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甘辛調整

 甘辛調整を動く図でご理解をいただきたいと思います。
 各画像をクリックしていただくと拡大ページに移動します。

1. 寛大化傾向

甘い考課者「功刀静夫」
 Y「仕事の実績」X「勤務姿勢」も全体に高いランクに評価。
 このデータのまま単純集計するとこの考課者に考課してもらった被考課者は得をすることになる。

2. 厳正化傾向

辛い考課者「松本良一」
 上の考課者とは逆に低いランクに考課したために左下側に分布が集中。
 このデータのまま単純集計するとこの考課者に考課してもらった被考課者は損をすることになる。

3. 中心化傾向

中心化傾向考課者
 「中西栄蔵」
 多くの項目で、良くも悪くも無い。相互にもそんなに差が無いと被考課者は中心部分に。
 このまま単純集計するとこの考課者の観方は結果に影響力が小さくなる。

4. 偏差過大

偏差過大の考課者
 「星川茂夫」
 良い悪いをランクの広い範囲で考課。高評価の人と低評価の人の分布が大きく拡がっています。
 評価内容が妥当であったとしても単純集計でこの考課者の影響力が大きくなり過ぎることに。

上の図が示すように、評価データの偏りかたは四種類になります。
ここに示したデータは、現実の職場で発生したデータですが、氏名のみを変えております。

多面考課では、多くの評価データを集めることになりますが、
全てのデータは、大なり小なり偏っております。
単純に集計したのでは、上のような問題が残ってしまいます。

そこで、各考課者の出している平均点を比較、
また、データの広がり具合を統計でいう偏差という数値で比較します。
そのうえで、各考課者のデータを図のように甘辛調整するのです。

各考課者が、各被考課者を位置づけている順位と、XY二方向への評価のみかたは、
そのままいかし、集計への影響力を等しくしようとするものです。

このシステムでは、一つの方法としては、まず、全体集計したものと、
各考課者の平均点、偏差を比較し、各考課者のデータを甘辛調整したあと、
その調整されたデータで、集計計算をすることとなります。

多面考課が生む、この貴重なデータを正しく活かすには、
この甘辛調整機能は、絶対に外せません。

従来の多くの人事の教科書では、
寛大化、厳正化、中止化データに注意を促していましたが、
4番目の「偏差過大」のデータに関しての言及はありませんでした。
しかし、公正な処理を追及したなら、見落としてはならない観点です。


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