第4章素质量化的理论与方法ppt课件

.,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。,.,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、模糊量比、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,一次量化是指素质测评的量化过程可以一次性完成。素质测评的最后结果可以由原始的测评数据直接综合与转换。二次量化则不然，它是指整个素质测评量化过程要分二次计量才能完成。例如模糊数学中的综合评判法。,.,（二）类别量化与模糊量化,所谓类别量化就是把素质测评对象划分到事先确定的几个类别中去，然后每个类别的赋予不同的数字。例如把职员化分为管理型、技术型与非技术型三种，然后给“管理型”赋予数字“3”，给“技术型”赋予数字“2”，给“非技术型”赋予数字“1”。,模糊量化测要求把素质测评对象同时划分到事先确定的每个类别中去，根据该对象的隶属程度分别赋值。,.,（三）顺序量化、等距量化与比例量化在同一类别中常常需要对其中的诸素质测评对象进行深层次的量化，这就是顺序量化、等距离化与比例量化，它们也都可以看到是二次量化。,（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。,.,二、人员素质侧评量化的发展-广义量化,（一）广义量与广义量化,目前传统的量化研究采用的主要是数学工具，量化研究的方法又可包括确定性数学方法、非确定性数学方法和模糊数学的方法。但传统的量化方法又具有很大的局限性，而作为社会科学要研究的复杂的系统对传统的量化方法提出了挑战。,对社会科学的广泛系统的研究主要是研究系统内诸要素的关系，通常用数学方法将系统内诸要素的关系进行联结起来的方法称之为量化。,.,广义量，是指既能描述事物数量差异，又能描述与区别事物性质差异的量。这种量既可以以数的形式表示量的存在，又可以是非数量形式的所谓状态、程度、运动、分布、结构、方式等形式表示其量的存在。,所谓广义量化，是指把系统的组成要素间的关系进行联结起来的方式和方法。如果我们用R表示广义算符集合，用表示由一系列规则组成的算法体系，用X表示系统要素对应的符号集，则可定义广义量化集合B=X、R、。,.,（二）广义量化分析的重点与主要的量化模式,广义量化分析的重点是如何利用语言学、符号学和可计算理论将定性问题定量化，同时研究过程中对的人思维过程分析和逻辑判断将成为广义量化管理的难点。,常用的量化模式主要有：单项指数法、分解综合法（也叫综合评分法）、累计积分法、系列组合法、系数法、表征测定法和模糊综合评判法。,.,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,.,（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：根据资料的性质和分析的目的。图的标题要简明扼要，切合图的内容，标题一般在图形下方。图的尺度线与图形基线要垂直。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：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。作纵轴，在纵轴上标尺度及单位以表示频数。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。,.,（1）算术平均数：,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,.,（二）相关性分析,1、积差相关系数的计算,2、等级相关系数,3、点二列相关系数,.,（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。,.,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：当总体为正常、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。大样本（即样本容量n30）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,2、相关系数差异的显著性检验,.,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）提出假设（一般假定无显著差异）。（2）根据检验公式计算t检验值。（3）查表确定临界值（4）判断与结论：,.,（1）平均数差异显著检验。,（2）相关系数差异显著检验。,.,三、X2检验,1、X2检验的特点这种检验是建立在X2分布上的一种检验方法。它不但能够同时检验两个或两个以上的统计量是否与某种理论次数分布相接近，具有可加性，而且适用于计数资料。所谓计数资料在这里指的是在实践中常遇到的那种只能按品质分类，然后按类别计算个人或人数的资料，例如答案的对与错，成绩的优、良、中、差、劣等等。2、X2的基本性质和计算公式X2是表示实得数据与理论次数的偏离程度的指标。具体地说，把观察所得的实际次数与依据某一假设所期望的理论次数的差数平方后再以期望的次数去除求出平均比率，再把几个平均值相加，其和就是X2。如下公式：,.,第五节多元统计分析,1、聚类分析聚类分析的作用是建立一种分类方法，这是将对象按照它们在性质上的紧密程度进行分类。一般有两种方法：一种是把每个对象看作是空间中的一个点，然的定义点与点之间的距离；另一种是用某种相似系数来描述对象之间的紧密程度,.,2、因素分析因素分析是将多个相互联系的变量综合为少数几个“因素”。因素分析一般分两步进行：一个把原先多个变量缩减成数量较少几个变量。缩减后的变量叫做“因素”它是抽象的；二是从各变量与因素的关系结构特点出发，取得对因素的解释。,.,3、主成分分析主成分分析是将原来多个变量或指标化为少数几个相互独立综合变量或指标的一种统计方法。因素分析是通过因素分解的思想，把每一个变量分解为公因素与特殊因素两部分，然后通过简化的公因素体系达到对原变量化简的目的。,.,第六节综合测评量化的数学模型,所谓有主观综合测评，是指测评时，没有具体的标志与规定，而是由测评者按据自己平时的观测与印象对被测评者进行多方位评定的一种方法。,一、主观综合测评量化的数学模型（一）二、主观综合测评量化的数学模型（二）,.,一、主观综合测评量化的数学模型（一）,假定我们对事物X进行评价。设参加评价者为ek;即有s名测评者，被测评对象为T。再假定m有个测评因素，每个测评因素有n个定性的测评等级,可以得到如表5-9所示的评判表。,;,.,表5-9综合评判表（一）,.,对于表中的每个值都除以s，则得矩阵,每个因素在综合测评时的比重不同,则得,再设对于T的综合测评矩阵为B，则,.,为了定量地综合表示测评的结果，可以对于等级因素赋值。设赋值之后得矩阵为，则：,综合测评的结果,.,二、综合测评量化的数学模型（二）,即对高校教师素质进行测评，由此说明综合测评量化的数学模型运用过程。测评标准包括5个方面：1、三基教育（U1）；2、智力开发（U2）；3、思想教育（U3）；4、学生通过学习提高的程度（U4）；5、考试命题（U5）。,.,教案编写质量,课堂教学质量,批改作业质量,辅导学生质量,寓思想教育于教学中,教师表率作用,严格遵守教学常规,启发式教育，引导学生思考理解,学习方法和学习习惯的培养,学业上的进步,分析问题、解决问题能力的提高,试题的信度和效度,试题的区分度,表5-10各测评指标评定结果统计表,.,主观测评结果统计表,这个表反映了测评因素与等级之间的关系,这个关系是用隶属度表示的,所以叫作模糊关系。,.,表5-11测评指标权数分配表,.,由表5-10的上半部分可得单因素评价矩阵R1,由表5-11可知与R1相对应的权数矩阵是A1,A1=（0.100.650.100.15）,由A1与R1可得单因素（三基教育）的综合评价矩阵即：,.,同理可以求得:H2=(0.400.290.290.030)H3=(0.550.420.190.030.04)H4=(0.100.300.330.230.24)H5=(0.430.270.270.100.06)因为综合权数矩阵由表5-11最末一行可知，即：B=(0.500.100.200.120.08)由H1，H2，H3，H4，H5组成的因素的综合测评矩阵设为H，,.,最后的综合测评矩阵设为E，则：,.,存在着两个问题：其一，关于测评因素，在上述数学模型中都要求它们是互相独立的。其二，在上述的数学模型中，测评者在对被测评者的某一个项目（或因素）进行测评时，必须而且只需要有一种态度，但实际上常有这种情况：某一测评者对于被测评者对某一因素评为哪能一个等级处于模糊状态。由于这种差异没有反映出来，其客观性就受到了一定的影响，关于这个问题也需要进一步探讨。,.,本章小结,广义量化方法是一种把人类经验知识和一般科学理论相结合的