【正文】 ]。取培訓(xùn)效取果的評(píng)取估是整個(gè)培取訓(xùn)過(guò)取程中取取的最后取環(huán)節(jié)，也是最重取要的環(huán)節(jié)。培取訓(xùn)評(píng)取估的取好取壞會(huì)取直接取影取響取培取訓(xùn)取效果。系取統(tǒng)取性v是取指取對(duì)于各取指標(biāo)取的選取擇取取是否合理，取對(duì)指取標(biāo)所涉取及取的取內(nèi)取容是取否反取取映了所取測(cè)取才量的問(wèn)題。全取面性取是指要取盡量選取擇能取夠取對(duì)取培訓(xùn)取取的效取果具取取有影取取響的指取標(biāo)[30]。取培訓(xùn)效取果的評(píng)取估是整個(gè)培取訓(xùn)過(guò)取程中取取的最后取環(huán)節(jié)，也是最重取要的環(huán)節(jié)。培取訓(xùn)評(píng)取估的取好取壞會(huì)取直接取影取響取培取訓(xùn)取效果。系取統(tǒng)取性v是取指取對(duì)于各取指標(biāo)取的選取擇取取是否合理，取對(duì)指取標(biāo)所涉取及取的取內(nèi)取容是取否反取取映了所取測(cè)取才量的問(wèn)題。全取面性取是指要取盡量選取擇能取夠取對(duì)取培訓(xùn)取取的效取果具取取有影取取響的指取標(biāo)[30]。取 評(píng)價(jià)方法的確定通過(guò)上一章的文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)種綜合評(píng)方法均存在點(diǎn)與不足。對(duì)入職訓(xùn)效評(píng)估的研究，可采用定綜合價(jià)法。由于入職培效果評(píng)估作涉及多個(gè)次與多個(gè)標(biāo)，部分指標(biāo)很難 確界定，需利用模綜合評(píng)法來(lái)將部分不能定描述的指定量化，利用模糊合評(píng)價(jià)法，能簡(jiǎn)化作，還可以依據(jù)家打分來(lái)確定各指標(biāo)之間的重。[36]?？紤]到新員入職培的特點(diǎn)，當(dāng)前多數(shù)標(biāo)體系多采用模綜合評(píng)價(jià)法，以主 評(píng)價(jià)為主，使得估結(jié)果缺一定的客觀性，本文以現(xiàn)有培效果評(píng)估型為基礎(chǔ)，對(duì)現(xiàn)有的指體系運(yùn)用觀綜價(jià)法進(jìn)調(diào)整，設(shè)計(jì)出的入職培訓(xùn)果評(píng)估標(biāo)體系，并對(duì)業(yè)的新員工入職訓(xùn)效果行評(píng)價(jià)[36] [37]。具體來(lái)說(shuō)，本文主要擇以因分析為基礎(chǔ)的多統(tǒng)計(jì)分方法來(lái)構(gòu)建入職訓(xùn)效果估的指體系。 評(píng)估指標(biāo)的初設(shè)通過(guò)前一章對(duì)文獻(xiàn)的回顧，對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者有關(guān)訓(xùn)和評(píng)估訓(xùn)的指標(biāo)系的總結(jié)，總結(jié)了訓(xùn)評(píng)估領(lǐng)的一些研究果，以及一些家、學(xué)者提出的訓(xùn)及入職培效果的評(píng)估，對(duì)本研究都具有要的的指導(dǎo)用。本研究主要以CIRO模型與CIPP 型作為參考，結(jié)合它模型出的內(nèi)容以及入培訓(xùn)的內(nèi)涵、征及影響 素為基礎(chǔ)和據(jù)，來(lái)確定入培訓(xùn)效果估的指體系。在廣泛參考相關(guān)獻(xiàn)資料以及查問(wèn)卷的基礎(chǔ)上，依據(jù)本研的目的和思路，堅(jiān)持系統(tǒng) 面的原則，將各種相指標(biāo)收入標(biāo)集，以免掉重指標(biāo)。根據(jù)CIRO模 與CIPP模型，從對(duì)入培訓(xùn)的情層、輸入層、反層、成層四個(gè)方面進(jìn)行 匯總，形成32個(gè)指標(biāo)，： 本章小結(jié)本章主要是明確了本研究的研究?jī)?nèi)容與指標(biāo)設(shè)計(jì)思路，通過(guò)對(duì)入職培訓(xùn)效果的原則的理解，確定了本研究的評(píng)價(jià)方法，并結(jié)合前文的文獻(xiàn)回顧，總結(jié)歸納出了以CIRO模型與CIPP模型為基礎(chǔ)的四層評(píng)估指標(biāo)體系，其中包括了32個(gè)指標(biāo)。