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I solve the “people pain points” that keep leaders awake at night.

Alberto Chagas / EyeEm / Getty Images

大半の企業は、従業員向けのエンゲージメント調査を、1年に一度実施しているはずだ。だが、リーダーシップIQの調査によると、自社の従業員を対象としたエンゲージメント調査で「良い結果」を得ている企業は、全体の22%にすぎない。ここで言う「良い結果」とは、以前はスコアが低かったが劇的に改善した、あるいは、高いスコアが維持されている状態を指す。スコアに大きな変化がない、さらには下降している場合は「悪い結果」とされる。

意外なことに、スコアが低迷(あるいは下降する)理由の一つとして、大半の企業が調査に用いているスケール(尺度)が適切でない、という点が挙げられる。

従業員エンゲージメント調査で用いられるスケールで最も一般的なのが、5段階評価だ。「非常にそう思う」から「まったくそう思わない」までの5段階からなるリッカート尺度を思い浮かべてほしい。

心理学や社会学の調査では、こうしたスケールは非常に有効だ。しかし、従業員エンゲージメント調査に使うとなると、この5段階評価は大きな問題をはらんでいる。

そもそも5段階評価は、データが正規分布、すなわち「1点」をつける人と「5点」をつける人の数がほぼ同じになる確率が高いと考えられるシナリオ向けに作られたスケールだ。

ランダムに選んだ1万人の人に、「ホットドッグに添える調味料としては、マスタードの方がケチャップより適している」という設問を評価してもらった場合、回答はかなりばらけるだろう。ホットドッグにマスタードをつけるのは絶対に嫌だという人がいる一方で、この組み合わせが大好きな人もいる。ケチャップについても同じことが言える。そして、マスタードとケチャップ、どちらもそれなりに合うと感じている人も、ある程度存在する。

同様に、答えが広範囲に分布する設問はいくらでも思いつくだろう(例えば、「車のボディの色は白に限る」「今日、自分は幸せだと感じる」「観ていて一番楽しいスポーツはフットボールだ」など)。これらすべての状況で、5段階評価は問題なく機能する。それは、回答がばらけることが予想されるからだ。

翻訳=長谷睦/ガリレオ

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