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　　t檢驗分析

　　t檢驗分析與頻次選拔法相類似，但利用t檢驗可以得到比較滿意的結論。通常在勝任特征研究中采取獨立樣本t檢驗。實現(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項指標。

　　2.依靠專家會議對50名員工是否具有各項指標進行標注，比如根據情況，給編號001的員工標上了A、B、D、E、G、H、I、L這樣幾項指標，給編號002的員工標上了A、C、D、G、L、M、N……給編號050的員工標上了A、C、E、H、L、M、N，統(tǒng)計這14項指標出現(xiàn)的頻次。

　　3.淘汰頻次過低的指標(比如出現(xiàn)概率在20%以下的指標)。

　　4.對優(yōu)秀組和一般組的各項指標進行打分(比如用1～9給指標打分)。

　　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數(shù)，將評分數(shù)據導人SPSS統(tǒng)計分析軟件中(見表2—2)。

　　6.t檢驗分析。

　　獨立樣本t檢驗解決了比較兩個組在特定指標上的差異問題，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的量化數(shù)據。

　　相關分析

　　1、分類：在勝任特征研究中，相關分析可以分為簡單相關分析與偏相關分析。簡單相關多用于多變量之間相關關系的分析，在研究勝任特征指標的重疊性問題時能起到一定作用;偏相關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時，先作簡單相關分析，得出簡單相關系數(shù)，對簡單相關系數(shù)大的，即相關程度高的那些指標作分析，將可以合并的指標合并起來，取兩項指標的平均分為打分數(shù)據;然后用偏相關分析來分析各項指標與績效之間的相關關系，得出偏相關系數(shù)，取偏相關系數(shù)高的指標作為勝任特征。

　　3、缺陷：無法區(qū)分哪些指標更能體現(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，得出各自結論并進行對比，就可以發(fā)現(xiàn)優(yōu)秀人員與一般人員在勝任特征指標上的區(qū)別，進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)學上就是將各個點放在坐標體系內，根據各個點彼此距離的遠近，將這些點劃分為類。

　　▲實質：聚類分析通過把一些分散的勝任特征指標聚為幾類，根據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稱為勝任特征，其實質是對具有相近含義的特征指標進行歸并，通過科學分析和綜合，弱化一些指標，將專家組認為更重要的特征體現(xiàn)在經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項指標。

　　2.依靠專家會議對50名員工是否具有各項指標進行標注，比如根據情況，給編號001的員工標上了A、B、D、E、G、H、I、L這樣幾項指標，給編號002的員工標上了A、C、D、G、L、M、N……給編號050的員工標上了A、C、E、H、L、M、N，統(tǒng)計這14項指標出現(xiàn)的頻次。

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

　　4.對各個樣本的每項指標進行打分(比如用1—9給指標打分)。

　　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數(shù)，將評分數(shù)據導人SPSS統(tǒng)計分析軟件中。

　　6.將勝任特征的量化數(shù)據導人SPSS統(tǒng)計分析軟件中后，點擊“Ana—lyze”菜單中的“Classify'’選項，選擇“Hierarchical Cluster'’命令進行運算。

　　步驟5完成后，相當于賦予每項指標一組數(shù)據，這些數(shù)據的空間維度數(shù)目就是所研究對象的個數(shù)。在本節(jié)前面的例子中我們研究的是勝任特征指標的聚類(R型聚類)，則這些指標是50維(50個人)的數(shù)據;如果要研究員工的聚類問題(Q型聚類)，則數(shù)據維度數(shù)目為指標的個數(shù)，即14維。

　　▲結果：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，可根據研究對象的多少以及實際情況的需要，選取合適的類別數(shù)，比如在50個人的情況下，取4—6類比較好。具體類別數(shù)與后續(xù)研究有關，如果取類太多，關鍵指標容易分散，降低勝任特征的實用性;如果取類太少，則過于籠統(tǒng)，可操作性差。

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