Przejdź do treści

O głupotach na temat pokolenia Y, błędach poznawczych i fundamentalnej nieznajomości statystyki…

Mam już dość artykułów, filmów, prezentacji na konferencjach i wszystkiego innego na temat pokolenia Y. Mam wrażenie, że żyjemy w jakimś matrixie, w którym przekazuje się nam jeden prosty komunikat:

 Pokolenie Y (a może i jakieś nowsze??) przyjdzie do naszych firm i nas ZJE! Przygotujmy zatem siebie i nasze firmy!

Oczywiście najlepiej kupując szkolenia lub consulting z tego zakresu….od firm, które napisały wcześniej te artykuły:) Wtedy i tylko wtedy, wykorzystamy potencjał młodych pracowników.

Rzecz jasna trochę przesadzam, ale taki jest wydźwięk większości tekstów branżowych i popularnych, które dotąd przeczytałem na ten temat. Pokazują one pokolenie Y jako zupełnie różne od innych grup pracowników, wskazując konieczność wdrażania rozwiązań dostosowanych do tej grupy. Co więcej, większość z tych tekstów powołuje się na branżowe raporty z badań, z których totalnie nic nie wynika. Dla przykładu, w jednym z nich wyczytałem dzisiaj, że 48% przedstawicieli pokolenia Y przy wyborze pracodawcy kieruje się jego prestiżem i pozycją na rynku. I jaki z tego wniosek? Że dla 52% jest to nieistotny czynnik? Oczywiście zdaniem autorów jest przeciwnie, wydaje im się, że coś odkryli… Pozwólcie, że wyjątkowo nie zacytuję autorów…

Niestety propaganda/reklama/dezinformacja na temat pokolenia Y zalewa branżę ze wszech stron. Co gorsza jest to dość atrakcyjna propaganda bo daje proste rozwiązania w stylu: Skoro pokolenie Y lubi grać to dajmy im w pracy konsole aby się relaksowali albo stwórzmy systemy do zbierania punktów za dodatkowe zadania. Dzięki temu będą zmotywowani…

No cóż, na szczęście świat nie jest aż tak prosty… i nudny.

A może fakty? – rzetelne dane na temat pokolenia Y

Współczesna gospodarka, a szczególnie takie jej obszary jak HR czy zarządzanie, rości sobie prawo do wykorzystywania tytułu “gospodarki opartej na wiedzy”. Pytanie więc, dlaczego w kwestiach związanych z zarządzaniem młodym pokoleniem w firmach, tak często bazujemy na medialnych doniesieniach, popularnych tekstach publicystycznych a nie na sprawdzonej wiedzy? Popatrzmy co na temat różnic pokoleniowych mówią badania naukowe.

W poniższej tabeli dla ułatwienia lektury zestawiłem wyniki opracowań przeglądowych i metaanaliz z zakresu różnic między pokoleniami X i Y. 

Pokolenie Y fakty z badań

Fakty są takie, że badacze znaleźli naprawdę sporo istotnych statystycznie różnic między pokoleniami. W tabeli powyżej znajdują się jedynie najważniejsze różnice z topowych badań w tym zakresie. Kluczowe pytanie dotyczy jednak nie tego czy pokolenia różnią się od siebie, ale czy różnice te są istotne z biznesowego punktu widzenia? Istotność statystyczna, upraszczając sprawę, odpowiada nam na pytanie czy jakieś zjawisko istnieje w populacji. Dowiadujemy się więc na zasadzie zero-jedynkowej czy coś wykryliśmy czy nie (więcej o tym w ramce dla statystycznych pasjonatów). Jednak dalej nic nie wiemy na temat tego czy efekt jest silny czy słaby. To, że jakieś zjawisko istnieje, to nie znaczy, że jest ono istotne z praktycznego punktu widzenia. Niestety wielu autorów popularnych tekstów i niestety również niektórych naukowych (sic!), nie zadaje sobie trudu poszukania odpowiedzi na to drugie pytanie. Zamiast tego serwują nam prostą i błędną konkluzję: skoro badania pokazują, że zjawisko występuje, to znaczy, że jest ważne i powinniśmy je brać pod uwagę w zarządzaniu.

