20 Eylül 2011 Salı

PERFORMANS DEĞERLENDİRME HATALARINA ÖRNEKLER 2

“Benzemez kimse sana, tavrına hayran olayım, bakışından süzülen işvene kurban olayım! namelerinin fasıl severler  için anlamı neyse, Normal Dağılımın istatistik bilimi için de anlamı neredeyse aynıdır.
Herkesimden hayranı vardır normal dağılımın 6σcı Toplam kalitecilerin σ harfinin esin kaynağıdır toplam kaliteci için Normal dağılım aşağıdaki gibi algılanır.
İK’cı için önemi başkadır, odağında insan vardır ama insanın sergilediği performansın da dağılımın uzun vadede normal olduğu otoritelerce bildirilmektedir o zaman bu durumda normal dağılım aşağıdakine benzeyen bir anlam taşıyacaktır.
  • Nereden çıkmıştır bu dağılım?
Doğada gerçekleşen bir çok olayın ve biz insanların  davranış biçimleri ve yetenekleri incelendiğinde,  bunların büyük bir kısmının benzerlik gösterdiği, fakat bir kısmının normalden farklılıklar sergilediği gözlemlenmişdir ve bu olaylar ve davranışların ölçülebilen değerlerinin dağılımları normaldir.  

  • Peki neden bu kadar önemlidir bu dağılım?
Her şeyden önemlisi sürekli ve de simetrik bir dağılımdır. Mod medyan aritmetik ortalama eşittir. Yani sürekli olduğundan dolayı İntegrali alınarak alan hesabı  yapılır. Mesela değişken  X değerleri  (a ile b  olsun)  arasında kalan alanı bulun dersek :
  

böyle nur topu gibi bir denklemimiz olurdu !  
İşte bu durumlara karşı elimizde alan hesaplamaları önceden yapılmış tablolarımız var.
Standart normal dağılım f(z) dağılımı bir transformasyondan ibarettir. z değerlerine dönüştürülmüş bir  veri setinde herhangi bir X değerinin herhangi iki değer (a,b) arasında kaldığına dair olasılık kolayca tablodan bulunur. (alan hesabı)

Z dağılımı iyidir güzeldir ama velakin, ortalamanın sol tarafı negatif değer almaktadır onunda kolayı var yine bazı transformasyonlarla t dağılımına uyarlanır  ki ortalamanın hem sağ hem sol tarafı pozitif sayılara dönüşsün ve ham verilerimizi eğer bağıl bir performans değerlendirme sürecinden geçiriyor isek yorumlanması daha kolaylaşsın…
  • Burada temel olarak hatalara düşüleniliyor bunlardan birincisi sample size yani örneklemin büyüklüğünün normal dağılım kriterlerine uymasıdır. Departmanda 4 kişi var müdür hangi birini nereye yerleştirecek gibi...
  • Uyduğunu farz edelim değerlendiricinin, ''notu bol hoca' misali bolca not vermesi veya 'sıfırcı hoca' gibi cimri notlaması normal dağılım eğrisinin şeklini değiştirecektir.

Dağılımı da normale benzettiğimizi varsayalım en önemlisi performans değerlendirme şeklinin gerçekten ölçülebilir değerlerle ne kadar ölçüldüğü ile de alakalıdır.
Hemen örnek verelim:  Skalası1-Başarısız 2-Yeterli değil 3-Yeterli 4-Başarılı 5-Üstün başarılı olarak dizayn edilen bir sistemde müdür ve  çalışanlar akran çalışma arkadaşlarını değerlendirmiş ve en düşük notlanmış Ali Veli ve Muhittin’in not dağılımları aşağıdaki gibi olsun:

Değerlendirilen/
Değerlendiren
Ali
Veli
Muhittin
Müdür
2
1
3
Leyla
1
2
3
Necla
2
1
3
Batu
1
2
3
Hüsnü
2
1
3
Bu durumda kimin işine son verilmeli? sorusuna cevap alabilir miyiz? Ceveap Hayır alamayız

