การวิเคราะห์การถดถอย (Regression analysis) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้พัฒนารูปแบบการคัดเลือกพนักงานที่มีประสิทธิภาพ โดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของพนักงานใหม่
ขั้นตอน
1. กำหนดตัวแปร:
- ตัวแปรตาม (Dependent variable): ประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน (เช่น คะแนนประเมินผล ผลงานที่วัดได้)
- ตัวแปรอิสระ (Independent variables): ปัจจัยที่คาดว่าจะส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน (เช่น ประสบการณ์ ทักษะ การศึกษา คะแนนสอบ)
2. เลือกรูปแบบการถดถอย:
- Linear regression: รูปแบบง่ายที่สุด เหมาะสำหรับความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง
- Logistic regression: เหมาะสำหรับความสัมพันธ์แบบไบนารี (เช่น พนักงานทำงานได้/ไม่ได้)
- Other regression models: รูปแบบอื่น ๆ ที่ซับซ้อนขึ้น
3. รวบรวมข้อมูล:
- ข้อมูลประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานปัจจุบัน
- ข้อมูลตัวแปรอิสระของพนักงานปัจจุบัน
4. วิเคราะห์ข้อมูล:
- คำนวณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย
- ประเมินความถูกต้องของรูปแบบ
- ตรวจสอบสมมติฐานของการวิเคราะห์การถดถอย
5. พัฒนารูปแบบการคัดเลือก:
- ใช้ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยเพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของพนักงานใหม่
- กำหนดเกณฑ์การคัดเลือก
ประโยชน์
- เพิ่มประสิทธิภาพในการคัดเลือกพนักงาน
- ลดอคติในการคัดเลือก
- ประหยัดเวลาและทรัพยากร
- คัดเลือกพนักงานที่มีศักยภาพสูง
ข้อจำกัด
- ข้อมูลในอดีตอาจไม่สะท้อนถึงอนาคต
- รูปแบบการถดถอยอาจไม่ถูกต้องสำหรับทุกกรณี
- จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญทางสถิติ