基于聚類分析的員工人格與離職率研究(共14頁)

1、PAGE PAGE 16xxxxx多元統(tǒng)計(jì)分析課程(kchng)論文題 目 基于(jy)聚類分析的員工人格與離職率關(guān)系研究專 業(yè) 工業(yè)(gngy)工程 班級(jí) X 班 姓 名 X X 學(xué)號(hào) XXXXXXX 201X年 X 月 X 日基于聚類分析的員工人格(rng)與離職率關(guān)系研究摘要(zhiyo)：企業(yè)員工的離職率除了(ch le)與企業(yè)的工作環(huán)境、組織文化、領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格等息息相關(guān)以外，與員工自身的人格也有重要關(guān)聯(lián)。首先，本文提出員工的人格對(duì)員工的離職行為有重要影響，其次對(duì)某企業(yè)制造部某年招聘的名員工人格及其離職狀況作問卷調(diào)查。運(yùn)用調(diào)查問卷法獲得員工人格方面的參數(shù)指標(biāo)，采用聚類分析的方法分析數(shù)據(jù)，把

2、名員工歸類，最后分析這哪種人格的離職率較高,得出結(jié)論。關(guān)鍵詞：聚類分析；員工人格；企業(yè)離職率 問題描述近年來，隨著經(jīng)濟(jì)全球化與信息化程度的加快，企業(yè)越來越需要擁有一個(gè)高素質(zhì)且穩(wěn)定發(fā)展的員工團(tuán)隊(duì)來增加企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。但是，當(dāng)前國(guó)內(nèi)員工自動(dòng)離職的現(xiàn)象是越來越普遍的，離職行為不僅增加了企業(yè)的招聘、培訓(xùn)等成本，也間接浪費(fèi)了企業(yè)資源，降低了員工工作效率。因此，企業(yè)離職問題的研究對(duì)企業(yè)是有實(shí)際指導(dǎo)意義的。某公司制造部某年招聘員工共名，對(duì)名員工采用問卷調(diào)查的方法測(cè)試其性格特征，采用聚類分析方法，把員工分為五類，并分析五類人格員工與離職率之間的關(guān)系。根據(jù)的整合離職過程模型如圖，員工離職與四個(gè)因素息息相關(guān)：個(gè)人因

3、素，組織因素，工作特性因素，環(huán)境因素。本文主要研究個(gè)人因素即員工人格特征對(duì)員工離職行為的影響。圖的整合離職過程模型根據(jù)艾森克人格調(diào)查理論，本問卷調(diào)查共分四個(gè)維度作為調(diào)查員工人格的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)：內(nèi)外傾向量表，情緒性量表，精神質(zhì)量表，效度量表。該調(diào)查問卷中共道題，其中內(nèi)外傾向量表有個(gè)調(diào)查問題，情緒性量表有個(gè)問題，精神質(zhì)量度有個(gè)問題，效度量表有個(gè)問題，若員工對(duì)問題的回答是肯定的，則加一分；若員工的回答是否定的，則不加分。統(tǒng)一在該公司制造部進(jìn)行訪問和問卷調(diào)查，敦促每位員工認(rèn)真填寫問卷，并把份問卷全部收回統(tǒng)計(jì)分析。2 數(shù)據(jù)來源本數(shù)據(jù)記錄(jl)了該企業(yè)制造部名員工的人格的四個(gè)維度：內(nèi)外傾向(qngxing)

4、量表，情緒性量表，精神質(zhì)量表，效度量表的打分(d fn)情況。根據(jù)員工所做的調(diào)查表，統(tǒng)計(jì)每位員工的各個(gè)維度的得分情況，分別記錄下名員工得四個(gè)維度的總體得分。具體數(shù)據(jù)見表1：表1 員工調(diào)查問卷得分表人員編號(hào)變量?jī)?nèi)外傾向量表情緒性量表精神質(zhì)量表效度量表1號(hào)張偉132115162號(hào)王海182318173號(hào)李兵121118154號(hào)張峰藝192114145號(hào)王世恒201420196號(hào)李大富191722187號(hào)王戰(zhàn)181819128號(hào)李欣睿102216159號(hào)胡斐1819211410號(hào)王偉華918221711號(hào)張數(shù)61817812號(hào)李衛(wèi)華1121151913號(hào)李華1322111214號(hào)衛(wèi)海20151214

