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    基于SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件的培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型構(gòu)建及實(shí)證研究

    2024-05-27 18:36:07姚津
    中國(guó)市場(chǎng) 2024年14期
    關(guān)鍵詞:培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

    摘?要:培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)是提升培訓(xùn)質(zhì)量的重要途徑和手段,科學(xué)的評(píng)價(jià)模型及應(yīng)用能夠有效提升培訓(xùn)質(zhì)量。文章以電力某培訓(xùn)中心為研究背景,通過(guò)調(diào)研診斷、指標(biāo)體系設(shè)計(jì)、指標(biāo)權(quán)重確定、多輪預(yù)測(cè)和實(shí)測(cè),最終形成適合培訓(xùn)中心當(dāng)下的培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。該評(píng)價(jià)模型以培訓(xùn)全過(guò)程為主線,就培訓(xùn)對(duì)象反應(yīng)層級(jí)反饋信息進(jìn)行評(píng)價(jià),并引入SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,能夠全面獲取培訓(xùn)整體和各個(gè)過(guò)程績(jī)效情況,科學(xué)聚焦不同樣本水平的具體反饋信息,為持續(xù)提升培訓(xùn)質(zhì)量提供科學(xué)決策方法。在電力體制改革工作的逐漸推進(jìn)下,電網(wǎng)企業(yè)逐漸意識(shí)到培訓(xùn)質(zhì)量管理提升的重要意義。培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)是檢驗(yàn)培訓(xùn)項(xiàng)目成敗的重要標(biāo)準(zhǔn),培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為全面審視現(xiàn)有培訓(xùn)工作、規(guī)范培訓(xùn)實(shí)施過(guò)程、提升培訓(xùn)績(jī)效水平提供決策依據(jù)。國(guó)網(wǎng)某培訓(xùn)中心(以下簡(jiǎn)稱中心)專門成立項(xiàng)目組,充分利用多年來(lái)積累的培訓(xùn)項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)管理實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),引入SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件,重新對(duì)培訓(xùn)過(guò)程質(zhì)量評(píng)價(jià)關(guān)鍵點(diǎn)及評(píng)價(jià)模型進(jìn)行優(yōu)化,創(chuàng)新建立具有中心特色的基于SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件的全過(guò)程培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,有效提升培訓(xùn)評(píng)價(jià)質(zhì)效,同時(shí)也為中心其他專業(yè)提供有價(jià)值的管理工具。

    關(guān)鍵詞:SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件;反應(yīng)層評(píng)估;評(píng)價(jià)模型;培訓(xùn)質(zhì)量;AHP層次分析法

    中圖分類號(hào):F272.92文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1005-6432(2024)14-0098-05

    DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2024.14.024

    1?理論基礎(chǔ)

    中心基于SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件的培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型構(gòu)建主要依據(jù)Kirkpatrick四層評(píng)價(jià)模型—反應(yīng)層和質(zhì)量管理-過(guò)程方法等理論開展研究。

    Kirkpatrick四層評(píng)價(jià)模型就是將培訓(xùn)評(píng)價(jià)進(jìn)行合理分層,具體分為反應(yīng)、學(xué)習(xí)、行為、結(jié)果。其中,反應(yīng)層級(jí)反映的是培訓(xùn)對(duì)象對(duì)培訓(xùn)過(guò)程的感性認(rèn)知。主要是針對(duì)課程內(nèi)容、授課師資、組織方式方法、教材講義等內(nèi)容,合理測(cè)量估算受訓(xùn)者的主觀綜合感受,通常情況下采用問(wèn)卷調(diào)查的形式進(jìn)行測(cè)評(píng)[1-2]。

    質(zhì)量管理原則之一:過(guò)程方法。過(guò)程是一組將輸入轉(zhuǎn)化為輸出的相互關(guān)聯(lián)或相互作用的活動(dòng)。過(guò)程方法是系統(tǒng)策劃整個(gè)體系所需的各種過(guò)程,識(shí)別確定這些過(guò)程的順序和相互作用,按照規(guī)則控制過(guò)程運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)預(yù)期結(jié)果,并持續(xù)改進(jìn)過(guò)程[3]。

