人事のためのデータサイエンス5/16

2024年7月11日 21:14

書籍：人事のためのデータサイエンス～ゼロからの当家解析入門～
著者：入江崇介さん

～第５章～

人による評価だからこそ留意すべきこと

【質的変数】
▶名義尺度
性質：大小に意味のない数値
例　：部署を識別するためのコード

▶順序尺度
性質：大小に意味があるが、感覚に意味がない数値
例　：入社時の適性検査の順位

【量的変数】
▶感覚尺度
性質：大小に意味がある、感覚にも意味があるが０に意味がない数値
例　：テストの得点

▶比尺度
性質：大小に意味があり、感覚にも意味があり、０にも意味がある数値
例　：従業員の人数

量的変数か質的変数かに注意
いづれを用いるかによって、統計解析の手法が異なる！！

▶自己評価と他者評価
▶自己評価のバイアス🌟
・評価の甘辛
・極端反応傾向
・中間反応傾向
・黙従反応傾向
・社会的望ましさ

▶他者評価のバイアス
・ハロー効果
・中心化傾向
・寛大化傾向/厳格化傾向
・対比誤差
・近接効果

以上。