5、15號(hào) 張一平1912191516號(hào)李華偉1211181117號(hào)張輝1315211718號(hào)卞帥1113191919號(hào)李喜鳳1218221210號(hào)李揚(yáng)1919181621號(hào)漆定1820101822號(hào)從海華1112141023號(hào)禹前141815824號(hào)李歡歡151119425號(hào)張慧明179201726號(hào)張寶東1519221327號(hào)董慧茹1617171228號(hào)臧紅英1920151829號(hào)張航121581930號(hào)丁丹丹151913103 分析方法及原理通過聚類分析方法，判斷員工人格類別與離職率之間的關(guān)系。聚類分析是根據(jù)研究對(duì)象的個(gè)體特征，按照他們性質(zhì)（或變量）上的親疏程度，在沒有先驗(yàn)知識(shí)的情況下對(duì)其進(jìn)

6、行分類的方法。同類內(nèi)部個(gè)體特征之間具有相似性，不同類個(gè)體之間性質(zhì)特征差異較大。在本文中，將采用兩種方法進(jìn)行聚類，一種是系統(tǒng)聚類法，一種是-均值法（快速聚類法）。3.1 系統(tǒng)(xtng)聚類法系統(tǒng)聚類法的基本原理為：首先將一定數(shù)量的樣本或指標(biāo)各自看成一類，然后根據(jù)樣本或指標(biāo)的親疏程度(chngd)，將親疏程度高的先進(jìn)行合并，然后再考慮合并之后的類與其他類之間指標(biāo)的親疏關(guān)系，再次合并，一直重復(fù)這一過程，直至將所有樣本合并為一類。系統(tǒng)(xtng)聚類可以分為型聚類和型聚類，其中，型聚類是對(duì)樣本指標(biāo)進(jìn)行聚類，使具有相似性的指標(biāo)特征聚在一起，使指標(biāo)特征差異較大的分離開來：型聚類是對(duì)變量進(jìn)行聚類，使變量指

7、標(biāo)特征相似的聚集在一起，使指標(biāo)差異性大的分離開來，這樣可以使眾多變量中，相似的變量聚集在一起，減少變量的個(gè)數(shù)，降低變量的維度。在本文中，將調(diào)查表中位員工人格四個(gè)變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行型聚類分析。在進(jìn)行型聚類分析時(shí)，類與類之間距離的計(jì)算方法主要有以下方法：（1）最短距離法，指兩類之間類與類的度量取每個(gè)個(gè)體距離的最小值；（2）最長(zhǎng)距離法，指兩類之間類與類的度量取每個(gè)個(gè)體之間距離最大值；（3）組間平均聯(lián)接法，指兩類之間類與類的度量取兩類個(gè)體之間距離的平均值。（4）重心法，指兩類之間中心點(diǎn)的距離；（5）離差平方和連接法，同類之間的離差平方和最短，類與類之間離差平方和距離最大。3.2 快速聚類法快速聚類法是將數(shù)

8、據(jù)看成維空間上的點(diǎn)，以距離來測(cè)量個(gè)體親疏程度的指標(biāo)，但快速聚類法只能產(chǎn)生指定類數(shù)的聚類結(jié)果，而類數(shù)的確定離不開實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累。快速聚類法首先按照一定的方法選取一批聚心點(diǎn)，再讓樣本向最近的聚心點(diǎn)靠近，形成最原始的分類，然后再根據(jù)最近距離的原則來修改不合理的分類，知道合理完成分類為止。所以，在快速聚類中，必須要用戶首先自行給出需要聚類的類數(shù)，快速聚類最終只能輸出關(guān)于它的唯一解。4 SPSS聚類與結(jié)果分析4.1 聚類分析方法描述4.1.1描述統(tǒng)計(jì)分析首先將制造部名員工在四個(gè)維度上的得分情況輸入，得到表格如圖1：圖1 輸入(shr)數(shù)據(jù)表在軟件的編輯(binj)窗口的主菜單中選擇“分析(fnx)”“描

9、述統(tǒng)計(jì)”“描述性分析”，彈出如下對(duì)話框，將左側(cè)的變量依次選入右邊的框內(nèi)，如圖2：圖2 選項(xiàng)對(duì)話框單擊“選項(xiàng)”按鈕，在“選項(xiàng)”對(duì)話框中，選擇所需要分析的統(tǒng)計(jì)量，如圖3所示：圖3 統(tǒng)計(jì)(tngj)量選擇對(duì)話框點(diǎn)擊(din j)“繼續(xù)(jx)”，“確定”按鈕，得出描述統(tǒng)計(jì)量的數(shù)據(jù)，如表2表2 描述統(tǒng)計(jì)量表描述統(tǒng)計(jì)量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)外傾向3062014.803.755情緒性3092316.933.859精神質(zhì)3082217.003.769效度量表3041914.303.816有效的 N （列表狀態(tài)）30分析輸出結(jié)果：從標(biāo)準(zhǔn)差來看，內(nèi)外傾向性量表的標(biāo)準(zhǔn)差最小，即四個(gè)人格測(cè)試的指標(biāo)中，該制造部員

