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コラム-採用

2012年06月【短期決戦型】13卒採用成功のポイントとは?vol5.-正しい採用振り返り手法-
どの情報を、どのように集計し、どう解釈すればよい?

最低限やっておいた方がよいデータ集計とは

振り返りにあたっては、最低限、下記3種類のデータを集計・計算しておくことが望まれます。

3種類(①人数・②平均点・③標準偏差値)のデータ

①「人数」については、集計していない企業様の方が少ないと思うのでここでは割愛します。
②SPIなど適性検査や説明会アンケートの「平均点」についても既に実践している企業様は多いと思いますが、集計する際には少々注意する必要があります。その注意点については第3章で詳しくお伝えいたします。
最後の③適性検査やアンケートの「標準偏差」については、集計をしていない企業様がかなり多いのではないでしょうか。ご存知の通り、標準偏差はデータのばらつきを示す値ですが、データを正しく読み取る上では非常に重要です。例えば、説明会満足度の平均点が5点満点中3点だったとしましょう。この平均値だけでは、1点あるいは5点という両極端の評価が半々だったのか、それともほとんどの人が3点に集中していたのか分かりません。しかし、標準偏差が示されていれば、その値が大きい場合は前者に近く、小さい場合は後者に近いことがわかります。一般的な表計算ソフトにはこの標準偏差を自動的に計算してくれる関数が用意されています。(Microsoft Excelの場合は「STDEVP関数」)

これら3種類のデータを、年度別・各選考段階別・文理別など様々な切り口で集計&比較をしてみると、「文系より理系の方が説明会の満足度が高い」「内定者よりも辞退者の方がSPIの能力得点が高く、優秀な学生に逃げられてしまっている可能性がある」「昨年よりもSPIの結果が求める人材に近く、質のいい採用ができている」など、応募集団に関する様々な傾向や仮説が浮かび上がってきます。

しかし実際には、適性検査などのデータの集計・比較だけで"次年度に生かす振り返り"を実現することは困難です。振り返りの成果として真に有意な傾向や仮説を導くためには、次章でご紹介する"もう一段の作業"が必要になってきます。

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