素质量化与测评标准体系设计

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1、素质量化与 测评选拔的标准体系设计人员招聘与选拔素质测评的量化素质量化与测评选拔标准体系设计素质测评的量化测评的量化方法1、量化及其作用2、量化形式3、量化分析基本方法测评的标准体系 何谓量化？定性分析定量分析研究层次确认性质是什么为了更准确地定性依据不同大量历史事实和生活经 验材料调查得到的现实数据手段不同逻辑推理、历史比较等 方法经验测量、统计分析和 建立模型等方法学科基础逻辑学、历史学为基础概率论、社会统计学等 为基础结论表述文字描述为主数据、模式、图形定性分析：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

2、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。 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。定性分析：比如分析一幅画的特性和价值，我们就会用语 言来描述画的优美之处，功力所在等等。定量分析：如果是分析酱油的成分，需要一批数据来说明 ，如谷氨酸的含量，盐的含量，水的含量等等。也有两种分析都用的，如果说明一件家具

3、的特点，就可以 用它的长、宽、高数据以及价格等数据和它的结构，用料 ，款式等来综合说明。（素质测评）为什么需要量化在实际的应用中，通常会有几个结论和方案以供选择两三个结论都属于一个级别加上在有几个决策者意见不一为了将定性分析的结论能有数字支撑，具说服力， 有必要对其进行量化。定性1. 很好、 2. 好、 3. 一般、 4. 不好、 5. 差人类对风 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）定量人类对温度的认识开始依靠皮肤的感觉触摸在很冷的户外捡起： 一块木头 一根铁管冷凉暖热比热后来温度计量化量化除了纠正了人们的一些错误认识 更重要的是“共识测

4、评”出发点不同的每个人很可能 对同一件事物的认识、评价 出现尺度不统一的情况。尤其素质又是一 个内隐性的事物第六感！素质测评 的量化是一 个可靠的测评基础量化的功能：1.简洁的表述；2.有助于对具体行为进行抽象；3.促进测评者对素质特征进行细致、深入的分析；4.有助于进行差异的比较；5.有助于大规模统计分析。定性分析和定量分析不同的使用范围定性分析定量分析对发展过程的原因探讨评比与选拔对典型个案的深入研究对群体的状态进行综述对被评者优缺点的详细描述对可测特征精确客观的描述对被评者内隐的观念、意识 分析对文献档案信息的汇总归纳从样本推断总体素质测评量化的主要形式1.一次量化、二次量化2.类别量化

5、3.模糊量化4.顺序量化、等距量化、比例量化5.当量量化赋予数字含义的形式一次量化和二次量化第一次、第二次还 是一次、两次次序数理解基数理解序数理解的一次量化对象可直接的定量刻画量化后数据可直接反映 对象实际特征出勤 身高 体重 实质量化序数理解的二次量化对象没有明显的数量关系结果并没有直接提示量化的 内容成本意识 服务意识 责任心 形式量化强烈一般淡漠3分2分1分基数一次基数理解的二次量化基数理解的一次量化量化过程可以一次性完成需要经过两次量化要素专业水平分析和解 决问题语言表达应变其它相关 因素总分/ 平均分评分要 点能否紧密 结合工作 业务回答 问题；专 业知识与 业务水平工作思路 是否

6、清晰 ，判断分 析问题是 否准确、 深刻、透 彻，有无 创见；解 决问题的 办法、措 施是否得 当。语言表达 的逻辑 性、条理 性、简炼 性、准确 性、流畅 性及感染 力和说服 力。反应的机 敏程度； 临场应变 情况，面 对压力心 理承受能 力和自制 力；处理 问题的灵 活性和有 效性。个人的志 趣、知 识、经 验、成 就、文化 素养、个 性特征、 仪表气质 等与拟任 职位的适 应程度。分 值60201055基数二次要素专业水平分析、解 决问题语言表达应变其他相关分值60201055等 级 标 准好4860162081055中36471215673434差035012050202三个“好”两个

7、“好”一个“好”优良合 格类别量化量化值 对象1行政人员 2专业技术人员 3辅助人员把素质测评对 象划分到事先确定的几个类别中去，然后每 个类别均赋予不同的数字。“数字”在这里只起符号作用编号模糊量化民主型中介型专制型 赋值0.60.30.1素质特征的分类界限无法明确或测评者认识模糊比如管理者的风格不能明确划分你是内向还是外向？外向“闷骚”内向 赋值0.30.50.2总体民主总体为 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 先分类，后赋值顺序量化两两比较，排成序列最高等 级工作剩余最 高工作剩余最 低工作最低等 级工作1342分值1号车间各工作

8、岗位难度系数1007号岗993号岗、5号岗986号岗972、4、14、15、25号岗968、10、18、19、20号岗等距量化在顺序的基础上，让每两个水平之间等 距如：先设置好分差为1的分数水平 ： 100、99、98、53、52、51比起顺序量化，我们可 以知道7号岗和10号岗 的难度水平相差4分。比例量化似乎更精确一些先设置好分差为1的分数水平， 再往每个分数水平上代入内容的 做法，有些生硬用比例关系更能反映 水平之间的关系当量量化选择某一中介变量，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。当量量化“加权”就是一种当 量量化期中考试期末考

