高级人力资源管理师重要考点聚类分析
【摘要】环球网校温馨提示:人力资源管理师已进入备考阶段,因此小编为人力资源管理学员整理了“高级人力资源管理师重要考点聚类分析”的复习资料,主要讲高级人力资源管理师聚类分析等考点,请大家不要轻视。下面是高级人力资源管理师聚类分析的详细内容,请仔细阅读。
▲含义:【聚类分析】的原理很简单,在数学上就是将各个点放在坐标体系内,根据各个点彼此距离的远近,将这些点划分为类。
▲实质:聚类分析通过把一些分散的胜任特征指标聚为几类,根据每一类的特征给予它们更综合的定义,并将这些新定义的指标称为胜任特征,其实质是对具有相近含义的特征指标进行归并,通过科学分析和综合,弱化一些指标,将老师组认为更重要的特征体现在经过分析概括后的新定义中。
▲步骤:
1.将老师意见汇总为A、B、C、D、E、FN共14项指标。
2.依靠老师会议对50名员工是否具有各项指标进行标注,比如根据情况,给编号001的员工标上了A、B、D、E、G、H、I、L这样几项指标,给编号002的员工标上了A、C、D、G、L、M、N……给编号050的员工标上了A、C、E、H、L、M、N,统计这14项指标出现的频次。
3.淘汰频次过低的指标(比如出现概率在20%以下的指标,具体尺度可根据研究需要进行调整)。
4.对各个样本的每项指标进行打分(比如用1—9给指标打分)。
5.直接平均老师的评分,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两位老师的平均分数,将评分数据导人SPSS统计分析软件中。
6.将胜任特征的量化数据导人SPSS统计分析软件中后,点击“Ana—lyze”菜单中的“Classify'’选项,选择“Hierarchical Cluster'’命令进行运算。
步骤5完成后,相当于赋予每项指标一组数据,这些数据的空间维度数目就是所研究对象的个数。在本节前面的例子中我们研究的是胜任特征指标的聚类(R型聚类),则这些指标是50维(50个人)的数据;如果要研究员工的聚类问题(Q型聚类),则数据维度数目为指标的个数,即14维。
▲结果:冰柱图和树形图比较重要,它们能直接反映聚类的情况,描述聚类的过程。聚类完成后,可根据研究对象的多少以及实际情况的需要,选取合适的类别数,比如在50个人的情况下,取4—6类比较好。具体类别数与后续研究有关,如果取类太多,关键指标容易分散,降低胜任特征的实用性;如果取类太少,则过于笼统,可操作性差。
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