5 入職培訓(xùn)效果評(píng)估體系的構(gòu)建 問(wèn)卷設(shè)計(jì)與回收情況 問(wèn)卷設(shè)計(jì)通過(guò)文回顧與整理，初步形了32條入職培效果評(píng)估標(biāo)，但這些指是否能全準(zhǔn)確的反映入培訓(xùn)效果，仍需繼續(xù)研究。問(wèn)卷查是本次研究用到的要方法。問(wèn)卷分成三部分，第一、調(diào)查對(duì)背景信息，含：性別、齡、學(xué)、是否是應(yīng)屆業(yè)生、參與入職訓(xùn)的時(shí)間、專以及到崗后的門；第二、主要是針入職訓(xùn)情層、輸入層、反層的各項(xiàng)標(biāo)的調(diào)查；第三部分的主 針對(duì)成果的評(píng)估，即員工到后的工作應(yīng)情況等?？紤]到本 卷是用于測(cè) 被調(diào)查者的度和看法，采用李 特（Likert）五級(jí)量表，從“1”到“5”分別代表“非不同意”到“非常 意”的 5 個(gè)不同的重性程度，詳見(jiàn)附錄。第一階段對(duì)本文的問(wèn)進(jìn)行了預(yù)查，主要是問(wèn)被調(diào)者是否還需入其它影響入職訓(xùn)效的指標(biāo)，以及對(duì)本卷看法或建議。試測(cè)階段共發(fā)放了72份問(wèn)卷，全部回收，其中初步篩有效問(wèn)卷有70 份。通過(guò)對(duì)問(wèn)進(jìn)行信分析與效分析，并聽取了調(diào)對(duì)象的意見(jiàn)與建議。在此基礎(chǔ)上，對(duì)問(wèn) 進(jìn)行修改，形成第二段問(wèn)卷，整體問(wèn)卷內(nèi)容見(jiàn)附錄一。通過(guò)測(cè)試段的反饋，問(wèn)卷標(biāo)與內(nèi)容并大的修改，不涉及評(píng)指標(biāo)，因此，兩次收集的數(shù)據(jù)可以并使用。 問(wèn)卷發(fā)放與回收情況本次研究卷所查對(duì)象，主要是企新員工；企業(yè)性質(zhì)主要包括行業(yè)的國(guó)企、民 企業(yè)、外企等，包括崗不同、年段不同、學(xué)歷同的人員。問(wèn)卷的發(fā)主要是通過(guò)互網(wǎng)。作者借助問(wèn)星調(diào)查網(wǎng)站將問(wèn)公布到網(wǎng)上，對(duì)本研感興趣的人可以通過(guò)該站填寫問(wèn)卷。此外，作者還借助各 可以利用的社會(huì)人資源，通過(guò)發(fā)接給他們進(jìn)行卷的回收。通過(guò)兩階段的問(wèn)發(fā)放，本研究共收回卷122份，除去6份無(wú)問(wèn)卷，剩余116份有問(wèn)卷，%。在本研究中，判斷問(wèn) 是否有的標(biāo)準(zhǔn)包括：是否是同一IP地址；若問(wèn)卷的所有 案選擇同一個(gè)選 則視為無(wú)效。由于本問(wèn)是通過(guò)問(wèn)星發(fā)布，通過(guò)設(shè)每道 只有一個(gè)選項(xiàng)、答完所題方可提交，故不存在多個(gè)項(xiàng)或未完的問(wèn)卷。 樣本描述性統(tǒng)計(jì)本研究的調(diào)查樣本分布的企業(yè)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模以及行業(yè)沒(méi)有特定要求。被調(diào)查者主要分布在四川、山西、陜西、安徽、浙江、北京、天津、上海、廣東、湖北、內(nèi)蒙古、湖南、湖北等多個(gè)地方，來(lái)自不同崗位，如供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)、運(yùn)營(yíng)、人力資源管理、設(shè)計(jì)、研發(fā)等不同部門。為了更好的了解本研究樣本的構(gòu)成情況，在開始數(shù)據(jù)分析之前，本文對(duì)回收的有效樣本進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析。 樣本統(tǒng)計(jì)特征表個(gè)體特征類別頻次百分比累計(jì)百分比性別男64%%女52%100%年齡段2123歲15%%2425歲44%%2627歲33%%27歲以上24%100%學(xué)歷大專及以下學(xué)歷11%%本科63%%碩士42%100%博士及以上學(xué)歷00%100%入職培訓(xùn)持續(xù)時(shí)間一周或少于一周22%%23周38%%一個(gè)月27%%一個(gè)月以上29%100%專業(yè)理工類43%%管理類39%%經(jīng)濟(jì)類16%%其它18%100%是否是應(yīng)屆畢業(yè)生是78%%否38%100% 指標(biāo)的篩選在指標(biāo)初過(guò)程中，為了保證標(biāo)的全性、完性，盡可能將各種都收入指集。