9、试作业 30%50%20% 849291 25.24618.2平均分：89分 加权算法：89.4分可以比较测评资料统计分析的基本方法n素质测评资料搜集 问卷面谈/访谈n素质测评的资料整理和呈递 分类：性质资料、数量资料统计表：简单表、复合表统计图：直方图、饼图、散点图n素质测评资料分析 集中量：算术平均数（ ）、中位数、众数差异量：全距、方差、标准差（ S）相关分析差异检验测评资料的搜集常用的搜集方法：收集：从日常的工作记录、统计报表、档案资料中搜集调查：采用科学的方法和手段深入实际搜集客观资料测量：依据一定的标准和系统的法则把所测评对象的物质或度量 的等级以数字记录下来。这些数字将用作统计资

10、料测评资料的初步整理（一）测评资料的统计分类又称统计分组。分类时所依据的特征称为分类的 标志，按形式可分为性质标志和数量标志两种。性质类别性质类别反映测评对象所属组别与种类的不同；数量类别数量类别就是将测评数据按其数值大小排列秩序（二）统计表与频数分布表及其编制方法1、统计表以表格形式表达测评数据关系的重要工具，可以 简单地反映表中种类测评对象或数据的情况，便 于分析、对比、计算和记忆。员员工对对主管的尽职职情况评评定人数 1. 非常不尽职9 2. 不尽职30 3. 不置可否10 4. 尽职25 5. 非常尽职6 总计80表2-1 80名员工对部门主管尽职程度调查结果表中数据来源于例【2-1】

11、表号顶线表线标目表注标题标目数字底线2、频数分布表也称次数分布表。常见的有简单频数分布表、累 积频数分布表和累积百分比分布表三种形式成成 绩绩绩绩人 数合 计计男 生女 生60-7053870-801151680-901382190-100415合计331750简单频 数分布表累积频数分布表累计百分比分布表统计图、频数分布图1. 统计图形象直观，便于整体比较2、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 频数颁布表的一种统计图。常见直方图与多边 图。测评资料的分析（一）集中量数与差异量数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。集中趋势反映关于在分布中大量测评数据

12、向某 点集中的情况，一般用集中量反映。离中趋势反映关于在分布中大量数据彼此离散 的情况，一般用差异量反映。1、集中量数表明测评对象群体的数量特征；一般用来进行测 评对象群体间的比较。常见：算术平均数、中 数、众数、倒数平均数与几何平均数。算术平均数中位数众数1号2号3号第一组70分70分70分第二组60分60分90分2、差异量数差异量，指的是描述一组测评数据变异程度或离 散程度的数量。集中量数指的是量尺上的一个点，差异量数指的是量尺上的一段距离。两极差、 方差与标准差、 变异系数、 百分位差、 四分位差、 平均差有时两组测评 数据 群体分布的集中趋势 相同，但离中趋势不 同。两极差：两级之差平

13、均差：每个数值与整体的平均值相减方差与标准差：方差：每个数据与其算术平均数之差的平方和该组数据总 个数之商标准差：方差的算术平方根变异系数：当两组数据单位相同，而且平均数相差不大时，可以直接 用差异量来比较他们的离中趋势。但是如果比较对象的单 位不同，或单位相同单平均数相差很大时，若用差异量来 表示离中趋势就不行了。变变量标标准差平均差变变异系数身高（cm）135.015.54（5.54/135.03）*100=4.10体重（kg）28.033.40（3.40/28.03）*100=12.13某小学的身体测评（二）相关性分析数量关系的两种形式：函数关系与相关关系两个变量之间的关系可以确定用函数

14、关系表 示两组数据之间的关系无法用函数关系表示例如某个领导干部届中与届末各种素质测评 分数需要相关分析相关种类：两组数据相互变化的增减趋势：正相关和负相关 ；表现形式：直线相关与曲线相关；相互关系：完全相关、高度相关和零相关。从相关系数的大小来提示两组测评 数据相关程度相关的种类一元相关多元相关负 相 关正 相 关线性相关曲线相关xy正 相 关xy负 相 关xy曲线相关xy不 相 关统计检验统计检验（显著性检验）：可用来确定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，还是两者之间存在实质上的差异。例如：某企业员工某项素质测评平均成绩为75分；而从其中一车间抽取20人，平均成绩

15、为78分。造成这个差异有可能是这一车间员工整体素质水平相比企业其余员工高；也可能是这个样本不够代表性。统计检验就能辨别两组之间是真的存在差异还是这个差异是抽样不妥造成的。U检验正态分布（一）U检验的条件当所检验的差异服从或近似于正态分布时,则可采用U检验.两种具体条件: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。大样本（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（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

16、平=0.05，差异显著。当 U 2.56时，检验水平=0.01，差异非常显著。反之不然。2013/11/1652（三）检验内容及公式1、平均数差异显著性检验 例：样本下半场数与总体平均数差异检验）某集团员工的责任心测评的平均成绩为70分，标准差为8分，但有一个职能管 理部门14人，其平均成绩为73分，问该部门员工的责任心与全集团员工的责 任心相比，是否存在实际的差异或确实更强一点？ 分析：提出假设；计算U值；把U与临界值1.96与2.56相比较并下结论。2、相关系数差异的显著性检验注：计算公式（检验两个大样本的相关系数r与对应于这两个大样本 的总体之间的相关系数之差异的显著性） 例：随机地从某组织2560岁的员工中抽取了150个员工，