ビジネスリサーチラボ
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実践知と学術知をバックボーンに組織課題を丹念に読み解くリサーチ＆コンサルティング会社です。経営層・人事部門のブレーンとして組織の意思決定を支援します。学術研究や統計分析の知識を人事・HR事業者に届け、人事業界の知識の向上に貢献します。
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【コラム公開】階層的重回帰分析：要因の寄与度を段階的に検討する
社員のパフォーマンスや満足度、離職率といったテーマを分析する際に、統計的手法の活用は有用です。しかし「どの要因がどれだけ関連しているのか」を把握するには、単純集計や相関分析だけでは不十分です。
階層的重回帰分析は、人事データの分析において活用可能な統計手法の一つです。この手法を使うことで、例えば社員の評価スコアに対して「個人の属性」「業務の特性」「職場環境」といった複数の要因群が、それぞれどの程度寄与しているかを段階的に明らかにできます。
人事実務では「あの施策は本当に効果があったのか」「どこに投資すれば最も改善が期待できるのか」といった疑問に直面することもあるでしょう。階層的重回帰分析は、こうした疑問に対して根拠を持った答えを提供してくれます。
この手法の優れた点は、要因を段階的に投入していくプロセスそのものが、人事施策の論理的な順序と合致し得ることです。例えば、個人の基本的な属性を考慮し、次に業務の量や質を加え、さらに組織環境や制度の影響を検討するといった流れは、直感的に理解しやすい構造になります。本コラムでは、この手法の考え方から分析手順まで、人事データの文脈に即して説明していきます。
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