適性検査を組織内で活用する
SPIをはじめとする多くの適性検査では、個人の資質や特性を数値化して表しています。この適性検査のデータを組織内で活用することにより、部署やチームの特徴を把握することができます。
チームの特徴を把握するために最も判り易い手法は、各特性の平均値を調べることです。例えば、「全体的に外向性の平均値が低いので、このチームは積極性が低いメンバーが多い」、「全体的に協調性の平均値が高いので、このチームはチームワークが良い」など推測することができます。
しかし、平均値は得点が非常に高い人がチーム内にいる場合、その人の得点に引っ張られやすい弱点を持っています。
そのような場合は、標準偏差の値を調べることで、平均値では読みとれない、チームの特徴を読み取ることができます。
平均値と標準偏差の詳しい説明についてはこちらの記事をご覧ください。
標準偏差からチームの特徴を読みとく
下記の図はチームAとチームBの各メンバーの協調性に関する得点を表示しています。
チームAとチームBでは、協調性の平均値はともに50となりました。平均値だけでは、両チームの特徴に違いはありません。しかし標準偏差の値を見てみるとチームAでは3.8、チームBでは14.8と異なっています。
上記の図から分かるように、チームBでは協調性が高い人と低い人の差が大きく、バラつきが大きいと言えます。一方、チームAでは協調性の得点に差が小さく、バラつきが小さいのがわかります。
この結果から、両チームの特徴を考えていきます。
グループAの特徴
良い面：各メンバーとも支援的な行動ができ、チームワークが図れる
悪い面：従順なメンバーが多く、意思決定が遅い。またメンバー間の衝突を避ける傾向がある
グループBの特徴
良い面：相乗効果が発揮しやすくメンバー同士の補間関係が成り立つ
悪い面：意見や考えがまとまらず、チーム内で対立が発生しやすい。
3. まとめ
このように標準偏差の値を把握することで、グループの特徴を読みとくことができます。
INOBERでは、従業員の適性検査データから、部署やチームの特徴を様々な視点から見える化しています。
各部署の性格特性の平均値、標準偏差をグラフで示しているため、簡単にバラつきが高いかどうか把握することができます。
平均値や標準偏差の値を活用して、最適な従業員同士の組みわせを考えたり、パフォーマンスの高いチームを作ることができます。
