企业文化定量分析中几个基本方法
<TABLE class=MsoNormalTable style="BORDER-COLLAPSE: collapse" cellSpacing=0 cellPadding=0 border=0><TBODY>
<TR style="mso-yfti-irow: 0; mso-yfti-firstrow: yes; mso-yfti-lastrow: yes">
<TD style="BORDER-RIGHT: #ece9d8; PADDING-RIGHT: 0.75pt; BORDER-TOP: #ece9d8; PADDING-LEFT: 0.75pt; PADDING-BOTTOM: 0.75pt; BORDER-LEFT: #ece9d8; PADDING-TOP: 0.75pt; BORDER-BOTTOM: #ece9d8; BACKGROUND-COLOR: transparent">
<P class=MsoNormal style="MARGIN: 0cm 0cm 0pt; LINE-HEIGHT: 18pt; TEXT-ALIGN: left; mso-pagination: widow-orphan" align=left><SPAN style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: #333333; FONT-FAMILY: 宋体; mso-font-kerning: 0pt; mso-bidi-font-family: 宋体">在很多人面前：企业文化的量化是不可能实现的难题。但是，这样的观点放到数学专业或者统计学专业人士的面前，就属于不是问题的问题。从统计学而言，理论上，一切认识的对象均可被量化。而其量化的方法则无外乎四种－－定量、定比、定序、定类。为帮助企业文化工作者掌握了解企业文化定量分析的一些基础知识，本文作者将<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>企业文化量化与系统管理培训班<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>（<SPAN lang=EN-US>TCQSM</SPAN>）上的部分授课内容，简单整理后，以飨读者。更详细的分析可在<SPAN lang=EN-US>TCQSM</SPAN>上与我国企业文化定量分析的创始人刘孝全直接交流。<SPAN lang=EN-US> <?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" /><o:p></o:p></SPAN></SPAN></P>
<P class=MsoNormal style="MARGIN: 0cm 0cm 3.75pt; LINE-HEIGHT: 150%; TEXT-ALIGN: left; mso-pagination: widow-orphan" align=left><SPAN style="FONT-SIZE: 9pt; COLOR: #333333; LINE-HEIGHT: 150%; FONT-FAMILY: 宋体; mso-font-kerning: 0pt; mso-bidi-font-family: 宋体">任何测量必须有固定的尺度，一般称为测量单位，例如测量长度，可以用米，或者用尺，测量动力，可以用马力，测量水温，可以用摄氏度。在对同一事物进行测量时，所采用的单位不同，最终的结果也不同。例如对温度的测量，使用摄氏度与华氏度，其数值会差很多。因此，在测量时，对测量的结果必须有对其尺度，也就是单位的介绍。企业文化测量也是如此。<SPAN lang=EN-US><BR></SPAN>测量单位的选择最终还是来源于我们对事物认识的角度，一般而言，对事物进行测量，可用的方法主要是：定量、定比、定序、定类。反映在测量单位或尺度上，一般有四种类型。一是名义尺度<SPAN lang=EN-US>(nominal scale)</SPAN>、二是顺序尺度<SPAN lang=EN-US>(ordinal scale)</SPAN>、三是等距尺度<SPAN lang=EN-US>(interval scale)</SPAN>、四是比例尺度<SPAN lang=EN-US>(ratio scale)</SPAN>。这四种尺度具有不同的特征，也有不同的作用。在进行企业文化测量时必须了解这四种尺度的性质，才能选择适当的尺度。<SPAN lang=EN-US> <BR></SPAN>（<SPAN lang=EN-US>1</SPAN>）名义尺度<SPAN lang=EN-US>(nominal scale)<BR></SPAN>名义尺度是按照事物的特征或属性的不同，赋予不同名称，作为一种标记，进而可以将特征或属性相同的事物归为类别，所以也称为<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>类别尺度<SPAN lang=EN-US>”(categorical scale)</SPAN>，事实上，也就是我们通常所说的<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>定类<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>。换句话说，名义尺度的主要作用是在区分类别，给每一个类别适当的名称，借以辨识，古语<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>物以类聚，人以群分<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>说的就是最简单的<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>定类<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>。