第4章人员素质测评的量化应用

第四章素质量化的理论与方法基于素质招聘体系的招聘测评模型设计案例主要内容1、人员素质测评与选拔量化的实质与作用。2、人员素质测评与选拔量化的主要形式与广义量化理论。3、测评资料统计分析的基本方法。4、差异检验的方法。5、多元统计分析方法。6、主要综合测评的数学模型。第一节人员测评与选拔量化及其作用一种科学只有成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。一种科学，如果不包含基本的数学应用，这种科学肯定是不完善的。人员素质测评与选拔理论发展到今天已成为人力资源管理领域的比较成熟的科学的体系，当然这种体系的形成也有一个过程。什么是量化？量化即数量化，给事物以数学形式的表示。人员素质测评的量化，即用数学形式描述素质测评的过程。5定性分析：要使水沸腾要加热，这是定性分析。定量分析：具体求出要使水沸腾要加多少热。定性分析：杯子里的液体是水。定量分析：杯子里有100毫升液体。草地里的一群动物是什么——是一群牛不是一群马。草地里有一群动物，经过统计有28头牛，有7匹马，所以这是以牛居多但也有少数马的一群动物。6定性分析：酚酞遇碱变红。定量分析：如果红色可以分10个等级，多少量的碱和一定量的酚酞达到多红，如7级。定性分析：在溶液中加碘变成兰色，判断这是淀粉溶液。定量分析：在Cu和Fe混合粉末中加盐酸，过滤出沉淀，称量后判断Cu和Fe的百分含量。人类对风的认识开始以个人参照的风向大风、小风定性气象学风级、风速风向16方位图（以南北极为参照）定量判断一个事物能否被测评，主要看它是否满足以下三个条件：1、是否客观存在；2、是否可以被认识和感知；3、是否可以被比较与确定。一、人员素质的测评与选拔是可以量化的人员素质的测评与选拔是可以量化的二、人员素质测评与选拔的实质从哲学角度看，人员素质测评量化就是通过测量手段来揭示素质的数量特征与质量特征，使人们对素质有更深入、更本质的认识。从数学角度看，素质测评量化就是通过素质测量法则，把个体稳定的行为特征空间，与某一向量空间建立同态关系，使定性评定中不便综合处理的行为特征信息，得到统一的数学处理。这样，可使测评者对不同个体素质的心理感觉差异反映在数量差异上，进而综合反映个体素质的差异与水平。三、人员素质测评量化的作用和意义素质测评能够从测评者个体感觉经验的局限中跳出来，由个体的感性测评上升到群体的理性测评，由模糊混沌的个体测验转化为明确清晰的测评。有助于促进测评者对素质特征进行细致、深入的分析与比较，有助于从大量的具体行为中抽象概括出本质的特征和作出尽可能准确的差异比较。第二节人员素质测评的主要形式与广义量化素质测评的量化形式，从理论上来说，有一次量化、二次量化、类别量化、模糊量化、顺序量化、等距量化、比例量化与当量量化等形式。一、人员素质侧评的主要形式一、一次量化与二次量化（一）当“一”和“二”当序数词解释时一次量化，是指对素质测评的对象进行直接的定量刻画。如：体重、打字的速度、请病假的频率。量化后的数据直接提示了测评对象的实际特征。二次量化，指对素质测评的对象进行间接的定量刻画，先定性描述再定量刻画。对象是没有明显的数量关系，但具有质量或程度差异的素质特征。如：测量工人的成本意识，先定性描述为：淡薄、一般、强烈“1”表示淡薄；“2”表示一般；“3”表示强烈（二）当“一”和“二”作为基数词解释时一次量化，是指素质测评的量化过程可以一次完成。如面试测评中，面试结果由主试的评分相加平均得到。二次量化，指整个素质测评的量化过程要分两次计量才能完成。如模糊数学中的综合评判法。二、类别量化与模糊量化（一）类别量化是把素质测评对象划分到事先确定的几个类别中，然后每个类别赋予不同的数字。分数只起符号作用，无大小之分。如把职员分为管理型、技术型、非技术型，然后“1”表示管理型；“2”表示技术型；“3”表示非技术型（二）模糊量化是把素质测评对象同时划分到事先确定好的每个类别中去，根据对象的隶属程度分别赋值。