最近、私たちは企業が大量のデータをシームレスに理解できるようにするために、Workforce Data Visualization プラットフォームをいじくり回しています。スパイダー グラフを使用すると、人事管理者は従業員のパフォーマンス データを 1 つのグラフで視覚化できます。これは、職場内の新たなトレンドを迅速に特定し、それに対処するのに役立ちます。
調査結果をどのように測定して報告するかを理解するために、一歩下がって 、双極性リッカート スケールと呼ばれる標準的な 6 段階の合意の基礎となる報告値を理解してみましょう。 スコアリング ロジックはデフォルトで 1 ~ 5 に設定され、該当しない回答のスコアは 0 になります。
組織のリーダーが十分な情報に基づいた意思決定を行えるように、データをリアルタイムで解釈して操作する強力な方法が 2 つあります。これは、平均 (スパイダー グラフ) と一致率トップ ボックス スコアによるものです。アンケートの回答が収集されると、結果は直感的なスパイダー グラフを使用して QuestionPro の分析ダッシュボードに表示されます。
これは、チームメンバーが文化的価値観を相互にマッピングすることによって会社を評価する年次文化調査で非常に人気があります。 QuestionPro のダッシュボードを使用すると、人事マネージャーは士気に関する洞察を得て、成長を阻害する可能性のあるギャップを特定できます。
Mean (Spider Graph)
平均には、サンプル母集団のデータ内のすべての値が使用されます。このため、平均値は基礎となるデータをよく表します。皮肉なことに、平均値は一連の数値の平均であるため、通常、生データではこの値は見つかりません。
スパイダー グラフを解釈するには、ユーザーはまずスケールを特定する必要があります。以下の例では、軸は共通の 6 点リッカート合意スケールを表します。データ ポイントの上にマウスを置くと、チームの全体的な感情がエンゲージメントが高いことがわかります。これは、強調表示されたデータ ポイントが最も外側の縁に触れていることで示されています。データ ポイントが同じ 2 次元グラフ上にプロットされるため、経営陣は、使命と士気の取り組みについてさらに注意が必要であると判断できます。全体の平均スコアは、データを時間の経過とともに比較および対比すると、非常に強力になります。
% Agreement Top Box Scoring
トップボックススコアリングシステムの主な利点は、シンプルさと結果の迅速な評価です。ベンチマークや過去のデータがない場合、マネージャーはいわゆるトップボックススコアに注目します。 QuestionPro がどのようにして値を「トップボックス」にグループ化するのか疑問に思われるかもしれません。実際には非常に簡単です。「同意する」と「強く同意する」をマークした回答者の数を集計します。
サンプル母集団の一致レベルを理解するために、トップボックススコアと一致率を組み合わせました。この実践の背後にある考え方は、発言を伴う強い態度が強調されるということです。たとえば、文化調査の例では、マネージャーはチーム メンバー全体 (100%) が従業員の関与を強く感じており、それが使命や士気などの改善領域に注意を向けていると推測します。
スパイダー グラフ マッピングは非常に汎用性が高く、さまざまな従業員調査にも適用できることに留意してください。
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