Same wyniki badań stwierdzające tak zwane istotne statystyczne różnicie między pokoleniami nie dadzą nam odpowiedzi na pytanie o ważność biznesową. Konieczna jest dodatkowa interpretacja. Aby ułatwić sobie to zadanie, użyć można tak zwanych statystyk wielkości efektu, które opracowane zostały aby ocenić praktyczne znaczenie wyników badań naukowych. Jedną z nich, jest d Cohena. Statystykę tę podałem w czwartej kolumnie mojej tabeli. Cohen, wielki propagator tego typu miar podał prostą i intuicyjną regułę pozwalającą ocenić znaczenie (wielkość) efektu w przypadku kiedy porównujemy dwie grupy, np. pokolenie X i Y.

  • Efekt mały – wartość bezwzględna (minusy nie mają tutaj znaczenia): 0,2
  • Efekt średni – 0,5
  • Efekt duży – 0,8

Efekty średnie to poziom, od którego zdaniem Cohena dane zjawisko możliwe jest do zaobserwowania gołym okiem. Od poziomu średniego warto zatem zacząć myśleć o praktycznych implikacjach danego zjawiska. Natomiast w przypadku efektów małych (około wartości 0,2 lub mniej) nie odnotowujemy istotnego praktycznie wpływu zjawiska na rzeczywistość (więcej o d Cohena w dodatku na końcu tekstu).

W przypadku większości “odkrytych” przez badaczy różnic pomiędzy pokoleniami, ich wielkość efektu jest mała lub wręcz bardzo mała. To nie znaczy, że różnice te nie występują. Przeciwnie, prawdopodobnie istnieją w rzeczywistości, lecz są niewielkie, a co za tym idzie, nieistotne z biznesowego punktu widzenia. W cytowanych badaniach, wyjątek stanowią: deklarowana chęć odejścia, potrzeba władzy oraz potrzeba afiliacji.

Powtórzę jeszcze raz: W większości badań z zakresu różnic pomiędzy pokoleniami X i Y (przytoczyłem jedynie wybrane badania) różnice między pokoleniami istnieją w zakresie wybranych zmiennych. Są jednak kompletnie nieznaczące z praktycznego punktu widzenia. Pozwolę sobie zacytować w oryginalne konkluzję z tekstu Constanzy i współpracowników:

The findings suggest that meaningful differences among generations probably do not exist on the work-related variables we examined and that the differences that appear to exist are likely attributable to factors other than generational membership. Given these results, targeted organizational interventions addressing generational differences may not be effective.

Konkluzja autorów mówi sama za siebie….

Pytania, wątpliwości, obelgi…

Spodziewam się, że po przeczytaniu tego tekstu ktoś może powiedzieć: “Badania badaniami, ale ja u siebie w firmie widzę znaczące różnice…” Co więcej nie raz docierały do mnie tego typu komentarze. Możliwych odpowiedzi jest kilka. Chcę poruszyć tutaj dwie z nich.

Odpowiedź psychologiczna

To, że ktoś nam mówi , że obserwuje coś u siebie w firmie to nie znaczy, że zjawisko to rzeczywiście występuje w jego otoczeniu w sposób nasilony. Noblista Daniel Kahneman oraz jego wieloletni współpracownik Amos Tversky, (niestety zmarł przed nominacją do nagrody Nobla) opisali na podstawie swoich badań wiele błędów poznawczych, które popełniamy podczas oceny otaczających nas zjawisk. Ich przyczyną często jest tak zwana heurystyka dostępności. Można ją zdefiniować jako uproszczoną metodę wnioskowania, która polega na przypisywaniu większego prawdopodobieństwa występowania tym zjawiskom, które łatwiej nam przywołać w pamięci. Ludzie na podstawie łatwości przypominania sobie różnych rzeczy, wnioskują o wadze danego zjawiska w świecie. Dla przykładu, jeśli zapytać przeciętnego człowieka o ryzyko związane ze śmiercią na grypę oraz śmiercią w wypadku drogowym, większość z nas bardziej obawiać się będzie utraty życia w samochodzie. Jednak dane pokazują zupełnie co innego. Nasze błędy w ocenie biorą się z dostępności w pamięci różnych zdarzeń. W wiadomościach częściej usłyszy o tragicznym wypadku drogowym niż o tym, że mieszkaniec niewielkiej wsi zmarł z powodu powikłań pogrypowych.

