Bu, İK'nın bazı temel unsurlarını ele alan bir dizi makalenin ilkidir ve özellikle SDy, mevcut ve gelecekteki İK görevleriniz kapsamında doğru kararlar vermenin temelini oluşturur. Peki SDy nedir? SDy, adaylar veya mevcut görev sahipleri arasındaki performans farkını parasal olarak hesaplamak için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Örneğin, bir pozisyon için işe alım yaptığınızı ve her ikisi de işi yapabilecek ve kuruma uyum sağlayabilecek iki adaya kadar seçenekleri daralttığınızı, ancak birini diğerine tercih ettiğinizi varsayalım. İş teklifini yaparsınız ve ilk tercihiniz olan aday maaşına ek olarak 10.000 $ daha isterse, SDy bu kararı vermenize yardımcı olabilir.
SDy'yi hesaplamak için öncelikle gelecekteki iş performansını öngörmeye uygun, nesnel bir ölçüme ihtiyacınız vardır. Örneğin, seçim sürecinde genel zihinsel yetenek testi, yapılandırılmış mülakat veya değerlendirme merkezi vb. kullanabilirsiniz; tüm bu değerlendirmeler doğru şekilde uygulandığında size her aday için bir puan sağlayacaktır. Bu puanı kullanarak standart sapmayı hesaplamanız gerekir. Bunu şu talimatları izleyerek yapabilirsiniz (bunlar anlaşılır gelmezse internette pek çok açıklama bulunmaktadır; Google'da yalnızca ‘standart sapma hesaplama’ araması yapmanız yeterlidir):
Bu örnekte yapılandırılmış bir mülakat aracılığıyla değerlendirdiğimiz 15 başvuru sahibi ve elde ettiğimiz 15 değerlendirme puanı bulunmaktadır. Standart sapmayı manuel olarak hesaplayabilir veya MS Excel'i açıp şu talimatları izleyebilirsiniz
Öncelikle 15 değerlendirme puanınızı Excel'e girin ve her sayıyı kendi hücresine yazın:
95, 68, 58, 64, 84, 68, 72, 75, 59, 90, 89, 78, 82, 65, 67,
Ardından bu listenin altına =STDEV(aralığı buraya ekleyin, örn. =STDEV(A1: A15)) formülünü yazmanız yeterlidir; böylece standart sapmanızı elde edersiniz. Bizim örneğimizde standart sapma 11.61'dir.
Standart sapmanın bize gösterdiği şey, bir gruptaki üyelerin ortalamadan ne kadar farklı olduğudur. Örneklemimizin tipik olarak %68'i ortalamanın bir standart sapma aralığı içinde yer alacaktır; yani örneklemimizin %68'i 62.65 ile 85.88 arasında puan almıştır (üst puan için standart sapmanın ortalamaya eklenmesiyle hesaplanır: 74.266 + 11.61 = 85.88; alt puanı elde etmek içinse standart sapma ortalamadan çıkarılır: 74.266 – 11.61 = 62.65).
Hâlâ benimleyseniz harika; şimdi SDy'nin İK'da doğru kararlar vermek için neden bu kadar temel olduğunu düşündüğümü anlamak üzeresiniz. SDy, 1 standart sapmaya dayalı bir çalışan performansı tahminidir. Bir değerlendirme ölçümündeki puanlarına göre ortalama bir çalışan ile yüksek performans gösteren bir çalışan arasındaki performans farkını bizim için parasal olarak tahmin eder. Tüm bunları sade bir dille açıklayalım mı? Diyelim ki iki adayımız var: biri 75 puan almış (yani 74.266 olan ortalamaya oldukça yakın), diğeri ise 89 puan almış (yine 75 puanlık skordan bir standart sapma farkına oldukça yakın). 89 puan alan aday işte ne kadar daha iyi performans gösterecektir? SDy bunu bizim için tahmin eder. Standart sapmayı hesaplamak zor kısımdır ve MS Excel'in yardımıyla gerçekleştirilebilir; SDy'yi hesaplamak için tek yapmamız gereken, pozisyonun yıllık maaşını %40 ile çarpmaktır ve bu bize SDy'yi verir. Hesaplamayı kolaylaştırmak için işe alım yaptığımız pozisyonun yıllık maaşını 100.000 $ olarak kullanalım. Buna göre SDy = 100,000 * 0.4, yani 40,000 olur. Bu oldukça heyecan verici; artık bu iki aday arasında 40.000 $'lık bir performans farkı olduğunu biliyoruz. Bu bilgi son derece kullanışlıdır; karşı teklifleri değerlendirmemize yardımcı olabilir: İlk tercihimizin ikinci tercihimiz olan adaya kıyasla ne kadar daha iyi performans göstereceğini öngörüyoruz ve bu adaya bu pozisyon için başlangıçta bütçemizde ayırdığımız tutardan daha fazlasını ödemeyi gerekçelendirebilir miyiz, yoksa ikinci tercihimiz olan adayla mı ilerlemeliyiz?
Bu aşamada yalnızca 1 standart sapma kullanmak zorunda olmadığımızı belirtmeliyim. Örneğin, birbirlerinden yalnızca 0.5 standart sapma veya 0.3 standart sapma uzaklıkta olan iki adayımız olabilir. Bu değerleri hesaplamak için 40,000'i standart sapma yüzdesiyle çarpmamız yeterlidir; yani 40,000 x 0.5 = 20,000 veya 40,000 x 0.3 = 12,000. İki en iyi adayımız örneğini tekrar ele alalım; ancak bu örnekte aralarındaki fark yalnızca 0.3 standart sapma olsun ve en iyi adayımız maaşına ek olarak 10.000 $ istesin. Bu durumda yeniden değerlendirme yapabilir ve en iyi adayımız daha iyi olsa da ikinci adayın büyük olasılıkla kabul edeceği maaştan 10.000 $ daha yüksek bir maaşı haklı çıkaracak kadar daha iyi olmadığını düşünebiliriz.
SDy en yaygın olarak seçim kararları ve eğitim alanlarında uygulanır. Örneğin, seçim sürecinde işe alım yaptığınız pozisyon için harici bir değerlendirme merkezi kullanmanın faydalı olup olmadığını belirlemek amacıyla kullanılabilir. Alternatif olarak, incelemeniz istenen eğitim programı, başlangıç maliyetini haklı çıkaracak kadar kursiyerlerin performansını artıracak mı?
