Primena statistike u HR-u

Opšte informacije

Organizator:
Adresa:
Vlajkovićeva 19, Knez Mihailova 33, Beograd, prikaži na mapi
Sajt organizatora:
Datum početka kursa:
Trajanje kursa:
36 sati
Vreme održavanja:
termini po dogovoru
Gradovi u kojima se kurs održava:
Zrenjanin, Novi Sad, Sremska Mitrovica, Pančevo, Vršac, Sombor, Kikinda, Ruma, Apatin, Bačka Topola, Kula, Senta, Crvenka, Ada, Bečej, Srbobran, Vrbas, Odžaci, Temerin, Žabalj, Bačka Palanka, Futog, Beočin, Sremski Karlovci, Šid, Inđija, Kovin, Srbija, Stara Pazova, Nova Pazova, Kanjiža, Horgoš, Sivac, Bela Crkva, Beograd, Zemun, Smederevo, Požarevac, Kragujevac, Kraljevo, Kruševac, Čačak, Obrenovac, Mladenovac, Smederevska Palanka, Velika Plana, Lazarevac, Aranđelovac, Ljig, Svilajnac, Gornji Milanovac, Arilje, Jagodina, Ćuprija, Paraćin, Despotovac, Lapovo, Ivanjica, Vrnjačka Banja, Trstenik, Aleksinac, Soko Banja, Aleksandrovac, Blace, Raška, Donji Milanovac, Kladovo, Negotin, Bor, Zaječar, Prahovo, Kučevo, Petrovac, Knjaževac, Svrljig, Žagubica, Majdanpek, Despotovo, Šabac, Valjevo, Užice, Novi Pazar, Loznica, Vladimirovci, Lajkovac, Ub, Krupanj, Ljubovija, Rogacica, Požega, Bajina Bašta, Priboj, Nova Varos, Prijepolje, Sjenica, Niš, Leskovac, Vranje, Prokuplje, Pirot, Babuš

CENA: 120000 din

Opis kursa

 

Primena statistike u HR-u

Kurs “Primena statistike u HR-u“ omogućava Vam da steknete znanja koja će Vam omogućiti da uočite probleme u Vašoj organizaciji i iskoristite dobijene podatke za poboljšanje Vašeg poslovanja.

Ukoliko želite da uočite da li se i koliko sektori razlikuju prema performansama, kako klasifikacija poslova utiče ili se razlikuje prema tipu ličnosti zaposlenih, da li Vas napuštaju najbolji zaposleni i kakve efekte to ima na poslovanje Vaše kompanije, itd. statistika i analiza podataka u SPSS-u će Vam pomoći da bolje razumete navedene probleme.

SPSS softverski paket je najpopularniji softver za statističku analizu podataka koji koriste brojne kompanija za analizu podataka u oblasti ljudskih resursa. 

Odlazak zaposlenih je skup za svaku organizaciju, ali procene su da svaki put kada organizaciju napusti zaposleni, to preduzeće košta 6-9 prosečnih mesečnih plata što uključuje troškove zapošljavanja novog radnika, intervjuisanje, obuku, manju produktivnost, itd. Manje od 20% kompanija koristi statistiku kako bi analiziralo ponašanje svojih zaposlenih. Zato naučite kako da predvidite koliko će Vas odlazak zaposlenog koštati i kako to možete da sprečite ili da predvidite koliko će Vas koštati zapošljavanje novog radnika.

