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这是我的第34篇原创
管理学领域必讲的一个案例就是霍桑实验。中国和西方研究的方法非常迥异。中国研究人是从人性开始,从关系开始;西方研究人是从观察开始,从结果开始。
霍桑实验就是管理学伊始做的一个研究人的实验,主持实验的梅奥专为这个实验写了一本书《工业文明的人类问题》。这个实验在很长一段时间内无法得到“科学”的解释,以至于整个西方管理学陷入了非常迷惑的尴尬地步。这个霍桑实验到底是什么情况?我们一起来探究一下吧。
OK,Let's GO!
背景:
霍桑工厂是一个做电话交换机的工厂,属于美国芝加哥西部电器公司。这个工厂非常完善,有娱乐设施,医疗制度和养老金制度都很健全。但是工厂里的工人们仍然不满,生产成绩不理想。因此,美国国家研究委员会委派哈佛大学心理学教授梅奥开展实验研究,想找到各种生产要素与生产产量之间的关系。
图片来源于百度
理论研究:
当时的理论研究认为疲劳和单调感会影响生产效率。
实验设计:
抽调历史能力均等的两组员工(实验方案已经排除性别、年龄等因素),一组为实验组,另一组为对照组。两组的其他条件完全一样(工作时长、生产环境、生产任务等),只调整实验组车间的照明亮度(后扩展到湿度、温度等条件),以此观察实验组和对照组的生产效率变化。
实验预期:车间照明越趋于舒适的亮度,员工的疲劳会得到延缓,产量会上升;车间照明越趋于不舒适的亮度,员工的疲劳程度会加重,产量会下降。
怎么样?这个实验设计没毛病吧?有历史数据,有实验组,有对照组,有理论前提,有固定条件,有可变参数,有假设,有期望。作为一个严谨的数据分析师,你的A/B test方案是不是也大致是这么设计的?
step1:
实验内容:
对照组的车间照明一直保持普通的亮度;
实验组的车间照明把亮度不断调亮。
实验结果:
实验组的产量比以前高。对照组的产量也比以前高。
哈哈!有意思吧?到这里貌似可以得出结论了,亮度能提升产量。但是怎么解释对照组的产量也有提升呢?咱继续。
step2:
实验内容:
对照组的车间照明一直保持普通的亮度;
实验组的车间照明把亮度不断调暗。
实验结果:
实验组的产量继续比以前高。对照组的的产量也比以前高。
what?这是什么鬼?这完全与我们的假设不一样好么?两个车间,所有的软硬件条件都一样,政策人员也一样,只有照明有区别,但是两组的产量都比以前高。亮度提升,产量上升,亮度变暗,产量还上升。还没完,咱继续。
step3:
实验内容:
对照组的车间照明一直保持普通的亮度;
实验组的车间照明继续把亮度不断调暗,直到几乎全黑。
实验结果:
对照组的的产量依然比以前高。实验组的产量开始有变化,亮度到0.06烛光时(非常微弱的亮光),产量无明显下降;直至照明减到几乎看不见的时候,产量急剧下降。
按理来说,照明亮度都到0.06烛光了,咋工作啊?要知道,那是工业,手眼配合工作呢!这产量还仅仅是无明显下降!我的天!N年前老师讲这个案例的时候我都抑郁了。挑战认知好么?
那么,同学,你怎么看?
有人说了,那肯定是这两拨人有问题,是不是有别的参数?
我想告诉你,整个照明实验,持续了两年多,你现在能想到的所有能够量化的、能够识别的参数全部重新考虑过。换人、换季节、换工作时长、温度、湿度、工作早晚、休息间隔等全部都重试过了,结果统统一样,而且后来还发现,两个小组,不仅仅是产量比实验前好,还比其他没参加实验的工人好,心态也变好了。
是的,从所有收集到的数据,都无法找到任何原因。你是不是束手无策了?
来源:百度百科
当时霍桑实验的主持人梅奥博士简直崩溃了。各种尝试都试过了,观察到的数据都无法找到根因,自变量、因变量压根没关系好么?数据与期望打架!
有些数据分析经验比较丰富的同学肯定会嗤之以鼻:这肯定是实验本身导致的!而且照明影响产量的前提,甚至疲劳、单调性影响产量的理论也根本不对!
是的,你说对了。但是你是在霍桑实验的70年后,数据分析理论已经非常完善的前提下,带着你的丰富经验,才得出这个结论的。
还记得我之前分享的一篇《数据分析的基石-真实世界》里分享的内容:
点击图片看原文
啥?你看过?铁粉啊!
是的,能够观察并记录下来的数字(薪水、亮度、湿度、温度、时间、季节、休息间隔等自变量;产量、效率等因变量)是数据。
但是,难以观察,并难以记录的信息(情绪、士气、荣誉、家庭背景、员工关系等),也是数据,而且是更重要的数据。最后的结论也正与此相关。
经过漫长的研究和探讨,霍桑实验最后定下来三个结论:
改变工作条件和劳动效率之间没有直接关系;
提高生产效率的决定因素是员工情绪(士气),而不是工作条件;
关心员工的情感和员工的不满情绪,有助于提高劳动效率。
是的,这些结论不单单是从报表上分析出来的,还有后期的大量访谈,甚至亲身体会后总结出来的。
所以,请牢记,数据只是我们观察真实世界的一个很小的角度,千万不要一叶障目!霍桑实验长时间得不出结论的原因正在于此。即便是按照我之前总结数据分析流程也是无法避免这一点,因为数据只是真实世界的一个小投影,小角度,这才是底层规则。无视底层规则,无异于烂泥之中起高楼,根基就坏了。
数据分析步骤
我自认为没有梅奥博士那么聪明,但是我有幸能站在巨人的肩膀上,从一开始就看的比梅奥博士更远。我深刻的认知到:数据分析不仅仅是分析数据,更要分析场景、信息、流程、组织、关系,还要分析制度、个人,人性!
吾生也有涯,而知也无涯。缘督以为经,可以保身,可以全生,可以养亲,可以尽年。
以上,与君共勉!
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