Podobnie może być z pokoleniem Y. Medialny szum, osobiste doświadczenia oraz dobitność niektórych przykładów sprawiają, że przeceniamy znaczenie różnic między grupami pracowników:

·        Łatwiej przywołujemy zdarzenia dobitne, zwracające silną uwagę. W jednej z zaprzyjaźnionych firm 24 letni pracownik podczas drugiego dnia szkolenia wstępnego poprosił o awans, stwierdzając, że on już wie na czym polega praca i nie chce się marnować (historia prawdziwa), to co ja mam myśleć o młodym pokoleniu… Żądne awansu, zadufane w sobie itd.. Co więcej mam świetny przykład “z życia”.

·        Nasz umysł zwraca większą uwagę na osobiste doświadczenia. Jeśli jako doświadczony menedżer lub specjalista HR doświadczyłem ostatnio problemów z młodym pracownikiem, który nie przyszedł pierwszego dnia do pracy, to cóż ja mam myśleć o tych milenialsach. Pamiętam tego jednego, który nie przyszedł. Nie wspominam o pozostałych trzydziestu, którzy stanęli przy maszynie zaczynając pierwszą zmianę o szóstej rano.

·        Media, media i jeszcze raz media. Skoro czytam portale branżowe, jeżdżę na konferencje i do tego najlepsze czasopisma biznesowe krzyczą “Pokolenie Y nas zje!”, to mam w umyśle na bieżąco przykłady i wypowiedzi innych na ten temat. Heurystyka dostępności ma swoją pożywkę, a ja zaczynam coraz bardziej przeceniać znaczenie różnic pokoleniowych w pracy.

Odpowiedź statystyczna

Możliwe, że w jakiejś firmie rzeczywiście pokolenie Y znacznie różni się od np. pokolenia X. Wielkość efektu jak każda ze statystyk ma pewien rozkład wokół tak zwanej wartości oczekiwanej (środkowej/średniej). Dla przykładu, jeśli w analizach, d wyszło na poziomie 0,2 to nie znaczy, że nie ma firmy, w której po zrobieniu badań nie może wyjść 0,9. Oczywiście jest to możliwe, choć mało prawdopodobne. Co więcej da się oszacować jak bardzo jest to prawdopodobne. Możliwe, że akurat w tej firmie jest inaczej i że nasz rozmówca ma rację. Z tym, że to prawdopodobieństwo będzie bardzo małe, i jeśli mówi tak co trzecia lub nawet co dziesiąta osoba/firma, to raczej jest w błędzie.

 Wnioski

 ·        Dajmy sobie spokój z wałkowaniem różnic pokoleniowych i wdrażaniem programów, które mają pomóc nam w zarządzaniu pokoleniami w środowisku pracy. Różnice prawdopodobnie istnieją ale są nieistotne z biznesowego punktu widzenia (zbył małe wielkości efektu). Zróżnicowanie w takich obszarach jak motywacja do pracy czy zaangażowanie lepiej tłumaczą inne zmienne niż przynależność do takiego czy innego pokolenia (ale to już temat na osobną dyskusję i tekst). Nie wyrzucajmy pieniędzy w błoto. Pewnie da się je wydać mądrzej.

·        W związku z tym nie warto ulegać medialnej propagandzie i reklamie, którą tak ładnie widać w wynikach Google. Badania pokazują, że nie ma czego szukać i czym się fascynować.