Burada müdüre göre en başarısız Veli daha sonra Ali ve 3 kişi arasında herkesçe yeterli olan ise Muhittindir.
Tablodaki genel değerlendirmeye göre de herkesçe Muhittin Yeterli bulunmuştur. Kişi bazında aritmetik ortalamalara başvurursak
Ali:, 1.6
Veli  1.4
Muhittin: 3
Şimdi bu tabloya bakarak Muhittin’in Velinin veya Ali’nin tam  2 katı performans gösterdiğini söyleyebilir miyiz? Cevap: Hayır kesin olarak kaç katı olduğunu bilemeyiz. Sadece Muhittinin belirlenen standartlar dahilinde beklenen yeterli performansı gösterdiği ancak ekstra bir çaba göstermediğini ortalama bir performansı olduğuna dair kanaati görmüş oluruz
Cevaplar:
Buradaki skala neyi ölçtü bilmiyoruz ! Ham puanlar nerededir?
Genel bir ortalama sonucu yansıtıyor ise bu sonuca nasıl gittik performans değerlendirme sisteminin dizaynını görmeden bir şey diyemeyiz.
Aynı işi yapan diğer insanların performans notları nasıl herşeyden önemlisi standart sapmanın değeri nedir vs vs gibi sorular uzayacaktır :))

Gördüğünüz gibi işin içine istatistik girince bariz görünür gibi olan şeyler bile aslında göründüğü gibi olmayabiliyor :)))

Bunları anlatmamızın nedeni ne olabilir? Eğer performansınızı değerlendirdiğiniz insan sayısı istatistiksel olarak yeteri kadar büyük ise zorunlu dağılım uygulayabilirsiniz Sonuçları mükemmel midir? Bu bir tercih meselesidir sonuçları çalışanların homojenliği ve heterojenlik durumuyla alakalıdır ama kötünün iyisidir.

11 Eylül 2011 Pazar

PERFORMANS DEĞERLENDİRME HATALARINA ÖRNEKLER 1

İstatistik biliminin en büyük cilvesi sadece içerisinde matematik barındırmamasından kaynaklanır. Temel bilimlerden kabul edilen istatistik, ehil olmayan ellerde veya yorumlarla bir anda sayıların bile yalan söyleyebildiği kanıtlı matematiksel belgelere dönüşebilir.
Özellikle performans değerlendirme dönemlerinde, performansı değerlendiren sistemin kuralları iyi oturtulmadıysa, çok değişik ve de yanlış yorumlamalar ile karşılaşabiliriz. Bir önceki yazıda belirttiğim istatistiksel verilerin ehil olmayan ellerde nasıl gerçek dışı ama gerçek gibi görünen verilermiş gibi sunulmalarını basit örneklerle özetleyelim.
Aşağıdaki tabloda satış elemanı olarak çalışan 8 çalışanın performans değerlendirme dönemi içerisindeki performansları yer alıyor. Buyurun sayıların değil ama yorumlayanların nasıl yanlış yorumlar yapabileceğini örnekleyelim:
İSİM
ZİYARET EDİLEN MÜŞTERİ
SATIŞI KAPANAN MÜŞTERİ
TOPLAM SATIŞ MİKTARI
Ahmet
100
5
850.000
Mehmet
100
75
850.000
Hasan
120
80
700.000
Hüseyin
100
100
150.000
Cavidan
110
35
550.000
Fatma
100
90
500000
Mualla
95
90
450000
Tacettin
150
25
450000

 Yukarıdaki verileri eğer toplam satış miktarlarını bilmiyorsak ziyaret edilen müşterilerin % kaçına satış yapılmış şeklinde değerlendirmek isteyebiliriz:
SATIŞ KAPATMA YÜZDELERİ
İSİM
%
Ahmet
5%
Tacettin
17%
Cavidan
32%
Hasan
67%
Mehmet
75%
Fatma
90%
Mualla
95%
Hüseyin
100%

Yani yüzdeye vurursak % 100 satış kapatma oranı ile her attığını vuran her çıktığı satışı kapatan en iyi satışçı Hüseyin olacaktır. En başarısız satıcı ise Ahmet olacaktır.

Yani yüzdeye vurursak % 100 satış kapatma oranı ile her attığını vuran her çıktığı satışı kapatan en iyi satışçı Hüseyin olacaktır. En başarısız satıcı ise Ahmet olacaktır.
Şimdi total satış rakamlarını bilmeyen birisi bu veriler karşısında en başarılı satışçı olarak Hüseyin, Mualla, Fatma, Mehmet… sıralamasını yapacaktır. Oysaki yaptıkları toplam satış miktarı açısından:
Bu defa, Hüseyin en son sıradadır yukarıdaki verilere göre en son sırada olan Ahmet ise satış rekoru kırarak Mehmet ile birlikte birincilik kürsüsündedir
Gördüğünüz gibi sayılar aslında yalan  söylemedi ama bizim sayılara bakış açımız yorum farklılıklarına sebep oldu.
Tümüyle tezat iki sonuç ile karşı karşıya kaldık. Demek ki, tek bir dönem verisine bakarak yorumlamak doğru bir yaklaşım değilmiş... Bu sayıları yorumlamaya başlamadan önce sormamız gerekenler şunlar olabilir mi ne dersiniz?
1- Bu satış temsilcileri ne satmaktadır? Hangi sektördendir?
2- Aynı ekibe ait başka veri setleri de mevcut mudur?
3- Yukarıdaki satış yapılan veya ziyaret edilen müşterilerin profili nasıldır?
4- Yukarıda tekrarlı müşteri var mıdır yani örneğin  Ahmet'in satış yapamadığı 95 kişiye daha sonra başka bir temsilci gönderilmiş midir ? Bu diğer ziyarette satış gerçekleşmiş midir? vs vs....
Gördüğünüz gibi sayılar kadar sayıları ne şekilde yorumladığımız önem kazanıyor. Unutmamak gerekiyor ki istatistik 4 yıl lisans öğrenimi gerektiren ciddi bir bilim ve sanat dalıdır.
Verilerin nasıl çarpıtılabileceğine dair Darrell Huff'un, (1913-2001)  "How to Lie with Statistics"," İstatistik ile Nasıl Yalan Söylenir" isimli kitabını meraklısına tavsiye ederim.

3 Eylül 2011 Cumartesi

YETKİN İK ETKİN DE OLABİLİR Mİ?

Bugün tıp alanında performans değerlendirmede kullanılan Med. Dr. George E.Miller’ın (1919- 1998) piramidinden bahsedeceğim ve bu piramidi İnsan Kaynakları bölümünde çalışanların pratikleri ile ne kadar uyumlu olduklarını göstermeye çalışacağım.
Tıp konusu insan sağlığı olmasından dolayı beklide medikal çalışanların (doktor, hemşire, ameliyathane teknisyenleri) büyük bir hassasiyetle değerlendirilmeleri gereken çok hassas bir sektör; yani açıkça söylersek sadece sayılara bakarak asla değerlendirilmemeli, çünkü istatistiksel verilerin ehil olmayan ellerde nasıl gerçek dışı ama gerçek gibi görünen verilermiş gibi sunulmaları çok da zor değil!  (Bunun nasıl olduğuna dair sonra bir yazı yazacağım)
Miller 1990 yılında 71 yaşındayken  klinik yetkinliklerin değerlendirilmesi için aşağıdaki piramidi öngördü.
---------------------------------------------------------------------
OSCE  Objective Structured Clinical Examination -Nesnel örgün klinik sınav
MCQ: Multiple Choice Exams - Çoktan seçmeli sınav
---------------------------------------------------------------------
“Knows / Bilir” yani knowledge bu piramidin en alt katmanını oluşturuyordu sonra “knows how / Nasıl olduğunu bilir” yani yetkinlikler daha sonra “shows how / Nasıl olduğunu gösterir” yani performans ve en üstte ise “does / Yapar” yani aksiyon geliyordu. Piramidin en üst kısmı davranışsal olarak ifadeyi yansıtırken en aktaki iki katman cognition yani bilişsel ifadeyi yansıtıyordu.
İK birimlerinde çalışanların çoğu en alt iki kademeyi çok kolay aşmakla beraber performans değerlendirme süreçlerinde ölçüm metodlarının belirlenmesi yönetilmesi de dahil olmak üzere değerlendirme ve iyileştirme safhalarında maalesef pek söz sahibi olamamakta ve hatta arka fonda durmak zorunda kalmakta veya durmayı tercih etmektedirler. Oysaki iş değerlendirme ve çalışan performansı değerlendirmede diğer değerlendiricilerin en Objektif şekilde değerleme yapabilmeleri için İK’cının “Yapar” rolünü oynaması gerekir.