วิเคราะห์จำแนกประเภท :รูปแบบการทำนายคุณภาพของการรับสมัครงานใน BPO

พรปณต ปกครอง:
นิพฐพนธ์ สนิทเหลือ:

บทนำ

สำหรับองค์กรการเจริญเติบโตสูงการดึงดูด การจ้างงานและการรักษาพนักงานที่เก่ง ที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญ การรับพนักงานที่ตรงกับความต้องการอาจมีผลต่อความก้าวหน้าขององค์กรและทำให้เสียภาพลักษณ์ของบริษัท ฝ่ายรับสมัครทรัพยากรมนุษย์ (HR) ควรตระหนักถึงสถานะและวัตถุประสงค์ของบริษัท และเป็นผู้รับผิดชอบขั้นตอนการรับสมัคร และการคัดเลือกที่มีคุณภาพ คุณภาพของการรับพนักงานจะเห็นได้จาก พนักงานมีความรู้ที่มีคุณค่าและมีความสามารถในการใช้ทักษะ ที่ตรงกับความต้องการองบริษัทจะมีน้อย ถึงแม้ในช่วงที่มีผู้มาสมัครเป็นจำนวนมากตั้งแต่ 50 ปีที่ผ่านมา หลายองค์กรประเมินผลงานตั้งแต่การรับสมัครของตนโดยใช้ต้นทุนต่อการจ้างเป็นตัวชี้วัด ซึ่งอาจไม่จริงเสมอไป การรับสมัครพนักงานที่รับเข้าควรมีค่าจ้างไม่สูงและควรหาพนักงานเหมาะสมกับ การวัดจากค่าใช้จ่ายไม่ได้สะท้อนความเหมาะสมกับงานกับพนักงาน ดังนั้นจึงควรใช้ตัววัดอื่นๆ เช่น แบบประเมิน การแสดงความคิดเห็นการปฏิบัติงานความพึงพอใจในการเก็บข้อมูลการจ้างของผู้จัดการ การวัดประสิทธิภาพอื่นๆ จากผู้สมัคร และนำมาใช้เป็นตัวชี้วัด ดังนั้นจึงเห็นได้ว่าในการจัดทำดัชนีคุณภาพในการจ้าง ควรใช้ปัจจัยหลายประการจะต้องนำมาพิจารณา โดยหลักการดัชนีหลายด้าน ซึ่งเป็นปัจจัยเหล่านี้สร้างขึ้นในอาจจะพัฒนาโดยใช้วิธีการวิเคราะห์แยกจำแนก

วิเคราะห์จำแนกประเภท

การวิเคราะห์จำแนกกลุ่มพัฒนาในปี 1936 โดย RA Fisher มีความเที่ยงตรงในการพยากรณ์ สำหรับตัวแปรกลุ่มอาจเป็นตัวแปรจัดประเภทแบบ 2 กลุ่มหรือมากกว่าก็ได้ ถ้าเป็นการจำแนก 2 กลุ่มเรียกว่า Two-group Discriminant Analysis ถ้าจำแนกมากกว่า 2 กลุ่มเรียกว่า Multiple Discriminant Analysis (MDA) การจำแนกตัวแปรตาม(กลุ่มตัวแปรตาม) ตัวแปรตามจะมีอย่างน้อยสองกลุ่ม ในขั้นตอนนี้ทั้งสองกลุ่มจะกำหนดเป็น1และ2โดยมีรูปแบบสมการทั่วไปคือ
Group = a + b1 x1 + b2 * * x2 + ... + XM * bm (1)

โดยมี a เป็นค่าคงที่และ b1,b2,b3…..bm คือค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย จากค่าที่คำนวณได้จะถูกจัดลงในกลุ่มที่ให้เคียงที่สุด จากผลการวิจัยนี้มาจากวิเคราะห์จำแนกประเภทสามารถใช้ในการจัดจ้างผู้สมัครจาก 220 คน BPO ใน Chennai โดยแบ่งเป็นสองกลุ่มคือ กลุ่มที่อาจประสบความสำเร็จ และไม่ประสบความสำเร็จ