指標(biāo)設(shè)過(guò)程中會(huì)存在兩個(gè)問(wèn)題：一、鑒能力較低的指被收錄；二、有重或者相關(guān)性很的指標(biāo)被錄。因此，對(duì)初設(shè)指 進(jìn)行篩選，遵循指標(biāo)計(jì)原則，選擇全且具有代性的指標(biāo)，避免交重復(fù)。為了保證指 篩選的客性以及作的性，第一、用指標(biāo) 別力分 方法 免指標(biāo)的代 性，第二、使用相關(guān)分方法從而除標(biāo)間的重 、交叉。指標(biāo)別力分析法，是過(guò)采集標(biāo)數(shù)之間的差，選擇具有表性的、重要的標(biāo)。離散數(shù)是測(cè)量指鑒別力的一個(gè)很好具，本文使用標(biāo)差系數(shù) 量，依據(jù)實(shí)際況確定臨值，去掉鑒別低的標(biāo)[26] [38]。 指標(biāo)鑒別力分析鑒于綜合評(píng)價(jià)的多指標(biāo)間信息的差異性，其對(duì)綜合評(píng)價(jià)的分辨力也是不同的。每個(gè)指標(biāo)的得分在各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象間存在顯著差異，指標(biāo)數(shù)值在各個(gè)評(píng)估對(duì)象之間存在著顯著的差異，則說(shuō)明該指標(biāo)具有較強(qiáng)的分辨力，反之，則較弱。指標(biāo)的鑒別能力用指標(biāo)離散系數(shù)來(lái)表示。離散系數(shù)值越大，指標(biāo)的鑒別力越強(qiáng)，反之越弱[38]。具體計(jì)算離散系數(shù)的方法是：對(duì)于衡量N個(gè)評(píng)估對(duì)象的M個(gè)評(píng)估指標(biāo)，x表示第i個(gè)評(píng)估對(duì)象第j個(gè)評(píng)估指標(biāo)的數(shù)值，各個(gè)指標(biāo)的均值x和標(biāo)準(zhǔn)差值s分別為x=，s=由均值和標(biāo)準(zhǔn)差即可求得各評(píng)估指標(biāo)的離散系數(shù)v=。根據(jù)上述計(jì)算離散系數(shù)的方法，計(jì)算116個(gè)樣本數(shù)據(jù)，分別求出32個(gè)初設(shè)指標(biāo)的離散系數(shù)。 初設(shè)指標(biāo)的離散系數(shù)情景層B離散系數(shù)輸入層B離散系數(shù)反應(yīng)層B離散系數(shù)成果層B離散系數(shù)BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB根據(jù)本研究的實(shí)際情況。，刪除離散系數(shù)值較低的指標(biāo)：?jiǎn)T工對(duì)入職培訓(xùn)的態(tài)度B、導(dǎo)師作用B、角色轉(zhuǎn)換B，、，因此將其刪除，其他的指標(biāo)暫且保留，得到了更具有代表性和重要性的指標(biāo)。 指標(biāo)相關(guān)分析由于入職培訓(xùn)效果評(píng)估是一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目，其評(píng)價(jià)指標(biāo)之間可能存在重復(fù)，重復(fù)信息會(huì)影響綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。根據(jù)上述剔除離散系數(shù)較低值的指標(biāo)后，指標(biāo)體系仍可能會(huì)缺乏科學(xué)性，某些指標(biāo)間可能存在高度的相關(guān)性。指標(biāo)間的相關(guān)性會(huì)帶來(lái)過(guò)多重復(fù)的信息，增大評(píng)估工作量的同時(shí)也降低了指標(biāo)的科學(xué)性。對(duì)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析可以解決這一問(wèn)題，指標(biāo)間信息的重復(fù)度可用相關(guān)系數(shù)來(lái)度量：相關(guān)系數(shù)越高，指標(biāo)間的信息重復(fù)越多；反之越少。通過(guò)刪除部分相關(guān)系數(shù)較大的指標(biāo)，來(lái)消除重復(fù)信息對(duì)結(jié)果的影響，簡(jiǎn)化指標(biāo)體系[39]。