第五讲 素质测评的量化
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人员素质测评
9
2014-5-19
定量分析方法
1、定义：定量分析是指用数值形式以及数学、统计方法反 映被评价者特征的信息分析、处理方法 2、特点：客观性、准确性、深刻性、广泛性、普及性、现 代性 3、范围（1）对群体的状态进行综述 （2）评比与选拔 （3）从样本推断总体 （4）对可测特征的精确而客观描述
二次量化举例
第一次量化：在关系维度和工作维度中进行描述
比较。
如：关系维度的一个极端，表现为从不注意员工
的情绪，从不听取员工的解释，等等。另一个极
端就表现为，充分的民主，与员工完全的融合甚 至是放任。
第二次量化，对被评价人的行为与描述进行对比， 在1和9之间 赋予一定的分值。
人员素质测评
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2014-5-19
二、类别量化与模糊量化
类别量化:就是把素质测评对象划分到事先确定的几 个类别中去，然后给每个类别均赋予不同的数字； 如把职员划分为管理型、技术型与非技术型三种， 分别赋分3、2、1 模糊量化：则要求把素质测评的对象同时划分到事 先确定的每个类别中去，根据该对象的隶属程度分 别赋值。 如把管理者的风格划分为“民主型”“专制 型”“中介型”，每一种都可以拟定一些具体标准， 而该管理者的行为有些符合民主型、有些符合专制 型、…。
人员素质测评
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统计检验
统计检验的基本概念 统计检验是统计推断的另一种方式，它与 区间估计的差别主要在于：区间估计是用 给定的大概率推断出总体参数的范围，而 假设检验是以小概率为标准，对总体的状 况所做出的假设进行判断。假设检验与区 间估计结合起来，构成完整的统计推断内 容。假设检验分为两类：一类是参数假设 检验，另一类是非参数假设检验。
人员素质测评
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统计检验的基本思想
基本思想 先对总体的参数或分布函数的表达式做 出某种假设，然后找出一个在假设成立条件下出 现可能性甚小的(条件)小概率事件。如果试验或 抽样的结果使该小概率事件出现了，这与小概率 原理相违背，表明原来的假设有问题，应予以否 定，即拒绝这个假设。若该小概率事件在一次试 验或抽样中并未出现，就没有理由否定这个假设， 表明试验或抽样结果支持这个假设,这时称假设与 实验结果是相容的，或者说可以接受原来的假设。
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定性分析方法
1、定义：定性分析是用语言描述形式以及哲学思辩、逻辑分析解释被评 价对象特征的信息分析、处理方法 2、特点；（1）关注事物发展过程以及相互关系 （2）对象是质的描述性资料（访谈、观察记录和文献） （3）无严格的分析程序，有较大的灵活性 （4）主要采用归纳逻辑分析和哲学思辩方法 （5）具有敏感性 3、范围（1）对发展过程的原因探讨 （2）对被评价者优缺点的详细描述 （3）对典型个案的深入研究 （4）对被评价者内隐的观念、意识分析 （5）对文献档案信息的汇总和归纳 4、过程：确定目标——初步检验分析——选择适当方法——归纳分析 （得出结论）——定性分析结论的客观性、信度和效度
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人员素质测评
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统计检验的实施顺序
(1) 提出待检验的原假设 H0 和备则假设H1 ;
(2) 选择检验统计量,并找出在假设 H 0 成立条件下,该统计量所服从的分布; (3) 根据所要求的显著性水平α 和所选取的 统计量,确定一个合理的拒绝H0的条件; （4）由样本观察值计算出统计检验量的 值,若该值落入否定域,则拒绝原假设 ,否 则接受原假设
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四、当量量化
当量量化：就是先选择某一中介变量，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。 如省部级一等奖相当于国家二等奖。
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人员素质测评
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量化评价中常用的统计参数
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人员素质测评
谢谢大家！
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4、基本步骤：描述数据分布特征——进行相关分析 ——进行因素分 析——检验解释结果——从样本推断总体——对有效性、客观性和可 靠性进行评价。
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定性研究与定量研究的特点与差异
定性研究 目的 行为 了解和解释现象 对问题的复杂性作出解释 微观行为 了解对象的经历和事件 用词汇和言语进行描述 需要了解背景情况 结合纵向和过程 从理论假设开始 有目的地选择个案 开放式访谈，参与式观察 研究者本人 内部效度检验 通过辨识进行概括 描述性写作，可包含个人偏好
注 若H1位于H0的两侧,称之为双侧检验; 若H1位于H0的一侧,称之为单侧检验.
