Medindo as coisas certas

Uma das medidas mais fáceis de fazer é a da realização física. É fácil saber se a obra foi executada, se os treinamentos programados foram realizados, etc. Mas avaliar o impacto das ações feitas, para saber se os objetivos de sua execução foram alcançados, dá mais trabalho. E aí, a medição deixa de ser feita.

Essa é uma das razões que leva a maioria das pessoas preferir medir esforços ao invés de resultados. Isso é especialmente verdadeiro para os gestores públicos que enfatizam o volume de recursos investidos em educação, saúde, segurança, etc., mas não destacam os resultados obtidos com o investimento como, por exemplo: melhora na nota do IDEB, redução da taxa de mortalidade infantil, queda no número de homicídios, etc. Bons gestores medem os esforços (realização física, etc.), mas também mensuram os resultados, para saber se as ações estão sendo eficazes e os objetivos maiores estão sendo alcançados.

A estatística é poderosa e… perigosa.

Como as análises são probabilísticas, um pouco de persistência geralmente permite “validar” qualquer hipótese.
Um exemplo divertido, mas que merece reflexão, é apresentado por Steve Brooks [1] no cartoon que ilustra este post. Vale a leitura.

Referência:

  1. Brooks, Steve.Breaking News: 1 in 20 Statistical Tests Are Wrong! Disponivel em https://select-statistics.co.uk/blog/breaking-news-1-in-20-statistical-tests-are-wrong Acesso em 23.03.18.

Demissões voluntárias?

disputa

Os programas de demissão voluntária criam dificuldade em caracterizar se as saídas são efetivamente voluntárias (e devem contar na Rotatividade Voluntária) ou são vistas pelo colaborador como uma pressão ou ameaça e devem ser contadas na Rotatividade Forçada. O especialista Jac Fitz-enz [1] esclarece que não há uma solução padronizada. Assim, ele recomenda que os profissionais da empresa analisem cada caso e estabeleçam a forma que deve ser considerada.

Fonte: 1. Fitz-enz, Jac e Davison, Barbara. How to Measure Human Resources Management. McGraw-Hill. 2002. 3rd edition. p. 261.

Um pequeno detalhe

ruptura

Um pequeno detalhes faz muita diferença nos resultados das pesquisas. O exemplo abaixo, de autoria de Andrew Grenville, traduzido do site da Maru/Matchbox, é bem didático.

Como uma pequena mudança em uma questão do recenseamento teve um enorme impacto sobre a população judaica

De acordo com a Statistics Canada, havia 351.705 pessoas que identificaram sua etnia como judeus no censo de 2006. No censo de 2016, eles relataram menos da metade desse número: 143.665. Existe um êxodo de proporções bíblicas? “É óbvio que metade da comunidade judaica no Canadá não desapareceu …”, disse Shimon Koffler Fogel, presidente-executivo do Centro para Israel e Assuntos Judaicos, em entrevista ao Globe and Mail. Houve, no entanto, uma pequena mudança em uma questão censitária que teve um enorme impacto.

Vamos aprender com isso. Tanto no censo de 2006 como em 2016, a questão era a mesma: “Quais foram as origens étnicas ou culturais dos antepassados ​​dessa pessoa?” O que mudou foi uma lista de exemplos de origens étnicas. De acordo com a Statistics Canada “… a lista de exemplos de origens étnicas foi atualizada em 2016 para refletir a frequência de respostas únicas relatadas na Pesquisa Nacional de Agregados Familiares de 2011. Para 2016, “iraniano” e “mexicano” foram adicionados à lista de exemplos, enquanto “judeus” e “salvadorenhos” foram removidos”. Ao remover o exemplo de “judeus”, o número de pessoas que o escreveram como sua etnia decresceu.

Mas esse foi apenas um dos fatores que tornaram a questão vulnerável a uma mudança radical nos resultados. O fato do cidadão ter sido solicitado a escrever sua etnia, em vez de selecionar de uma lista, significava que os exemplos tinham uma influência ainda mais poderosa sobre o que as pessoas escreveram. E, para piorar as coisas, a questão da etnia é vaga. Ser judaico é uma etnia, uma identidade religiosa ou ambos? Mesmo a Statistics Canada admite que “a etnia é um conceito difícil de medir, e não existe uma classificação reconhecida internacionalmente para esse conceito”. Todos esses fatores se uniram em uma tempestade perfeita e, aparentemente, a metade da população judaica do Canadá desapareceu em poucos anos.

