क्या कर्मचारी प्रदर्शन Gaussian distribution का पालन करता है?

 (timdellinger.substack.com)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-11-27 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

क्या कर्मचारी प्रदर्शन सचमुच Gaussian distribution का पालन करता है?

एक डेटा साइंटिस्ट का दृष्टिकोण

  • सारांश: कर्मचारी प्रदर्शन के Gaussian distribution के बजाय Pareto distribution का पालन करने की संभावना अधिक है। यह बड़ी कंपनियों की performance management process की समस्याओं को समझाता है और यह भी बताता है कि उत्कृष्ट प्रतिभा की भर्ती करना कठिन क्यों है। आर्थिक दृष्टि से, wages की marginal productivity theory और Gini coefficient को मिलाकर महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि मिलती है।

  • परफॉर्मेंस मैनेजमेंट सीज़न: Fortune 500 कंपनियों में हर साल चौथी तिमाही में performance management किया जाता है। कर्मचारियों का मूल्यांकन पिछले 12 महीनों के प्रदर्शन के आधार पर किया जाता है, और bonus तथा salary increase तय किए जाते हैं।

  • Gaussian distribution की सीमाएँ: कई कंपनियाँ मानती हैं कि कर्मचारी प्रदर्शन Gaussian distribution का पालन करता है, लेकिन यह वास्तविकता से मेल नहीं खाता। वास्तव में Pareto distribution अधिक उपयुक्त हो सकता है।

दूसरा दृष्टिकोण: Pareto

  • वेतन और प्रदर्शन का संबंध: अर्थशास्त्र में माना जाता है कि वेतन कर्मचारी के प्रदर्शन को दर्शाता है। Pareto distribution वेतन वितरण और प्रदर्शन वितरण को समझाने में उपयोगी है।

  • Pareto distribution के फायदे: Pareto distribution सफलता और विफलता के अनुपात को बेहतर ढंग से समझाता है। बड़ी कंपनियों का प्रदर्शन Pareto distribution का पालन करने की प्रवृत्ति रखता है।

निहितार्थ

  • परफॉर्मेंस मैनेजमेंट में बदलाव की ज़रूरत: Pareto distribution को ध्यान में रखें तो हर साल निचले 10% कर्मचारियों को निकालने की आवश्यकता नहीं है। performance management process को Pareto मान्यता के आधार पर फिर से डिज़ाइन करने की ज़रूरत है।

  • भर्ती की कठिनाई: कम प्रदर्शन करने वाले कर्मचारी, उच्च प्रदर्शन करने वाले कर्मचारियों की तुलना में 3 गुना अधिक सामान्य होते हैं। यह भर्ती की कठिनाई को समझाता है।

निष्कर्ष और आगे की दिशा

  • परफॉर्मेंस मैनेजमेंट पर पुनर्विचार: वर्तमान performance management system पुराना हो चुका है, और Pareto distribution को ध्यान में रखने वाला नया दृष्टिकोण आवश्यक है। performance management के लक्ष्यों की पूर्ति की निगरानी करनी चाहिए, और cost analysis के माध्यम से system की दक्षता का मूल्यांकन करना चाहिए।

  • ऐतिहासिक पृष्ठभूमि: आधुनिक performance management system की शुरुआत 1980 के दशक में GE में हुई थी, जब आजीवन रोजगार सामान्य था। लेकिन अब कर्मचारी अक्सर नौकरी बदलते हैं, इसलिए पुरानी carrot-and-stick पद्धति पर पुनर्विचार ज़रूरी है।

अतिरिक्त सामग्री

  • Pareto विचार के लिए डेटा समर्थन: 20वीं सदी की शुरुआत का डेटा Pareto विचार का समर्थन करता है। कर्मचारी प्रदर्शन व्यक्तिपरक होता है, और उसके लिए वस्तुनिष्ठ संख्याएँ ढूँढ़ना कठिन है।

  • "rolling up" प्रथा पर विचार: forced distribution के उपयोग के कारण लगभग 5% कर्मचारियों का अनुचित मूल्यांकन हो सकता है। यह performance management की निष्पक्षता को नुकसान पहुँचा सकता है।

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-11-27
Hacker News की राय

  • कई बड़ी कंपनियों में 2024 में लागू performance management पुरानी तकनीक है और इसे अपडेट किए जाने की ज़रूरत है। यह मान लेना गलत है कि कर्मचारियों को इस आधार पर पुरस्कृत किया जाता है कि उन्होंने व्यक्तिगत रूप से कंपनी में कितना योगदान दिया। नियोक्ता कर्मचारियों को संभव न्यूनतम भुगतान करना चाहते हैं, और इसके लिए वे information asymmetry और Gaussian distribution का इस्तेमाल करते हैं। निष्पक्षता की उम्मीद करना मुश्किल है.

  • कंपनी अगर efficiency को प्राथमिकता देती है, तो बात निचले 5% को हटाने की नहीं बल्कि संयुक्त productivity की ज़्यादा अहमियत की है। हर कर्मचारी का ऐसा सुपरस्टार होना ज़रूरी नहीं जो तुरंत दिखने वाले फीचर बनाए; सफाईकर्मी या कैफे स्टाफ भी ज़रूरी होते हैं.

  • IQ Gaussian distribution नहीं है; यह निर्मित है। IQ tests ऐसे प्रश्न चुनकर बनाए जाते हैं जो Gaussian distribution बनाते हैं। यह test की accuracy बढ़ाने का एक तरीका है.

  • भले ही मानवीय प्रतिभा Pareto distribution का पालन करती हो, किसी कंपनी में भर्ती लोग उस आबादी का चुना हुआ उपसमूह होते हैं, और चयन के तरीके व कार्यों के अनुसार उनका distribution अलग हो सकता है। दावों को कंपनी और industry के भीतर के data से समर्थन मिलना चाहिए.

  • Netflix में यह बुनियादी मान्यता थी कि सभी कर्मचारी top performers हैं। performance और compensation पूरी तरह अलग थे, और performance evaluation 360-degree peer review से होता था.

  • बड़ी कंपनियों में employee performance evaluation data-driven से ज़्यादा राजनीतिक होता है। managers 10% layoff quota को हथियार की तरह इस्तेमाल करते हैं, या फिर forced function की तरह इसका उपयोग करके ऐसे low performers खोजते हैं जो वास्तव में होते ही नहीं.

  • अगर employee performance को परिभाषित ही नहीं किया जाए, तो पता नहीं चल सकता कि graph क्या दिखा रहा है। hiring errors एक continuum हैं, और hiring process का मकसद पूरे labor market का कोई हिस्सा हासिल करना नहीं बल्कि दिए गए वेतन पर अधिकतम performance पाना है.

  • Welch-style stack ranking और Gaussian distribution की धारणा को शोध में गलत पाया गया है। कई researchers इस बात से सहमत हैं कि Pareto distribution अधिक यथार्थवादी है.

  • स्कूल के grades, खासकर आसान classes में, normal distribution का पालन नहीं करते। कुछ jobs को दूसरों की तुलना में अच्छी तरह करना आसान होता है। administrative roles में लगभग हर task सफलतापूर्वक किया जा सकता है.

  • data science के ज़रिए employee groups का विश्लेषण करते समय, जिन लोगों को पहले ही निकाल दिया गया है या जिन्हें promote करने का फैसला हो चुका है, उन्हें outliers मानकर sample से बाहर रखा जाना चाहिए.