你的人力评估报告欺骗了你

该文原载于iNostix的官方博客。作者Jeroen Delmotte是iNostix的联合创始人及首席技术官。他将其博士研究项目转化为实际的商业项目，专注于人力资源技术领域的研究和开发。

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在一项研究中，某企业利用人力资源信息系统（HRIS，Human Resource Information System）中的数据对员工进行了绩效分析。报告中涵盖了该公司2013年6400名员工的绩效评分数据，并发现那些在公司中资历最深的员工（10-20年工龄）平均得分为2.82（满分为5），而公司整体平均得分为4.21。该企业在2014年对6100名员工进行了相同的评分试验，结果十分相似。

报告的结论是，工龄大的员工绩效评分低于工龄小的员工。

试想一下HR部门拿到这份报告会怎么想？炒掉那些资历老的员工？事情其实并没那么简单。

人力评估报告只是冰山一角

目前，大量企业开始运用人力资源信息系统来生成标准化的人力评估报告。该系统从企业宏观层面观察公司的人事发展趋势，并细化到具体数据来对这些趋势进行监测。

这些人力评估通常的方法就是把某一绩效指标作为因变量（一般来说是一个分数），将不同的小组作为自变量（如工龄段，0-1年，2-5年，6-10年和10年-20年）；然后针对每个自变量小组计算出因变量的平均值，并进行小组间的相互比较。

但这些数据产生的报告却时常存在错误的结论。

在以上例子中，报告的结论是工龄大的员工绩效评分整体低于工龄小的员工。对于得出该结论的过程和方法似乎是符合逻辑的，但仔细研究，会发现其中存在着潜藏的缺陷。

这样做的缺陷就在于，我们无法知道在不同自变量小组中，究竟是什么因素导致了因变量分数的差异，比如性别、职位级别、部门、管理角色等等。也就是说，在以上案例中，我们只知道不同工龄段员工的绩效表现存在差异，却不知道是什么导致这个差异。

回归分析的重要性

回归分析会采用控制变量法比较不同工龄段的绩效分数。例如，控制性别变量为男性，职位级别为经理，部门为市场部，然后比较各个工龄段在绩效分数上的不同。或许大部分工龄大的员工实际上处在级别较低的职位，而级别较低的员工在某一绩效指标上的分数是普遍偏低的。回归分析或许会发现，影响绩效分数的因素根本不是工龄段，而是其它因素。

实际上，生成正确的人力评估报告可以采取以下两种方式：

回归分析：通过控制变量来判定影响绩效分数的因素

逻辑回归：通过控制变量来判定某个因素是否能让员工有好的绩效

因此，企业如果想要通过人力评估报告找出影响员工绩效的真正因素，就应当运用正确的方法将各个变量进行控制，然后研究因变量与自变量间的回归关系。