测评对象是那些分类界限无法明确，或测评者认识模糊和无法把握的素质特点。如：管理风格可以分为：民主型、集权型和放任型。某管理者实际情况是：民主型0.6、集权型0.3、放任型0.1量化值一般是不大于1的正数。三、顺序量化、等距量化与比例量化顺序量化：先依据某一素质特征，将所有的测评对象进行比较并排成序列，然后给每个对象赋予相应的顺序数值。如学习成绩“1”为第一名、“2”为第二名。等距量化：素质测评对象的排列有强弱、大小、先后等顺序关系，而且任何两个素质测评对象间的差异相等，然后给每个测评对象赋值。如领导干部能力量化测评“1”表示差、“2”表示一般、“3”表示能干。（比例量化：不仅要求素质测评对象的排列有顺序等距关系，而且还要存在倍数关系。排列以第一位为基准。（四）当量量化所谓当量量化，就是先选择某一中介变量，把诸种不同类别或并不同质的素质测评对象进行统一性的转化，对它们进行近似同类同质的量化。例如对各项测评指标的纵向加权，实际上就可以看作是一种当量量化。当量量化实际上也是近似的等值技术。四类数据名义变量:只是类别之分。如：男、女，营销、研发、生产；顺序变量：能确定值的次序，能排列高低大小。如人员规模、成绩排名；定距变量：变量值之间的距离是可知的，具有加减的数学性质；如体温、智商值；定比变量：变量值的零值是固定的，各个数值具有乘除的数学特性。如：我们的补贴第三节测评资料统计分析的基本方法一、资料的搜集二、资料的整理三、资料的分析一、测评资料的搜集常用的搜集方法大致有三种，一是收集，即从日常的工作记录、统计报表、档案资料中搜集。二是调查。即采用科学的方法和手段深入实际搜集客观资料的一种方法。在抽样中，又有随机抽样（亦称无限制抽样）、分层抽样、多阶抽样、集团抽样和系统抽样等五种形式。实践表明。把其中的多阶抽样与分层抽样结合起来，是抽样中最好的一种抽样方法。最后一种是测量，即依据一定的标准和系统的法则来把所测评对象的特质或度量的等级以数字记录下来，这些数据就是可以用于统计的资料。二、测评资料的初步整理（一）测评资料的统计分类测评资料的统计分类又称统计分组。这是对测评资料进行初步整理的第一步工作。分类时所依据的特征称为分类的标志。分类标志按形式可分为性质标志和数量标志两种。（二）统计表与频数分布表及其编制方法1、统计表2、频数分布表（一）测评资料的统计分类1、分类的形式：性质类别和数量类别性质类别：反映测评对象所属组别与种类的不同。如男女、年龄。数量类别：是将测评数据按其数值大小排列出一个秩序。（二）统计表与频数分布表1、统计表有简单表、分组表、复合表2、频数分布表简单频数分布表、累积频数分布表、累计百分比分布表二、测评资料的初步整理（三）统计图、频数分布图及其绘制方法1、统计图统计图是以点、线、面、体来表示各种数据间关系及其为动情况的工具。它形象直观，便于整体比较。常见的统计图有条形、圆表、曲线形和象形图几种。制图的基本规则有以下几条：①根据资料的性质和分析的目的。②图的标题要简明扼要，切合图的内容，标题一般在图形下方。③图的尺度线与图形基线要垂直。④图的横坐标与纵坐标的数字由小到大、自上而下、由大到小排列的。等2、频数分布图频数分布图也称次数分布图，是以曲线或折线来表示相应的频数分布表的一种统计图。常见的有直方图与多边图两种。直方图是以面积表示频数的分布，即用位于横轴上各组上下限之间的矩形面积，表示各组频数分布的情形。其作法如下：①作横轴，然后把各组的上下限或组中值分别于横轴上，但要在横轴的两端至少各空一个组距的位置。②作纵轴，在纵轴上标尺度及单位以表示频数。③按各组的频数定出在纵轴上的高度并作出与横轴平行的直线，这一直线便于与相应的上下限延长线交成一个直立矩形。三、测评资料的分析（一）集中量与差异量集中趋势和离中趋势是测评数据频数（次数）分布的两个基本特征。