08:00人事業務を行うなかで、「採用時の適性検査の結果と、入社後の業績との関係は?」「1人の管理職が管理するメンバーの数と、メンバーの満足度との関係は?」「年齢とモチベーションとの関係は?」など、さまざまな「関係性」に興味をもたれたり、説明を求められたりする方も多いのではないでしょうか。そのデータから発見・確認された「関係性」に基づいて、施策を打つ対象を決定したり、施策の内容を見直したりすることもあると思います。今回は、「データの関係性」を確認するための指標である「相関係数」と、その留意点についてご紹介します。今回の「人事データ活用入門」について(編集部)本記事は、人材育成や組織開発などの支援を行う株式会社リクルートマネジメントソリューションズの「連載・コラム」コーナーで、2017年1月23日に公開されたこちらの記事を、同社のご協力によりIT人材ラボへ転載しているものです。見える化してみる例えば、「管理職になりたいという意欲は、性別によって異なるのか」という、「性別と管理職志向の関係」を分析する場合、アンケートなどをとり、その結果を基に、図表1のようなクロス表で表すことができます。「売り上げがよいメンバーほど、残業をしているのか」という、「月間の残業時間と売り上げの関係」を分析する場合、勤怠情報と売り上げ情報を基に、図表2のような散布図で表すことができます。クロス表や散布図を作成しただけでは、「性別と管理職指向の関係」「月間の残業時間と売り上げの関係」の有無は、「なんとなく」は分かりますが、「どの程度の強さか」が分かりません。データの性質によって、使える手法が異なるところで、このようなクロス表と散布図は、どのようにして使い分ければよいのでしょうか。使い分けの基準として参考になるのは、図表3の「尺度水準[1]」*という考え方です。※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。修士課程(学術)修了後、HRR入社。アセスメント、トレーニング、組織開発の商品開発・研究に携わり、現在はマネジメント、リーダーシップ、イノベーションに関する研究や実態調査に従事する。ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。役立つ記事(ノウハウ、事例など)やニュース、現場の声をまとめた調査レポートを提供する専門メディアです。