    2?評(píng)價(jià)量表設(shè)計(jì)與檢驗(yàn)

    2.1?量表指標(biāo)體系構(gòu)建

    在基于Kirkpatrick四層評(píng)價(jià)模型—反應(yīng)層和質(zhì)量管理—過(guò)程方法基礎(chǔ)上,通過(guò)5次頭腦風(fēng)暴,多次專家調(diào)研和客戶訪談,將培訓(xùn)過(guò)程劃分為培訓(xùn)策劃過(guò)程、組織管理過(guò)程、支持服務(wù)過(guò)程和教學(xué)師資4個(gè)方面。并進(jìn)行過(guò)程分解,從中提煉出11個(gè)二級(jí)指標(biāo)。具體指標(biāo)體系如圖1所示。

    2.2?指標(biāo)題項(xiàng)設(shè)計(jì)

    項(xiàng)目組參考培訓(xùn)中心歷史調(diào)研問(wèn)卷以及其他文獻(xiàn)資料,采用李克特五級(jí)量表形式進(jìn)行相關(guān)測(cè)評(píng)題項(xiàng)的設(shè)計(jì)。在幾輪預(yù)測(cè)過(guò)程中,項(xiàng)目組分析人員通過(guò)主成分分析法對(duì)問(wèn)卷中李克特量表題項(xiàng)進(jìn)行探索性因子分析。根據(jù)KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)、解釋的總方差和旋轉(zhuǎn)成分矩陣結(jié)果,對(duì)問(wèn)卷中題項(xiàng)及指標(biāo)體系進(jìn)行調(diào)整、合并或刪除,降低量表的冗余度,盡量減少和控制那些與測(cè)評(píng)目的無(wú)關(guān)因素對(duì)測(cè)驗(yàn)結(jié)果的影響,最終形成現(xiàn)有測(cè)評(píng)問(wèn)卷。

    2.3?信度效度檢驗(yàn)

    2.3.1?信度檢驗(yàn)

    對(duì)于本問(wèn)卷量表題項(xiàng)采用α信度系數(shù)(克隆巴赫系數(shù))進(jìn)行信度檢驗(yàn)。項(xiàng)目組分別對(duì)4個(gè)維度(預(yù)設(shè))使用信度分析,通過(guò)SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件計(jì)算各維度α信度系數(shù)(克隆巴赫系數(shù)),并進(jìn)行匯總,得到信度分析匯總表,如表1所示。

    從信度分析結(jié)果可以看出,本問(wèn)卷克隆巴赫Alpha值為0.881>0.8,且4個(gè)維度克隆巴赫Alpha值分別達(dá)到0.931、0.980、0.973、0.934,均高于0.9。結(jié)果表明,該量表的內(nèi)部一致性很高,在培訓(xùn)滿意度測(cè)評(píng)方面具有普適性,用此問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果是可靠的[4]。

    2.3.2?效度檢驗(yàn)

    第一,內(nèi)容效度。內(nèi)容效度方面,本問(wèn)卷依據(jù)在基于Kirkpatrick四層評(píng)價(jià)模型—反應(yīng)層和質(zhì)量管理—過(guò)程方法,參考其他文獻(xiàn)和量表基礎(chǔ)上進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā)。并進(jìn)行了預(yù)測(cè)試,經(jīng)過(guò)中心領(lǐng)導(dǎo)、統(tǒng)計(jì)學(xué)專家和咨詢專家多方多輪修訂而成,具有良好的內(nèi)容效度。

    第二,結(jié)構(gòu)效度。在實(shí)際培訓(xùn)項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中往往涉及多門課程或多位培訓(xùn)講師。因此,在設(shè)計(jì)問(wèn)卷時(shí)將問(wèn)卷分為兩部分:第一部分包括策劃組織、設(shè)施環(huán)境和支持服務(wù)變量,第二部分包括課程師資變量。在進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度分析時(shí),同樣分兩部分進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度分析。兩部分結(jié)構(gòu)效度分析均采用探索性因子分析方法對(duì)本問(wèn)卷進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)。

