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標準差計算公式范文1
1.一些航空材料的腐蝕試驗數據分布規律和腐蝕分散系數計算模型
1.1Ly12cz鋁合金最大腐蝕深度分布規律本文作者在2000年委托北京航空材料研究院測試三種航空材料T-H曲線時，已對Ly12cz材料的腐蝕深度分布規律進行了研究[8]。即用Ly12cz板材，每組5個試件，在28℃的EXCO溶液中，試驗72小時，每個試件共測25個區域的最大腐蝕深度，研究最大腐蝕深度t的分布規律。它們的頻數直方圖，見圖1。各數據點在正態概率坐標紙上近似一直線，r＝0.9897，這說明Ly12CZ鋁合金板材的最大腐蝕深度t符合正態分布。有關航空材料腐蝕深度符合正態分布的研究亦比較多，如文獻[9]對Ly12cz、7075T7351鋁合金的腐蝕深度分布規律進行了研究，其結果也是符合正態分布規律，在此不一一贅述。
1.2腐蝕分散系數的模型選擇大家知道，疲勞分散系數計算模型（1）是適用于疲勞試驗壽命符合正態或對數正態分布規律的公式[10][11]。式中fL為疲勞分散系數；pU和rU分別是與可靠度和置信度有關的標準正態偏量系數；S是壽命標準差；n是試驗件個數。我們前面研究最大腐蝕深度分布規律的目的就是想與疲勞分散系數比較，研究是否可以直接引入疲勞分散系數計算模型。在飛機腐蝕日歷壽命確定中，機體腐蝕深度（或失重）通常是度量日歷壽命的尺度，腐蝕深度的分布規律，也就代表了日歷壽命的分布規律。這樣我們可以說，腐蝕日歷壽命與疲勞壽命一樣，也遵循正態分布規律，因此適用于正態分布規律的疲勞分散系數公式（1），也可作為腐蝕日歷壽命分散系數計算公式，不過，此地的S應是腐蝕深度t（或失重）的標準差。為了方便，以下將腐蝕深度t和失重統稱腐蝕損傷。
2腐蝕損傷標準差的計算公式和取值
2.1腐蝕損傷標準差的模型選擇由于腐蝕損傷標準差的計算與疲勞試驗數據標準差的計算是一致的，因此可選用一般常用的標準差計算公式。
2.2腐蝕損傷標準差的取值（1）30CrMnSiA鋼腐蝕損傷標準差的取值為了研究常用航空材料30CrMnSiA合金鋼在不同腐蝕溫度、不同腐蝕失重的分散性，我們在同一腐蝕溶液下，用-25℃、0℃、5℃、28℃和60℃五種溫度和每種溫度下的五個級別的腐蝕試驗時間（24h、72h、120h、192h和240h），共進行24種狀態下的腐蝕試驗。每種狀態取5個有效試件（試件號隨機抽?。?，測出每個試件的失重，用每組每個試件的失重和公式（2）計算出它們的標準差iS和平均值jS，列入表1－表5。（2）Ly12cz和7075T7351鋁合金腐蝕深度標準差的取值為了研究常用航空鋁合金材料的腐蝕分散性，我們查閱了諸多文獻，從文獻[9]中獲得了Ly12cz和7075T7351鋁合金的100個腐蝕深度試驗數據。按文獻[9]原試驗序號，每5個最大腐蝕深度分為一組，分別算出10組的標準差Si和平均1S、2S，列入表6和表7。
3金屬腐蝕日歷壽命的分散系數的取值
前面研究了30CrMnSiA、Ly12cz和7075T7351三種航空材料與日歷壽命相關的腐蝕失重和腐蝕深度的標準差的取值，這為計算分散系數提供了基礎數據?，F取公式（1）中rU＝-1.282（對應置信度90％），n＝5，和求得的標準差0.0498、0.08119，分別計算不同可靠度（99.87％、99％和95％）的分散系數,見表8和表9。
4結論與討論
4.1通過Ly12cz鋁合金材料腐蝕試驗研究，得出腐蝕深度t是遵循正態分布規律。由此分布規律，選擇了腐蝕日歷壽命分散系數計算公式（1）。
4.2通過24種腐蝕狀態，118個30CrMnSiA合金鋼試件中的腐蝕失重研究，給出了它們失重的平均標準差S=0.0498。通過對文獻[9]給出的100個Ly12CZ和7075T7351兩種鋁合金試件的腐蝕試驗數據研究，得到這兩種材料腐蝕深度的平均標準差S0.08119。