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参数检验与非参数检验
参数检验都是先对样本所属总体的性质作出若干 的假定，或对总体的分布形状加以限定，然后对 总体的有关参数情况进行统计假设检验。因此， 参数检验又称为限定分布检验。如在总体服从正 态分布条件下，对其均值进行检验。下面通过具 体例子来说明参数检验方法。 非参数检验是对总体的分布不作任何限制的统计 检验。故非参数检验又称为自由分布检验。正因 为如此，非参数检验成为管理科学中应用较为广 泛的一种统计检验方法。
统计参数是能够表示一组数据某个方面的 特征的数字指标。
（1）平均数 描述变量X取值的平均状态的统计参数。 算术平均数 加权平均数 几何平均数 调和平均数
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量化评价中常用的统计参数
（2）集中量 中位数 众数 （3）频数 简单频数 累积频数 （4）方差和标准差 方差和标准差 变异系数 标准分数 （5）相关系数 定义和公式 特点 意义
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聚类分析
根据事物本身的特性研究个体分类的方法，原 则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类 中的个体差异很大。 根据分类对象的不同，分为样品（观测量）聚 类和变量聚类两种：
样品聚类：对观测量(Case)进行聚类（不同的目的 选用不同的指标作为分类的依据，如选拔运动员与 分课外活动小组） 变量聚类：找出彼此独立且有代表性的自变量，而 又不丢失大部分信息。在生产活动中不乏有变量聚 类的实例，如：衣服号码（身长、胸围、裤长、腰 围）、鞋的号码。变量聚类使批量生产成为可能。
人员素质测评
第二节 素质测评量化的形式
一次量化与二次量化
类别量化与模糊量化
顺序量化、等距量化与比例量化 当量量化
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一、一次量化与二次量化
一次量化：只做一次量化，是实质量化。 如：体重、打字的速度、请病假的频率。 二次量化：素质测评的量化过程要分两次 才能完成。即先定性描述后再定量刻画。 如对某员工的能力结构（协调、决策、交 际等）分别评定优良中差等级，再分别对 每个等级赋分4、3、2、1，综合判定。
y
y
y
y
正相关
人员素质测评
x
负相关
x
曲线相关
x
不相关
x
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多元线性回归
多元线性回归模型 一个因变量与两个及两个以上自变量之间的回归 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 ，x2 ，…， xp 和误差项 的方程称为多元线性回归模型 涉及 p 个自变量的多元线性回归模型可表示为
y b 0 b 1 x1i b 2 x 2 i b p x pi i
b0 ，b1，b2 ，，bp是参数 是被称为误差项的随机变量 y 是x1,，x2 ， ，xp 的线性函数加上误差项 说明了包含在y里面但不能被p个自变量的线 性关系所解释的变异性
第五章 素质测评的量化
本讲内容
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
人员素质测评
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今天天气如何？ 请描述下今天的天气
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量化是正确分析和评价人员素质的科学手段
量化是人员素质测评的现实要求
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定量研究 描述和预测现象 对问题的一致性进行描述 宏观行为 设计指标进行测量 相关性分析 主要描述前景状况 着眼于当前和瞬间 以验证理论假设结束 随机抽样 问卷调查 测验和测量量表或问卷 计算机统计分析 效度和信度检验 推断总体进行概括 客观性统计，无个人偏好
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场景 方法
工具 结果
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三、顺序量化、等距量化与比例量化
顺序量化 ：一般是现依据某一素质特征或标准， 将所有的素质测评对象两两比较排成序列，然后 给每个测评对象一一赋以相应的顺序数值。 等距量化：要求素质测评对象的排列有强弱、大 小、先后等顺序关系，还要求任何两个素质测评 对象间的差异相等，然后在此基础上才给每个测 评对象一一赋值。 比例量化：要求素质测评对象的排列有顺序等距 关系，还要存在倍数关系。
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二、作用
简洁的表述； 有助于对具体行为进行抽象； 促进测评者对素质特征进行细致、深入的 分析； 有助于进行差异的比较； 有助于大规模统计分析；
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三、测评信息的分析方法
从分析的方式出发，分为： 定性分析和定量分析两类
人员素质测评
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第一节 素质测评量化的作用
一、什么是量化 即数量化，指给事物以数学形式的表示。
根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，
范围衡量，时间长度等等。例如，四万亿支出，960万平
方公里，八个小时，3月31日完成任务……
人员素质测评量化：即用数学形式描述素质测评 的过程。
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二次量化举例—领导风格