    首先,對(duì)第一部分量表題項(xiàng)進(jìn)行KMO和巴特利特球形檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,KMO=0.888,巴特利特球形檢驗(yàn)P=0<0.05,說(shuō)明該量表數(shù)據(jù)適合做因子分析。其次,在KMO和巴特利特檢驗(yàn)合格基礎(chǔ)上進(jìn)行因子分析,SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件直接輸出分析結(jié)果,將其匯總形成表2結(jié)構(gòu)效度分析指標(biāo)匯總。

    由表2可以看出,通過(guò)探索性因子分析最終探索出3個(gè)公因子,且各題項(xiàng)與公因子之間有著良好的對(duì)應(yīng)關(guān)系,這種對(duì)應(yīng)關(guān)系與量表設(shè)計(jì)基本相符。并且所有題項(xiàng)的因子載荷系數(shù)均大于0.6,最小為0.699。旋轉(zhuǎn)后的累計(jì)方差解釋率為75.28%,即以上3個(gè)公因子能夠解釋參與分析題項(xiàng)的75.28%的信息,統(tǒng)計(jì)學(xué)上認(rèn)為信息表達(dá)良好(60%以上可認(rèn)為有效表達(dá))[4]。

    對(duì)于問(wèn)卷第二部分課程師資部分,進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度分析。同樣使用探索性因子分析,其結(jié)構(gòu)效度分析結(jié)果信息匯總?cè)绫?所示。

    表3結(jié)果顯示,本部分KMO值為0.924,巴特利特球形檢驗(yàn)P=0<0.05,非常適合做因子分析。通過(guò)因子分析最終得出1個(gè)公因子,所有題項(xiàng)的因子載荷系數(shù)均大于0.9,最小為0.913,表明該公因子與題項(xiàng)對(duì)應(yīng)關(guān)系良好,這種關(guān)系與量表設(shè)計(jì)完全相符。旋轉(zhuǎn)后的累計(jì)方差解釋率為89.34%,以上綜合說(shuō)明本部分量表具有良好的結(jié)構(gòu)效度[4]。

    3?質(zhì)量評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

    培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型主要探究如何科學(xué)合理綜合統(tǒng)計(jì)分析調(diào)研對(duì)象對(duì)于培訓(xùn)質(zhì)量滿意度測(cè)評(píng)值,為培訓(xùn)質(zhì)量全面提升提供有效數(shù)據(jù)支持。培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型主要包括指標(biāo)權(quán)重的確定和模型構(gòu)建兩個(gè)部分。

    3.1?AHP層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重

    指標(biāo)權(quán)重確定方法主要有兩種。第一種是使用因子分析法,求得成分得分系數(shù)矩陣,從而確定各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。但該種方法一般方差解釋率不能達(dá)到100%,不能夠代表所有題項(xiàng)信息,具有一定的局限性。第二種方法是AHP層次分析法,該種方法在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí),將定性和定量分析方法有機(jī)結(jié)合,應(yīng)用較為廣泛。AHP層次分析法首先使用探索性因子探索因子,然后利用專家打分法建立打分矩陣,最后計(jì)算因子的權(quán)重系數(shù)。本研究在模型構(gòu)建過(guò)程中確定各級(jí)指標(biāo)權(quán)重時(shí)采用AHP層次分析法[5]。

    項(xiàng)目組按照AHP層次分析法構(gòu)建步驟:建立層次結(jié)構(gòu)模型、構(gòu)造判斷矩陣、層次總排序及其一致性檢驗(yàn)等,最終得出各級(jí)因子指標(biāo)權(quán)重。如表4所示。

    3.2??構(gòu)建滿意度評(píng)價(jià)模型

    基于AHP層次分析法確定的一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)各指標(biāo)的權(quán)重值,構(gòu)建培訓(xùn)滿意度質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。具體模型如下。