4.3由本文給出的合金鋼和鋁合金的標準差iS，用公式（1）算得它們的腐蝕試驗用的分散系數的取值，如表8和表9。從表中可以看出，可靠度取99.87%，則三種材料所謂平均分散系數值等于1.73，工程上建議取2?？梢姼g試驗的分散系數遠比疲勞試驗的分散系數小。
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關鍵詞:項目教學成績分化;教育測量;差異系數
項目教學法的研究是當前職業教育課程改革一個重要課題,也是專業課程教學中使用頻率較高的概念。但是在項目教學法實施時,我們同樣也遇到了一些問題,如學生的成績分化。
考試是教學過程中十分重要的環節,它不僅是對學生學習能力、知識水平的測驗,也是對教師授課質量的衡量。通常各種考試或測驗所得到的原始成績總是以零亂的數據形式出現的,為了評價學生的成績是否分化,只有對原始成績作進一步統計分析,才能從分散而零亂的數字中揭示其內在規律。
成績出現分化說明已出現了差生。任課教師和教學管理者都必須對此有足夠的認識。找出哪些學科出現了分化,在哪一時間出現了分化,然后分析原因,提出解決方案,從而保證教學良好效果。
本文采用了現代教育測量的方法,結合某學院兩個班級三個學期的《模擬電路制作與調試》項目化課程成績,對在教學過程中如何認定成績分化,運用了科學的手段和方法對數據進行處理,在此基礎上得出科學的結論,以此來指導項目化教學管理。成績分化是教學過程中一種很常見的現象,也是在項目化課程教學管理中應該十分重視的一個指標。
一、評價指標
對數據之間的差異性描述有的是采用標準差,有的是有平均數或頻數分布圖。但只看平均數、標準差并不能全面反映離散的情況,而差異系數Cv就可以很好地解決這個問題。差異系數的意義在于它是以平均數為單位來衡量差異程度,差異系數大,表明離散程度大。常用于比較單位相同而平均數相差較大的不同團體資料的差異程度。因而它可以克服因學生的平均成績相差大而帶來的判斷誤差。在教育評價中,教師和學校管理人員用差異系數來分析和評價學科間學生學習的分化情況。學習分化的經驗性判斷標準為:
Cv≥20%:有較重的分化現象,必須要認真分析,找出原因,馬上采取有效措施,防止分化的惡化。
20%≥Cv≥9%:有分化現象的苗頭,應引起重視,研究解決的辦法,防止出現嚴重的分化。
Cv≤9%:成績的分布正常,無分化現象,教學效果和學生的學習基本正常。
二、所用函數
算術平均值==AVERAGE();方差==VAR();標準差==STDEV()。
三、計算步驟
Cv是衡量離散程度的一個重要參數,它的計算有以下幾個步驟:
1.求算術平均值
它衡量一定數據的集中趨勢和大致水平的作用,其計算公式為:。
2.求方差和標準差
方差是各數據和其平均數離差(即各數據和平均數之間的距離)平方和的平均數,方差的算術平方根稱為標準差。其計算公式為:。
3.求差異系數Cv
差異系數是不帶任何測量單位的相對差異量。差異系數用標準差和平均數的比例來表示,即以平均分來為單位衡量差異的程度。其計算公式為:。
四、實例分析
結合電子專業某班二個學期的成績進行分析,文中所用結果及計算公式均直接復制于Excel文件。圖1為電子專業某班成績的數據源及差異系數。圖2為電子專業某班二個學期差異系數Cv圖表。
五、結論
二個學期課程中使用項目課程教學的有電子CAD、電工基礎及模擬電路制作與調試,這三個科目20%≥Cv≥9%,說明它們存在著分化現象,教學管理部門對于這種情況一定要有充分的認識,仔細查找原因。
項目教學法要充分體現學生的主體性,要求學生有自主的學習能力。在小組分工合作過程中,有的學生由于基礎較差存在自卑、膽怯、身體素質較差、消極被動心理,拒絕與老師、同組同學合作,在課堂上被動、自我封閉,自暴自棄,甚至產生嚴重的心理障礙;另外一些學生對項目化教學這種“做中學”的新式教學法還不能適應,有的女孩子的動手能力較差,怕苦怕臟,造成成績差距較大。