ระเบียบวิธี

การศึกษาครั้งนี้จะขึ้น เกิดจากปัญหาของแผนกรับสมัครไม่ประสบความสำเร็จในการรับพนักงานได้ตรงตามความต้องการขององค์กร โครงการนี้จัดตั้งขึ้นมาจากการรวบรวมความรู้ วิธีการ การวางแผนการรับสมัครพนักงานใหม่ กระบวนการทำงาน ขั้นตอนการฝึกอบรมในช่วงแรก จนกว่าจะสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ข้อมูลเบื้องต้นจากใบสมัคร ข้อมูลบริษัท ข้อมูล Feedback ของลูกค้า 224 ราย จาก BPO ในขั้นตอนการให้บริการความช่วยเหลือทางเทคนิค (Help Desk) ด้านโทรคมนาคม ซึ่งเป็น

ข้อมูลในปัจจุบันของบริษัท โดยไม่มีความคิดเห็นใดๆ ของผู้วิจัย

การจัดหมวดหมู่

กลุ่มตัวอย่างได้ถูกแบ่งออกเป็น พนักงานที่ดี และ พนักงานที่คาดว่าไม่ดี โดยการกำหนด code1 และรหัส 2 ตามลำดับ กลุ่มที่ จะเป็นพนักงานที่ดีจะประสบความสำเร็จหลังเสร็จสิ้นการฝึกอบรมและเป็นพนักงานที่ดีขององค์กร ในขณะที่ พนักงานที่ไม่ดีจะผ่านการทดลองงาน โดย ร้อยละ 70 ของกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดที่สำรวจโดยใช้ในการสร้างแบบสมการจำแนกประเภท และทำไปทดสอบกับพนักงานร้อยละ 30 ที่เหลือ

ตัวแปรจำแนก

ปัจจัยส่วนบุคคลที่นำมาใช้เป็นเกณฑ์สำหรับการเลือกรับสมัครโดยใช้เป็นตัวแปรจำแนก ตัวแปรอิสระประกอบ ด้วย แหล่งที่มาของการรับสมัคร อายุเ เพศ ระดับการศึกษา ประสบการณ์ตรง การประเมิน

เสียงคะแนนทางเทคนิค ไวยากรณ์ และความถนัดทางด้านเทคนิค

คำอธิบายของตัวแปร

สำหรับตัวแปร ที่ใช้ในการระบุผู้สมัครที่มีศักยภาพในขั้นตอนการสรรหาและการคัดเลือก อายุของผู้สมัครอยู่ระหว่าง 21 ปีถึง 35 ปี เนื่องจากลักษณะของงานที่เกี่ยวข้องกับความสามารถที่สำคัญในการพูดและการออกเสียง การสื่อสาร ผลการประเมินผลของเสียงที่ถือว่าเป็นตัวแปรจำแนกกลุ่มที่สำคัญ ประสบการณ์ในการทำงานของพนักงาน ความสามารถทางวิชาการของพนักงานจากคะแนนที่ได้รับในการทดสอบทางเทคนิค ทักษะการใช้ภาษา โดยการทดสอบปฏิบัติทดสอบไวยากรณ์ผู้สมัคร การทดสอบเชาวน์ปัญญา ซึ่งใช้เป็นเกณฑ์ในการประเมินการจำแนก

ผลการวิเคราะห์

ตาราง - I แสดงค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อมูลทั้งสองกลุ่ม

