.

Сделать репост в соц сети!

пятница, 31 июля 2015 г.

Зарплатные различия по регионам (пособие для переезжающих в Москву)

Не претендую на точность Росстата, Вдаваться в тонкости не буду. Просто покажу цифры и картинки.
Выборка по регионам такая

  • Москва 363 респондентов
  • Санкт-Петербург 113 (на диаграммах - Спб)
  • Приволжский федеральный округ 88 (ПФО)
  • Сибирский федеральный округ 66   (СФО)                                  
  • Уральский федеральный округ 51 (УФО)
  • Центральный федеральный округ (без Москвы) 45 (ЦФО)
  • Южный федеральный округ 36 (ЮФО)
Остальные регионы не вижу смысла включать: слишком мало респондентов

Зарплатные различия по регионам

Если посмотреть картину по HR, то здесь так

Как зависит зарплата от размера бизнеса

Во-первых, хочу поблагодарить Евгения Лурье за поддержку моего исследования и рекомендую подписаться на его страницу Блог про оценку персонала в фейсбуке, как самое информативное русскоязычное издание по этому направлению.
И напоминаю, что жду ваши голоса в исследовании времени поиска работы.

Сегодня покажу связь между размером бизнеса и зарплатой

В опросе есть пункты про оплату и про размер компании (в количестве работающих). Я задал более широкие диапазоны и снизил тем самым количество групп - для лучшего восприятия информации. Итого получились такие группы:

  1. 1-24 (это количество работающих) - 70 респондентов;
  2. 25-99 - 122;
  3. 100-999 - 315;
  4. 1000-9999 - 214;
  5. свыше 10 000 - 71.

Получаем
Как зависит зарплата от размера бизнеса

ZP - зарплата в тысячах рублей
Kruskal-Wallis rank sum test

data:  ZP by Размер
Kruskal-Wallis chi-squared = 61.6439, df = 5, p-value = 5.557e-12
без комментариев

вторник, 28 июля 2015 г.

Кого больше старается удержать работодатель: мужчин или женщин

Вот такую идею я сегодня хочу проверить. Сразу извиняюьс на кучу грамматических и стилистических ошибок - время полночь, сил нет, делаю запись набегу.
Часто работодатель, чтобы удержать работника, увеличивает ему зарплату. И, соответственно, чем больше стаж ценных сотрудников, тем больше зарплата.
Если визуализировать графически, то у ценных сотрудников линия тренда более круто завернута кверху.
И вот тут у меня возникла мысль проверить, кто более ценный для работодателя: мужчины или женщины. Конечно, я как всякая порядочная мужская сволочь ставил на мужиков, как на ценных работников.
Дальше тем, кто ничего не понимает в статистике советую сначала пройти наш опрос Исследование времени поиска работы, а потом перейти в самый даун поста - прочитать выводы
Данные взяты по 315 респондентам женщинам и 139 мужчинам.
Респонденты указывали дату приема на работу, дату увольнения, зарплату на момент увольнения
теперь к аналитикам обращаюсь: скажите, где может быть засада (понятно, что отрасль влияет - женская или мужская, но сейчас я пока не могу это проверить, позже).
Во - первых очистил от влияния фактора даты увольнения - среди мужчин и женщин этот показатель не значим (ну т.е. респонденты заполняли данные о себе по разным годам своей работы, а зарплата зависит среди прочего также от года работы, т.е. те, кто заполнял про 2012 получал в среднем меньше, чем тот, кто заполнял анкету за 2014 - и я посчитал, что для М и Ж этот фактор различается незначимо, поэтому мы можем им пренебречь..