高
1.9
管理方格图理论
5.9 9.9
1.1:贫乏型的管理
对 人 的 关 心 程 度
9.1:任务型的管理
1.5
5.5
9.5
1.9:俱乐部型管理 5.5:中间型管理 9.9:团队型管理
1.1
5.1
9.1
低
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对工作关心的成度
14
高
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四类数据
名义变量:只是类别之分。如：男、女，营销、研
发、生产；
顺序变量：能确定值的次序，能排列高低大小。
年级、人员规模、成绩排名；
Байду номын сангаас
等距量化：变量值之间的距离是可知的，具有加 减的数学性质；如体温、智商值； 等比量化：变量值的零值是固定的，各个数值具 有乘除的数学特性。如：我们的补贴
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主成分分析与因子分析
需要与可能：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个 变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量 大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了 数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能 存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果 分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少 指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理 的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对 所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因 此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主 成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。 主成分分析与因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综 合指标的多元统计分析方法 直线综合指标往往是不能直接观测到的，但它更能反映事物的本质。 因此在医学、心理学、经济学等科学领域以及社会化生产中得到广泛 的应用。
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多元统计分析
相关与回归 聚类分析 因素分析
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相关与回归
相关分析
概念
种类
线性相关
变量之间关系
相关关系
因果关系 互为因果关系 共变关系 随机性依 存关系
函数关系
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确定性依存关系
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相关的种类
正相关 负相关 一元相关 多元相关 线性相关 曲线相关
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定量分析方法
1、定义：定量分析是指用数值形式以及数学、统计方法反 映被评价者特征的信息分析、处理方法 2、特点：客观性、准确性、深刻性、广泛性、普及性、现 代性 3、范围（1）对群体的状态进行综述 （2）评比与选拔 （3）从样本推断总体 （4）对可测特征的精确而客观描述
二次量化举例
第一次量化：在关系维度和工作维度中进行描述
比较。
如：关系维度的一个极端，表现为从不注意员工
的情绪，从不听取员工的解释，等等。另一个极
端就表现为，充分的民主，与员工完全的融合甚 至是放任。
第二次量化，对被评价人的行为与描述进行对比， 在1和9之间 赋予一定的分值。
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二、类别量化与模糊量化
类别量化:就是把素质测评对象划分到事先确定的几 个类别中去，然后给每个类别均赋予不同的数字； 如把职员划分为管理型、技术型与非技术型三种， 分别赋分3、2、1 模糊量化：则要求把素质测评的对象同时划分到事 先确定的每个类别中去，根据该对象的隶属程度分 别赋值。 如把管理者的风格划分为“民主型”“专制 型”“中介型”，每一种都可以拟定一些具体标准， 而该管理者的行为有些符合民主型、有些符合专制 型、…。
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统计检验
统计检验的基本概念 统计检验是统计推断的另一种方式，它与 区间估计的差别主要在于：区间估计是用 给定的大概率推断出总体参数的范围，而 假设检验是以小概率为标准，对总体的状 况所做出的假设进行判断。假设检验与区 间估计结合起来，构成完整的统计推断内 容。假设检验分为两类：一类是参数假设 检验，另一类是非参数假设检验。
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统计检验的基本思想
基本思想 先对总体的参数或分布函数的表达式做 出某种假设，然后找出一个在假设成立条件下出 现可能性甚小的(条件)小概率事件。如果试验或 抽样的结果使该小概率事件出现了，这与小概率 原理相违背，表明原来的假设有问题，应予以否 定，即拒绝这个假设。若该小概率事件在一次试 验或抽样中并未出现，就没有理由否定这个假设， 表明试验或抽样结果支持这个假设,这时称假设与 实验结果是相容的，或者说可以接受原来的假设。