10、工的內(nèi)外傾向性的波動(dòng)性是最小的，情緒性量表的標(biāo)準(zhǔn)差最大，說明員工的情緒性的差異波動(dòng)較大。從極大、極小值來看，情緒性量表的極大值最大為，內(nèi)外傾向性量表有最低的極小值為。4.1.2系統(tǒng)聚類法在數(shù)據(jù)編輯的主菜單中，選擇“分析”“分類”“系統(tǒng)聚類”，彈出系統(tǒng)聚類對(duì)話框，將“員工”變量選入“標(biāo)注個(gè)案”，將其他變量選入“變量框”如圖所示：圖4 系統(tǒng)(xtng)聚類分析對(duì)話框單擊統(tǒng)計(jì)(tngj)量按鈕，在對(duì)話框中選擇“合并(hbng)進(jìn)程表”，“相似矩陣”，點(diǎn)擊繪制按鈕，在對(duì)話框中，選擇“樹狀圖”，“冰柱”，單擊方法按鈕，彈出方法對(duì)話框，點(diǎn)擊“確定”。輸出結(jié)果如下圖所示：表3 相似矩陣表該相似矩陣是用平方距

11、離計(jì)算，是一個(gè)不相似矩陣，表中的數(shù)值表示各個(gè)樣本之間的相似系數(shù)，表中系數(shù)數(shù)值越小，表示兩樣本之間的距離越小，數(shù)值越大則表示兩樣本之間的距離越大。如表4所示，輸出該調(diào)查(dio ch)數(shù)據(jù)的聚類表，聚類表可以反映每個(gè)階段的聚類的結(jié)果，表中的系數(shù)為聚合系數(shù)，表中的“群集1”和“群集2”表示(biosh)聚合的類。表4 聚類表聚類表階群集組合系數(shù)首次出現(xiàn)階群集下一階群集 1群集 2群集 1群集 2179.043001122330.048001631926.05500154112.06000752028.06900126316.0710014718.0734021856.076001891718.07

12、90017101525.089001811727.093101512220.09605131324.1161202014322.150602315719.16211322161323.1720221171017.172092218515.22081024191421.239002020214.29313192521113.3427162522710.37215172423324.411140262457.4141822272512.42521202726311.566230282715.5852524282813.75727262929129.8752800為了(wi le)形象地反應(yīng)聚類過程

13、，輸出冰柱圖如圖5，該冰柱圖反應(yīng)了數(shù)據(jù)聚集的情況，冰柱圖不僅可以顯示出不同類數(shù)時(shí)個(gè)案所屬的分類結(jié)果，還可以表現(xiàn)出聚類的過程步驟。 圖5 冰柱(bn zh)圖采用組建(z jin)連接聚類方法，生成此次員工(yungng)人格調(diào)查的樹狀聚類圖，員工人格樹狀圖如圖6所示：圖6 樹狀聚類圖根據(jù)(gnj)樹狀聚類圖可以(ky)得到：將員工的人格分為(fn wi)四類。從樹狀聚類圖可以看出，第一類為：29號(hào)張航，第二類為：11號(hào)、24號(hào)、22號(hào)、26號(hào)、3號(hào)；第三類：13號(hào)、30號(hào)、23號(hào)、8號(hào)、12號(hào)、1號(hào)、21號(hào)、14號(hào)、4號(hào)、2號(hào)、28號(hào)、20號(hào)。第四類：25號(hào),15號(hào),6號(hào),5號(hào),10號(hào),18號(hào)

14、,17號(hào),26號(hào),19號(hào),27號(hào),9號(hào),7號(hào)。4.1.3快速聚類法采用快速聚類法對(duì)公司員工聚類分析，在數(shù)據(jù)編輯窗口選擇“分析”“分類”“K均值聚類”，彈出K均值聚類對(duì)話框，如圖7所示。將“人員”變量選入“個(gè)案標(biāo)記依據(jù)”，將其他變量選入變量框。在方法中，選擇“迭代與分類”，在聚類數(shù)中填入“4”。圖7 快速聚類對(duì)話框在對(duì)話框中，點(diǎn)擊“迭代”按鈕，在最大迭代次數(shù)中選擇“10”，點(diǎn)擊“選項(xiàng)”按鈕，在彈出的對(duì)話框中選擇“初始聚類中心”，“每個(gè)個(gè)案的聚類信息”，點(diǎn)擊“保存”按鈕，在保存對(duì)話框中，選擇“聚類成員”，“與聚類中心的距離”，點(diǎn)擊“確定”按鈕。快速聚類的輸出結(jié)果如下。表5為該調(diào)查數(shù)據(jù)快速聚類的初始