Existem três lições que podemos aprender com essa gafe pública por uma agência estatística bem conhecida internacionalmente:

  1. As perguntas abertas são particularmente vulneráveis ​​à influência pelo contexto;
  2. Fornecer exemplos influenciará invariavelmente os resultados;
  3. Perguntas sobre construções vagas fornecem resultados menos concretos do que parecem.

O serviço de estatísticas do Canadá deve ser penalizado pela fragilidade da questão, mas certamente não está sozinho. O Censo dos EUA (U. S. Census Bureau) faz uma pergunta muito semelhante e igualmente vulnerável sobre ascendência e etnia, e fornece exemplos da mesma maneira. Pergunto-me que grupo étnico desaparecerá repentinamente dos Estados Unidos quando mudarem seus exemplos?

Acesse o texto original em: https://marumatchbox.com/blog/tiny-change-census-question-huge-impact-jewish-population/?utm_content=65570946&utm_medium=social&utm_source=facebook (Acesso em 2.2.18).

Médias versus extremos

No uso da média temos que ficar atentos a duas situações. Na primeira, um valor atípico (outlier) distorce a média, induzindo a erros de interpretação.

No segundo, o número ou os números extremos são mais interessantes ou úteis que a média em si.

O uso da média, ou ainda melhor, da mediana nas análises tem a vantagem de eliminar o efeito de números extremos que, geralmente, estão associados às excepcionalidades ou mesmo aos erros. Entretanto, há casos em que os valores extremos podem ser mais úteis e relevantes para a gestão, como demonstra o depoimento de Guilherme Lessa, Diretor de TI do Banco Matone [1]:

“Antes a equipe de TI só considerava a média das notas que recebia dos usuários; hoje, considera os extremos. Se alguma nota está abaixo de seis ou sete, significa que a TI está fazendo algo errado, então alguém liga para a pessoa que deu a nota abaixo da média para descobrir o que aconteceu”.

Referência: 1. Revista Informática Hoje. Nº 629. 2010, p. 7.

Meça e eles farão. Mas, não o que você quer.

Carousel

Uma medida comum em companhias aéreas é o “Tempo para descarregar a bagagem”. Em uma companhia, o executivo sênior observou que um empregado pegou uma pequena valise, colocou rapidamente no carrossel e foi bater papo com os colegas.

Confuso, o executivo explorou o assunto e descobriu que o indicador usado na gestão do processo avaliava o tempo entre o pouso do avião e a colocação da primeira bagagem no carrossel. Logo, a equipe se esmerava em obter um bom resultado para o indicador. Mas, só para o indicador. Para os diretores que observam a empresa pelas métricas, o mundo era cor-de-rosa mas, operacionalmente, e para os clientes, a coisa não ia tão bem. Por que o indicador usava a primeira bagagem e não a última? Por ser mais fácil de medir. Ao colocar a primeira bagagem, liga-se o carrossel (momento facilmente caracterizado). Ao se colocar a última bagagem, o carrossel permanece rodando (caracterização mais difícil).

Portanto, quando escolhemos um indicador, temos que ser críticos e levar em consideração possíveis interpretações e “jeitinhos”, para que efetivamente tenhamos uma alavanca para a manutenção ou melhoria dos processos.

Nota: Texto baseado em exemplo citado no livro: Neely, Andy et alli. The Performance Prism: The Scorecard for Measuring and Managing Business Success. Prentice Hall. Great Britain. 2002.

Um retrato da gestão de pessoas no Paraná – Parte II

A 9ª edição do Benchmarking Paranaense de RH, um levantamento anual de indicadores clássico de RH produzido pela Bachmann & Associados, em parceria com a ABRH-PR, mostrou uma sensível melhora nos resultados em relação aos anos anteriores.

Os valores alcançados refletem o esforço dos gestores de recursos humanos para superar as dificuldades e manter a competitividade de suas empresas mas também os efeitos da crise econômica que se abateu sobre todos os estados da federação. Embora descrevam a realidade paranaense, os resultados podem servir de referência (benchmarks) para organizações de outras regiões.

Conheça alguns resultados:

Terceirização

O levantamento confirmou que a terceirização é pouco praticada nas empresas paranaenses, provavelmente devido às restrições então impostas pela legislação e à ideia de que se trata apenas de recurso para reduzir despesas e transferir responsabilidades trabalhistas. No geral, os terceirizados corresponderam a pouco menos de 10% do pessoal permanente.

