灵活运用定量与定性指标 定量指标与定性指标举例

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导语:
定性指标和定量指标是绩效考核指标的两种形式 。定性是根据管理者的直觉、经验,以及过去和现在所掌握的资料进行分析的一种方法;定量则是依据统计数据,建立数学模型,并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法 。
例如,一个关于客户满意程度的指标将客户满意程度分为高、一般、差,这样的描述就是定性指标;如果说客户满意率96%,就是定量指标 。
定量的指标可以按照多个维度进行表述,如按客户、产品、地区等进行汇总或分解 。而定性指标则用于考核不太好量化的工作 。如果定量指标侧重于考核工作的数量,那么定性指标则侧重于考核工作的程度 。例如,关于岗位的一些绩效指标,管理能力、沟通力需要考虑员工的行为,主要依据员工工作表现,同时结合日常管理的记录、沟通、汇报、会议以及员工同事、客户的反映等综合评价 。这些通常是不能够用定量指标来衡量的,大部分就要用到定性指标 。


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定性和定量在指标体系中缺一不可,两者各有所长,优劣势都很明显,在进行绩效考核时互相补充,应根据实际情况综合使用 。那么,具体如何来结合呢,需要遵循以下3个原则 。
1.定量为主,定性为辅相比而言,定量指标更加科学,但需要较高深的数学知识,定性较为主观,适合数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时,更适合于一般的经济工作者 。但是必须指出,两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低,但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来 。究竟采用定量指标,还是采用定性指标呢?一般来说,需要针对员工的具体岗位,选用合适的定量指标与定性指标的组合 。
事实上,现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算,而定量分析则必须建立在定性预测基础上,二者相辅相成 。定性是定量的依据,定量是定性的具体化,二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果 。
2.定量前置,发现问题定性分析是定量分析的基本前提,没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量;定量分析使定性更加科学、准确,它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论 。
【灵活运用定量与定性指标 定量指标与定性指标举例】量化作为一个过程,不是一蹴而就的,它大致需要经过几个阶段:分解→评分→汇总 。根据的是这样一个思路:将定量分析的对象按照合理的方式分解成必要的组成部分,对每个部分依照各自的标准进行评分,然后将各部分的分数乘以权值并相加,所得的分数即是该对象的量化值 。
例如,要定性分析A产品在市场上的接受程度,一般是以“很好、好、一般、不好、差”5个等级作为分析结果 。为了量化可以将接受程度分解为:品牌知名度、记忆度、质量好坏、方便性、外观色彩等几个部分,按各自的重要性划分权值,以“很好、好、一般、不好、差”5个等级分别对应“5、4、3、1、0”评分,分别乘以各个部分的权值,再相加就得到定性结果的量化值 。
整个过程的难点和重点是分解阶段,要求执行者对分析的对象有系统性的把握,了解分析过程中的各个因素,并能优化分配 。
分解包括两个方面:分类与分层 。分类就是将研究对象中包含的因素分门别类;分层就是不同类别的因素再次分类,并放入下一层次 。分解其实就是一个分类、分层再分类的过程,如树枝一样向下延伸下去,形成一个如下图所示的树形结构:


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在分解时要注意,划分的标准要统一,分类要精细,分层要清晰 。但是类别和层数不能过多,否则会造成很繁琐的计算过程,并且要各层各类规定一个权值,同层同类的各部分权值总和为10 。
在评分阶段,各个部分采取的方法应相同,量化标准也一致 。通常是将各部分定性为“很好、好、一般、不好、差”5个等级,然后再转化为“5、4、3、1、0”的分数一一对应 。
汇总时就是将各部分的分数乘权相加为上一层类别部分的分数,再将类别部分的分数乘权相加得出总的分数就是量化值 。