   45.50  232.00
Обозначения: Min. – минимальное, 1st Qu. – 1-й квартиль, Median - медиана, Mean – среднее, 3rd Qu. – третий квартиль, Max. –максимальное значение
Если не понимаете диаграмму, читайте пост как прочитать boxplot
Как влияет масштаб населенного пункта на текучесть персонала
В строгом смысле мы не можем эти результаты переносить на всю Россию - слишком много неконтролируемых факторов, которые могут повлиять на смещение: отрасли, позиции, тип города - все это, неравномерно представленное в выборке респондентов, влияет на результаты. В данной ситуации мы можем учесть только влияние некоторых факторов, чем я в дальнейшем и займусь. 

суббота, 3 января 2015 г.

Возрастной состав HR и их руководителей

С наступившим!
Начинаю подводить итоги исследования факторов текучести персонала. Заодно сообщаю, что опрос был видоизменен и будет носить постоянный характер, т.е. провисит точно весь 2015 год. Вы можете поучаствовать в нем, даже если Вы участвовали ранее.Там есть один сюрприз
Ключевые факторы удержания и текучести персонала
Сегодня про возрастной состав участвовавших HR.
1. Гистограмма распределения респондентов HR в исследовании
Возрастной состав HR и их руководителей
Один столбик соответствует году.
Статистика
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.  
   1958    1975    1981    1979    1984    1993      
Я в первом квартиле нахожусь - какой ужас

2. Возрастной состав руководителей

В исследовании был задан вопрос о возрасте руководителя респондента с такими поинтами выбора:
старше Вас на 1-3 года
старше Вас на 3-10 лет
старше больше чем на 10 лет
мой ровесник
моложе меня на 1-3 года
моложе на 3-10 лет
моложе больше чем на 10 лет
Картинка в абсолютных значениях
старше больше чем на 10 лет
341
старше Вас на 3-10 лет
366
старше Вас на 1-3 года
142
мой ровестник
81
моложе меня на 1-3 года
77
моложе на 3-10 лет
58
моложе больше чем на 10 лет
24
Диаграмма возрастного состава руководителей
Возрастной состав HR и их руководителей

пятница, 26 декабря 2014 г.

Новый опрос про факторы текучести персонала

Есть идея опрос про факторы текучести персонала сделать незавершенным: пусть висит годами, а мы будем иногда шлифовать вопросы и снимать данные.
Нужна ваша помощь: я составил список вопросов опросника. Прошу добавить вопросы, влияние которых на текучесть было бы интересно измерить.
Было бы интересно услышать советы, какими вопросами мы можем снять: а) личные характеристики кандидата и б) отношения в коллективе
Обращаю внимание: меня не интересуют, какие именно характеристики, меня интересует, что можно спросить. Тоже самое касается отношений в коллективе.
И интересуют скорее факты, а не самоотчет работника - буду крайне благодарен за помощь!!!
  • Дата устройства
  • Дата увольнения
  • Год рождения
  • Как узнали о вакансии (канал привлечения)
  • Были ли хорошие знакомые на момент устройста
  • Пол
  • Семейное положение на момент трудоустройства
  • Образование на момент трудоустройства
  • Знание иностранного языка на момент трудоустройства
  • Инициатор увольнения
  • Отрасль
  • Позиция
  • Размер компании
  • Регион
  • Масштаб населенного пункта
  • Как добирались до работы (машина, общественный транспорт, пешком)
  • Сколько времени отнимала дорога до работы
  • Жилищные условия на момент трудоустройства
  • В какой социальной сети вы проявляете максимальную активность
  • График работы
  • Были ли задержки на работе
  • Каким было рабочее пространство
  • Когда было последнее карьерное перемещение? Если не было за все время работы - пусто
  • Как долго Вы проработали со своим последним руководителем в компании?
  • Критиковал ли Вас руководитель в присутствии других?
  • Отмечал ли руководитель Ваши достижения, успехи в работе?
  • Как часто Ваш руководитель давал Вам обратную связь
  • Пол Вашего руководителя
  • Ваш руководитель по возрасту


среда, 24 декабря 2014 г.

Год 2014. Популярные посты. Чем запомнился

Год был выдающийся: я стал самостоятельно проводить семинары по Аналитике для HR в Москве. И провел целых четыре семинара. Спасибо всем участникам!
Самый приятный отзыв после семинара Как команда HR ушла в управление продажами: обратная связь по семинару Аналитика для HR спустя 5 месяцев
Помимо Москвы провел семинары / выступления в Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Новосибирске, Тюмени, Челябинске, Архангельске, Ярославле, Самаре, Красноярске, Кемерово, Перми, Нижнем Новгороде (кажется, не забыл никого).
В семинарах перешел практически полностью на тему аналитики - она меня утащила.
Стал задавать более сложные опросы
Ключевые факторы удержания и текучести персонала
Исследование времени поиска работы

Самое вкусное - популярные посты

На первом месте перевод статьи Берсина

  1. Топ 10 прорывов в HR технологиях - с большим отрывом опережает другие тексты
  2. Забудьте про резюме: Большие Данные определяют решение рекрутера - не менее яркая статья, которая во многом задала мое профессиональное движение
  3. Можно ли предсказать готовность работать сверхурочно на основе браузера, которым пользуется кандидат - этот пост замыкает тройку лидеров, но слава скандальная. Кто и сколько людей меня за него пинали, хотя и гипотеза была взята из исследований Evolv, и результаты скромные.


Книга года Отзыв на книгу: Большие данные. Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукьер

И несколько постов по аналитике

воскресенье, 21 декабря 2014 г.