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定性分析方法
1、定义：定性分析是用语言描述形式以及哲学思辩、逻辑分析解释被评 价对象特征的信息分析、处理方法 2、特点；（1）关注事物发展过程以及相互关系 （2）对象是质的描述性资料（访谈、观察记录和文献） （3）无严格的分析程序，有较大的灵活性 （4）主要采用归纳逻辑分析和哲学思辩方法 （5）具有敏感性 3、范围（1）对发展过程的原因探讨 （2）对被评价者优缺点的详细描述 （3）对典型个案的深入研究 （4）对被评价者内隐的观念、意识分析 （5）对文献档案信息的汇总和归纳 4、过程：确定目标——初步检验分析——选择适当方法——归纳分析 （得出结论）——定性分析结论的客观性、信度和效度
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统计检验的实施顺序
(1) 提出待检验的原假设 H0 和备则假设H1 ;
(2) 选择检验统计量,并找出在假设 H 0 成立条件下,该统计量所服从的分布; (3) 根据所要求的显著性水平α 和所选取的 统计量,确定一个合理的拒绝H0的条件; （4）由样本观察值计算出统计检验量的 值,若该值落入否定域,则拒绝原假设 ,否 则接受原假设
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四、当量量化
当量量化：就是先选择某一中介变量，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。 如省部级一等奖相当于国家二等奖。
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量化评价中常用的统计参数
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谢谢大家！
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4、基本步骤：描述数据分布特征——进行相关分析 ——进行因素分 析——检验解释结果——从样本推断总体——对有效性、客观性和可 靠性进行评价。
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定性研究与定量研究的特点与差异
定性研究 目的 行为 了解和解释现象 对问题的复杂性作出解释 微观行为 了解对象的经历和事件 用词汇和言语进行描述 需要了解背景情况 结合纵向和过程 从理论假设开始 有目的地选择个案 开放式访谈，参与式观察 研究者本人 内部效度检验 通过辨识进行概括 描述性写作，可包含个人偏好
注 若H1位于H0的两侧,称之为双侧检验; 若H1位于H0的一侧,称之为单侧检验.
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参数检验与非参数检验
参数检验都是先对样本所属总体的性质作出若干 的假定，或对总体的分布形状加以限定，然后对 总体的有关参数情况进行统计假设检验。因此， 参数检验又称为限定分布检验。如在总体服从正 态分布条件下，对其均值进行检验。下面通过具 体例子来说明参数检验方法。 非参数检验是对总体的分布不作任何限制的统计 检验。故非参数检验又称为自由分布检验。正因 为如此，非参数检验成为管理科学中应用较为广 泛的一种统计检验方法。
统计参数是能够表示一组数据某个方面的 特征的数字指标。
（1）平均数 描述变量X取值的平均状态的统计参数。 算术平均数 加权平均数 几何平均数 调和平均数
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量化评价中常用的统计参数
（2）集中量 中位数 众数 （3）频数 简单频数 累积频数 （4）方差和标准差 方差和标准差 变异系数 标准分数 （5）相关系数 定义和公式 特点 意义
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聚类分析
根据事物本身的特性研究个体分类的方法，原 则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类 中的个体差异很大。 根据分类对象的不同，分为样品（观测量）聚 类和变量聚类两种：
样品聚类：对观测量(Case)进行聚类（不同的目的 选用不同的指标作为分类的依据，如选拔运动员与 分课外活动小组） 变量聚类：找出彼此独立且有代表性的自变量，而 又不丢失大部分信息。在生产活动中不乏有变量聚 类的实例，如：衣服号码（身长、胸围、裤长、腰 围）、鞋的号码。变量聚类使批量生产成为可能。
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第二节 素质测评量化的形式
一次量化与二次量化
类别量化与模糊量化
顺序量化、等距量化与比例量化 当量量化
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一、一次量化与二次量化
一次量化：只做一次量化，是实质量化。 如：体重、打字的速度、请病假的频率。 二次量化：素质测评的量化过程要分两次 才能完成。即先定性描述后再定量刻画。 如对某员工的能力结构（协调、决策、交 际等）分别评定优良中差等级，再分别对 每个等级赋分4、3、2、1，综合判定。
y
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正相关
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x
负相关
x
曲线相关
x
不相关
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多元线性回归
多元线性回归模型 一个因变量与两个及两个以上自变量之间的回归 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1 ，x2 ，…， xp 和误差项 的方程称为多元线性回归模型 涉及 p 个自变量的多元线性回归模型可表示为
