先日、社員の健康を考慮した経営をしているかを偏差値で表し、投資家に開示する取り組みが始められるということが、経産省から発表されました。
模試や受験など、学生生活でも聞くことの多かった偏差値。しかし、「なんとなくは分かるものの説明を求められると詰まってしまう」「知っているけれど計算方法はわからない」という方もいらっしゃるのではないでしょうか。
そこで今回は、偏差値がどんなものであるかという基礎から、計算方法・企業での活用の仕方まで解説します。この記事を読み終わるときには、偏差値について胸を張って説明できるようになっているはずです！
偏差値とは？
偏差値とは、端的に言うと試験を受けた人全員の中での、ある受験者の成績の立ち位置を知るための指標です。
例えば、テストXで70点だったAくんと、テストYで60点だったBくん。点数だけ見るとAくんの方が優秀に見えます。しかし、テストXの平均点が70点、テストYの平均点が50点だった場合はどうでしょうか。Aくんはちょうど平均点、Bくんは平均点以上となりBくんの方が優秀であるとわかりますよね。
このように、単純に点数を比べるだけではわからない全体の中での立ち位置を数値で可視化することができるのが偏差値です。
AくんとBくんのように二者間を比較するだけでなく、一人の人物が前回に比べてどれだけ成績を伸ばしたのかという比較でも役立てることができます。
偏差値の正しい読み取り方
偏差値を読み取る際に大切なことはただひとつ。
「50からどれくらい離れているかを見ること」です。
計算方法は後ほどご説明しますが、偏差値の計算式は、平均点を取った人は必ず50という値が算出されるようにできています。そして下の図のように平均点より点数が低ければ50より低く、高ければ50より高くなっていきます。
そのため、50と比べて高くなるほど優秀、低くなるほど優秀でないと言えることができます。
また、どんなテストであっても、偏差値70以上の人は上位2.2%、60以上の人は15.8%以上と決まっています。そのため偏差値70以上であればかなり優秀な人材で、60以上でも充分優秀な層と考えることができます。
東大生を中心とした人気YouTubeチャンネル・QuizKnockさんの動画でも偏差値の見方には50からの離れ具合が大切であることが解説されています。ご興味のある方は一度ご覧ください。
偏差値の求め方
ここからは、偏差値の求め方について解説していきます。
平均値を利用して標準偏差を求める
まず、偏差値を求めるためには前段階として平均値を求め、その平均値を元にして標準偏差という値を計算する必要があります。
標準偏差とは、対象とするデータの分散（バラつき）を数値化したもので、標準偏差が大きいものほど対象のデータに数字のバラつきが多いということを表します。
それではここから、標準偏差の計算式を解説します。まず、計算式に必要となる平均は皆様もご存知の通り、全てのデータ÷データの個数で求められます。
平均値が求められたら、次は偏差を求めて二乗します。偏差とは、各データの値から平均値を引いたもの。一つひとつのデータごとに偏差が求められたら、それらをすべて二乗していきましょう。
続いて、二乗したデータの合計をデータの総数で割ることで分散を求めます。
最後に、偏差を求める際の二乗を取り消す意味で平方根を求めましょう。ここで出た値が、対象となるデータの標準偏差となります。数式で表すと、下記のようになります。
偏差値を求める
必要となる平均と標準偏差が求められたところで、いよいよ偏差値の計算です。
まず、偏差値を知りたい人の点数から全体の平均点を引きます。そしてその値を、標準偏差で割りましょう。
ここまで来れば偏差値はもう求められたようなもの。指標として大切なのはここで出た数字で、あとの計算は偏差値の値をわかりやすく見せるための計算です。
先程出た数字に10をかけ、50を足せば偏差値が算出が完了します。偏差値の平均が必ず50となるのは、ここで50を足すためなのです。
数学・物理に特化した教育系Youtuber・ヨビノリタクミさんのこちらの動画では、式を立てる際の考え方までわかりやすく解説されています。単純に式を覚えるだけでなく、なぜこの式となったのかまで理解を深められたい方にはオススメです！
偏差値が企業内で活用できる場面
最後に、偏差値を計算することを企業としてどう活用していくかを解説します。
理解度チェックテストで研修の成果を測る
社内研修の理解度チェックテストの結果、どれだけ偏差値が向上したのかを見ることで、点数よりも正確性の高いスキル評価ができます。偏差値の伸びが順調な人には、もう少し難易度の高い研修を用意したり、逆に伸び悩んでいる人には、別の研修プログラムを用意するなどカスタマイズ性の高い研修の設定が可能になります。
しかし、全員で研修をしている場合は全体としてレベルアップし偏差値があまり変動しないケースも出てきます。そのため、少人数の社員のみが受ける特定の研修に対して効果を発揮しやすい活用方法と言えるでしょう。
適性を見極める
特定の分野の研修における理解度チェックテストの偏差値を見ることによって個人適性を理解し人事配置に活かすこともできます。
例えば、コーチング研修のテストで偏差値が高かったメンバーをマネージャーに抜擢したり、クレーム対応研修のテストで高い偏差値を出した人をカスタマーサクセス職種に配属するなどです。
このように、人事テストのデータを用いた配属判断により個人のスキルを最大限活かした転属の実現が可能となり、データによる適正ということで本人にも納得感を持たせられると共に、配属後の活躍の確度も高まると考えられます。
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