第四章_素质测评的量化

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四类数据
名义变量:只是类别之分。 营销、 名义变量 只是类别之分。如：男、女，营销、研 只是类别之分 生产； 发、生产； 顺序变量：能确定值的次序，能排列高低大小。 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； 年级、人员规模、成绩排名； 定距变量：变量值之间的距离是可知的， 定距变量：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； 减的数学性质；如体温、智商值； 定比变量：变量值的零值是固定的， 定比变量：变量值的零值是固定的，各个数值具 有乘除的数学特性。 有乘除的数学特性。如：我们的补贴
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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
（1）平均数 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 集中量 中位数 众数 （3）频数 频数 简单频数 累积频数 （4）方差和标准差 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 相关系数 定义和公式 特点 意义
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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 做 出某种假设，然后找出一个在假设成立条件下出 出某种假设 现可能性甚小的(条件)小概率事件 小概率事件。如果试验或 小概率事件 抽样的结果使该小概率事件出现了 结果使该小概率事件出现了，这与小概率 结果使该小概率事件出现了 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 拒绝这个假设。若该小概率事件在一次试 拒绝这个假设 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， 验或抽样中并未出现 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 相容的，或者说可以接受原来的假设 接受原来的假设。 相容的 接受原来的假设
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顺序量化、 顺序量化、等距量化与比例量化
名义变量 （Nominal level of measure） ） 顺序变量 （Ordinal level of measure ） 定距变量 （Interval level of measure ） 定比变量 （Ratio level of measure ）
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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 H0 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 双侧检验; 注 若H1位于H0的两侧,称之为双侧检验 双侧检验 若H1位于H0的一侧,称之为单侧检验 单侧检验. 单侧检验
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量化与非量化
科学VS非科学 自然科学 VS社会科学
“惟科学主义所带来的一种严重后果就是， 不但经常导致从现象中选出一些因为恰好 能够计算但最不相关的因素进行研究，而 且导致对一些根本没有意义的数值的计算 和排列。” —— 哈耶克 ,《科学的反革命》
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量化与非量化
在社会研究中，事实具有两重性。就研究 者能够理解而不是单纯地描述而言，它具 有主观性；然而，就这些事实独立于研究 者而言，它又确实是客观的。 哈耶克曾说过，整体层面上的秩序不是经 由事先设计，而是在过程中自发形成的。 社会科学之所以可能，就是因为存在这种 自发形成的秩序。
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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
对 人 的 关 心 程 度
1.5 5.5 9.5
1.1
5.1
9.1
低
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对工作关心的成度
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高
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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。
y = β0 + β1 x1i + β2 x2i +⋯+ β p x pi + ε i
y 是x1,，x2 ，… ，xp 的线性函数加上误差项ε ε 说明了包含在 里面但不能被 个自变量的线 说明了包含在y里面但不能被 里面但不能被p个自变量的线 性关系所解释的变异性
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β0 ，β1，β2 ，…，βp是参数 ε 是被称为误差项的随机变量
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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
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类别量化与模糊量化
类别量化的对象是那些界限明确且测评者 能完全把握的素质特征； 模糊量化的对象是那些分类界限无法明确， 或测评者认识模糊和无法把握的素质特点。 我们能明确说出，小明是党员、团员、或 是一般干部。但我们不能准确把握小明是 只“红” 不“专”，还是又“红” 又 “专”。
一次量化与二次量化
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。 二次量化对象是没有明显的数量关系， 但 具有质量或程度差异的素质特征。如：领 导风格。
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二次量化举例
高
1.9
管理方格图理论
5.9 9.9
1.1:贫乏型的管理 1.1:贫乏型的管理 9.1:任务型的管理 9.1:任务型的管理 1.9:俱乐部型管理 1.9:俱乐部型管理 5.5:中间型管理 5.5:中间型管理 9.9:团队型管理 9.9:团队型管理
正相关 负相关 一元相关 多元相关 线性相关 曲线相关
y
y
y
y
正相关
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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 ε 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
第4讲 素质测评的量化 讲
北京大学人力资源开发与管理研究中心
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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素质测评量化的作用
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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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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当量量化
当量量化：就是选择某一中介变量，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。 如各个测评指标的加权，就是一种当量量 化。
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量化评价中常用的统计参数
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。5201120 Nhomakorabea1-1-15
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