Group Statistics

Good/Bad Discriminating Variable Mean Std. Deviation

Group Statistics

Good/Bad Discriminating Variable Mean Std. Deviation

Good Source of recruitment 1.47 0.502

Gender 2.05 1.460

Education 1.79 0.407

Relevant exp 15.54 0.890

Voice evaluation 15.73 2.124

Technical score 34.14 5.150

Grammar 7.72 1.463

Aptitude 52.73 4.438

Tech evaluation 3.72 1.935

Age 24.44 2.327

Bad Source of recruitment 1.19 0.393

Gender 1.85 1.186

Education 1.81 0.393

Relevant experience 15.39 0.616

การวิเคราะห์ : โดยค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานทั้งสองกลุ่มอยู่ในระดับใกล้เคียงกัน

ตาราง - II Eigen แสดงค่า Eigen Value ,Percent Variance,Cumulative Percent,Cononical Correlation

ค่าสหสัมพันธ์คาโนนิคอล (Canonical correlation) ค่า Eigen Value มาจาก Between group sum square / Within group sum square แสดงค่าร้อยละความสามารถในการจำแนกกลุ่ม Eigen Value=0.371 ค่าสหสัมพันธ์คาโนนิคอล (Canonical correlation) แสดงความสัมพันธ์ของสมการกับตัวแปรอิสระ

Table--II

Eigen Values

Function Eigen Percent of Cumulative Canonical

Value Variance Percent Correlation

1 0.371 100.0 100.0 .520

ตาราง - III Wilks'Lambda

ค่า Wilks'Lambda คือ Within group sum square / Total sum square เป็นค่าที่แสดงสัดส่วนความผันแปรภายในกลุ่มต่อความผันแปรทั้งหมด

Table--III

Wilks' Lambda

Test of Wilks' Sig.

Function(s) Lambda

1 0.730 0.000

ฟังก์ชันที่ 1 Significant สามารถใช้พยากรณ์ได้

Table--IV

Prior Probabilitis for Groups

Good/Bad Prior

Good Hire .622

Bad Hire .378

Total 1.000

Table--V

Canonical discriminant function coefficients

Discriminant Variable Function

Source of recruitment 1.231

Gender .165

Education -.337

Relevant exp .270

Voice evaluation .287

Technical score .058

Grammar .190

Aptitude -.061

Tech evaluation .116

Age -.071

Constant -8.754

จากตาราง Canonical Discriminant Function Coefficients แสดงค่าเป็นสัมประสิทธิ์ของตัวแปรจำแนกในสมการจำแนกกลุ่ม ซึ่งเป็นสมการในรูปคะแนนดิบ ค่าน้ำหนักที่ได้จึงไม่อยู่ในรูปมาตรฐาน (Unstandardized Coefficients)

สมการการตัดสินใจที่ได้จากตารางที่ - V มีดังนี้

Y = 1.231 * (Source of recruitment ) -- 0.071 * (Age) + 0.165 * (Gender) - 0.337 * (Education) + 0.270 * (Relevant exp) + 0.287 * (Voice evaluation) + 0.058 * (Technical score) + 0.190 * (Grammar) -
0.061 * (Aptitude) -- 0.116 * (Tech evaluation ) - 8.754

การทดสอบนัยสำคัญทางสถิติเป็นการทดสอบระยะห่างระหว่างค่า centriod (ค่าเฉลี่ยของคะแนนจำแนกของแต่ละกลุ่ม)ของแต่ละกลุ่ม กลุ่มพนักงานที่ดีมีค่าเท่ากับ 0.472 และ พนักงานที่ไม่ดี เท่ากับ -.0776