    T=∑4i=1wiFi

    Fi=∑nj=1ujRj

    Rj=∑njXjn

    式中,T表示樣本整體滿意度值;Fi表示第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)的測(cè)評(píng)值;wi表示第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重;Fi表示一級(jí)指標(biāo)的測(cè)評(píng)值等于對(duì)應(yīng)該一級(jí)指標(biāo)項(xiàng)下二級(jí)指標(biāo)與其對(duì)應(yīng)的權(quán)重乘積;Rj表示第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)的測(cè)評(píng)值;uj表示第j個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重;Rj表示二級(jí)指標(biāo)的測(cè)評(píng)值等于該指標(biāo)項(xiàng)下各個(gè)題項(xiàng)的均值。

    4?評(píng)價(jià)模型應(yīng)用

    本項(xiàng)目使用該模型量表進(jìn)行了實(shí)測(cè),以參加2020年11月某培訓(xùn)班合計(jì)270位學(xué)員為調(diào)研對(duì)象。通過(guò)微信小程序“問(wèn)卷星”發(fā)布,共計(jì)收回問(wèn)卷270份,刪除有缺失值等個(gè)案,有效問(wèn)卷215份,問(wèn)卷有效率80.0%。通過(guò)該模型對(duì)本次培訓(xùn)班培訓(xùn)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),并使用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、整理和分析,結(jié)果如下。

    4.1?整體情況分析

    本次實(shí)證數(shù)據(jù)結(jié)果表明,整體培訓(xùn)滿意度高,具體數(shù)據(jù)如圖2所示。整體“滿意”評(píng)價(jià)占比高達(dá)96.2%,平均得分4.71,標(biāo)準(zhǔn)差0.42(用于度量個(gè)體偏離平均值的離散程度),“非常滿意”評(píng)價(jià)集中度高。沒有“不滿意”和“非常不滿意”情況。同時(shí),“策劃組織、設(shè)施環(huán)境、課程師資和支持服務(wù)”四個(gè)維度“滿意”及以上評(píng)價(jià)占比均在97%以上。說(shuō)明調(diào)研對(duì)象對(duì)于培訓(xùn)的策劃組織、設(shè)施環(huán)境、課程師資和支持服務(wù)都很認(rèn)可。

    4.2?個(gè)別維度聚焦

    本模型優(yōu)勢(shì)不僅能夠科學(xué)整體地評(píng)價(jià)每位學(xué)員反饋情況,而且能夠聚焦培訓(xùn)過(guò)程中需要改進(jìn)或完善的地方。如通過(guò)本次實(shí)證數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)以下內(nèi)容。

    4.2.1?策劃組織水平需進(jìn)一步提升

    培訓(xùn)組織策劃是培訓(xùn)項(xiàng)目成功實(shí)施的保證,是培訓(xùn)質(zhì)量提升的關(guān)鍵變量。通過(guò)前期方差分析可以看出,大部分樣本對(duì)于各維度滿意水平無(wú)顯著性差異。但在“策劃組織”維度,部分樣本呈現(xiàn)出明顯差異。如:36歲及以上樣本對(duì)于策劃組織維度測(cè)評(píng)均值價(jià)明顯低于其他年齡樣本均值;研究生及以上學(xué)歷對(duì)于“策劃組織”維度評(píng)價(jià)均值明顯低于本科及以下樣本均值。

    通過(guò)進(jìn)一步分析“策劃組織”維度,筆者發(fā)現(xiàn)“策劃組織”項(xiàng)下的二級(jí)指標(biāo)“培訓(xùn)時(shí)間安排”得分最低。說(shuō)明“策劃組織”測(cè)評(píng)均值較低主要在于“培訓(xùn)時(shí)間安排”維度測(cè)評(píng)均值低??赡茉蚴桥嘤?xùn)學(xué)習(xí)與原崗位工作沖突較多,尤其是36歲及以上或研究生以上樣本群體一般屬于單位骨干力量,工學(xué)平衡問(wèn)題更顯突出。

