有聽過辛普森悖論 (Simpson paradox)嗎？
在公司改變福利政策、提供大量重點培訓、或改變營運策略等重大轉變後，管理層都希望了解員工表現是否有所改善。為此，管理層或人力資源同事可能在上述重大轉變後，研究員工表現或績效考核成績有沒有變化。
以培訓為例子。如果看到下表的平均表現分數，大家一定會認為公司提供培訓後，員工表現有所改善吧？
| 培訓前 | 培訓後 | |
|---|---|---|
| 人數 | 15 | 15 |
| 平均分 | 67.67 | 70.67 |
未必。
要準確掌握員工表現改變的原因，人力資源同事不能隨便找個原因，看見數值上預期的差異(例如培訓後平均分較高)便立即作出培訓對表現有益的結論。事實上，就員工研究方面，我們在作出結論前，應先了解實驗設計中公平比較的概念。舉例來說，如果再細心分析員工的評分：
| 培訓前 | 培訓後 | |
|---|---|---|
| 部門A | ||
| 人數 | 5 | 10 |
| 平均分 | 80 | 77.5 |
| 部門B | ||
| 人數 | 10 | 5 |
| 平均分 | 61.5 | 57 |
| 總人數 | 15 | 15 |
| 總平均分 | 67.67 | 70.67 |
即可發現，培訓後員工評分非當沒有提高，甚至出現下跌！例如，部門A由80分跌至77.5，部門B由61.5跌至57。
以上就是所謂的辛普森悖論 (Simpson paradox)！
如何避免辛普森悖論？
要避免辛普森悖論，其中一個方法就是不斷劃分「小群組」。正如上述例子，若沒按不同部門劃分「群組」，便不知道部門差異的重要性。然而，要劃分多少「群組」才足夠？性別？年齡？住置？
另外，因為員工人數有限，不斷劃分「群組」會導致每個群組人數不足。因此，另一個方法就是簡單地利用迴歸分析(Regression)，利用Excel等軟件，計算「培訓前/後」、「部門」、「性別」、「年齡」等變數對「考核成績」的影響。
就上述簡單例子而言，我們可以利用Excel來計算「培訓前/後」及「部門」對評分的影響：
- 假設變數「培訓」： "1" 為「培訓後」，"0" 為「培訓前」；
- 假設變數「部門」："1" 為「部門A」，"0" 為「部門B」。
數字不會說謊。按照Excel的計算結果，原來員工的評分可以下面的公式表達：
評分 = 61.17 - 3.5 x 「培訓前/後」+ 19.5 x 「部門」
即是說，一般而言，培訓後員工評分下跌3.5，而部門A的評分較部門B高19.5！
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