Теперь показатель стажа

group: Ж
  vars   n  mean    sd median trimmed   mad  min    max  range skew kurtosis   se
1    1 315 35.07 39.82  21.01   27.62 21.11 0.13 314.27 314.14 2.62    10.28 2.24
--------------------------------------------------------------------------------
group: М
  vars   n  mean    sd median trimmed   mad  min    max range skew kurtosis   se
1    1 139 35.16 37.48  22.98   27.89 20.76 2.04 222.54 220.5 2.18     5.65 3.18

Эти данные указаны в месяцах стажа, Манн Уитни показывает значимость 0, 64.
ну и картинка. Я обрезал картинку 120 месяцами стажа. Из картинки видно, что различия не значимы.
Кого больше старается удержать работодатель: мужчин или женщин

Зарплата

group: Ж
  vars   n  mean   sd   median trimmed   mad     min    max    range  skew kurtosis   se
1    1 315 73.89 59.6     55     63.89      44.48       5        350   345    1.88     4.48     3.36
--------------------------------------------------------------------------------
group: М
  vars   n   mean    sd     median trimmed   mad min max range skew kurtosis   se
1    1 139 118.78 83.27    100      107.52   74.13  15 350   335 1.19     0.89       7.06

И здесь невооруженным глазом видно, что мужики честно получают больше: медиана - 100 000 рублей для М, 55 000 для Ж.
Картинка (можно кликнуть для увеличения)
Кого больше старается удержать работодатель: мужчин или женщин
Дальше мы логарифмируем стаж и зарплату и получаем вот такую картинку

понедельник, 27 июля 2015 г.

Бенчмарк: сколько получают HR в разных отраслях

И еще одна идея нашего Исследования времени поиска работы - идея бенчмаркинга.
Вот такая картина
Бенчмарк: сколько получают HR в разных отраслях

По оси Y - зарплата в тысячах рублей, по оси X - несколько отраслей.
Обратите внимание, я написал, что это идея, а не результаты нашего исследования.
Идея потому, что у нас слишком мало данных, чтобы можно было транслировать на всю генеральную совокупность.
Интересно Вам получать такие данные? Поучаствуйте в нашем исследовании и пригласите своих коллег, друзей, знакомых.
* Я лично не верю, что в Банках HR-ы получают меньше, чем в остальных отраслях. Это не согласуется с другими нашими исследованиями, согласно которым HR в банкам имеют минимальную текучесть. 

Связь между зарплатой и уровнем владения иностранного языка

Еще один результат нашего Исследования времени поиска работы, результаты которого просматривают тысячи человек, а участвуют в нем единицы. И Вы, читающий эти строки, конечно же, из тех, кто уже прошел исследование, или пройдет после прочтения поста, или даст ссылку на опрос своему коллеге или другу с тем, чтобы повысить качество опроса.
Сам пост очень простой
Связь между зарплатой и уровнем владения иностранного языка
По оси Y - зарплата в тысячах рублей, по оси X - уровень владения иностранного языка.
Видно, что реальный отрыв на уровне Upper-Intermediate, а взрыв на Fluent.
Добавлю инфо по количеству респондентов
  • Beginner (нулевой)   73
  • Elementary  194
  • Pre-Intermediate  126
  • Intermediate  116
  • Upper-Intermediate   88
  • Fluent   67
Вывод: учим иностранный язык и участвуем в исследовании!

воскресенье, 26 июля 2015 г.

Как на зарплату влияет возраст, образование, годы: бенчмарк - у нас и у них


Один из самых популярных учебников по статистике An Introduction to Statistical Learning начинается с примера визуализации связи зарплаты (исследование по нескольким регионам США) с возрастом респондентов, изменением уровня вознаграждения по годам, образованием респондентов.
Я решил сделать бенчмарк - взять их данные и показать наши данные. Я провожу опрос Исследование времени поиска работы.
Отмечу два момента
В американских исследованиях было 3 000 респондентов, у нас чуть менее 700. И не говорите мне, что выборка нерепрезентативна, если вы не поучаствовали в опросе. Пройдите по ссылке и сделайте результаты более качественными.
Опрос мой вообще про другое - он про время поиска работы. Но как бы между прочим я могу получать и вот такие классные вещи, как те, что покажу вам сегодня.
Да, зарплата у нас указана в тысячах рублей

Итак. Зарплата и возраст 

Как у них (напоминаю, что кликом вы можете увеличить размер картинки)
Как на зарплату влияет возраст, образование, годы: бенчмарк

Где-то до 35 лет рост, потом плато до 60, потом падение
Как у нас

Время закрытия вакансия - бенчмарк по западным странам


Интересная статистика из поста на сайте ere.net
На картинке - время закрытия вакансии в днях по странам
Время закрытия вакансия - бенчмарк по западным странам
Ниже по отраслям в разрезе лет (кликом по картинке можно увеличить размер)
Автор поста отмечает, что за последнее время время закрытия выросло почти в два раза, а уровень безработицы сократился также почти в два раза.
И причины отказов от офферов
Сама статья называется Employers Are Losing More Candidates As Time To Fill Continues To Grow - а у нас есть интересные данные Кейс: как устанавливать KPI на основе аналитики.  Мы не просто установили взаимосвязь между временем проверки кандидата, но и указали, каким этот срок проверки должен быть, чтобы потери кандидатов не стали критичными. 

суббота, 25 июля 2015 г.

В excel 2016 появится boxplot

Скоро excel нас порадует новыми возможностями. Я же рад тому. что excel наконец даст возможность строить диаграмму boxplot - ящик с усами.
Думаю, особо мою радость поймут участники моего семинара по аналитике - большинство задач по сравнению групп имеют решение в визуализации с помощью диаграммы boxplot
Приведу два примера только
Поколения X и Y: кто чаще меняет работу
Хотите удержать работника? Обеспечьте ему коммуникации
Кейс по оптимизации масс рекрутинга

выглядит это будет так в excel
Или вот так

ну в общем, поздравляю будущих участников семинара по аналитике с новыми возможностями) 

четверг, 23 июля 2015 г.

О ценности личностных опросников при прогнозе эффективности работников

Думал более звучное название дать и передумал.
Пусть как есть.
Нашел связь между результатами работников по личностных опросников и выполнением плана работниками
О ценности личностных опросников при прогнозе эффективности работников
По оси Y - % выполнения плана, по оси X - результаты теста.
Название личностного опросника не даю, чтобы не давать рекламы, скажу только, что в шкалы X "зашито" две шкалы опросника, связаны с коммуникацией и убеждением.
Из графика видно, что, слав бох для работодателя, бОльшая часть работников выполняет план.
И связь есть.
Правда связь на уровне R^2 = 0, 17
Как считаете, можно ли на практике использовать результаты теста для прогноза эффективности?

суббота, 18 июля 2015 г.

Управленческие поединки у викингов

Тема форм и методов развития управленческих навыков на тренингах одна из самых популярных у тренеров.
Я в 2010 году был зрителем на III чемпионате России по управленческой борьбе (см. отчет Кто побеждает в управленческих поединках), который проводится в идеологии Владимир Тарасова.
Сам я всегда любил эксперименты в этом направлении, когда проводил управленческие тренинги. У меня было свое любимое упражнение: выдвигались лидеры, задача которых была привлечь в свои сторонники максимальное количество зрителей - участников тренинга. Побеждал тот, кто завоюет больше симпатий.
Сейчас меня больше интересует прогноз победителя на основе данных))))

Про викингов

Прочитал сегодня в книге Режи Буайе Викинги. История и цивилизация новое упражнение по управленческим поединкам от викингов.
Игра называлась "Сравнение мужей" (mannjafnaðr):
участники игры разбивались на две команды, каждая команда выбирала "героя". Задача простая: используя любые средства, доказать, что "герой" вашей команды превосходит "героя" соперников.
Начинали с ораторского искусства, заканчивали рукопашной 

Книга Ласло Бока Work-rules будет издана в России изд-вом Манн, Иванов и Фербер



Для тех, кто не в курсе, про что книга, см. ниже презентацию и одну из глав книги.
Кроме того, крайне рекомендую посты в тему



Я хотел заняться переводом и изданием книги Ласло Бок, но не успел, вот ответ Ласло Бок:
Edward Babushkin, thanks for the offer but it's already going to be published in Russian by Манн, Иванов и Фербер, though I don't yet know the release date. 





Google's Laszlo Bock on Strategies for Hiring and Managing Employees

Уже многажды цитируемый мной Ласло Бок дал интервью для kqed.org
даю подкаст записи с ним и код на одну из глав книги

вторник, 14 июля 2015 г.

Зачем нужна репрезентативность выборки в корпоративных опросах

Многие про это слышали и даже представляют, что это такое. Я хотел поговорить в практическом разрезе.
Зачем мы проводим корпоративные опросы? Чтобы по их результатам принять какие-либо управленческие решения. И неважно, про что опрос: удовлетворенность, вовлеченность или лояльность, или неважно что.
Как мы проверим, что решение наше было корректное? По результатам мониторинга - повторного опроса, которое было проведено спустя какое то время. Т.е. уж совсем банальный пример, если мы измерили удовлетворенность, выявили драйверы удовлетворенности, стали активно управлять драйверами, то вправе ожидать изменения доли удовлетворенных.
И в этом месте встает вопрос. Или даже вопросы. Как мы можем быть уверены, что изменения в результатах опроса есть результат наших целенаправленных действий, а не следствие характеристик опрашиваемой выборки? Ну если мы в первый раз опрашивали одних
Зачем нужна репрезентативность выборки в корпоративных опросах
сотрудников, а во второй раз других, то где гарантия, что разница в ответах вызвана не тем, что эти работники просто имеют другое мнение?
Можно, конечно, опрашивать вообще всех работников. Но это не самый лучший вариант, потому что 
  • не замучаетесь ли? И 
  • люди после первого опроса могут «прочитать» цели опроса и отвечать во второй раз так, как работодателю надобно. 

И это не есть хорошо.
Правильный ответ заключается в том, чтобы опрашиваемые выборки были репрезентативны всему нашему составу работников. Т.е. чтобы в опрашиваемой выборке пропорционально были представлены работники по всем необходимым категориям: пол, территории, позиции и т.п. Т.е. если у нас в компании женщины / мужчины работают в пропорции 70/30, то и в опросе они должны быть представлены в такой же пропорции. И так далее.
При этом весь состав работников изначально можно разбить на несколько пропорциональных выборок. Последующие с дисконтом – с учетом возможного увольнения сотрудников.

Итого

Можно заложить такую логику. У вас 1 000 работников, среди которых выделяете группы 
  • а) мужчин и женщин, 
  • б) офис и рабочие или продавцы, 
  • в) Москва и остальная Россия, 
  • г) уровень зарплаты и т.п... 

Вы делаете три выборки: 200 (группа А), 200 (группа Б) и 200 (группа С) работников, где пропорции категорий работников сохраняются (если у вас в компании Ж/М в пропорции 70/30, то в группе А М/Ж в пропорции 70/30, в группе Б - 70/30 и т.п.). И 200 работников в группе более чем достаточно – даже с запасом, учитывая, что в некоторых компаниях до 40 % респондентов не отвечают. Но это уже другой вопрос.
Далее вы проводите опрос в день А по группе А, получаете результаты и что-то делаете, потом проводите опрос в день Б по группе Б, например, спустя полгода или год. И анализируете тренды и результаты. И можем быть корректируете стратегию.

И спустя еще полгода проводите опрос  в день С по группе С. И при этом можете быть вполне уверены, что ваши результаты буду чисты с т.з. влияния параметров группы респондентов и изменения вызваны, скорее всего, вашими усилиями. "Скорее всего" потому что никто не гарантирует, что большой босс не отдаст неформального приказа голосовать так то и так то, что в стране не произойдет кардинальных изменений, и это может повлиять на ответы работников и т.п..

Зачем я могу быть вам полезен по части репрезентативности выборки вашего опроса? 

Вы можете сами сформировать выборки для опроса, но долго и нудно выбирая работников по спискам, а можете обратиться ко мне, я вам за полчаса сформирую выборки случайным образом с учетом пропорций по заданным параметрам: пол, позиция, территория и т.п.
Обращайтесь edvb@yandex.ru