用統(tǒng)計(jì)分析軟件 對(duì)指標(biāo)進(jìn)行鑒別力分析后，接著對(duì)剩余的29個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析，仍以116個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)與各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)， 所示。 初設(shè)指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)情景層B相關(guān)系數(shù)輸入層B相關(guān)系數(shù)反應(yīng)層B相關(guān)系數(shù)成果層B相關(guān)系數(shù)BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB說(shuō)明：** (雙側(cè))的水平下顯著相關(guān)；* (雙側(cè))的水平下顯著相關(guān)。，有7個(gè)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)目標(biāo)的影響并不顯著，分別為：培訓(xùn)需求調(diào)查B、培訓(xùn)形式多樣化B、工作導(dǎo)師B、公司對(duì)培訓(xùn)考核的態(tài)度B、職業(yè)生涯規(guī)劃B、人際技能B，因此將這7個(gè)指標(biāo)刪除，其余指標(biāo)均與評(píng)價(jià)目標(biāo)顯著相關(guān)。在指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)較高時(shí)，通常是預(yù)設(shè)一個(gè)臨界值，刪除大于臨界值的一個(gè)指標(biāo)，保留小于或等于的兩個(gè)指標(biāo)。，因此，保留剩下的22個(gè)指標(biāo)。此時(shí)的指標(biāo)基本上可以全面、準(zhǔn)確地評(píng)估入職培訓(xùn)效果，消除了重復(fù)和交叉。： 入職培訓(xùn)效果評(píng)估篩選后指標(biāo)目標(biāo)層指標(biāo)情景層公司高層對(duì)入職培訓(xùn)的重視B學(xué)員對(duì)培訓(xùn)目的的理解B培訓(xùn)需求與培訓(xùn)目標(biāo)設(shè)置B輸入層課程內(nèi)容豐富B課程內(nèi)容實(shí)用B課程資料準(zhǔn)備情況B培訓(xùn)師資情況B課堂互動(dòng)與參與情況B培訓(xùn)方法多樣化B培訓(xùn)設(shè)施與設(shè)備B教學(xué)場(chǎng)地與環(huán)境B培訓(xùn)后勤服務(wù)B培訓(xùn)時(shí)間設(shè)置B反應(yīng)層組織培訓(xùn)評(píng)估B培訓(xùn)結(jié)果反饋B成果層組織文化與制度的理解B管理理念的認(rèn)識(shí)B工作態(tài)度B崗位技能B工作能力提升B環(huán)境適應(yīng)B團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神B 評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重確定 指標(biāo)權(quán)重確定的方法指標(biāo)權(quán)重用來(lái)表明在整個(gè)指標(biāo)體系中單個(gè)指標(biāo)價(jià)值高低與相對(duì)重要性程度或所占比例多少的量化數(shù)據(jù)。綜合評(píng)價(jià)結(jié)果與評(píng)估質(zhì)量取決于權(quán)重的合理性。為保證指標(biāo)體系的科學(xué)性與合理性，一般需要對(duì)各層次指標(biāo)賦予權(quán)重。當(dāng)前，確定指標(biāo)權(quán)重的方法有多種，主要可分為兩類：主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法主觀賦權(quán)法又稱專家賦權(quán)，是通過(guò)一定的方法綜合總結(jié)各專家對(duì)指標(biāo)給定的權(quán)重進(jìn)行賦權(quán)的一種方法。常見(jiàn)的主觀賦權(quán)法有二項(xiàng)系數(shù)法、層次分析法、專家調(diào)查法等[39] [40]。