因子分析

　　▲目的：因子分析的原理与聚类分析相类似，其目的是用较少的相互独立的因子变量来体现原有变量的大部分信息，以便进行回归分析或其他数量分析。

　　▲与聚类分析不同：因子分析更注重量化，且统计结果更加清晰，它能够明确因子对以往变量的解释度，还能通过计算因子得分更加科学地解释原始数据。因子分析与聚类分析都应放在相关分析或t检验分析之后，因为只有明确了优秀组区别于一般组的那些胜任特征指标，才算真正找到了该岗位的胜任特征，而因子分析与聚类分析则是对该岗位胜任特征指标进行归类的一个过程。

　　▲步骤：

　　1，将专家意见汇总为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N共14项指标。

　　2.依靠专家会议对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)。

　　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.直接平均专家的评分，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专家的平均分数，将评分数据导人SPSS统计分析软件中。

　　6.点击“Analyze'’菜单中的“Data Reduction'’选项，选择“Factor'’命令进行运算。

　　因子分析的因子个数可以根据碎石图结合公因子的特征值得到。另外，因子分析后必须要对因子进行命名和解释。

　　回归分析

　　1、定义：即利用变量间的关系建立多元线性方程的方法。

　　2、关键：在岗位胜任特征的研究中，回归分析只能在其他分析的基础上进行，一般情况下回归分析要放在因子分析之后，原因是如果不进行因子分析，就很难找到科学的量化数据。

　　3、变量：回归分析的自变量一般选择因子分析后的各因子得分，因变量则选择绩效(业绩水平或评分等)。建立线性回归方程以后，各自变量的回归系数可作为因子权重用以判断其重要程度。

　　编码字典法

　　编码字典法是指专家根据经验列出胜任特征清单，并对各项胜任特征进行分级和界定的方法。建立编码字典是构建岗位胜任特征模型的重要前提，其具体步骤如下：

　　1.组建开发小组。

　　2.建立能力清单。

　　(1)资料整理。

　　(2)归纳和汇总能力指标。

　　(3)对被调查对象进行进一步分析，完善和充实能力清单。

　　3.能力指标的删减。

　　4.能力指标的概念界定。

　　5.能力指标的分级定义。

　　专家评分法

　　专家评分法主要以德尔菲法为主，德尔菲法是指利用专家、公司管理者或资深员工的经验，对某个岗位所需要的胜任特征指标进行评估，经过反复讨论，最终达成一致意见，得出该岗位胜任特征的方法。讨论过程如下：

　　1.各位专家分别对某个岗位所需要的胜任特征指标进行评估，将评估结果交给主持者。

　　2.主持者收到以上资料后，分别对不同专家的资料进行整理，将整理后的材料重新交给每位专家，供其相互参考，前提是保证专家们不知道提出不同意见的是谁。

　　3.各位专家拿到不同意见的材料后，重新审视自己的思路和结论，得出新的结论，再将新的结论交给主持者。

　　按上述步骤反复进行多次，直到各位专家意见较为统一，得到该岗位胜任特征指标。 专家会议法与德尔菲法的主要区别在于是否匿名评议。

　　频次选拔法

　　频次选拔法是基于专家意见并利用频次来统计胜任特征的简单方法。现步骤如下：

　　1.将专家意见汇总为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N共14项指标。

　　2.依靠专家会议对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.将频次较高的若干项指标选取为胜任特征，具体有两种方法：

　　(1)直接按14项指标在50个人中出现的频次选取胜任特征，每项指标最大频次是50，最小频次是1(如果频次低于1则该指标将被删去，不可能成为汇总指标之一)，比如A指标的频次为45，B指标的频次为44……频次最小的指标是K，为8次，那么可以根据实际需要，把频次较高的指标挑出来，作为研究的基础指标，再要求专家对这些指标进行重要程度排序，通过整理和加权平均重要程度指标，就能得到一组关于这些指标重要程度的最终排序结果，最后选择重要程度高的指标作为胜任特征。

　　(2)把优秀组和一般组分开后再汇总频次，得到优秀组和一般组关于14项指标出现频次的两组数据，比较两组数据，将优秀组区别于一般组的那些指标挑出来，即可得到胜任特征。

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