最新人事决策的八种模型

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

人事决策的八种模型
为了保证人才选拔的科学性,要利用现代人才测评技术,按照一套科学、完整的流程来收集人事决策信息。

那么,在这些信息收上来之后,如何进行决策呢?
所谓人事决策模型,就是收集和整合人事信息,最终做出用谁不用谁的程序和方法。

现实当中,企业的人事经理使用的评价方法越来越多,如面试、笔试、360度反馈等等,但是在做最终的用人决策时,人事经理报上去的结果总是让企业老板觉得没底,他们经常发出这样的疑问,怎么与实际当中所了解到的情况不一致呢?这种方法不太准吧。

之所以出现这种现象,问题出在整合人事信息的方式方法上,也就是他的人事决策模型不合理。

根据收集信息和整合信息方式的不同,可划分八种人事决策方法(见下表)。

收集人事信息的方法
整合信息的方法
判断
统计
判断
完全判断法
量化评估法
统计
因素解释法
完全统计
判断+统计
判断合成法
统计合成法
综合运用
综合判断法
综合统计法
1、完全判断法
收集信息时,采用的是主观判断的方式,而在做人事决策时,也是用主观判断的方式。

临床法主要靠的是评价者的经验,易受人的主观因素的影响,但却是许多企业实际在用的人事决策方法,一是因为这个方法简单易行,二是因为对其它方法缺乏认识和了解,也找不到合适的方法。

2、量化评估法
在收集信息时用主观判断的方式,而在做决策时采用了量化统计的方法,这就是主客观结合的量化评估法。

举例来说,企业里做干部选拔时,由几位评委面试被评价者,按照几个评价要素对被评价者进行评分,然后把评分的结果进行统计处理,分数高者予以录用。

这种方法在收集信息时用了面试这种主观判断的方法,而在决策时用了量化统计的方法。

这种方法在人才测评中用得较多,但由于缺少专业训练和经验,用得不科学,使打分的结果与实际情况差异很大。

3、因素解释法
在收集信息时用量化方式,在决策时根据收集到的量化信息进行主观判断,然后做出决策。

比如,为了了解被评价者的个性特征,我们会使用一些信度和效度比较好的心理测验工具,收集被测者个性特征方面的信息。

被测评者答完问卷后,统计出被测评者在问卷中每一项测评维度上的得分,就可以用来判断被测评者的个性方面的特征。

有的被测评者在权力动机这个维度上得分较高,亲和动机得分中等偏低,决策者因此判断候选人比较适合从事团队领导者的角色。

这里不是按照简单的分数统计,以一个分数线来决策的,而是决策者根据各测评维度的分数,结合自己的经验而进行的主观判断。

4、完全统计法
收集信息和做人事决策时,均使用了量化的方法。

这种方法在面对较大量的候选人时,采用笔试筛选的方式,进行人事决策。

比如,一个企业准备选拔30名后备干部,而报名的有150人,这个时候为了提高工作效率,就可以使用管理能力测试,作为一个筛选,经考试答题,得分排在前50名的人,可以直接录用,或者进入下一轮测试选拔程序。

5、判断合成法
在收集人事信息时,既有主观判断的方式,也有统计计分的方式,而在决策的时候,对上述收集到的量化信息和主观印象进行总体判断,决定候选人是不是能够胜任。

很多企业里在选拔人才时使用了较为多样性的方法,包括面试、笔试,面试属于主观判断收集信息,而笔试则多是通过量化计分收集信息。

最后决策时,是决策者通过审阅被测评者
的考试得分和自己面试时的印象来作出决定,这就是用的判断合成的方法。

这种方式尽管使用了较多样的收集信息的手段,但是在根本上还是靠人的主观判断,缺少一个量化的模型,因此很难克服人的主观性对决策结果的影响。

6、统计合成法
为了尽量避免因主观评价造成的偏差,在实际的人事测评中,我们要求尽量做到量化,引入了统计分析的方法。

目前人才评价方法中最准确的方法要数评价中心技术了,这种技术在收集人事信息时既有主观判断的方式,如面试、情景模拟,也有量化统计的方式,如笔试测验,文件筐测验,尽管收集信息的方式不同,最终都要对收集的人事信息进行编码、计分,最终通过一个量化的决策模型统计出结果。

7、判断综合法
统计合成法所提供的人事决策结果是完全量化的,按照一定的总体得分,有一个排序,比如第一名、第二名、第三名。

但有时并不能完全依照名次去录取。

当在真正做人事决策的时候,会考虑到测评之外的其他因素而决策是否真正去录用。

比方说选拔一个企业一把手岗位人选时,其中一个人按照胜任能力在所有的被测评者中排在第一名,但是就是因为他只吃素食,在饮食方面不太适合去与方方面面的人员进行应酬,而这项工作又是作为地方的一把手非常重要的工作,所以也无法任用,只好用了第二名。

这是属于在既定结果的基础上,又考虑到其他因素的影响来进行人事决策的情况。

8、统计综合法
在既定结果的基础上,又考虑到其他因素决策时,有时仍然可以用量化的方式,比如说还要考虑年龄因素时,就可以把年龄作为一个因素考虑到资格条件里面,按照岗位的要求进行计分。

作为专业的、科学的人事决策,做到人事决策信息的量化是非常重要的一个方面。

但现实当中,决策者往往看见数字就头疼,即使偶尔的使用,也觉得数字化的评估结果,并没有比主观判断更准确,因而对把测评结果数字化并不怎么感兴趣,持一种怀疑的态度。

从科学性上来讲,量化方法总比不量化的好。

解决了人才测评中人事信息收集和整合的客观化、系统化问题,就可以根据不同的需要建立起相应的录用决策模型,目前经常使有的录用决策模型主要有以下几种,如线性推理模型、多重回归模型、多重分段模型、连续栅栏模型、轮廓匹配模型等。

这些录用决策模型的具体计算方式属统计学的范畴,每一种录用模型有其优势和不足的地方,可以结合具体的情况来使用,也可以把这几种录用模型综合起来使用。

但不管怎么专业性强,这些录用决策模型是把许多主观的信息和客观的信息通过量化、系统的方法,转化成固定的统计模型,从而能提高人事决策的科学性。

以上讲了主观判断和量化统计方法在人才测评中的应用,主观判断比较接近于以前的“领导说了算”的方式,而纯粹的量化统计方法,又可能使信息收集不够全面和灵活。

从现代企业管理的要求来看,因市场和人才竞争的加剧,“领导说了算”的人事决策方式风险越来越大,
前不久还出现了因领导干部在提拔下属时方法处理不当,造成下属采用极端手段给管理者造成伤害的事情。

因此,把干部任免的话语权交给一套人事决策模型,而不是交给某一个或几个人,这必然大大提高决策的科学性。

尽管国外人才测评技术在企业人才选拔上已经用得相当普遍,但是对国内的许多企业来讲,这种选人和用人的方式仍然是一种创新。

当然,量化的决策模型的前提条件是信息收集手段和胜任力模型的科学性。

因此,在选拔干部时一定要建好岗位的胜任力模型,如果要外包,一定要选择专业水平高的机构。

在这些条件还不具备的情况下,我们建议暂时把人才测评的结果做为人事决策的一项重要参考使用,而不是直接按分数高低直接决定用谁不用谁。

相关文档
最新文档