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【学士论文】浅议基于多元统计分析企业人力资源管理方法、应用视探(论文参考文献)

星级: ★★★★★ 期刊: 《江苏纺织》作者:张增强浏览量:3859 论文级别:推荐本章主题:因子和数据原创论文: 5156论文网时间:2011年8月23日审核稿件编辑:Paul本文版权归属:www.5156chinese.cn 分享次数:4886 评论次数: 8947

导读:怎么写作好因子和数据相关方面的论文。本篇基于多元统计分析企业人力资源管理方法、应用视探中的相关论文纲要格式希望会对你的写作带来参考帮助以解你的写作忧愁。

多元统计分析人力资源管理应用的基本原则

科学性原则.该企业人力资源指标体系符合风险评价的目标,符合行业基本特性,全面真实地反映评价模型运行的效果以及存在的问题.

灵敏性原则.企业反映出来的人力资源模块指标和数据能够准确、敏感地预示和反映人力资源风险的细微变化,及时反映员工使用风险评价的真实状态.

数据相对独立性原则.指标和对象数量呈单射关系,选出的各指标之间的区域不重叠,关联程度少.

可操作性原则.采用企业职能部门真实的统计资料,选择基本的、有代表性的指标作为量化计算指标,指标的量化与数据的取得来源于基层,数据适于计算.

人力资源管理数据指标的选择与确定

数据范围的拟定:在企业的人力资源管理工作中,需要以数据的统计和分析为基础.人力资源部门每年制定年度规划时,必要的就是要进行人力资源的年度盘点.人力资源盘点的项目包括人员的总量、人员的工龄、年龄、学历、性别、地域、层级、职位类别等的分布状况;更为重要的是对人才质量如人才素质和能力结构的分析.只有清晰了解企业的人力资源的结构、数量和质量状况,才能为制定有效的人力资源政策和策略提供依据.根据人力资源管理的六大模块体现的数据:如图1

人力资源与经营相关的数据:包括人均销售收入、人均利润、人事费用率、人工成本总额、人工成本构成、人均人工成本等指标数据、数据的变化趋势、行业数据对比分析.人力资源部门应根据所在企业的发展阶段建立以上数据的分析模型,来诊断企业经营状况,并为制定企业的重大薪酬激励政策提供决策依据.这类数据的目标用户是企业的决策层和人力资源高层管理者.

与人力资本相关的数据:包括招聘达成率、各类培训覆盖率、培训计划达成率、离职率、离职面谈率、离职人员结构等.这类数据反映的是人力资源各职能的运转效率与质量,体现了企业人力资源管理的体系能力,可以据此衡量人力资源运作系统是否正常运转并支持企业策略结构.这类数据的目标用户主要是人力资源专业人员.如负责的招聘人力资源管理者还应对简历投递量、合格简历数量、初试量、复试量、录用人数等数据的进行日常统计.从时间、数量、质量、成本、满意度等5个角度,进行数据统计和分析,建立起客观评价的基础数据.

多元统计分析企业人力资源管理指标构建

本文从数据源释义、管理工作、效果层三个层面建立了指标框架.如表l所示:

数据的确定

经过实证分析、调查分析、基础资料统计方法,采用了总结和带有普遍适用性的指标数据.应用多元统计分析企业人力资源管理指标数据时,为了更好地对案例分析进行有差异的比较,考虑到其覆盖面,以时间、专业以及部门间的选择,通过对本企业一个阶段调查和反映数据比对,对财务、销售、人力资源管理等信息的研究,吸收、归纳、重组、增删现有数据评价指标等,通过这些方法建立的本企业人力资源管理分析指标体系的一种框架,综合后得出体系框架.

根据某企业公司劳动报表的情况,拟构建出如表2所示的数据分析体系框架图.

基于多元统计分析企业人力资源管理方法、应用视探
因子和数据论文纲要格式

应用多元统计分析进行企业劳动年报分析主成分分析

主成分分析是将多个指标化为少数几个综合指标的一个统计方法.主成分分析是从原始变量中导出少数几个主分量,使它们尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.主成分

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分析的应用目的是数据的压缩、数据的解释,常用来寻找某种事物或现象的综合指标,并且给综合指标所包含的信息以适当的解释,从而更深刻地解释事物的内在规律.

主成分分析法模型就是用原始指标xl,x2,…,xp,的线性组合构成综合指标,代替原始指标,即新的综合指标FJ为:

FJ=J1xl+J2x2+J3x3+…………JPxP(J=l.2,……,m)

展开后:

F1=11x1+21x2+…………+P1xP

F2=21x1+22x2+…………+P2xP

0 0 0 0

Fm=1 p xl+2 p x2+…………+PmxP

该模型就是主成分分析最后得到的因子得分函数.