Npr. na kraju godine ste uočili da Vas je napustilo 10 zaposlenih, ali šta to znači za Vašu kompaniju? Kojih 10 radnika je napustilo kompaniju? Da li su to Vaši najbolji radnici ili su to radnici zbog kojih će Vaše poslovanje biti bolje? Ako ste izgubili Vaših 10 najboljih radnika je ozbiljniji problem nego da ste izgubili 25 Vaših slabo produktivnih radnika. Šta je uticalo na to da Vas radnici napuste? Na kursu ćete naučiti kako da dobijete odgovore na ova pitanja koristeći statistiku i SPSS. Kada utvrdite zašto su zaposleni otišli, možete koristiti te uvide da prilagodite svoje HR strategije i zadržite svoje najbolje radnike. Dalje, kada utvrdite koji su Vaši najproduktivniji radnici, možete analizirati njihove najbitnije karakteristike i napraviti profile budućih radnika koj ćete koristiti u procesu selekcije kandidata za određenu radnu poziciju. Pored toga, moći ćete da utvrdite da li je kandidat odgovarajući za Vašu organizacionu kulturu. Osim toga, na kursu ćete naučiti kako da utvrdite faktore koji utiču na zadovoljstvo i produktivnost zaposlenih, da li se produktivnost Vaših zaposlenih poboljšala nakon treninga, koliko često zaposleni posećuju obuke i kako to utiče na njihovo zadovoljstvo poslom, koji su glavni razlozi odlaska Vaših zaposlenih na obuke, itd.

 

Početna cena kursa je 120 000 pa na više. Cena kursa zavisi od znanja polaznika.

 

 

 

Cena se odnosi na fizičko lice.

 

Kurs „Primena statistike u HR-u“ se sastoji iz sledećih modula:

Modul 1:

Uvod u statistiku

     Teorijske osnove statistike (šta je statistika, populacija, skup, varijable, itd.)
     Upotreba statistike u ljudskim resursima
     Izbegnite uobičajene greške u statistici
     Uzorkovanje
     Mere centralne tendencije (prosečne vrednosti – aritmetička sredina)
     Mere disperzije (standardna devijacija, varijansa, itd.)
     Mere oblika raspored
     Značaj vizuelizacije podataka
     Statističko zaključivanje
     Definisanje hipoteza

     Zavisne i nezavisne varijable

Modul II:

Uvod u SPSS

     Uvod u SPSS
     Pokretanje i upoznavanje SPSS-a
     Komponente programa (prozori, meniji, okviri za dijalog,...)
     Korišćenje datoteka sa podacima
     Definisanje, unos i modifikovanje podataka
     Kodiranje, transformisanje i rekodiranje varijabli
     Funkcije za obradu podataka
     Deskriptivna statistika (mere centralne tendencije i mere disperzije)
     Krostabulacije
     Dijagrami za analizu podataka (histogrami, dijagrami rasipanja,...)
     Uvoz dijagrama u Word dokument
     Analiza pouzdanosti i tumačenje rezultata
     Korelacija (preliminarne analize, tumačenje rezultata, poređenje koeficijenata korelacije)

Modul 3

Osnovni statistički testovi u HR-u

     t-test (t-test nezavisnih uzoraka, t-test uparenih uzoraka)
     Hi-kvadrat test
     Mann-Whithey U test
     Wilcoxon test ranga
     Kruskall-Wallis test
     Fridmanov test
     ANOVA (jednofaktorska i dvofaktorska analiza varijanse)
     MANOVA (multivarijaciona analiza varijanse, postupak, tumačenje i predstavljanje rezultata

Modul 4

Napredni statističke analize u HR-u

     Linearna regresiona analiza
     Višestruka regresiona analiza
     Multikolineranost, autokorelacija,...
     Testiranje normalnosti raspodele (koeficijent asimetrije i spljoštenosti, Shapiro-Wilk test, Kolmogorov-         Smirnov test)
     Logistička regresija (osnovne postavke, razlike u odnosu na višestruku regresiju, postupak, tumačenje         rezultata, itd.)

Modul 5

Napredni statističke analize u HR-u 2

     Faktorska analiza (osnovni koncept, postupak, tumačenje rezultata,...)
     Klaster analiza (osnovne postavke, izvor procedure, interpretacija dobijenih rezultata,...)
     Structural Equation Modelling (osnovni koncept, psotupak, interpretacija rezultata, Pathway analiza)

 

Iskustva polaznika

Prilikom informisanja i/ili prijavljivanja na kurs pozovite se na Kursevi.com