Waarom gemiddelden in metingen misleidend kunnen zijn

In de HR-praktijk wordt vaak gewerkt met gemiddelden: het gemiddelde niveau van engagement, tevredenheid of betrokkenheid in een team. Maar deze getallen kunnen verkeerd beoordeeld worden als ze niet adequaat worden geïnterpreteerd. In dit artikel leggen we uit waarom gemiddelden soms misleidend zijn en hoe je HR-metingen beter kunt gebruiken om werkelijke inzichten te verkrijgen.

De valkuil van het "gemiddelde"

Gemiddelden geven een algemeen beeld, maar verbergen vaak subtiele verschillen binnen groepen. Denk bijvoorbeeld aan een team waarin jonge en oude werknemers samenwerken. Een gemiddelde tevredenheidsscore van 7/10 kan suggereren dat iedereen redelijk tevreden is, terwijl oudere medewerkers misschien juist een score van 8 hebben en jonge collega’s slechts 6. Deze verschillen worden in het gemiddelde verloren.

Een studie uit 2019 laat zien dat jongere werknemers vooral tevreden zijn over financiële beloningen, terwijl oudere medewerkers zich meer op taken en bijdragen concentreren Wright et al., 2019. Gemiddelden kunnen hier dus leiden tot verkeerde conclusies als je niet rekening houdt met de demografie van het team.

Engagement versus tevredenheid: begrippen die vaak door elkaar gehaald worden

Velen gebruiken "tevredenheid" en "betrokkenheid" als synoniemen, maar dit is een fout. Tevredenheid houdt meer van het gevoel dat je werkt in overeenstemming met jouw verwachtingen, terwijl betrokkenheid gaat om hoeveel je opknapt voor een doel of team.

Een 2022-studie laat zien dat leiderschap dat "betrokkenheid" stimuleert, positief werkt op teamprestaties via mediators zoals vertrouwen en communicatie Morandini et al., 2022. Maar gemiddelden kunnen deze mediatoren verbergen, waardoor je leiderschapsstrategieën niet adequaat kunt aanpassen.

Correlatie ≠ causaliteit: wat gemiddelden vertellen (en niet)

Als HR-metingen tonen dat een hogere betrokkenheid vaak samenhangt met lagere stress, kun je denken dat het één oorzaak is. Maar de correlatie kan ook worden beïnvloed door andere factoren zoals werkbelastingsdruk of technologische druk.

Een in 2021 gepubliceerde review over technostress (ja, dat is een ding) toont aan dat technische stressors als "techno-overload" negatief zijn voor mentale gezondheid, maar de gemiddelden kunnen maskeren hoe verschillende groepen hierop reageren (Rogers et al., 2021). Gemiddelden zeggen dus niet altijd iets over hoe de vork daadwerkelijk in de steel zit.

Praktische toepassing: hoe werk je met gemiddelden?

Gemiddelden zijn handig om trends te volgen, maar ze moeten worden geïnterpreteerd in combinatie met andere data. Denk bijvoorbeeld aan:

• Segmentatie: Bekijk groepen binnen je organisatie (zoals leeftijd, functie of afdeling) apart.
• Situatiesanalyse: Verwerk contextuele factoren zoals werkbelastingsdruk of technologische veranderingen.
• Feedbackloops: Gebruik gemiddelden om te identificeren waar verdere diepere analyses nodig zijn, bijvoorbeeld via kwalitatieve interviews.

Bij Cognera kun je naast gemiddelden, ook een verdeling zien. Op die manier krijg je veel dieper inzicht in wat er speelt binnen de organisatie. Cognera zorgt er tevens voor dat alle testafnames op een privacyvriendelijke manier worden afgenomen, inclusief het regelen van informed consent en data-opslag. Dit maakt het mogelijk om betrouwbare metingen te doen die je daarna kunt analyseren zonder jouw klant of organisatie in de steek te laten.

Conclusie: gemiddelden zijn een begin, geen eind

Gemiddelden geven waardevolle inzichten, maar ze moeten nooit het enige criterium zijn bij HR-beslissingen. Door aandacht te besteden aan context, subgroepen en de onderliggende mechanismen van metingen, kun je betere keuzes maken die werkelijk leiden tot groei in je team.

Wil je dit onderwerp in jouw organisatie of bij jouw klant aanpakken? Neem contact met ons op, dan helpen we je graag op weg.