요약
HR Analytics 연구에서 가설 검정과 예측은 목적과 절차가 다른데도 자주 섞여 쓰인다. 이 논문은 두 접근이 통계학 관점에서 어떻게 다른지, 분석 방법이 목적에 따라 어떻게 달라져야 하는지를 설명하고 실제 자료로 그 차이를 보여 준다.
사례 자료는 국내 기업 A사의 평가센터(Assessment Center) 결과이다. 2015년 관리자 승진 자격 과정에 참여한 영업직 관리자 후보 202명의 전반적 평가결과(OAR)와 개인 성과를 서수 로지스틱 회귀모델로 분석했다. 가설 검정에서는 분석 전에 정한 모델로 변수 간 관련성을 확인했고, 예측에서는 여덟 개 후보 모델을 훈련 자료(162명)와 검증 자료(40명)로 나누어 교차 검증으로 비교했다.
가설 검정 모델은 분석 전에 정해야 하고 예측 모델은 분석 과정에서 선택된다는 점, 유의확률만으로는 예측력을 알 수 없다는 점을 사례로 보여 주었다. 이 요약은 게재 확정 원고를 바탕으로 썼다.
서지
이중학, Kim, S., 송지훈, 채충일 (2020). HR Analytics 연구 및 활용에서의 가설 검정과 예측의 차이점: Assessment Center 사례를 중심으로. 조직과 인사관리연구, 44(2), 103–123. https://doi.org/10.36459/jom.2020.44.2.103
등재: KCI
인용
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인용방법
“HR Analytics 연구 및 활용에서의 가설 검정과 예측의 차이점:
Assessment Center 사례를 중심으로.” 2020. May 30, 2020. https://chadchae.github.io/ko/posts_publication/2020-05-30-hypothesis-testing-vs-prediction-hr-analytics/hypothesis-testing-vs-prediction-hr-analytics.html.