Veri, günümüz İK dünyasının yeni “petrolü”. Ancak bu petrolü doğru rafine etmezseniz, motoru bozma riskiniz çok yüksek. Bugün yönetim kurullarında “veriye dayalı İK” (Data-driven HR) konuşulurken, çoğu zaman en temel istatistiksel kavramlardan biri olan Korelasyon ve Nedensellik birbirine karıştırılıyor.
Peki, elinizdeki veriler size gerçekten bir hikaye mi anlatıyor, yoksa sizi pahalı bir illüzyonun içine mi çekiyor? Gelin, bu “tehlikeli” ama bir o kadar da heyecan verici konuyu masaya yatıralım.
Korelasyon mu, Yoksa Sadece Bir Rastlantı mı?
En basit tanımıyla korelasyon, iki değişkenin birlikte hareket etmesidir. Yani A artarken B de artıyorsa (veya azalıyorsa), aralarında bir korelasyon vardır diyebiliriz.
Ancak sorun şu: Birbirini takip eden her iki olay arasında bir sebep-sonuç ilişkisi olmak zorunda değildir.
Meşhur “Pizza ve Verimlilik” Yanılgısı
Diyelim ki bir analiz yaptınız ve ofise pizza söylenen günlerde çalışan verimliliğinin %20 arttığını gördünüz. Buradaki korelasyon net: Pizza varsa, verimlilik var.
Eğer nedenselliği sorgulamazsanız, çözüm basit görünür: “Her gün pizza dağıtalım, verimlilik tavan yapsın!” Ancak bir ay sonra herkesin hem mutsuz hem de kilo almış olduğunu görebilirsiniz. Neden? Çünkü belki de pizza, büyük bir projenin bitişini kutlamak için söylenmişti. Verimliliği artıran şey pizza değil, yakın bir hedefe ulaşmanın verdiği motivasyon ve kutlama kültürüydü. İşte İK analitiğinde korelasyonu nedensellik sanmak, şirketi yanlış ilaçlarla tedavi etmeye benzer.
İK Verilerinde En Sık Düştüğümüz 3 Tuzak
1. Maaş ve Memnuniyet İlişkisi
Analizleriniz maaşı yüksek olanların daha bağlı (engaged) olduğunu gösterebilir. Ama bu her zaman “Maaşı artırırsak bağlılık artar” demek değildir. Belki de yüksek bağlılık gösteren, inisiyatif alan kişiler daha hızlı terfi alıp daha yüksek maaşa ulaştılar. Yani sebep-sonuç tam tersi olabilir!
2. Evden Çalışma ve Performans
“Evden çalışanların performans skorları daha yüksek” verisini gördüğümüzde hemen “Herkes evden çalışmalı” sonucuna varabiliyoruz. Oysa belki de sadece kendi zamanını yönetebilen, disiplinli çalışanlar evden çalışmayı tercih ediyor. Problem mekanda değil, kişisel yetkinlikte olabilir.
3. Eğitim ve Satış Başarısı
Satış ekibine verilen bir eğitimin ardından satışların arttığını görmek harikadır. Ancak o dönemde rakip firma piyasadan çekilmiş veya mevsimsel bir talep artışı yaşanmış olabilir mi? Eğer dış faktörleri kontrol etmezseniz, eğitimin bütçesini savunurken yanıltıcı bir argüman kullanmış olursunuz.
Veriyle Yanılmamak İçin “Neden” Diye Sormayı Öğrenin
Analitik bir İK profesyoneli olarak, bir grafik önünüze geldiğinde şu üç soruyu sormanız oyunun kuralını değiştirir:
Ters Nedensellik Var mı? (A mı B’ye sebep oluyor, yoksa B mi A’ya?)
Üçüncü Bir Değişken mi Var? (Her iki değişkeni de etkileyen gizli bir “C” faktörü mü var? Örn: Şirket kültürü, ekonomik kriz, liderlik tarzı.)
Bu Sadece Bir Tesadüf mü? (İstatistiksel olarak anlamlı mı, yoksa veri setimiz çok mu küçük?)
İstatistiksel Bir Not: Korelasyon Katsayısı (r)
İşin teknik kısmına meraklı olanlar için; korelasyon genellikle -1 ile +1 arasında değişen r katsayısı ile ölçülür.
r = 1: Mükemmel pozitif ilişki.
r = 0: Hiçbir ilişki yok.
r = -1: Mükemmel negatif ilişki.
Ancak unutmayın; r değeri 0.99 bile olsa, bu bize asla “A, B’ye sebep oldu” demez. Sadece “Birlikte çok iyi dans ediyorlar” der.
Verinin Ruhu, İnsanın Sağduyusu
İK analitiği, insanı sadece sayılardan ibaret görmek değildir; sayıları kullanarak insanın hikayesini daha doğru okumaktır. Veri bize “Ne olduğunu” söyler, ancak “Neden olduğunu” anlamak için İK’nın o meşhur sağduyusuna, çalışanla yapılan mülakatlara ve derinlemesine gözleme ihtiyaç vardır.
Unutmayın; yanlış bir korelasyona dayanarak alınan stratejik bir karar, hiç veri kullanmamaktan daha riskli olabilir. Veriyi sevin, ama ona her zaman kuşkuyla yaklaşacak kadar da “insan” kalın.