15、聚類中心，也就是種子點(diǎn)。表5 快速聚類初始(ch sh)聚類中心初始聚類中心聚類1234內(nèi)外傾向6121517情緒性1815119精神質(zhì)1781920效度量表819417輸出快速聚類的歷史(lsh)迭代記錄，如表6所示：表6 快速(kui s)聚類的迭代歷史記錄迭代歷史記錄a迭代聚類中心內(nèi)的更改123416.0647.7523.8417.00021.122.7821.936.6313.000.000.000.000a. 由于聚類中心內(nèi)沒有改動(dòng)或改動(dòng)較小而達(dá)到收斂。任何中心的最大絕對(duì)坐標(biāo)更改為 .000。當(dāng)前迭代為 3。初始中心間的最小距離為 12.247。此次聚類的最終聚類中心如表7所示，從該

16、表可以看出，第二類的情緒性量表值最高，第四類的精神質(zhì)量表值最高，第三類的效用量表值最低。表7 快速聚類的最終聚類中心最終聚類中心聚類1234內(nèi)外傾向11161316情緒性19201115精神質(zhì)18131720效度量表1216816根據(jù)表8的最終聚類中心間的距離可以看出，第二類與第三類之間的距離最遠(yuǎn)，第一類與第四類之間的距離最近，第一類與第二類的距離和第一類與第三類之間的距離比較相近。表8 最終聚類中心間的距離最終聚類中心間的距離聚類123418.1148.3907.88828.11412.6818.02038.39012.6819.43847.8888.0209.438根據(jù)表9可以得到，在本次

17、(bn c)快速聚類中每個(gè)聚類的案例數(shù)量，其中第一類有1個(gè)員工(yungng)，第二類有5個(gè)員工(yungng)，第三類有3個(gè)員工，第四類有12個(gè)員工。表9 各類的案例數(shù)每個(gè)聚類中的案例數(shù)聚類11.00025.000312.000412.000有效30.000缺失.000根據(jù)快速聚類法分析員工人格的得分調(diào)查表，得到的聚類成員表如表10所示。 表10 快速聚類法的聚類成員表聚類成員案例號(hào)員工聚類距離1張偉33.6772王海36.2603李兵26.3794張峰藝34.1725王世恒45.1176李大富44.5857王戰(zhàn)44.8338李欣睿34.9399胡斐44.56710王偉華47.30711張數(shù)

18、26.27612李衛(wèi)華36.00613李華36.04314衛(wèi)海36.81215張一平44.24516李華偉22.94417張輝43.94018卞帥46.82119李喜鳳44.69620李揚(yáng)34.86721漆定34.11922從海華23.87323禹前35.42124李歡歡25.32325張慧明46.44426張寶東45.30927董慧茹44.81528臧紅英34.00929張航18.43730丁丹丹36.249從上表可以得出，對(duì)制造部2010年招聘的30名員工的人格進(jìn)行分類(fn li)，第一類為29號(hào)，第二類為11號(hào)，22號(hào)，24號(hào)，16號(hào)，3號(hào)，第三類有13號(hào)，30號(hào)，23號(hào)，8號(hào)，12號(hào)，1號(hào)，21號(hào)，14號(hào)，2號(hào)，28號(hào)，4號(hào)，20號(hào)，剩余的為第四類人格的員工。聚類分析結(jié)論(jiln)對(duì)某年招聘的員工(yungng)的離職情況調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，公司共離職13人，離職人員的離職情況與人格類型如表11所示：表11 員工人格與離職率關(guān)系表類別員工總數(shù)離職人數(shù)離職率第一類人格100第二類人格500第三類人格12541.7%第四類人格1218.3%由以上表格數(shù)據(jù)，分析可以知道，由表中數(shù)據(jù)可以得出以下結(jié)論：（1）員工的人格與公司的離職率是有一定的關(guān)系的。（2）在企業(yè)中，第三類員工的離職率最高。第三類員工總體特點(diǎn)是情緒性量表得分較高，