標準差計算公式范文3
【關鍵詞】鐵坩堝；準確度；對比試驗
在用化學分析法分析低品位的鉬樣品時，我們采用硫氰酸鹽分光光度法進行測定，在硫氰酸鹽分析法操作中，坩堝的作用是熔解樣品，在熔樣過程中，我們采用過氧化鈉作為溶劑，在溫度為700°C—720°C的環境中進行熔樣。根據實驗要求，一般采用銀、鎳或鐵坩堝等耐高溫器材進行熔樣，但是考慮到使用經濟成本，在我們化驗室日常使用中，一般采用價格相對便宜的鐵坩堝，但是近期我們在分析低含量鉬品位時出現結果不穩定現象，尤其是空白值和標準樣品試驗值偏差較大，對此大大影響了我們化驗結果的穩定性和準確度，而且不能及時、有效地為企業提供服務，這就引起了我們所有人員的重視。通過研究分析和排除法確定為：新采購的一批鐵坩堝質量不合格，造成對化驗結果影響較大。
1.鐵桿鍋的影響測定
經過我們討論和摸索研究，總結了一套化驗方法來檢驗鐵坩堝的質量，就是采用標準差的方法來對不同廠家和不同批次的鐵坩堝進行質量驗證。例如有甲乙兩個廠家的鐵坩堝，如何知道這兩個廠家生產的鐵坩堝，哪個更適合鉬礦石化驗分析呢？如有標樣（品位0.1100%），在相同條件下同時化驗幾組結果，用兩種鐵坩堝化驗結果對比的方法，找出差異，確定影響因素最小的鐵坩堝，對甲乙兩個廠家鐵坩堝進行質量檢驗，同時做空白試驗（如表一），結果如下：
表一 兩個廠家鐵坩堝做實驗結果對比
分析結果如圖所示：
由圖中可看出，甲廠較乙廠的結果高出標準結果較多，而且結果相對不穩定。
說明：①標準差是能夠反映一組數據個體間的離散程度。一個較大的標準差，代表一組數據個體之間差異值較大；一個較小的標準差，代表這些數值個體間差異較小，較接均值。
②平均值計算公式：
μ=xi
③標準差計算公式：
σ=
根據以上公式可得出甲廠空白值標準差和結果值標準差都明顯大于乙廠的數值，可得出結論，即說明甲廠鐵坩堝實驗結果準確性和穩定性較乙廠差，在進行生產實驗時應選擇乙廠生產的鐵坩堝。
2.在以后工作中的改進對策
鐵坩堝的質量對化驗結果影響較大，考慮到化驗數據的準確性，我們要對新使用的的鐵坩堝的質量進行驗證，確保鐵坩堝的質量合格后方能進行化學分析實驗，這就大大降低了劣質試劑和不合格產品對我們工作的影響；消除偶然誤差，我們每次做完分析實驗都要確保將實驗儀器和實驗設備清洗干凈，消除偶然誤差。
標準差計算公式范文4
【關鍵詞】 高等學校年終獎金財務分配
由于高等學校行政化的特點，多年來獎金分配一直受到員工的詬病，特別是高校內部教師與行政人員的獎金分配更是矛盾重重，嚴重影響了教師隊伍的積極性，造成行政與教師的不團結。本文將以高校實際分配數據為例，對高校年終獎金財務分配進行合理性研究。
一、A高等學校經濟管理學院獎金分配數據分析
1、獎金來源
該校經濟管理學院有教師55人，行政人員29人，其2010年度獎金來源構成如下：按學生學費的4.5%由學校下撥到學院一份；按全院教師上課學時每節課22.16元下撥一份；按每個學生100元下撥一份；按職工人數每人1000元下撥一份。
以上四部分總計收入1728491.86元。去掉各種規定留成及外聘教師課酬等費用后，實際分配金額為1412438元。
2、獎金具體分配如下
參與分配教師共55人，總計金額952259元，每人平均數為17313.8元；參與分配行政人員29人，總計金額460179元，每人平均數為15868.2元。具體分配情況如表1、表2，分配完成后，相比行政人員的分配情況，教師對此有較大的意見，一是認為行政人員拿的比教師多，二是認為分配方法不合理，因此造成教師隊伍的極大不穩定，影響了院系的團結、人員關系的和諧以及工作的開展。
3、獎金分配數據分析
把教師和行政人員分成兩組，運用統計分析方法，分別計算其標準差，并分析其標準差系數，通過標準差系數來判斷分配情況的合理性。教師序號代表每一個具體的教師個人，為消除不利影響和維護個人隱私而隱去真名。
（1）根據表1計算教師收入標準差與標準差系數。
教師收入標準差：
