現在你已經熟悉羅吉斯迴歸，可以用它來對先前圖表中的觀察做統計檢定——即使把職等差異納入考量，女性被標記為高績效者的機率是否仍較低？你可以在 glm() 的公式中加入 job_level，再查看新的 p 值來檢驗。這個流程和在線性迴歸中加入新變數是一樣的。
glm()
job_level
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Run a multiple logistic regression logistic_multiple <- ___
本章將先介紹資料科學如何應用在人力資源情境。接著你會進入一個案例研究，分析並視覺化招募資料，以判斷哪一個應徵來源最終帶來表現最好的新進員工。你在本章與後續章節所使用的資料集為合成資料，用以維護實際員工的隱私。
Gallup 將投入工作的員工定義為關心工作、充滿熱情，並對其工作與職場有承諾的人。雖然「員工敬業度」與「商業成果」之間關聯強度的看法並不一致，但基本概念是：敬業度越高的員工，生產力越高，也會在組織待得更久。本章中，你將探討某個部門的敬業度分數為何低於其他部門的可能原因。
雇主在錄用新進人員時，必須決定其薪資。如果沒有拿捏好，新進人員的薪水可能會高於同職務的在職員工，進而引發離職與不滿。本章你將檢查新進人員是否真的領得比在職員工多，以及如何再次核對你的初步觀察。
績效管理能幫助組織掌握哪些員工創造了額外價值、哪些低於平均，並據以給予相應報酬。無論績效呈現為評等或問卷結果，無論每年或更頻繁評量，這個過程多少帶有主觀性。組織應確認評等是基於實際表現，而非個別主管的偏好，甚至是有意或無意的偏見。
當前練習
在許多產業中，職場安全是關鍵議題。維持安全的工作環境能提升員工信心，並降低職災補償與法律責任成本。本章中，你將尋找職安事故增加的可能原因。