[HEARTCOUNT実習例] HR dataset - I（人事分析）

[解説]
図1-1 (クリックして見る)は、従業員満足度とマネージャーのコミュニケーション能力のスコア(アンケートを通じて部下が測定)との間の関係を散布図の形式で視覚化したものです。画面上の個々の点は、データセット(例えば Excel)を構成する個々のレコード(従業員)を示します。
散布図は、個々のレコード/観測値を座標上に点として散らばった形で表現する視覚化方式です。従業員満足度とマネージャーのコミュニケーション能力のスコアの間の相関係数は0.85です。相関係数は、2つの数値型変数(年齢、年収、学習時間など)間の関連性を-1から1までの数値として計算した値で、0.85であれば、非常に強い正の相関関係があると言えます。

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• 画面上部のY軸に「スコア：エンゲージメント」を選択し、X軸に「スコア：コミュニケーション」を選択します。
• 相関係数の隣のアイコンをクリックします(トレンドラインが追加されます)。

[解説]
今回は、個々の点(従業員)を勤務チームに分けて見てみましょう。分析に使用する変数を次元(dimension)とも言いますが、従業員を従業員満足度 x マネージャーのコミュニケーション能力のスコア、この2つの次元で見て、勤務チームという新しい次元を追加して見てみます。図1-2で確認する

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• 画面右側の [カラー] メニューで「勤務チーム」を選択します。
• 「勤務チーム」を選択した後、表示される個々の勤務チームを一つずつクリックして相関係数が変化することを確認します。

[解説]
勤務チーム別に従業員満足度の分布が異なることを確認しましたが、今回は異なる勤務チーム間の従業員満足度の差が統計的に有意かどうかを確認してみましょう。異なるグループ間の平均値に有意な差があるかどうかを判断する伝統的な方法の中で代表的なものは、グループ内(個別の勤務チーム)の従業員満足度の差(分散)よりもグループ間(互いに異なる勤務チーム間)の差が大きいかどうかを確認することです。

図2-1(クリックして見る)のように、個々の勤務チームごとに平均の従業員満足度の95%の信頼区間を表示して、信頼区間が互いに重ならない場合、グループ間に統計的に有意な差がある(差が偶然ではなく、実際に存在する)と判断することができます。「技術」チームの場合、他のどの勤務チームと比較しても統計的に有意に低い満足度を示すことが確認できます。

もちろん、統計的に有意なもの(Statistical Significance)が必ずしも実用的な観点から有意なもの(Practical Significance)ではなく、統計的に有意ではないパターンもいくらでも実用的に活用することができます。

95%の信頼区間の正確な数学的定義は、私たちが常識的に理解している概念(母集団全体の平均値がその信頼区間内に存在する確率が95%である)とは少し異なります。「実際の、または想像上のグループ(全従業員)の真の平均値(true mean)がその区間内に存在する確率が運と割り切るには非常に高い」程度に理解すれば良いと思います。

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• 画面上部のX軸を「勤務チーム」に変更します。
• 「技術」チームの信頼区間をクリックして、平均の信頼区間が重なるか確認します。
• 画面上部の5つのアイコンのうち左側から2番目のアイコンをクリックして95%の信頼区間を表示します。

[解説]
異なるグループ間の変数値の分布を比較するもう一つの代表的な方法として、箱ひげ図というものがあります。(箱ひげ図(box plot)のより詳しい説明はGoogleで検索すると出てきます)

図2-2(クリックして見る)で下に長く広がっているほど、その事業所の従業員ごとの不良件数の分布が広く、その逆であるほど分布が狭いと解釈することができます。中央のボックス(箱)には、中央値(median)を基準に上下50%のデータが含まれています。アメリカと東京の場合、相対的に不良件数の分布が他の事業所よりも非常に狭く(個人間のばらつきが小さい)、アムステルダムとソウルの場合、個人間のばらつきが大きいことが確認できます。

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• 画面上部のY軸を「不良件数」、X軸を「事業所所在地」に変更します。
• 上部の5つのアイコンの中から、一番左のアイコンをクリックして箱ひげ図による分布を表示します。
• (オプション) より綺麗な表示とするには、[カラー] を「事業所所在地」として表示します。

[解説]
人は95%の信頼区間やp値などの統計的概念によって、他人が主張する内容と表現方法が一致して、その主張が説得力を得るときに説得されます。

異なる勤務チーム間に存在する従業員満足度の違いが事業所の所在地と無関係に現れる普遍的な現象であることを以下のように視覚化すれば、その主張がさらに説得力を得られると思います。図2-3を確認する

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• Y軸を「スコア：エンゲージメント」、X軸を「事業所所在地」、サブグループを「勤務チーム」として選択します。
• 上部の4つのアイコンの中から、一番左のアイコン(棒グラフ)を選択します。
• 「事業所所在地」の横の並び替えのアイコンをクリックして降順で並び替えます。

[解説]
勤務チームごとに従業員満足度に差があることは、もはや反論しがたい事実となりました。次の質問は、なぜ差が出るのか、何を変えれば改善するのかということですが、先ほどマネージャーのコミュニケーション能力と従業員満足度に大きな正の相関関係があることを確認しました。

従業員満足度を改善するには、マネージャーが従業員とコミュニケーションする方法に改善が必要であるという主張をするために、図3-1(クリックして見る)のような視覚化表現が可能です。

個々のチーム内でもコミュニケーションスコアが低くなるにつれて(色が薄くなるにつれて)従業員満足度が低下することを視覚的に確認することができます。

• 「スコア：コミュニケーション」(マネージャーのコミュニケーション能力のスコア)は元は数値型変数ですが、0～10点、10～20点、... ... 、90～100点のように区間で分割してカテゴリー型変数(性別[男、女]、職種[開発、生産、営業]など)に変換することができます。今回の実習で使用しているツール(HEARTCOUNT)では、そのような変数の変換が自動的に行われます。

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• X軸を「勤務チーム」、サブグループを「スコア：コミュニケーション」に変更します。
• 「勤務チーム」の横の並び替えのアイコンをクリックして降順に並び替えます。