Remuneração variável

Em média, 40,6% dos empregados receberam alguma forma de remuneração variável em 2016. O setor mais avançado neste aspecto é o industrial, com praticamente metade dos empregados (50,6%) tendo esse benefício.

Escolaridade e treinamento

O perfil de escolaridade, como previsto, varia bastante com o segmento de negócio. Os profissionais com maior preparo estão no setor de serviços e a menor exigência de pessoal com nível superior é no comércio. O segmento da educação, como esperado, apresentou o maior percentual de pós-graduados (38,8%).

No geral, em 2016 as organizações investiram 1,1% do tempo de seus empregados em treinamentos (aproximadamente 29 horas por empregado no ano). O mesmo resultado de 2015 e inferior a meta de boa parte das empresas, de 40 horas anuais de treinamento por empregado.

Participação feminina

O levantamento também evidenciou que a participação feminina na força de trabalho se mantém estável nos últimos anos, no nível de 40%, com o setor de serviços apresentando o maior percentual de mulheres (56,2%), enquanto no setor industrial elas representam pouco menos de um quarto das equipes (23,6%).

Taxa de acidentes

Embora 51 organizações (28% da amostra) não tenham reportado qualquer acidente com afastamento, a Taxa de Frequência de Acidentes com Afastamento (TFCA) média em 2016 foi de 7,95 acidentados por milhão de horas trabalhadas. Este valor é o melhor dos últimos cinco anos, embora ainda em um patamar inaceitável pelo custo social e humano que representa.

Veja mais detalhes, inclusive dados setoriais, e os gráficos os demais indicadores no relatório completo https://www.indicadoresrh.com.br/benchmarking/download/?tipo=biblioteca&id=73&file=c523a52587606035c6f427a1db84a5d70493db6e ou compare os resultados de sua empresa fazendo o registro gratuito em www.indicadoresrh.com.br.

Analisando dados – Uma questão de percepção

As empresas têm um impressionante volume de dados colhidos pelas pessoas ou gerados por sistemas. Esses dados, que nos permitem avaliar como estão o negócio e os processos sob nossa responsabilidade, frequentemente são apresentadas na forma de tabelas, como a exemplificada adiante.

Tabela I – Valores relacionados

x 10.0 8.0 13.0 9.0 11.0 14.0 6.0 4.0 12.0 7.0 5.0
y 7.46 6.77 12.74 7.11 7.81 8.84 6.08 5.39 8.15 6.42 5.73

Nossa tendência é observar tais tabelas e concluir a situação e a tendência dos processos de forma mais ou menos intuitiva. Mas, a realidade é que – como seres humanos – somos muito ruins para interpretar números mostrados em tabelas. Mesmo fazendo uso de ferramentas estatísticas básicas, como média, desvio padrão, etc., estamos sujeitos a graves falhas na interpretação de dados numéricos. Essa realidade foi muito bem demonstrada por Anscombe [1]. Ele criou a seguinte tabela, conhecida como Quarteto de Anscombe.

Tabela II – Quarteto de Anscombe

I II III IV
x y x y x y x y
10.0 8.04 10.0 9.14 10.0 7.46 8.0 6.58
8.0 6.95 8.0 8.14 8.0 6.77 8.0 5.76
13.0 7.58 13.0 8.74 13.0 12.74 8.0 7.71
9.0 8.81 9.0 8.77 9.0 7.11 8.0 8.84
11.0 8.33 11.0 9.26 11.0 7.81 8.0 8.47
14.0 9.96 14.0 8.10 14.0 8.84 8.0 7.04
6.0 7.24 6.0 6.13 6.0 6.08 8.0 5.25
4.0 4.26 4.0 3.10 4.0 5.39 19.0 12.50
12.0 10.84 12.0 9.13 12.0 8.15 8.0 5.56
7.0 4.82 7.0 7.26 7.0 6.42 8.0 7.91
5.0 5.68 5.0 4.74 5.0 5.73 8.0 6.89
Fonte: Wikipedia. https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet

Curiosamente, as estatísticas calculadas para cada uma das quatro colunas com pares de valores é muito parecida, como segue [2].

Propriedade Valor
Média de x 9 (exato)
Variância de x 11 (exato)
Média de y 7,50 (em até duas casas decimais)
Variância de y 4,125 (+0,003)
Correlação entre x e y 0,816 (em até 3 casas decimais)
Linha de regressão linear em cada caso y=3,00+0,500x (em até 2 e 3 casas decimais, respectivamente)
Coeficiente de determinação da regressão linear 0,67 (em até duas casas decimais)
Fonte: Wikipedia. Disponível em: https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet Acesso em 30 Out. 2017.

