人员素质测评指标量化及分析方法.ppt

1、1.第三章：人员素质测评指标的量化和分析方法；2.第一节：人员素质评估指标的量化；3.人员素质测评指标量化的意义是正确分析和评价人员素质的科学手段，是人员素质测评的现实要求；4.二是人员素质考核指标的量化方法；1.将每个指标分为几个等级，并为每个注册分配一定的分数。例如，“自学能力”分为四个等级：优秀(3.85.0)、良好(2.63.7)、中等(1.32.5)、差(01.2)、5、分段的优缺点、优秀：详细评分；它易于编译和使用。同年级的人可以区分强弱，分数也有很大的选择性。缺乏：在同一个年级是主观的。6，2，隶属度是以模糊数学中的隶属函数为尺度的评价标准。它的标准内容通常是预期的注释，它通过元

2、素的最高级别的等价程度或属于元素的最高级别的程度来评估。对“敬业精神”的评价分为五个等级：一：在逆境和顺境中，有明确的目标，强烈的工作热情，勤奋、主动、开拓。(0.911.0)乙：有一定的进取精神和工作学习热情，愿意努力学习和工作。(0.80.9) C:有一定的工作热情，有提高自身专业能力和科学文化水平的愿望和行动。(0.60.79)，7，3。类别量化和序列量化。范畴量化：根据事物的某种特性，事物的属性被分类，并用数学或符号来表达。只能区分不同的类别。例如“性别”、“国籍”和“教育背景”。也称为形式量化。顺序量化：根据事物的某一特征，事物的属性被分类并以数学或象征性的方式表达。只能区分不同的类

3、别。例如“性别”、“国籍”和“教育背景”。也称为形式量化。等距量化和比例量化，等距量化：事物属性的划分是等距的，它们的单位是等价的，数字之间的差异是有意义的，但没有绝对的零。它的参考点是人为指定的，只有相对属性。这种数据可以加减，但不能乘除。比例量化：除了等距量化的所有特性外，它还有绝对零点。比如身体测量的长度和重量。心理测量的反应速度、时间和持续性。测量结果可以相乘和相除。9，5，直接量化和间接量化，直接量化：评价对象的直接量化表征。一般而言，直接量化的对象具有明显的量化关系，量化的数据直接揭示了被评价对象的实际特征，具有实质性的意义，也称为实质性量化。例如“违规次数”、“身高”和“体重”。

4、间接量化：对评价对象的间接定量描述，即先定性描述后定量描述的定量形式。一般来说，间接量化的对象是那些没有明显数量关系，但在质量或程度上有差异的质量特征。如“成本意识”，强(3)，一般(2)，冷漠(1)。10，6。第一次量化和第二次量化，第一次量化：质量评估的量化过程可以一次完成。质量评价的最终结果可以从原始评价数据直接合成和转换。例如，面试中的分数通常被量化一次，并且面试的结果被主要测试的分数平均。二次量化：质量评估的量化过程可以完成两次。例如，各种心理测量需要在测量原始分数的基础上进行标准化和转换，然后进行比较和评估。例如，员工的能力结构(协调、决策、沟通等)。)分别被评为优秀、中等和差，每

5、一级都被打分进行综合评判。11，7。等价量化：首先，选择一个中间变量，对各种性质进行统一变换3、12、评价指标的测量，任何评价指标的测量都是由两个因素决定的，一个是测量等级及其相应的分数；第二，测量规则或标准。为了规范和统一评价结果，简化评分，便于计算机处理，一般可采用统一的评分方法。例如，13可以列出与评价指标相关的“参考标准”。这可以通过国内外相关政策或经验数据来规定。测量时以“参考标准”为有效标准，根据评价对象与有效标准的实际偏差程度确定相应的等级。1、客观评价指标，(1)根据“法定标准”对评价指标进行评分；(2)如果没有统一的“法律标准”，可以用以下两种方式评分：14分。您可以将评价对