根据企业的变量指标因素过多且彼此之间存在相关性较为复杂等因素,企业一线提供的数据在一定程度上反映出的信息有所重叠,不仅增加了分析问题的复杂性,而且容易使管理的方向出现错觉.主成分分析主要用于简化数据结构和产品排序等方面.

因子分析

因子分析模型就是将P个指标xl,x2,…,xp,表示成m个公共因子的线性组合.

X1=ailFl + a12F2+ …… + aimFm(i=l,2,3,……,p)

X2=ailFl+ai2F2+……+aimFm+ alε1

X2=allFl+a22F2+……+a2mFm+ a2 ε2

……

Xp=aplFl+ap2F2+……+ apmFm+ apεp

因子分析的基本目的就是使用少数几个因子去描述多个指标或因素之间的联系,即把比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原有资料的大部分信息.

实例分析

以某公司劳动报表为例,简要分析劳动报表的数据.通过对该企业的调研,采用多元统计分析系统SPSS for Windows 16。0因子分析法、主成份分析法,将密切相关的变量归在同一类中,每一类变量就变为一个因子,以少数的几个因子反映公司资料的大部分信息.再通过主成分分析结果,寻找某种事物的综合指标.

表3为某企业四年员工变化、劳动工资变化情况等相关数据数据,依次是上年末单位从业人员人数、本年末单位从业人员数、离开本单位仍保留劳动关系的职工年末人数、离开本单位仍保留劳动关系的职工年平均人数、单位从业人员变动情况、单位从业人员劳动报酬、离开本单位仍保留劳动关系的职工生活费等,进行主成份因子SPSS分析.

根据表中数据通过SPSS16分析、正交旋转得出以下数据:

根据SPSS分析原理,变量共同度值越逼近1,表明对这些变量分析的效果越好.表6显示,主成分分析法得到因子,变量与某一因子的联系系数绝对值越大,则该因子与变量关系越近.由此得出结论:

第一,该企业的人力资源综合评价得分排序与盈利能力呈较高的关联度.在同行业中评价综合得分应该排在前列,其盈利和成长能力因子得分排序也都比较靠前.企业盈利能力因子在计算业绩评价综合得分时的权重较高.

第二,从人员结构上看,该企业人员结构比较合理相关矩阵数值为1,即企业本年度基本没有受人员工资、国家宏观调控和市场变化的影Ⅱ向.

第三,通过对企业经营业绩评价因子分析模型的评价分析,该企业利润构成与盈利能力运行情况良好,与同行业相比具有十分重要的现实意义.

第四,通过多元统计分析因子分析法、主成分分析法可以客观反映企业的真实人力资源配置和经营业绩情况,形成有效的激励和约束.通过该因子分析模型,采取多因子的指标结构,能对企业的盈利能力、资产管理能力、偿债能力和成长能力等基本内容进行全面考察,由此可以科学、客观和公正地评价企业的真实业绩.

第五,通过多元统计分析可以使企业深入分析和正确判断自身行为与既定目标存在的差距.应用因子分析模型对上市公司人员配置、经营业绩进行评价,可以使该企业直观地了解自身经营业绩在行业中所处的位置和与同行业先进水平的差距,促使该企业找出其业绩水平较低的原因,进一步寻找产生差距或存在问题的根源,有助于企业业绩进一步提升.

基于多元统计分析,通过对各要素进行系统筛选和预测,将重复、无关的因素进行了剔除.以此为基础,对各子系统相应的人力资源指标进行了增减,解决了指标间的冗余,同时也能充分利用现有的财务信息,将财务统计指标转化为人力资源管理预测指标,通过对人力资源管理过程的实时监控,实现了对数据源的控制.选取多元统计分析方法中的因子分析法和主成分分析法,将它们有机地结合并运用于人力资源管理中,对指标数据进行

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定量研究,并且通过对这些综合指标的监控,实现对该企业危机的预测功能(上述分析只是对工资人员情况的基本分析).

本文提出了一个亟待解决的新问题:企业人力资源管理系统研究的最终目标是,研究成果同计算机技术结合,使企业进一步完善人力资源管理操作系统,借鉴计算机软件技术将企业各个部门的数据集中输入到计算机中进行运算,使决策部门和人力资源管理部门及时掌握企业的人力资源情况,

如何写因子专业学士论文
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形成一个预警体系,从而实现对人力资源管理过程的调控和应用.

[ 参考文献 ]

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