前者是反映关于在分布中大量测评数据向某点集中的情况，它一般以集中量数来描述；后者是反映关于地测评数据分布中大量数据彼此离散的情况，它一般以差异量数来描述。所谓集中量数，指的是一组同类测评数据的代表数值，它表明了该测评对象群体的数量特征。它一般用来进行测评对象群体间的比较，以判明某一测评对象群体与另一测评对象群体的差别。用来描述集中趋势的量数，常用的有算术平均数、中数、众数、倒数平均数与几何数等五种。三、测评资料的分析（一）集中量数与差异量数1、集中量数它代表测评对象群体的数量特征。主要用于群体间的比较，以判明不同群体间的差别。分类：算术平均数、中位数、众数2、差异量数描述一组测评数据变异程度或离散程度的数量。主要有：两极差、方差与标准差、变异系数(三)统计图、频数分布图（1）算术平均数：NXXNii1算术平均数就是某组数据的总和除以该组数据的总个数所得之商。当一组测评数据按大小顺序排列后，那个居于中间位置的数就是中位数，记为Mdx（2）中位数指的是在一组数据中，出现次数最多的那个数，记为M0（3）众数i·2fFNLMbbdni·bbbofffLM（二）相关分析1、积差相关系数用于两组具有实质意义的测评数据间的相关程度的计算。如政治和语文成绩的相关。2、等级相关系数用于顺序变量的相关系数的计算。如以优、良、中、及格、不及格的等级计分形式。3、点二列相关系数用于二分变量和连续变量之间的相关。二分变量如男与女；35岁以下与等于或35岁以上。分析下列情况用哪类相关系数？1、某班级的同学在体检中得到10名同学的身高和体重数据，现在想知道同学们的身高和体重是否相关。2、某单位进行能力与绩效的考核，分别得到10名员工在能力和绩效方面的等级排名。现在想知道员工能力和绩效是否具有相关。3、某次招聘中14名应聘者中，男士的测评分数分别是67，10，20，43，61，26，18，35，23；女士的测评分数分别是44，60，10，23，30。问应聘者测评分数与性别有无关系？（三）差异性检验显著性检验也是统计推断的一种方法，它可以用来确定一个具有已知统计量的样本是不是来自某一个确定的总体。换句话说，样本统计与总体统计量的差异究竟是由于抽样所引起的随机误差造成的，还是两者之间存在实质上的差异，这也需要经过异性检验才能确定。（三）显著性检验某企业素质测评的平均成绩为75分，而人力资源部26名员工的平均成绩是77分，我们能否就此认为人力资源部门的员工素质水平比整个企业的员工高呢？不能，因为产生2分的差异的原因可能有2个：1、由抽样引起的，刚好抽到了素质好的员工2、该部门员工的素质水平确实高于平均水平。通过显著性检验检验，当抽样误差发生的概率P﹤0.05时，说明差异不太可能是抽样误差造成的，属于实际差异；当P﹤0.01时，实际差异就更显著了第四节差异检验的方法一、U检验（一）U检验的条件当所检验的差异服从或近似于正态分布地，则可采用U检验。由此可以推出以下两种具体条件：①当总体为正态、总体方差已知时，小样本统计量的差异显著性可采用U检验。②大样本（即样本容量n≥30）统计量间的差异显著性也可采用U检验。二）检验的步骤检验的步骤大体上如下：（1）提出假设；（2）利用检验公式计算检验值U；（3）把U值与相应于0.05的临界值1.96相比较，或与相应于0.01的临界值2.58相比较；（4）确定检验水平和结论；当U1.96时，检验水平a=0.05，，差异显著。当U2.56时检验水平a=0.01，差异非常显著。反之不然。（三）检验内容及公式1、平均数差异显著性检验22212121nnxxU2、相关系数差异的显著性检验112nrprU二、t检验t检验是建立在t分布基础上一种检验方法。1、进行t检验的条件符合下列两个条件之一者，一般采取t检验形式。（1）当样本为小样本（n30）、总体服从正态分布、总体方差未知而要进行小样本与总体间某个统计量的差异显著性检验。（2）当样本为小样本（n30）、两个总体方差均未知而要检验抽自这两个总体的小样本间某个统计量差异的显著性。2、检验步骤（1）提出假