Table--VI

Functions at Group Centroids

Good/Bad Function

Good hire .472

Bad hire -.776

Table--VII

Classification Function Coefficients

Independent Variables Good/Bad

Good Bad

Source of recruitment 19.651 18.116

Gender -.334 -.540

Education 26.982 27.402

Relevant exp 26.803 26.466

Voice evaluation 2.941 2.582

Technical score -.143 -.216

Grammar 1.853 1.617

Aptitude 2.024 2.100

Tech evaluation 6.959 6.815

Age 5.574 5.662

(Constant) -409.305 -399.071

จากตาราง Classification Function Coefficients ผลการวิเคราะห์นำเสนอค่าสัมประสิทธิ์ และค่าคงที่ของสมการจำแนกโดยแยกเป็นกลุ่ม ตามวิธีของ Fisher’s (Fisher’s linear discrimination function) จำนวนสมการจะมีเท่ากับจำนวนกลุ่มในกรณีนี้มี 2 สมการ จากผลการวิเคราะห์สามารถนาไปใช้ประโยชน์ได้ โดยการพยากรณ์หน่วยวิเคราะห์ว่าควรจัดให้อยู่กลุ่มใด โดยการแทนค่าตัวแปรอิสระนั้น ๆ ลงในทั้ง 2 สมการ ถ้าสมการใดมีค่ามากกว่าก็จัดอยู่ในกลุ่มนั้น

คือ กลุ่มพนักงานที่ดี

Y1 = 19.651 * (Source of recruitment )+5.574 * (Age) + -0.334 * (Gender) – 26.928* (Education) + 26.803* (Relevant exp) + 2.941* (Voice evaluation) - 0.143 * (Technical score) + 1.853* (Grammar) -
2.024 * (Aptitude) +6.959 * (Tech evaluation ) – 409.305

กลุ่มพนักงานที่ไม่ดี

Y1 = 18.116 * (Source of recruitment )+5.662 * (Age) + -0.540 * (Gender) +27.402 * (Education) + 26.466* (Relevant exp) + 2.582* (Voice evaluation) - 0.216 * (Technical score) + 1.617* (Grammar) -2.100 * (Aptitude) +6.815* (Tech evaluation ) – 399.017

Table--VIII

Classification of results

Good/ Predicted Group Total

Bad Membership

Original Good Bad Total

Count Good 82 15 97

Bad 21 38 59

Percent Good 84.5 15.5 100.0

Bad 35.6 64.4 100.0

Cross- Count Good 80 17 97

Validated (a) Bad 24 35 59

Percent Good 82.5 17.5 100.0

Bad 40.7 59.3 100.0

ตาราง - VIII นำเสนอระดับของความสำเร็จของการจัดหมวดหมู่สำหรับตัวอย่างนี้ จำนวนและร้อยละของการจำแนกได้อย่างถูกต้องได้ร้อยละ 76.92 กลุ่มที่1 จำแนกได้ถูกต้องร้อยละ 84.5 และกลุ่มที่2 จำแนกได้ถูกต้องร้อยละ 64.4

ข้อสรุป

แบบจำลองการทำนายลักษณะของพนักงานมีความถูกต้องร้อยละ 76.9 จากอิทธิพลของแต่ละปัจจัยที่สามารถทำนายหรือตัวแปรอิสระในการสร้างสมการการตัดสินใจดังกล่าว กฎการตัดสินใจที่ได้รับเป็นดังนี้
Y = 1.231 * (Source of recruitment ) -- 0.071 * (Age) + 0.165 * (Gender) - 0.337 * (Education) + 0.270 * (Relevant exp) + 0.287 * (Voice evaluation) + 0.058 * (Technical score) + 0.190 * (Grammar) -0.061 * (Aptitude) -- 0.116 * (Tech evaluation ) - 8.754

References

S.C.Gupta 'Fundamentals Of Mathematical Statistics' Sultan Chand & Sons, 11 th Ed., 2002. Rajendra Nargundkar 'Marketing Research' Tata McGraw hill, 2002. Tamara.J.Erickson & Lynda Gratton, Harvard Business Review, pp 82, March 2007. www.bpoindia.org/research/recruitment-challenge-call-center-bpo.shtml www.bookpleasures.com www.staffing.org

Vijaya Mani

Professor,

SSN School of Management and

Computer Applications,

Kalavakkam,

Tamil Nadu.

COPYRIGHT 2010 Foundation for Organisational Research & Education
No portion of this article can be reproduced without the express written permission from the copyright holder.

Copyright 2010 Gale, Cengage Learning. All rights reserved.