招聘任务是人力资源管理的重要职能之一，它从源头上影响着企业全体人力资源的素质水平。为了成功地为企业找到适宜的中选，HR们使出了浑身招数，在招聘方式上付出了极大的努力。各种各样的面试方法和测评技术正不时地空虚着人力资源管理的实际与实际。
经过多年的招聘实际和实际的学习，企业及HR们都或多或少地构成了一套自己的招聘理念与方法。那么如何去评价这些方法能否真的有效呢？虽然我们可以运用一些诸如录用比、完成比、应聘比、雇佣率等目的对人资部的招聘任务停止权衡，从企业的长短期目的、本钱的控制等要素上停止考量。但这些目的依然无法有针对性地显示出企业所采用的招聘方法的有效性。在此笔者复杂地引见一下企业招聘效度评价的贝叶斯(Bayes)剖析方法，希望能起到抛砖引玉的作用。
贝叶斯(Bayes)剖析方法是一种基于概率的剖析方法。在实际中，企业可以依据招聘的历史资料或客观判别初步地估量目前采用的招聘方式在某些方面的概率，如面试经过率等。这些概率由于是以前资料或阅历的总结，在实际的运用上会存在着较大的偏向。在概率论里，我们称这些概率为先验概率。
贝叶斯剖析正是基于这些先验概率停止剖析的，它经过调查及统计剖析的方法对先验概率停止修正，求得较为准确的后验概率，并协调管理人员据此停止决策。
对企业招聘方式停止贝叶斯剖析通常需求停止以下几个步骤：
1.对企业招聘的内外部历史数据及岗位资料停止搜集
2.经过搜集岗位资料停止计算和逻辑判别，取得先验概率，包括历史概率和逻辑概率，对历史概率要加以检验，辩明其能否适宜计算后验概率。
3.依据贝叶斯定理停止效度剖析。
例如，A公司决议对某管理职位所采用的招聘方式停止贝叶斯剖析，假定该公司是停止惯例面试来为公司甄选某管理职位人员。经过企业对该职位招聘的历史数据停止统计和阅历的逻辑判别标明：在一切应聘该职位的人员中，仅有70%的人在实践中“契合企业要求”，
其他则“不契合企业要求”。“契合企业要求”的人仅有 80%能经过面试的挑选，“不契合企业要求”的人中，经过面试的为30%。
在招聘任务中，企业希望招到的人是既“契合企业要求”又“经过面试”，而理想中却经常会有“契合企业要求”的人没有经过面试，或“不契合企业要求”的人经过了面试的现象发作。当然，无论哪种招聘方式都会或多或少地存在这种效果。作为招聘方，想知道的是一个“经过面试”的人“契合企业要求”的概率有多大。假设这个概率比拟低，那么证明这个招聘是有效的。
以下面A公司为例，对这些数据停止贝叶斯剖析，假定一个应聘者经过了企业的面试，那么，他是一个“契合要求”的员工的概率是多少呢？
依照概率论的贝叶斯定理，我们以A1表示一个“契合要求”的应聘者，B代表经过面试。给定一个应聘者经过了面试，那么他实践是一个“契合企业要求”的人员的概率为：
P(A1|B)=P(A1)*P(B|A1)/[P(A1)*P(B|A1)+P(A2)P(B|A2)]
=0.70*0.8/(0.70*0.8+0.30*0.30)
=0.862
该职位停止贝叶斯剖析的Excel公式代码如下：
由此我们可以判别出，该职位停止的招聘方法关于挑选应聘者是有价值的。由于对该职位来说，假设不停止面试，从应聘人中随机挑选一团体，他契合要求的概率为70%；但是假设公司只接受经过面试的应聘者，这个概率就提高到86.2%。
经过贝叶斯剖析，我们可以较为明晰地了解到某种招聘方式在甄选方面的效度，从而决议能否应对这种招聘方法停止改善处置。上例中的概率为86.2%，假设企业的目的在90%以上，那么这种面试方法还需求在技术、顺序等方面加以改良以契合企业的要求。
实际标明，贝叶斯剖析方法在对企业招聘效度的评价方面能取得较为不错的效果。当然它也有一些缺陷。比如需求企业保管有少量的招聘历史数据，需求对这些信息的外部表象停止
理性的剖析。但是理想上，许多企业并没有树立完善的数据库，因此有些数据必需运用到客观性概率，使得评价的结果的准确性遭到一些人的疑心，也阻碍了贝叶斯剖析方法的运用与推行。为了处置这些效果，对贝叶斯剖析方法上出现了许多实际和研讨方法的更新，如贝叶斯回归剖析、插值方法、分额外价模型、序贯剖析等，对此有兴味的也可去了解一下。