[摘 要] 本文綜合運用了統(tǒng)計學中的聚類分析和因子分析對應聘人員進行擇優(yōu)錄用，用SPSS實現(xiàn)其大量數(shù)據(jù)的計算問題，解決了以往人力資源主管在招聘公司員工時的盲目性。

[關鍵詞] 聚類分析 因子分析 甄選 SPSS

2008年3月，專營人才測評業(yè)務的China Select善擇公司一項最新調查結果顯示大多數(shù)企業(yè)在招聘選拔流程的各個環(huán)節(jié)中沒有科學的決策方法，評估工具有限且缺乏正規(guī)性，HR在選拔中主觀隨意性比較強。快速增長的中國經濟，給企業(yè)帶來機遇的同時也給人力資源經理們出了一道難題：什么樣的評估手段更有利于企業(yè)甄選出最優(yōu)秀且適合的應聘者？新勞動法的實施，對人力資源經理在組織人才選拔工作的有效性上提出了更高的要求：爭取一開始就把人選好、選對。

一、在人員甄選中現(xiàn)有的人員測評方法簡評

許多學者已經做了很多有關人才測評的研究，建立了一系列評估決策方法與模型。易艷紅等應用層次分析法和整數(shù)規(guī)劃確定各種條件下最優(yōu)的分配方案。一些學者還從從心理學、社會學等角度進行崗位分析，進而從企業(yè)如何科學的招聘員工的方面來架構模型。劉春揚運用匈牙利算法和 KuhnMunkras算法建立數(shù)學模型.馮梅用多元統(tǒng)計分析中聚類分析的基本原理和方法，設計公務員招聘的擇優(yōu)錄用方案。

二、研究方法設計的理論基礎

企業(yè)在甄選人才的過程中一般所遵循的原則是首先針對崗位來選擇合適的人，接著從合適的人中選擇最優(yōu)秀的。由于聚類分析是研究分類問題的一種多元統(tǒng)計方法。它根據(jù)變量 (或樣品)的屬性或特征的相似性或親疏程度，用數(shù)學法把他們逐步地分型劃類，最后得到一個能反映樣品之間或指標之間親疏關系的客觀的分類系統(tǒng)樣品或指標逐步歸并最后可形成系統(tǒng)聚類圖。這可以解決人才甄選過程中針對崗位選擇合適的人的問題。

本文使用快速聚類分析方法的Q型聚類只是完成甄選工作第一階段的工作——選合適的人，那怎樣從合適的人中選最優(yōu)秀的人呢？本文擬采用因子分析來解決這一問題。因子分子基本思想就是將一些多維的指標進行分組歸類，使不同性質的指標歸于不同的組或類，而且在同組的各個指標用一個公共因子表達出來。因子分析是實質在損失很小的信息量的情況下，對高維信息進行降維處理。因子分析的數(shù)學模型:Xp=ap1F1+ap2F2+…+apmFm+ep。每個樣本的綜合得分為:F=w1F1+w2F2+….+wnFN，一般上我們只采用累積貢獻率達到80%的主要因子。

三、研究設計方法的實現(xiàn)

設某企業(yè)欲招聘9名員工，應聘者為18個，有3個待聘崗位，分別為銷售類，技術類，人事管理類。

具體實現(xiàn)方案為：

1.通過聚類方法對應聘者針對崗位進行聚類：

(1)針對3個待聘崗對應聘人員的4項要求，對每個崗位的每項要求進行量化，得到3組4維數(shù)據(jù)。（由于篇幅問題，本文只給出最終的聚類結果）

(2)面試官對待聘者從知識面，理解能力，應變能力，表達能力四個方面分別進行評價打分。

(3)將(1)得到的3組4維數(shù)據(jù)分別作為3類的類中心點，用聚類分析的方法，將由(2)所得到的20組數(shù)據(jù)聚類成3類。

2.對上面每一類崗位的聚類結果分別采用因子分析對其綜合評價排序，然后從中擇優(yōu)。

(1)根據(jù)上一步的聚類結果，針對每個崗位的具體要求設計指標體系。然后對聚類到每個崗位的應聘人員，采用模糊綜合打分評價法確定每個應聘人員的每個指標數(shù)量值。

(2)本文擬對崗位1分別從知識面(二級指標：筆試成績，工作經驗）、管理能力(二級指標：親合力，形勢分析能力，項目管理能力）、執(zhí)行能力（二級指標：政策把握能力，行政執(zhí)行能力）、表達能力（二級指標：書面表達能力，口頭表達能力）進行因子分析示范，其他類型的崗位類似操作。得到各因子特征值及百分比，因子負載值。

(3)根據(jù)因子得分函數(shù)計算各因子值。

(4)根據(jù)前面得到的得到各因子特征值及百分比計算因子綜合得分。

(5)根據(jù)排序結果和每類崗位擬錄取人數(shù)，錄取企業(yè)所需員工。

四、結果討論

本文綜合運用聚類分析方法和因子分析方法，同時運用統(tǒng)計軟件SPSS16.0完成其大量數(shù)據(jù)的計算工作，達到科學甄選的目的，解決了以往人力資源主管在招聘公司員工時的盲目性問題。為了使招聘更有效，在第二步的因子分析時可以針對每個崗位的具體要求確定每個崗位的具體指標進而對歸并到每個崗位的應聘人員進行綜合評價

參考文獻：

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