用<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>定类<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>方法来区分事物时，最关键的是三点，一是这种区分要是相互排斥的，二是这种分类必须力求全面。例如，对人按性别来划分，可分为男和女，可分别用<SPAN lang=EN-US>1</SPAN>和<SPAN lang=EN-US>2</SPAN>来表示，也可以用<SPAN lang=EN-US>A</SPAN>和<SPAN lang=EN-US>B</SPAN>来表示，但是，对职业的划分就要复杂的多。<SPAN lang=EN-US><BR></SPAN>（<SPAN lang=EN-US>2</SPAN>）顺序尺度<SPAN lang=EN-US>(ordinal scale)<BR></SPAN>顺序尺度是将事物按照其特征或属性的大小、或多少的程度，排成顺序或等级，俗话所说的<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>排序<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>。比如，对运动员成绩的排名。在等级或顺序的排列中，比较的是被评价者所处的地位，但是对地位之间的具体差距，定序的尺度就反映不了。通过定序，我们知道运动员谁是第一，谁是第二，但是如果我们需要知道的不仅仅如此，还需要知道第一名与第二名之间的成绩差距，排序的方法也难以有效了。这样就要用到另外的尺度了。<SPAN lang=EN-US><BR></SPAN>（<SPAN lang=EN-US>3</SPAN>）等距尺度<SPAN lang=EN-US>(interval scale)<BR></SPAN>对于变化过程是连续的事物而言，反映在数值上也是连续的，等距尺度就是基于此的一组单位相同的连续数值。<SPAN lang=EN-US><BR></SPAN>（<SPAN lang=EN-US>4</SPAN>）比例尺度<SPAN lang=EN-US>(ratio scale)<BR></SPAN>比例尺度具有等距尺度的全部特征，而且有<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>真正零点<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>。因此比例尺度的数值之间有相等的比例<SPAN lang=EN-US>(ratio)</SPAN>，不仅可以加减，也可以作乘除的运算。例如。人的身高，可以采用比例尺度来测量，以<SPAN lang=EN-US>0</SPAN>代表没有高度，<SPAN lang=EN-US>0</SPAN>以上的不同数值代表实际高度，而身高<?xml:namespace prefix = st1 ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags" /><st1:chmetcnv w:st="on" TCSC="0" NumberType="1" Negative="False" HasSpace="False" SourceValue="200" UnitName="公分"><SPAN lang=EN-US>200</SPAN>公分</st1:chmetcnv>即为身高<st1:chmetcnv w:st="on" TCSC="0" NumberType="1" Negative="False" HasSpace="False" SourceValue="100" UnitName="公分"><SPAN lang=EN-US>100</SPAN>公分</st1:chmetcnv>的两倍。体重的测量也是如此。又如年龄也可以采用比例尺度测量，因为零岁是真正的零点。据此可知，比例尺度所提供的信息最多，作用最大，但在实际测量的应用上却不多见。一般说来，物理特征的测量（如重量，长度等）比较可能采用比例尺度，但心理特征的测量大体以等距尺度为主，因为人类的心理特质很难找到真正零点。<SPAN lang=EN-US><BR></SPAN>对于企业文化测量而言，情况要更为复杂些。一般而言，这四种方法都会采用，在不同情况下，其效果各有不同。但是，更为核心的问题并不是这四种方法本身的问题，而是对于企业文化测量而言，如何有效完成期间<SPAN lang=EN-US>“</SPAN>现象－数据－现象<SPAN lang=EN-US>”</SPAN>之间三者的信息有效转换，以及如何有效避免其中的信息衰减的问题。<SPAN lang=EN-US><o:p></o:p></SPAN></SPAN></P></TD></TR></TBODY></TABLE><SPAN style="FONT-SIZE: 10.5pt; FONT-FAMILY: 宋体; mso-bidi-font-size: 12.0pt; mso-font-kerning: 1.0pt; mso-bidi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ascii-font-family: 'Times New Roman'; mso-hansi-font-family: 'Times New Roman'; mso-ansi-language: EN-US; mso-fareast-language: ZH-CN; mso-bidi-language: AR-SA">——文章来自刘孝全</SPAN>
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