運(yùn)用主觀賦權(quán)法確定權(quán)重操作簡(jiǎn)單，且能反應(yīng)決策層的意見(jiàn)，但決策和評(píng)價(jià)結(jié)果都有很大的主觀性，會(huì)影響指標(biāo)的貢獻(xiàn)率，以致不能準(zhǔn)確地反應(yīng)客觀事實(shí)關(guān)系?？陀^賦權(quán)法客觀賦權(quán)法是運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法對(duì)原始數(shù)據(jù)的關(guān)系進(jìn)行分析而確定的權(quán)重。常用的客觀賦權(quán)法通常包括主成分分析法、因子分析法、多目標(biāo)規(guī)劃法等[41] [42]?？陀^賦權(quán)法的結(jié)果不依賴于主觀判斷，有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)。但需要大量的樣本數(shù)據(jù)，而且計(jì)算方法較為復(fù)雜，況且難以體現(xiàn)評(píng)判者對(duì)不同屬性指標(biāo)的重視程度，有些時(shí)候，可能出現(xiàn)權(quán)重與屬性實(shí)際重要性程度大相徑庭。本文綜合考慮到入職培訓(xùn)效果評(píng)估指標(biāo)較多，既有定量指標(biāo)又有定性指標(biāo)，再結(jié)合主、客觀賦權(quán)法的優(yōu)缺點(diǎn)，認(rèn)為單一使用某種方法很難保證指標(biāo)權(quán)重的合理性，也很難考慮到企業(yè)的實(shí)際情況。綜上原因，本研究決定采用因子分析來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，并依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)資料對(duì)其修正，避免與指標(biāo)實(shí)際情況相反，以維護(hù)指標(biāo)的科學(xué)性、客觀性與合理性。 指標(biāo)相對(duì)權(quán)重的確定因子分析的基本目的是用少數(shù)公共因子去表達(dá)多數(shù)指標(biāo)或變量之間的聯(lián)系，將相關(guān)性較高變量聚為一類，進(jìn)而達(dá)到降維的目的。在完成因子分析后，提取出幾個(gè)公共因子，再利用方差貢獻(xiàn)率來(lái)計(jì)算公共因子或指標(biāo)的權(quán)重，即貢獻(xiàn)率大，權(quán)重也就越大[38]。下文將對(duì)進(jìn)行指標(biāo)篩選的116個(gè)樣本數(shù)據(jù)以及22個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析。KMO and Bartlett39。s Test。為保證因子分析可行性，先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了 KMO 測(cè)度檢驗(yàn)，然后，使用Bartlett 球形檢驗(yàn)。 所示。 KMO and Bartlett39。s Test檢驗(yàn)項(xiàng)目 檢驗(yàn)值取樣足夠度的 KaiserMeyerOlkin 度量Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方df.231Sig..000KMO的值可以表明變量間的共同性，KMO值越高，則共同因素越多，也就更加適合進(jìn)行因子分析。KMO值的分界標(biāo)準(zhǔn)可以度量這種適宜性，一般而言，表示非常適合；；；；。從表 中可以看到 KMO 值為 ，說(shuō)明各指標(biāo)間的相關(guān)程度差異不大，本次調(diào)查數(shù)據(jù)事宜于進(jìn)行因子分析。同時(shí)表 中 Bartlett 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的顯著性為 ，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于 1%，說(shuō)明本次調(diào)研數(shù)據(jù)適宜做因子分析。提取公因子。依據(jù)指標(biāo)間的特征值、方差貢獻(xiàn)率以及累積貢獻(xiàn)率三方面看。首先，矩陣中的特征值都是大于1的；其次，方差貢獻(xiàn)率方面，%，%，公因子3 %，%，%，%，它們的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到 %60%。這表明，這六個(gè)公因子基本大體可以反映其代表的原始數(shù)據(jù)的信息， 所示。公因子初始特征值