聚类分析

　　▲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，将专家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.将专家意见汇总为A、B、C、D、E、FN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，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.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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