?滓===8848.35
教師收入標準差系數：
總體標準差系數的計算公式為Vσ=σ/x ，式中Vσ為標準差系數；σ為標準差；x為平均數。
（2）根據表2計算行政人員收入標準差與標準差系數。
行政人員收入標準差：
行政人員收入標準差系數：
總體標準差系數的計算公式為Vσ=σ/x，式中Vσ為標準差系數；σ為標準差；x為平均數。
從計算可知，教師收入標準差為8848.35元，標準差變異系數為0.511，而行政人員收入標準差為5734.79元，標準差變異系數為0.361，兩個指標同時說明行政人員收入具有代表性，其差別很??；而教師收入差異變化很大，說明教師收入不具備代表性，教師沒有得到他們應該得到的收入。
4、分配結果原因分析
通過調查和分析，造成以上結果的原因有以下幾點：第一，在年終獎金分配中行政人員沒有充分考慮到每位員工的工作績效。第二，行政人員收入多少沒有充分考慮員工的技術級別、工齡長短。第三，教師的工作屬于技術等級很高的工作，在獎金分配過程中，與技術等級低的行政人員按人頭平均分配，沒有體現技術級差，導致高級別的教授副教授只能取得和低級行政人員一樣甚至低于他們收入的結果。第四，在分配中沒有充分執行學校核定工作量標準。教師核定的工作量是一年252個學時，只要教師完成252個學時，應該等同于行政人員從事管理工作一年，其結果是教師要完成多于核定工作量才能基本取得、甚至低于行政人員收入的結果。第五，教師要承擔大量的論文寫作、課題申報、課題研究、專業建設等科研工作，而這些工作量在分配中沒有計入，造成教師大量的工作量無法計入而不能參與分配的結果。
二、A高等學校經濟管理學院獎金分配合理化建議
鑒于該學院在分配過程中存在的問題，要解決教師與行政人員分配不合理的現象，可以采取以下獎金分配模式。
第一，建立全體員工年終考核制度，年終獎數額分配的多少與員工個人所得的獎勵基數的多少直接相關。
第二，員工的年終獎獎勵基數由以下部分組成：工齡基數：按工齡的長短區別收入的多少；年度績效基數：教師以工作量（超工作量），行政人員以考核結果來區分績效得分；全年滿勤基數：教師以基本工作量（全年完成252學時），行政人員以出滿勤（以學校工作日歷為準）為基本基數，獲基本得分；獎罰基數：制定各種獎懲條例，按獎懲條例決定每位員工的得分；職務基數（技能基數）：按技術與行政級別決定每人得分；其他基數：其他臨時發生的教學與管理事項，如教學獲獎、競賽獲獎等。
第三，具體標準基數分解如下：其一，工齡以高校教齡為標準，以5年為1，每增加5年系數增加0.2，不足5年按5年算；其二，年度績效基數：教師以超工作量，行政人員以考核結果來區分績效得分；其三，全年滿勤基數：教師以完成基本工作量記1分，行政人員以出滿勤為基本基數記1分，不足基本工作量按比例計算扣減；其四，獎罰基數：制定各種獎懲條例，按獎懲條例決定每位員工的得分；其五，職務基數：行政人員以正科級為1，其他可按0.3比例增減，具體系數如表3，教師以講師為1，其他可按0.3比例增減，具體系數如表4；其六，其他基數：其他臨時發生的教學與管理事項，如教學獲獎、競賽獲獎等可以按具體獎金發放。
第四，年終獎基數計算。個人年終獎金基數=1+2+3+4+5
+6。其中第二項可以不列入分值單獨計算。根據全院加總得分，計算分配率，再按每人得分，計算個人獎金數。
【參考文獻】
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標準差計算公式范文5
標準差（Standard Deviation），在概率統計中最常使用作為統計分布程度（statistical dispersion）上的測量。標準差定義是總體各單位標準值與其平均數離差平方的算術平均數的平方根。它反映組內個體間的離散程度。測量到分布程度的結果，原則上具有兩種性質：
為非負數值，一個總量的標準差或一個隨機變量的標準差，及一個子集合樣品數的標準差之間，有所差別。
標準計算公式：
