今回の「人事データ活用入門」について(編集部)
本記事は、人材育成や組織開発などの支援を行う株式会社リクルートマネジメントソリューションズの「連載・コラム」コーナーで、2017年1月23日に公開されたこちらの記事を、同社のご協力によりIT人材ラボへ転載しているものです。
まずは見える化してみる
例えば、「管理職になりたいという意欲は、性別によって異なるのか」という、「性別と管理職志向の関係」を分析する場合、アンケートなどをとり、その結果を基に、図表1のようなクロス表で表すことができます。
また、「売り上げがよいメンバーほど、残業をしているのか」という、「月間の残業時間と売り上げの関係」を分析する場合、勤怠情報と売り上げ情報を基に、図表2のような散布図で表すことができます。
しかし、クロス表や散布図を作成しただけでは、「性別と管理職指向の関係」「月間の残業時間と売り上げの関係」の有無は、「なんとなく」は分かりますが、「どの程度の強さか」が分かりません。
データの性質によって、使える手法が異なる
ところで、このようなクロス表と散布図は、どのようにして使い分ければよいのでしょうか。使い分けの基準として参考になるのは、図表3の「尺度水準[1]」*という考え方です。