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　　t檢驗(yàn)分析

　　t檢驗(yàn)分析與頻次選拔法相類似，但利用t檢驗(yàn)可以得到比較滿意的結(jié)論。通常在勝任特征研究中采取獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)。實(shí)現(xiàn)步驟如下：

　　1.將專家意見匯總為A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N共14項(xiàng)指標(biāo)。

　　2.依靠專家會(huì)議對50名員工是否具有各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注，比如根據(jù)情況，給編號001的員工標(biāo)上了A、B、D、E、G、H、I、L這樣幾項(xiàng)指標(biāo)，給編號002的員工標(biāo)上了A、C、D、G、L、M、N……給編號050的員工標(biāo)上了A、C、E、H、L、M、N，統(tǒng)計(jì)這14項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)的頻次。

　　3.淘汰頻次過低的指標(biāo)(比如出現(xiàn)概率在20%以下的指標(biāo))。

　　4.對優(yōu)秀組和一般組的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行打分(比如用1～9給指標(biāo)打分)。

　　5.直接平均專家的評分，或者采取去掉最高分和最低分再取平均的方式，也可以取打分相近的兩位專家的平均分?jǐn)?shù)，將評分?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)人SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中(見表2—2)。

　　6.t檢驗(yàn)分析。

　　獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)解決了比較兩個(gè)組在特定指標(biāo)上的差異問題，適合于勝任特征研究中優(yōu)秀組與一般組勝任特征指標(biāo)的比較，簡便易行。其先決條件是需要有兩組員工勝任特征指標(biāo)的量化數(shù)據(jù)。

　　相關(guān)分析

　　1、分類：在勝任特征研究中，相關(guān)分析可以分為簡單相關(guān)分析與偏相關(guān)分析。簡單相關(guān)多用于多變量之間相關(guān)關(guān)系的分析，在研究勝任特征指標(biāo)的重疊性問題時(shí)能起到一定作用;偏相關(guān)分析則可用于選定崗位勝任特征。

　　2、具體做法：在選定勝任特征指標(biāo)時(shí)，先作簡單相關(guān)分析，得出簡單相關(guān)系數(shù)，對簡單相關(guān)系數(shù)大的，即相關(guān)程度高的那些指標(biāo)作分析，將可以合并的指標(biāo)合并起來，取兩項(xiàng)指標(biāo)的平均分為打分?jǐn)?shù)據(jù);然后用偏相關(guān)分析來分析各項(xiàng)指標(biāo)與績效之間的相關(guān)關(guān)系，得出偏相關(guān)系數(shù)，取偏相關(guān)系數(shù)高的指標(biāo)作為勝任特征。

　　3、缺陷：無法區(qū)分哪些指標(biāo)更能體現(xiàn)出優(yōu)秀人員與一般人員的差異。要改善這種情況，需要進(jìn)行分組研究，即分別研究優(yōu)秀組和一般組的人員，得出各自結(jié)論并進(jìn)行對比，就可以發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀人員與一般人員在勝任特征指標(biāo)上的區(qū)別，進(jìn)而確定崗位勝任特征。

　　聚類分析

　　▲含義：聚類分析的原理很簡單，在數(shù)學(xué)上就是將各個(gè)點(diǎn)放在坐標(biāo)體系內(nèi)，根據(jù)各個(gè)點(diǎn)彼此距離的遠(yuǎn)近，將這些點(diǎn)劃分為類。

　　▲實(shí)質(zhì)：聚類分析通過把一些分散的勝任特征指標(biāo)聚為幾類，根據(jù)每一類的特征給予它們更綜合的定義，并將這些新定義的指標(biāo)稱為勝任特征，其實(shí)質(zhì)是對具有相近含義的特征指標(biāo)進(jìn)行歸并，通過科學(xué)分析和綜合，弱化一些指標(biāo)，將專家組認(rèn)為更重要的特征體現(xiàn)在經(jīng)過分析概括后的新定義中。

　　▲步驟：

　　1.將專家意見匯總為A、B、C、D、E、FN共14項(xiàng)指標(biāo)。

　　2.依靠專家會(huì)議對50名員工是否具有各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)注，比如根據(jù)情況，給編號001的員工標(biāo)上了A、B、D、E、G、H、I、L這樣幾項(xiàng)指標(biāo)，給編號002的員工標(biāo)上了A、C、D、G、L、M、N……給編號050的員工標(biāo)上了A、C、E、H、L、M、N，統(tǒng)計(jì)這14項(xiàng)指標(biāo)出現(xiàn)的頻次。

　　3.淘汰頻次過低的指標(biāo)(比如出現(xiàn)概率在20%以下的指標(biāo)，具體尺度可根據(jù)研究需要進(jìn)行調(diào)整)。

　　4.對各個(gè)樣本的每項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行打分(比如用1—9給指標(biāo)打分)。

　　5.直接平均專家的評分，或者采取去掉最高分和最低分再取平均的方式，也可以取打分相近的兩位專家的平均分?jǐn)?shù)，將評分?jǐn)?shù)據(jù)導(dǎo)人SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中。

　　6.將勝任特征的量化數(shù)據(jù)導(dǎo)人SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中后，點(diǎn)擊“Ana—lyze”菜單中的“Classify'’選項(xiàng)，選擇“Hierarchical Cluster'’命令進(jìn)行運(yùn)算。

　　步驟5完成后，相當(dāng)于賦予每項(xiàng)指標(biāo)一組數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的空間維度數(shù)目就是所研究對象的個(gè)數(shù)。在本節(jié)前面的例子中我們研究的是勝任特征指標(biāo)的聚類(R型聚類)，則這些指標(biāo)是50維(50個(gè)人)的數(shù)據(jù);如果要研究員工的聚類問題(Q型聚類)，則數(shù)據(jù)維度數(shù)目為指標(biāo)的個(gè)數(shù)，即14維。

　　▲結(jié)果：冰柱圖和樹形圖比較重要，它們能直接反映聚類的情況，描述聚類的過程。聚類完成后，可根據(jù)研究對象的多少以及實(shí)際情況的需要，選取合適的類別數(shù)，比如在50個(gè)人的情況下，取4—6類比較好。具體類別數(shù)與后續(xù)研究有關(guān)，如果取類太多，關(guān)鍵指標(biāo)容易分散，降低勝任特征的實(shí)用性;如果取類太少，則過于籠統(tǒng)，可操作性差。

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