权重设定方法

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1、科学设置权重的定量方法科学设置权重的定量方法如何在设定权重时,既考量管理者多年来积累起来的经验判断,又科学客 观地定位各评价因素,避免一些不必要的偏差,使评价结果更接近于实际情况 呢?下 面的几种方法,或许能给你带来一定的收获。一、简单排序编码法一、简单排序编码法这种方法通过管理者对各项考评因素的重视程度进行排序编码,然后确定 权重的一种简单的方法,需要管理者从过去的历史数据及个人的经验对各项考 评项目作出正确的排序。比如在绩效考核过程中,某一职位有四个 KPI 的考评因素,分别为 A,B,C,D,依企业的要求及目标设定者的经验,各项考评因素的重要性排序 为 B,D,C,A;然后再按照自然数顺

2、序由大到小对其进行分配,分别为 4,3,2,1。然后将权数归一化,最后结果为 A:1/(4+3+2+1) =0.1;B:4/(4+3+2+1)=0.4 C:2/(4+3+2+1)=0.2;D:3/(4+3+2+1)=0.3。这种简单排序编码法计算权数的方法简单,但也存在主观因素,存在一定 的不合理性。但至少它比管理者单纯地依据自身经验进行设定的方式要客观一 些。二、倍数环比法二、倍数环比法倍数环比法首先将各个考评因素随机排列,然后按照顺序对各项因素进行 比较,得出各因素重要度之间的倍数关系,又称环比比率,再将环比比率进行 统 一转换为基准值,最后进行归一化处理,确定其最终权重。这种方法需要对

3、考评因素有客观的判断依据,需要有客观准确的历史数据作为支撑。以上述四个因素为例,如下表。说明:表格第二行,0.3 表示 A 的重要性是 B 的 0.3 倍;2 表示 B 的重要性 是 C 的 2 倍,0.55 表示 C 的重要性是 D 的 0.55 倍;1 表 示 D 本身。第三行, 是以 D 为基准进行的比率归一化,因 C 的重要性是 D 的 0.55 倍,因此取值为 0.55*1=0.55;B 是 C 的 2 倍,所以取值为 0.55*2=1.1;以下类推。最终权重 则以合计数为分母,各基准值为分子算出。这种倍数环比法决定权重的方法较为实用,计算也简单,由于有准确的历 史数据作支撑,因此具

4、有较高的客观科学性。三、优序对比法三、优序对比法倍数环比法虽然较为实用,但事实上,许多企业的历史数据常常不能反映 因素之间的客观关系,而且也有些因素不能用量化的形式进行计算。如何评定 它们之间的重要程度呢?优序对比法通过各项因素两两比较,充分考虑各项因 素之间的互相联系,从而确定其权重。先需要构建判断尺度,一般情况下,重要程度判断尺度可用 1,2,3,4,5 五 级表示,数字越大,表明重要性越大。当两个目标对比时,如果一个目标性为 5,则另一目标重要性为 0;如果一个目标为 3,则另一个目标为 2。仍以上述四个因素为例,进行说明。说明:合计列是将该行与其他因素两两比较得出的值进行加总,最终权数

5、 则是以各行合计数除以总合计得出。优序对比法通过各考评因素之间的对比,充分显示出因素与因素之间重要 性的相互关系,实施过程仍需要管理者依凭经验作出判断,虽然在某一判断上,可能会出现偏差,但是却可以在与其他因素的比较上得到弥补,对决策者的主 观经验判断是一个补充,因此,具有较大的客观科学性。实践证明,这种方法 是切实可 行的。四、层次分析法四、层次分析法虽然层次分析法的基本原理及其运算有点复杂,但这并不妨碍它在人力资 源管理中的运用。笔者不打算对层次分析法原理进行详尽的解释,而用 Excel 作为语言,力图清晰描述层次分析法决定权重的全过程。1.1. 选择判断尺度选择判断尺度值得注意的是这个判断

6、尺度与优序对比法的判断尺度不同,在层次分析法 中,当两个目标对比时,如果一个目标性为 5,则另一目标重要性为 1/5,而不 是优序对比法中的 0。2.2. 根据判断尺度对考评因素进行两两比较,构造判断矩阵。如下图根据判断尺度对考评因素进行两两比较,构造判断矩阵。如下图 1 1。3.3. 列规范化的列规范化的 ExcelExcel 公式代码公式代码4 4规范列平均,确定最终权数规范列平均,确定最终权数最终的权数从这一步已经确定。但是使用层次分析法决定权重后,还需要 进行一致性检验,检验管理者对各因素的判断思维是否保持一致的。4.4. 求最大特征值,进行一致性检验求最大特征值,进行一致性检验一般而言 CR=CI/RI 愈小,判断矩阵的一致性愈好,通常认为 CR0.1 时, 判断矩阵具有满意的一致性。本例中 CR= 0.061028110.1 通过了一致性检验, 证明管理者的判断倾向是一致的,得到的权重具有较高的可信度。红圈中的数 据为随机一致性指标,它随 N 的不 同而不同,可从下表进行查询随机一致性指标查询表随机一致性指标查询表层次分析法不仅可以确定权重,进行排序,它还与其他的方法(如模糊决 策法、专家咨询法)互相补充,具有广泛的应用价值。

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