y b 0 b 1 x1i b 2 x 2 i b p x pi i
b0 ，b1，b2 ，，bp是参数 是被称为误差项的随机变量 y 是x1,，x2 ， ，xp 的线性函数加上误差项 说明了包含在y里面但不能被p个自变量的线 性关系所解释的变异性
第五章 素质测评的量化
本讲内容
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
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量化是正确分析和评价人员素质的科学手段
量化是人员素质测评的现实要求
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定量研究 描述和预测现象 对问题的一致性进行描述 宏观行为 设计指标进行测量 相关性分析 主要描述前景状况 着眼于当前和瞬间 以验证理论假设结束 随机抽样 问卷调查 测验和测量量表或问卷 计算机统计分析 效度和信度检验 推断总体进行概括 客观性统计，无个人偏好
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场景 方法
工具 结果
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三、顺序量化、等距量化与比例量化
顺序量化 ：一般是现依据某一素质特征或标准， 将所有的素质测评对象两两比较排成序列，然后 给每个测评对象一一赋以相应的顺序数值。 等距量化：要求素质测评对象的排列有强弱、大 小、先后等顺序关系，还要求任何两个素质测评 对象间的差异相等，然后在此基础上才给每个测 评对象一一赋值。 比例量化：要求素质测评对象的排列有顺序等距 关系，还要存在倍数关系。
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二、作用
简洁的表述； 有助于对具体行为进行抽象； 促进测评者对素质特征进行细致、深入的 分析； 有助于进行差异的比较； 有助于大规模统计分析；
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三、测评信息的分析方法
从分析的方式出发，分为： 定性分析和定量分析两类
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第一节 素质测评量化的作用
一、什么是量化 即数量化，指给事物以数学形式的表示。
根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，
范围衡量，时间长度等等。例如，四万亿支出，960万平
方公里，八个小时，3月31日完成任务……
人员素质测评量化：即用数学形式描述素质测评 的过程。
人员素质测评
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二次量化举例—领导风格
高
1.9
管理方格图理论
5.9 9.9
1.1:贫乏型的管理
对 人 的 关 心 程 度
9.1:任务型的管理
1.5
5.5
9.5
1.9:俱乐部型管理 5.5:中间型管理 9.9:团队型管理
1.1
5.1
9.1
低
人员素质测评
对工作关心的成度
14
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四类数据
名义变量:只是类别之分。如：男、女，营销、研
发、生产；
顺序变量：能确定值的次序，能排列高低大小。
年级、人员规模、成绩排名；
Байду номын сангаас
等距量化：变量值之间的距离是可知的，具有加 减的数学性质；如体温、智商值； 等比量化：变量值的零值是固定的，各个数值具 有乘除的数学特性。如：我们的补贴
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主成分分析与因子分析
需要与可能：在各个领域的科学研究中，往往需要对反映事物的多个 变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量 大样本无疑会为科学研究提供丰富的信息，但也在一定程度上增加了 数据采集的工作量，更重要的是在大多数情况下，许多变量之间可能 存在相关性而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果 分别分析每个指标，分析又可能是孤立的，而不是综合的。盲目减少 指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。因此需要找到一个合理 的方法，减少分析指标的同时，尽量减少原指标包含信息的损失，对 所收集的资料作全面的分析。由于各变量间存在一定的相关关系，因 此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主 成分分析与因子分析就是这样一种降维的方法。 主成分分析与因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综 合指标的多元统计分析方法 直线综合指标往往是不能直接观测到的，但它更能反映事物的本质。 因此在医学、心理学、经济学等科学领域以及社会化生产中得到广泛 的应用。
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多元统计分析
相关与回归 聚类分析 因素分析
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相关与回归
相关分析
概念
种类
线性相关
变量之间关系
相关关系
因果关系 互为因果关系 共变关系 随机性依 存关系
函数关系
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确定性依存关系
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相关的种类
正相关 负相关 一元相关 多元相关 线性相关 曲线相关