6、象在某个评价指标中实际达到的级别从高到低进行排队，以高分分为5为标准，其余部分按比例进行转换，确定得分级别。例如：在某个月内，随机选择5名工人生产14、13、10、8和7种特殊产品。其中，最大件数为14件，产品质量为5分，其余分别为4.64分、3.57分、2.86分和2.5分。15，2，主观评价指标，(1)模糊测量；(2)综合多个评价对象，16。确定指标权重的层次分析法，示例1，在五个评价指标A、B、C、D和E之间分配权重，Wi=1/N(AIJ/AIJ)WA=1/5(1/110.5/100.33/2.70)给五个评价指标A、B、C、D和E分配权重，Wi=联合开展的活动/联合开展的活动WA=15

7、/40=0.375，并比较每两个指标X和Y，18。第二节是评价数据的分析方法，19。一、评价数据的收集、收集、测量和调查，20、2和20 1。统计表(1)形式：简表、分组表和复合表(2)结构简单，层次清晰，21，2，频数分布表，(1)简表频数分布表累计频数分布表累计百分比分布表，(2)步取全距；确定组的数量和距离；通常，为10-15个组确定有限的注册频率。22.第三，评估数据分析。(1)集中与差异。1.集中度反映了评价数据在某一点上的集中度。(1)算术平均数和加权平均数(2)中位数：按一定顺序排列后位于中间位置的数字。当有奇数时，哪一个在中间；当有偶数时，中间两个数的平均值。(3)模式：一组数

8、据中出现频率最高的数字；23.2.差异反映了一组数据的变化或分散程度。(1)极点之间的差异，(2)方差和标准差，以及(3)变异系数。当被比较的单位不同时，仅用绝对差异(标准差和方差)很难解释问题，必须用相对差异指数进行比较。(2)相关分析，24，定量主观综合评价的数学模型，第三节，25，指的是评价，没有具体的标志和规定，而是由评价者根据他们通常的观察和评价者的印象进行多向评价的一种方法。主观综合评价，26，1。定量模型1，(1)条件1。多个参与者(评估者)2。多个评估元素3。每个元素都有多个评估级别，27。2.定量模型步骤1。构造各评价要素的模糊矩阵(例P113)，R=，0 . 40 . 50

9、 . 100 . 60 . 30 . 100 . 10 . 20 . 60 . 10 . 20 . 50 . 2，28，2，设置各评价要素的权重矩阵，A=0.2 0.6 0.1 0.1，29，3，计算综合隶属矩阵，B=0.2 0.6 0.1 0.1，0.40.50.100.60写为：(0.20.4)(0.60.6)(0.10.1)(0.10.1)=0.6，然后得到B=(0.6 0.3 0.1 0.1)，3 0，3，等级分配并计算最终结果，矩阵b=0.60.30。，给每个等级打分：非常好(95分)、教得好(85分)、一般(65分)和差(50分)，并形成一个4行1列的矩阵。将其写成：V=，95 8

10、5 65 50，并计算最终结果m=94，m=，0.60.30.10.1，95 85 65 50，31，1，确定并假设模型的变量，(1)评价对象：T (2)评价指标(目标)3s中有s个参与者(4)多个评价因素(元素)Uj，j=1，2，3m，m个评价元素(5)多个评价等级Vi，i=1，2，3n，n 每个参与者在评估对象t的每个评估因素中有n个等级，在频率表中列出每个因素在每个级别评估的人数：因素和级别。 将表中的每个R值除以S，r=，R11R 21R 1R 1R 2R 2R 1 m2 RmM，33，3。设置权重矩阵，U=(U1，U2，um)中每个因子(元素)对应的权重为And a1=1，4，计算综合评价矩阵b=ar，r11r 21 n1 12 r2r 2r rmrnm，b=(a1，a2，am)，=(b1，b2，bn)，34，5，给每个等级打分并计算最终结果，对应V=(V1，V2，Vn)综合结果B=B，V，=(b1，b2，bn)，P1 P2 Pn，35，第二