Средний срок работы и рейтинг дримджоб Спойлер. Практический смысл поста. Допустим вы внедряете новую практику менеджмента. Вам нужен «градусник», который будет оперативно говорить, что не так. Смысл моих исследований – показать такой инструмент Да, я немного забегаю вперед, но не могу удержаться. Вы уже должны знать, что я провожу исследование текучести персонала (@Edvb777 – пишите, если готовы поучаствовать) Главный результат - корреляция между средним сроком работы в компании и рейтингом дримджоб. Мы валидировали показатель среднего срока работы через внешний независимый индикатор — рейтинг DreamJob. R = 0, 41. Правда p value - 0, 04. Но у нас всего 26 наблюдений, это пока предварительная тенденция, которую нужно проверять на больших данных (и вы с вашими данными поможете). Самое интересное. Подтверждается гипотеза (банальная в общем): текучесть персонала менее чувствительный параметр, чем средний срок работы - корреляции между рейтингом дримджоб и текучестью персонала 0, 02 (p-value = 0,91). Т.е. статистическая связь не зафиксирована. А вот с параметрами вейбуллова распределения корреляция еще сильнее. и p-value = 0, 07 – помните, я давал пост Новые HR-метрики: λ (лямбда) и k Главный вопрос вам: а вы измеряете средний срок работы сотрудников в компании? Через алгоритмы дожития? 🎓Вывод: Практически результат значит: Текучесть — запаздывающий и тупой показатель. Средний срок работы — уже начинает сигналить, когда в компании что-то ломается. Если нужен «градусник», смотрите средний срок работы, а не текучесть средний срок работы — более чувствительный показатель, чем текучесть. но параметры распределения (вейбулл) — потенциально ещё более чувствительный инструмент. моя гипотеза: их можно использовать для ранней диагностики «заболеваний» компании буду копать дальше. С вашей помощью На диаграмме: ось X - средний срок работы в компании в месяцах, ось Y - рейтинг дримджоб Мы в телеге | Наш канал в VK | Оставить емайл на случай блокировки ТГ