    所以,后期在培訓(xùn)策劃前,需要切實(shí)做好需求調(diào)研,重點(diǎn)關(guān)注單位骨干力量人群,力爭(zhēng)平衡工學(xué)矛盾,進(jìn)一步提升整體培訓(xùn)策劃組織水平。

    4.2.2?支持服務(wù)過(guò)程需持續(xù)完善

    培訓(xùn)支持服務(wù)為培訓(xùn)項(xiàng)目順利開展提供后勤保障,支持服務(wù)水平優(yōu)劣直接影響培訓(xùn)感受水平。在“學(xué)歷”樣本水平方差分析過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)研究生及以上學(xué)歷樣本均值對(duì)于“支持服務(wù)”維度評(píng)價(jià)明顯低于本科及以下樣本均值。同樣,從各維度滿意度評(píng)價(jià)分布情況中也能看出“支持服務(wù)”維度“非常滿意”評(píng)價(jià)占比72.09%,低于“課程師資”“設(shè)施環(huán)境”“策劃組織”三個(gè)維度。

    通過(guò)進(jìn)一步分析“支持服務(wù)”維度,筆者發(fā)現(xiàn)“支持服務(wù)”項(xiàng)下的二級(jí)指標(biāo)“餐飲服務(wù)”測(cè)評(píng)均值為4.61,僅排在“培訓(xùn)時(shí)間安排”之前,處于倒數(shù)第二的位置。排除不在培訓(xùn)地就餐或偶爾就餐但仍做評(píng)價(jià)因素的影響外,說(shuō)明調(diào)研對(duì)象中有部分學(xué)員對(duì)于餐飲服務(wù)有所要求。

    所以,后期培訓(xùn)為進(jìn)一步提升支持服務(wù)保障水平,應(yīng)需參考學(xué)員需求,合理改善住宿餐飲條件,為學(xué)員學(xué)習(xí)生活提供更好的環(huán)境保障。

    5?結(jié)論

    基于SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件的培訓(xùn)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,以Kirkpatrick四層評(píng)價(jià)模型—反應(yīng)層和質(zhì)量管理—過(guò)程方法為理論依據(jù),以AHP層次分析法確定權(quán)重為前提,按照分解、比較、判斷、綜合的思維方式進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。且充分考慮題項(xiàng)、二級(jí)指標(biāo)和一級(jí)指標(biāo)等各級(jí)變量的相關(guān)關(guān)系、影響關(guān)系具有很強(qiáng)的科學(xué)性和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。同時(shí),該模型以SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件為評(píng)價(jià)工具,能夠深層次挖掘測(cè)評(píng)數(shù)據(jù),探求不同樣本水平、不同評(píng)價(jià)維度的表現(xiàn)數(shù)據(jù)以及交互信息,能夠很好聚焦個(gè)別樣本水平和繼續(xù)改進(jìn)提升的評(píng)價(jià)維度,為持續(xù)提升培訓(xùn)質(zhì)量提供決策支持。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張媛濤.公務(wù)員培訓(xùn)效果評(píng)價(jià)研究[D].西安:西北大學(xué),2019.

    [2]韓晉偉.某航天企業(yè)安全生產(chǎn)培訓(xùn)效果評(píng)價(jià)研究[D].北京:首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2019.

    [3]李詩(shī)然.基于信息化平臺(tái)的《員工培訓(xùn)與開發(fā)》全過(guò)程考核方法研究[J].科技經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊,2020,28(3):16-17.

    [4]周俊.問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析——破解SPSS的六類分析思路[M].北京:電子工業(yè)出版社,2017.

    [5]邢凱.基于灰色綜合評(píng)價(jià)法的供應(yīng)商評(píng)價(jià)[J].納稅,2017(13):66-67.

    [作者簡(jiǎn)介]姚津,碩士,中級(jí)職稱,中電偉恒(北京)科技發(fā)展有限公司天津分公司,研究方向:人力資源。

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