ORG 3630 People Analytics
ORG 3630 People Analytics
People analytics, også kalt HR-analyse, handler om hvordan kvantitative data fra en organisasjon kan brukes til formål som å kartlegge faktorer som påvirker produktivitet og samarbeidsklima, hvordan jobbtilfredshet kan forbedres, finne riktig person til en stilling, osv. Dette kurset går dypere inn på ulike teknikker for statistisk analyse, med vekt på praktisk anvendelse for å svare på relevante problemstillinger.
Studentene vil lære hvordan eksperimenter kan brukes for å undersøke om ulike tiltak er effektive, skape innovasjon og etablere årsakssammenhenger, samt når det er mer hensiktsmessig å gjøre ikke-eksperimentelle undersøkelser. Begreper som statistisk signifikans (p-verdier), effektstørrelse og statistisk styrke er sentrale. Studentene vil få tilgang til relevante datasett og øvelse i å gjennomføre og tolke ulike statistiske analyser, slik som ulike varianter av ANOVA, korrelasjon og multippel regresjon. Dette innebærer også at studentene skal kunne formidle resultater, både gjennom tekst og visualisering (grafer/figurer). Det legges vekt på tolkning, praktisk forståelse og anvendelse snarere enn på kunnskap om matematikken bak.
Etter endt kurs skal studentene forstå:
- muligheter og begrensninger ved å bruke statistikk som kilde for kunnskap og grunnlag for beslutninger
- forskjellen på randomiserte eksperimenter og ikke-eksperimentelle (korrelasjonelle/observasjonelle) undersøkelser, samt styrker og svakheter ved disse tilnærmingene
- viktige prinsipper ved planlegging og gjennomføring av kvantitative undersøkelser
- sammenhengen mellom valg av uavhengig(e) og avhengig(e) variabler og valg av analyse
- betydningen av statistisk signifikans, og hvordan dette skiller seg fra praktisk betydning
- betydningen av effektstørrelse
- betydningen av statistisk styrke
Etter endt kurs skal studentene kunne:
- planlegge og gjennomføre innsamling av data for å få svar på enkle problemstillinger
- Valg av problemstilling og når det er hensiktsmessig med eksperimentell vs. ikke-eksperimentell tilnærming
- Reflektere om spørreskjemadesign, effektstørrelse, statistisk styrke, og utvalgsstørrelse
- gjennomføre ulike statistiske analyser ved hjelp av vanlige statistikkprogrammer (først og fremst Jamovi, med enkelte tilleggsanalyser i G*Power)
- tolke resultater fra vanlige statistiske analyser
- fremstille ulike resultater grafisk
Etter kurset skal studentene ha:
- utviklet sin tekning om verdien av kvantitative data for å svare på viktige spørsmål innen arbeidslivet
- økt sin forståelse av hvordan (og når) eksperimentell metode kan gi innsikt i årsakssammenhenger, og kan brukes til å fostre innovasjon
- økt sin evne til å gjennomføre ulike statistiske analyser
- økt sin evne til å fremstille ulike resultater grafisk
Kurset legger hovedvekt på praktisk erfaring med analyse og anvendelse av kvantitative data i en organisasjonskontekst. Kurset vil bestå av en introduksjonsdel som er noe mer teoretisk, en midtdel med praktisk gjennomgang av ulike typer analyser, og en avsluttende del med praktisk gjennomføring av en datainnsamling med tilhørende analyse, tolkning og rapportering.
Den første delen av kurset vil ha overskriften «Data og statistikk i organisasjoner: hvorfor og hvordan», med undervisning i følgende temaer:
- Om people analytics
- Eksperimentelle og ikke-eksperimentelle tilnærminger
- Grunnleggende begreper (p-verdier, NHST)
- Innføring i jamovi
Den andre delen av kurset vil ha overskriften «Den statistiske verktøykassa: vanlige analyser, 'nye' tilnærminger, og datavisualisering», og vil gjennomgå følgende temaer:
- Vanlige analyser: korrelasjon, regresjon, t-test, ANOVA, reliabilitetsanalyse
- Effektstørrelser og statistisk styrke
- Datavisualisering
Den tredje delen av kurset har overskriften «People analytics i praksis» og vil gå nærmere inn på følgende temaer:
- Problemstilling, design, og datainnsamling
- Valg av analyse
- Rapportering og visualisering
Kurset gjennomføres med en serie forelesninger der pensum blir gjennomgått, men det vil i forelesningene også være en stor grad av praktisk jobbing med bruk av statistikkprogrammer som jamovi og andre relevante programmer (f.eks. G*Power). Studentene vil også jobbe i grupper på 1-3 personer med 3 praktiske og eksamensrelevante arbeidskrav i løpet av semesteret, hvorav 2 må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Hver enkelt student vil også få i oppgave å samle inn data som skal brukes til analysene i kursets tredje del. Dette innebærer å få 3-5 personer som IKKE er studenter på BI til å fylle ut et spørreskjema på nett.
I tillegg kommer en avsluttende individuell skriftlig eksamen.
Kontinuasjon
Studenter som ikke får godkjent arbeidskravet i kurset får ikke ta eksamen. Det vil si at de må ta hele kurset på nytt ved senere gjennomføring.
Studenter som ikke får bestått på skriftlig eksamen eller som ønsker å forbedre karakteren, kan ta ny kontinuasjonseksamen ved senere gjennomføring av eksamen.
Forbehold
Avvik i undervisnings- og eksamensformer kan forekomme dersom eksterne rammebetingelser eller uforutsette hendelser tilsier dette.
Innføringskurs i statistikk samt kurset metode og innsikt (eller tilsvarende).
| Obligatorisk arbeidskrav | Gitt arbeidskrav | Obligatoriske arbeidskrav | Kommentar arbeidskrav |
|---|---|---|---|
| Obligatorisk | 3 | 2 | 3 arbeidskrav, hvorav 2 må være godkjent. Teller ikke på karakter, men gir kvalifikasjon til eksamen. Løses i grupper på 1 - 3 studenter. Oppgavene vil være eksamensrelevante. |
| Vurderinger |
|---|
Eksamenskategori: Skoleeksamen Vurderingsform: Skriftlig skoleeksamen - digital Eksamen/innleveringssemester: Første semester Vekting: 100 Gruppering: Individuell Hjelpemidler:
Varighet: 3 Time(r) Eksamenskode: ORG 36301 Karakterskala: ECTS Kontinuasjon: Eksamen hvert semester |
| Aktivitet | Varighet | Kommentar |
|---|---|---|
Undervisning | 30 Time(r) | |
Tilbakemeldingsaktiviteter og veiledning | 15 Time(r) | Tilbakemelding på arbeidskrav. Bruk av opplæringsvideoer (tutorials) som gjennomgår ulike statistiske analyser. |
Studentenes eget arbeid med læringsressurser | 87 Time(r) | |
Gruppearbeid / oppgaver | 65 Time(r) | |
Eksamen | 3 Time(r) |
Et kurs med 1 studiepoeng tilsvarer en arbeidsmengde på 26-30 timer. Et kurs på 7,5 studiepoeng tilsvarer derfor en arbeidsmengde på minimum 200 timer.