相关与回归分析在人力资源管理中的应用

作者齐岳 2013-12-06 10:25 3317

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相关与回归分析在人力资源管理中的应用

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定岗定编是人力资源管理的核心内容，定岗是基础，是为实现业务目标并兼顾流程导向，规定某个管控节点的内容、责任、权利以及与其它节点的关系的动态过程。合理定岗可以缩短流程节点并使流程得到优化，在提高工作效率的同时可降低管理成本。定编是定岗的衍生，是确定岗位所需要的人数后续环节。如何实现科学、合理有效定编，只通过分析指标之间定性关系却很难实现。

当前，企业管理界将统计学原理和方法应用到企业定编管理的案例相对较少，利用数量关系来测算人员编制的研究相对空白。因此，将相关关系与回归分析运用到企业定编管理过程中，通过确定指标之间数量关系来实现有效定编，是人力资源管理工具中的理想选择。

相关分析是衡量一个变量（x）与另一个变量（y）之间相关密切程度和相关方向的统计分析方法，其密切程度和相关方向以相关系数r体现。统计学中，相关系数r=【n∑xy-∑x∑y】/【n∑x2-(∑x)2】^(1/2)*【n∑y2-(∑y)2 】^(1/2)。相关系数的数值范围介于-1和+1之间。当r=1时，表明变量x和y完全相关，为函数关系；r=+1为完全正相关，r为-1时为完全负相关；r等于零时，表明y的取值与x的变化无关，为零相关，也为无相关关系。

根据相关系数值，即可判断相关关系的密切程度。当r取值在0.5以下为低度相关，在0.5～0.8之间时为显著相关，在0.8以上时为高度相关。如果是以制造实体而非制造服务的企业，尤其是劳动密集型企业，便可采集一段时间内的产量（X）和员工配置（Y）的数值，并利用上诉统计学公式计算产量（X）和员工配置（Y）之间的相关系数值，从而来确定产量（X）和员工配置（Y）之间相关关系的密切程度。以便确定是否具备回归分析的必要性。

指标之间相关程度的一旦明确，使得利用回归分析指标之间的数量关系更具信度和效度。回归分析则是相关分析的继续和深化，通过回归分析，可对指标之间的相关关系拟合回归方程。回归方程表明其中一个指标（x）随另一指标（y）增减的变化趋势，通过回归方程运用数量推算来进行预测，为经营决策提供数量依据。

Y= a+bx参照统计学方法拟合回归方程：Y = a + bx， y:因变量， x:自变量； a、b：待定参数。

图中表明，a为两条纵横坐标直线的截距；b为两条坐标直线的斜率，亦称回归系数。用统计学相关方法得出标准方程式：

∑y=na+b∑x，∑xy=a∑x+b∑x2

则：b=(n∑xy-∑x∑y)/【n∑x2-(∑x)2】， a=(∑y-b∑x)/n 。

在拟合回归方程计算待定参数之前，合理取值是关键。按统计学原理，取值周期越长，短期偶然因素对整体数值变化趋势的影响就越小，所得出的参数就更准确。同样采集一段时间内的产量（X）和员工配置（Y）的数值，引用上述方程式计算出参数a1 和 b1，得到产量（X）和员工配置（Y）的回归预测方程：y = a1 + b1 x。该一元一次预测方程体现了员工配置人数随产量增减而增减的变化趋势，该方程说明产量每增加b1，就得增加员工a1人。

企业定编管理人员可在月度产量、员工人数等相关指标之间建立相关关系，根据相关系数的取值范围来决定是否具备回归分析的可行性。如相关程度较高便可拟合回归方程推算出每月计划生产数量所对应的员工人数。

借鉴相关分析与回归分析，企业定编管理人员可通过月度计划产量来灵活配置人员，实现增聘人员、安排轮休或者裁减冗员等日常人力资源管理活动的数量管控。理论源于实际，通过回归方程计算出的数值是理论状态下的临界值，误差不可避免。企业HR在进行人员配置时，应结合公司发展战略、近期生产计划、人员的流动、员工缺勤率等因素并在临界值的基础上予以合理调整，确保人力资源工作的客观、准确。

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