·        Starajmy się unikać błędów percepcyjnych i atrybucyjnych. Niezależnie od tego czy pracujemy w HR, finansach czy marketingu, jako ludzie mamy skłonności do popełniania błędów w ocenie zjawisk społecznych. Paranoja na temat pokolenia Y jest tego dobitnym przykładem.

·        Czasami warto NIE unikać statystyki i oryginalnych tekstów badań. Czasami przydaje się znajomość miar wielkości efektu. Choćby po to, aby sprawdzić czy kolejna rewelacja z zakresu zarządzania ma jakiekolwiek znaczenie biznesowe. 

Bibliografia

  • Cennamo, L., & Gardner, D. (2008). Generational differences in work values, outcomes and person-organisation values fit. Journal of Managerial Psychology, 23(8), 891-906.
  • Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological bulletin, 112(1), 155.
  • Cohen, J. (1990). Things I have learned (so far). American psychologist, 45(12), 1304.
  • Costanza, D. P., Badger, J. M., Fraser, R. L., Severt, J. B., & Gade, P. A. (2012). Generational differences in work-related attitudes: A meta-analysis. Journal of Business and Psychology, 27(4), 375-394.
  • Försterling, F. (2005). Atrybucje. Podstawowe teorie, badania i zastosowanie. Gdańsk: GWP.
  • Francuz, P., & Mackiewicz, R. (2005). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Lublin: Wydawnictwo KUL.
  • Kahneman, D. (2012). Pułapki myślenia: o myśleniu szybkim i wolnym. Poznań: Media Rodzina
  • Twenge, J. M., Campbell, S. M., Hoffman, B. J., & Lance, C. E. (2010). Generational differences in work values: Leisure and extrinsic values increasing, social and intrinsic values decreasing. Journal of management, 36(5), 1117-1142.
  • Wong, M., Gardiner, E., Lang, W., & Coulon, L. (2008). Generational differences in personality and motivation: do they exist and what are the implications for the workplace?. Journal of Managerial Psychology, 23(8), 878-890.

Dodatek dla tych co lubią statystykę 🙂

Istotność statystyczna – w większość tekstów naukowych zawierających dane z badań spotkać się można z pojęciem istotności statystycznej, jest ona oznaczana małą literą p. Wartość ta jest bardzo często źle interpretowana również przez samych badaczy. p oznacza prawdopodobieństwo pojawienia się w próbie uzyskanych przez badacza wyników w sytuacji kiedy w populacji dany efekt nie istnieje. Niestety jest to dość pokrętna interpretacja. Innymi słowy: p oznacza prawdopodobieństwo uzyskania naszych wyników przez przypadek (wtedy kiedy w rzeczywistości nie ma żadnych różnic). Jeśli jest ono odpowiednio małe (najczęściej 0,05 lub 0,01) badacz uznaje, że badany przez niego efekt raczej istnieje niż nie istnieje. Nigdy nie może jednak stwierdzić, że odkrył coś na 100%. Co więcej, nie może również stwierdzić, że coś na pewno nie istnieje. Więcej o tym jak rozumieć prawdopodobieństwo oraz o sporach w jego interpretacji (prowadzonych przez Fischera i Pearsona) znaleźć można w dwóch tekstach Cohena (1990, 1992) oraz doskonałej książce Francuza i Mackiewicza (2005). 

Wielkość efektu – w ramach tej grupy statystyk znaleźć można wiele współczynników wspomagających praktyczne decyzje dotyczące wdrażania interwencji na bazie wyników badań. Dla różnych statystyk opracowane są różne współczynniki wielkości efektu. Niestety przyjmują one różne wartości dla poziomów niskiego, średniego i wysokiego, w zależności od statystyki, której dotyczą. Na szczęście Cohen, opracował je w taki sposób aby poziom niski, średni i wysoki oznaczały taką samą wielkość obserwowanego zjawiska. Kryteria dla poszczególnych współczynników wielkości efektu oraz ich głębszą interpretację znaleźć można w doskonale napisanym artykule Cohena (1992).

—————————–

Tekst ukazał się w zmienionej formie w serwisie HRnews.pl

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *