Регресійний аналіз для оцінювання продуктивності співробітників в управлінні ІТ-проєктами

Анотація

Оцінювання ефективності роботи персоналу є ключовим елементом дієвого управління ІТ-проєктами, особливо в контексті переходу до дистанційної або гібридної моделі роботи, що стала домінуючою після глобальних змін, спричинених пандемією COVID-19, цифровою трансформацією та соціальними зрушеннями. У таких умовах традиційні підходи до вимірювання продуктивності, засновані на безпосередньому спостереженні або формальних звітах, втрачають об’єктивність і не враховують реального контексту виконання завдань. Більшість сучасних інструментів контролю діяльності орієнтовані переважно на моніторинг, а не на глибокий аналітичний аналіз факторів, що формують результативність співробітника. У статті запропоновано використання методів регресійного аналізу як формалізованого статистичного інструментарію для кількісної оцінки продуктивності. Регресійна модель дозволяє одночасно враховувати декілька впливових факторів – кількість виконаних завдань, точність оцінок, якість роботи (кількість дефектів) та участь у командних процесах – і визначати їхній внесок у загальний рівень результативності. Представлено математичне обґрунтування лінійної регресії в контексті управління проєктами, наведено формули розрахунку коефіцієнтів методом найменших квадратів та показники оцінки якості моделі (R², p-value, стандартна похибка). Побудову та інтерпретацію моделі продемонстровано на прикладі реалістичного набору даних десяти розробників. Отримані результати показали високий рівень пояснювальної сили (R² = 0,97), що підтверджує тісний зв’язок між незалежними змінними та показником продуктивності. Найбільший вплив на ефективність виявлено у фактора якості роботи (β = -2,68), тоді як участь у командній роботі та кількість завдань мають помірний позитивний ефект. Регресійна модель може бути використана як для ретроспективного аналізу (виявлення закономірностей та відхилень у динаміці продуктивності), так і для прогнозування майбутніх результатів або оцінювання нових співробітників за їхніми метриками. Це забезпечує прозорість, відтворюваність та можливість аналітичної інтерпретації без надмірного використання інструментів контролю. У висновках окреслено переваги та обмеження підходу: висока точність і адаптивність моделі потребують якісних даних та математичної підготовки менеджерів. Перспективним напрямом подальших досліджень є інтеграція регресійних методів із машинним навчання та байєсівськими моделями для виявлення причин коливань продуктивності та побудови персоналізованих прогнозів. Запропонована модель орієнтована на малі та середні ІТ-команди, які потребують практичної, статистично обґрунтованої альтернативи складним корпоративним системам оцінювання персоналу.