Тема 1: «Показатели кадровой статистики как эффективный инструмент управления» [email protected] Презентация разработана доц. каф. Гуманитарных и естественно-научных дисциплин Горшковым Е.А. 1 Литература Социально-экономическая статистика: учебник для бакалавров / под ред. М.Р. Ефимовой. – 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Юрайт, 2012, 591 с. Илышев А. М. Общая теория статистики: учебное пособие/А. М. Илышев, О. М. Шубат.-М.: КНОРУС, 2013.-432 с. И.А. Мухина. Социально-экономическая статистика [Электронный ресурс]: учебно-методическое пособие. — Электрон. дан. М.: ФЛИНТА. 2011. Режим доступа: http://e.lanbook.com/books/element.php?pl1_id=20208. 2 ПОКАЗАТЕЛИ КАДРОВОЙ СТАТИСТИКИ КАК ЭФФЕКТИВНЫЙ ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ. Цель: Сформировать представление об основных понятиях и значении статистической обработки данных в обеспечении деятельности системы управления персоналом. Задачи: 1. Рассмотреть значение методов статистической обработки данных в обеспечении деятельности системы управления персоналом 2. Рассмотреть понятие выборка и генеральная совокупность 3. Рассмотреть понятие доверительный интервал; 3 4. Рассмотреть понятие измерительные шкалы. ВОПРОС 1. ЗНАЧЕНИЕ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ОБЕСПЕЧЕНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ. Статистика как область знаний зародилась в конце XIX – начале XX века. Ученые, стоявшие у ее истоков, не были профессиональными математиками. Так, Рональд Фишер известен прежде всего как автор синтетической теории эволюции, Чарльз Спирмен исследовал интеллект, а Уильям Госсет, более известный как Стьюдент, был пивоваром. 4 Рональд Фишер Чарльз Спирмен Уильям Госсет ВОПРОС 1. ЗНАЧЕНИЕ МЕТОДОВ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ОБЕСПЕЧЕНИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ. Управление персоналом (дисциплина, возникшая на стыке экономики и психологии) является относительно новым научным направлением. Развитие науки сопровождается обобщением результатов ее прикладных исследований, а соответственно, оценкой достоверности полученных данных. С этой целью используются статистические методы. Применение методов статистической обработки данных позволит специалисту по управлению персоналом оценивать результативность тех или иных стимульных воздействий на коллектив, их структуру применительно к различным категориям работников, влияние на удовлетворенность человека своим трудом и эффективность этого труда, корректировать стратегии управления мотивацией входящих в штат организации людей. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В УПРАВЛЕНИИ ПЕРСОНАЛОМ. Используются для: оценки результативности стимульных воздействий на коллектив; • анализа структуры стимулов применительно к различным категориям работников; • оценки влияния стимулов на удовлетворённость человека своим трудом и эффективность этого труда; • корректировки стратегий управления мотивацией входящих в штат организации людей. Также статистические методы позволяют: • выявлять скрытые закономерности; • высвобождать время для поиска творческих, нестандартных решений; • фокусироваться на стратегических задачах; • внедрять в деятельность надёжные математические модели организационных процессов и отношений. • ВОПРОС 2. ВЫБОРКА И ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ. Одна из задач статистического анализа заключается в том, чтобы оценить тенденции в поведении персонала в перспективе или вероятность кадровых рисков, сопряженных с управленческими решениями. Г е н е р а л ь н а я с о в о к у п н о с т ь – это все объекты, на которые мы хотим распространить выводы нашего исследования, а в ы б о р к а – это те объекты, которые непосредственно задействованы в исследовании. ВОПРОС 2. ВЫБОРКА И ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ. Для того чтобы статистические методы были использованы корректно, выборка должна обладать двумя главными свойствами: репрезентативностью и достаточным объемом. Репрезентативность выборки означает, что эта выборка по структуре напоминает генеральную совокупность. Если, например, 30 % работников организации являются молодыми родителями, то и в выборке их процентная доля должна быть приблизительно такой же. Единственный надежный способ сделать выборку репрезентативной – осуществить случайный отбор из генеральной совокупности. ВОПРОС 2. ВЫБОРКА И ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ. Помимо свойства репрезентативности выборка должна иметь второе свойство – достаточный объем. Так, невозможно сделать выводы о восьми тысячах работников, опросив всего десять из них. Не существует строгих рекомендаций по предварительному определению достаточности выборочного объема. Неким ориентиром могут выступить специальные калькуляторы, позволяющие вычислить оптимальный объем выборки. Эти калькуляторы принимают на входе размер генеральной совокупности, а также ряд показателей, позволяющих судить о том, насколько выборка может отличаться от генеральной совокупности. Отметим, что для больших организаций оптимальный объем выборки варьируется в пределах от 350 до 380 респондентов. ВОПРОС 3. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ. П а р а м е т р – это некий показатель генеральной совокупности. Примеры параметра – средний возраст всех работников организации (настоящих и будущих) или доля работников с высшим образованием. Иногда для обозначения параметра генеральной совокупности используется термин «истинное значение». О ц е н к а (в ряде источников – «статистическая оценка» или «статистика») – тот же самый показатель, но рассчитанный на выборке. Так, например, средний возраст вошедших в выборку работников корректно назвать оценкой среднего возраста. Или же статистической оценкой, статистикой среднего возраста. ВОПРОС 3. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ. Достаточно типична ситуация, когда оценка (статистика) параметра неизвестна. Например, известен уровень выгорания всех сотрудников. В этом случае стоит задача сформировать выборку, провести диагностическое обследование выгорания, вычислить статистику среднего и оценить, где находится параметр. Для этого используют доверительные интервалы (рис. 3). ВОПРОС 3. ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ. Доверительный интервал– это диапазон значений выборки (признака, переменной), в котором с определенной долей вероятности находится неизвестный параметр. Например, если установлено, что 95-процентный доверительный интервал среднего возраста работников составляет от 27 до 35 лет, то это обозначает, что любое случайное значение из выборки попадает в него с вероятностью 95 % (рис. 4). ВОПРОС 4. ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ШКАЛЫ. Переменная – это признак объекта, подлежащий измерению. Например, пол, рост, возраст и т. д. Результат измерения конкретного признака называется значением переменной. Переменные классифицируют в зависимости от шкал, с помощью которых они измеряются. Соответственно выделяют переменные номинативные, порядковые и метрические. ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ШКАЛЫ ПО СТЕНЛИ СМИТУ СТИВЕНСУ номинативные шкалы (они же – номинальные шкалы, шкалы наименований); порядковые (ранговые) шкалы; интервальные шкалы, или шкалы равных интервалов; шкалы равных отношений. НОМИНАТИВНАЯ ШКАЛА Измерить признак (переменную) по номинативной шкале – значит поместить объект или явление в определенный класс. Например, пол или должность работника. Отмечая, что работник является мужчиной, мы относим его к классу мужчин. Единственная математическая операция, которая применима для этой шкалы, – определение равенства или неравенства двух объектов по измеряемому свойству. Иными словами, выбрав двух случайных работников и сопоставив их по полу, мы можем понять, одинаковый у них пол или нет. ПОРЯДКОВАЯ (РАНГОВАЯ) ШКАЛА Порядковая (ранговая) шкала позволяет упорядочить объекты по определенному признаку. Например, можно упорядочить работников организации по уровню образования: от незаконченного среднего до высшего. Оценка, произведенная с применением этой шкалы, является достаточно приблизительной. Так, два человека с высшим образованием могут обладать существенно разными объемами знаний. Кроме того, разница между двумя соседними значениями четко не определена. Соответственно, для такой шкалы не имеют смысла математические операции сложения и вычитания. ПОРЯДКОВАЯ (РАНГОВАЯ) ШКАЛА К порядковым (ранговым) шкалам относятся оценки в баллах. Например, оценки по 100-балльной шкале в балльно-рейтинговой системе. Между тем возникает вопрос: «Можно ли утверждать, что разница между 67 и 68 баллами и между 81 баллом и 82 баллами одна и та же?» Или: «Можем ли мы говорить, что два студента, получившие по 94 балла, знают материал на одном уровне?». На практике можно наблюдать случаи, когда в порядковых шкалах измеряют переменные, которые подлежат измерению в других шкалах. Например, средний балл, определяемый как сумма баллов, поделенная на некоторое число объектов ШКАЛЫ ДИХОТОМИЧЕСКИЕ, ИЛИ БИНАРНЫЕ Это те шкалы, которые имеют только два возможных значения. Пример номинативной дихотомической шкалы – пол человека (либо мужской, либо женский). Пример номинативной порядковой шкалы – уровень достатка («богатый» и «бедный»). ИНТЕРВАЛЬНЫЕ ШКАЛЫ И ШКАЛЫ РАВНЫХ ОТНОШЕНИЙ Измерить некую переменную в этих шкалах – значит сопоставить объект с некоторым эталоном (единицей измерения). Примеры единиц измерения – килограмм, метр, секунда и т. д. Различие между данными шкалами заключается в их отношении к нулю. Для интервальных шкал ноль выставляется произвольно. Примером является шкала температуры Цельсия. Ноль в ней – температура замерзания воды. Значения по этой шкале могут быть как положительными, так и отрицательными. В свою очередь, для шкалы равных отношений ноль обозначает абсолютное отсутствие свойства. Например, ноль килограммов – это абсолютное отсутствие веса. Ноль градусов по Кельвину – абсолютное отсутствие МЕТРИЧЕСКИЕ И НЕ МЕТРИЧЕСКИЕ ШКАЛЫ В целом с точки зрения статистической обработки данных разницы между интервальными шкалами и шкалами равных отношений нет – для них можно применять одни и те же методы. Поэтому в большинстве статистических программ они объединяются в класс метрические шкалы. Соответственно, номинативные и порядковые шкалы – это шкалы не метрические. Спасибо за внимание 21