O surpreendente é que se esses dados forem apresentados graficamente, percebemos que são muito diferentes, o que levaria a interpretações distintas.

Fonte: By Anscombe.svg: SchutzDerivative works of this file:(label using subscripts): Avenue - Anscombe.svg, CC BY-SA 3.0 https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=9838454

É fácil concluir, então, que a forma mais segura de interpretar séries numéricas – o elemento mais comum na gestão de processos – é por meio de gráficos. A riqueza da visualização gráfica permite identificar tendências, outliers e variações com grande precisão, resultando em análises mais consistentes e decisões mais sólidas e confiáveis.

Curiosidade

Conheça também o Datasaurus, uma experiência divertida que mostra vários gráficos (www.autodeskresearch.com/publications/samestats), inclusive a figura de um dinossauro, feitos com conjuntos de dados que têm as mesmas estatísticas.

Referências:

  1. F. J. Anscombe, F. J. Graphs in Statistical Analysis. The American Statistician. Vol. 27, No. 1 (Feb., 1973), pp. 17-21. Disponível em:http://wpage.unina.it/francesco.caracciolo/micro/1/anscombe.pdf Acesso em 30 Out. 2017.
  1. Wikipedia. Disponível em: https://en.wikipedia.org/wiki/Anscombe%27s_quartet Acesso em 30 Out. 2017.

Um retrato da gestão de pessoas no Paraná – Parte I

Evolução da Rotatividade Anual nas Empresas Paranaenses

A 9ª edição do Benchmarking Paranaense de RH, um levantamento anual de indicadores clássico de RH produzido pela Bachmann & Associados, em parceria com a ABRH-PR, mostrou uma sensível melhora nos resultados em relação aos anos anteriores.

Os valores alcançados refletem o esforço dos gestores de recursos humanos para superar as dificuldades e manter a competitividade de suas empresas mas também os efeitos da crise econômica que se abateu sobre todos os estados da federação. Embora descrevam a realidade paranaense, os resultados podem servir de referência (benchmarks) para organizações de outras regiões.

Conheça alguns resultados:

Rotatividade

Quase um terço (29,5%) dos empregados foi substituído em 2016. Esse resultado, um pouco melhor que no ano anterior (32,4%), certamente foi influenciado pelo desaquecimento no mercado de trabalho (figura). O comércio foi o setor com a rotatividade mais elevada, tendo trocado pouco mais da metade (53,5%) dos colaboradores. Aproximadamente um quinto dos desligamentos ocorreu por iniciativa dos empregados. Embora ainda elevado, esse resultado é substancialmente melhor que os dos anos anteriores.

Retenção 90 dias

A Retenção 90 dias média foi de 87,7%, bastante superior ao padrão histórico de pouco mais de 80%, mostrando uma grande melhora nos processos de recrutamento e seleção. Ainda assim, em média 12% dos empregados não terminam o período de experiência.

Absenteísmo

No geral, as empresas perderam 2,0% do tempo dos empregados devido às ausências. Cerca de dois terços desse tempo foram justificados com razões de saúde.

Horas extras pagas

O volume de horas extras pagas – quase 3% do total das horas trabalhadas – embora próximo ao do ano anterior, foi o menor dos últimos 5 anos. O resultado, entretanto, pode ter sido influenciado mais pelo desaquecimento na economia do que pela qualidade da gestão.

Veja mais detalhes, inclusive dados setoriais, e os demais indicadores no relatório completo ou compare os resultados de sua empresa fazendo o registro gratuito em www.indicadoresrh.com.br.

Reunião de Análise Crítica

Analise critica

A Análise Crítica, ou verificação criteriosa dos processos e seus resultados, deve ser feita de forma sistemática e frequente.

Uma das etapas mais importantes desse processo é a Reunião de Análise Crítica. O planejamento da reunião deve incluir:

  • Lista de participantes, tomando o cuidado de incluir representantes de todos os envolvidos, independentemente do nível hierárquico. Afinal, não é uma reunião de gerentes ou supervisores, mas de um grupo de profissionais vinculados ap processo.
  • Frequência, que não deve variar e pode ser mensal, trimestral ou outra, conforme as características do processo sob análise.
  • Disponibilidade dos dados, de preferência também em forma visual, para facilitar a interpretação, como gráficos de barra ou diagramas de controle.