假設有一組數值X1，X2，X3，......XN（皆為實數），其平均值（算術平均值）為μ，標準差也被稱為標準偏差，公式為
簡單來說，標準差是一組數據平均值分散程度的一種度量。一個較大的標準差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數值較接均值。
標準差在投資領域如股票、期貨、現貨貴金屬等得到了廣泛運用，成為了分析K線圖行情走勢的重要技術參數。在所有的指標計算中，BOLL指標的計算方法是最復雜的之一，其中引進了統計學中的標準差概念，涉及到中軌線（MB）、上軌線（UP）和下軌線（DN）的計算。另外，和其他指標的計算一樣，由于選用的計算周期的不同，BOLL指標也包括日BOLL指標、周BOLL指標、月BOLL指標年BOLL指標以及分鐘BOLL指標等各種類型。經常被用于股市研判的是日BOLL指標和周BOLL指標。雖然它們的計算時的取值有所不同，但基本的計算方法一樣。
以日BOLL指標計算為例，其計算方法如下。
中軌線=N日的移動平均線
移動平均線，Moving Average，簡稱MA，原本的意思是移動平均，由于我們將其制作成線形，所以一般稱之為移動平均線，簡稱均線。它是將某一段時間的收盤價之和除以該周期。 比如日線MA5指5天內的收盤價除以5 。
上軌線=中軌線+兩倍的標準差
下軌線=中軌線-兩倍的標準差
計算過程
（1）計算MA
MA=N日內的收盤價之和÷N
（2）計算標準差MD
MD=平方根N日的（C-MA）的兩次方之和除以N
（3）計算MB、UP、DN線
MB=（N-1）日的MA
UP=MB+k×MD
DN=MB-k×MD
（K為參數，可根據K線的特性來做相應的調整，一般默認為2）
在行情分析軟件中，BOLL指標一共由四條線組成，即上軌線UP 、中軌線MB、下軌線DN和K線。其中上軌線UP是UP數值的連線；中軌線MB是MB數值的連線；下軌線DN是DN數值的連線。
1 中軌線
（1）BOLL指標中的上、中、下軌線所形成的K線信道的移動范圍是不確定的，信道的上下限隨著股價的上下波動而變化。在正常情況下，K線應始終處于股價信道內運行。如果K線脫離股價信道運行，則意味著行情處于極端的狀態下。
（2）在BOLL指標中，K線信道的上下軌是顯示股價安全運行的最高價位和最低價位。上軌線、中軌線和下軌線都可以對K線的運行起到支撐作用，而上軌線和中軌線有時則會對股價的運行起到壓力作用。
（3）一般而言，當K線在布林線的中軌線上方運行時，表明K線處于強勢趨勢；當K線在布林線的中軌線下方運行時，表明K線處于弱勢趨勢。
2 上中下軌
（圖1）
（1）當布林線的上、中、下軌線同時向上運行時，表明K線強勢特征非常明顯，K線短期內將繼續上漲，投資者應堅決持有待漲或逢低買入。
（2）當布林線的上、中、下軌線同時向下運行時，表明行情的弱勢特征非常明顯，行情短期內將繼續下跌，投資者應堅決持幣觀望或逢高賣出。
標準差計算公式范文6
關鍵詞：工作滿意度 工作壓力 技能多樣性 崗位重要度
1. 測試內容、范圍與統計方法
工作滿意度（Job Satisfaction）主要包括工作特性、監管、薪酬、晉升機會、同事關系等內容[1]，而工作特性模型（Job characteristics model， JCM）則主要包含技能多樣性、任務同一性、工作重要性、自主性和反饋五個方面[2]。
測試范圍涉及技術與技術管理部門（機電設備維護、信息系統運維及安全管理）的80名員工，采用自愿、匿名方法，共得到66份有效測試卷。測試范圍員工年齡眾數為“30-39歲”，本科及以上學歷占50%。
測試由單一時間點收集，采用“非常不同意、比較不同意、有點兒不同意、有點兒同意、比較同意、非常同意”六個選項，對應0、20、40、60、80、100六個分值。通過統計均值、均值區間（高≥75分、中56分-74分、低45-55分）、標準差，均值和標準差與均值之差以及排序等方法獲取數據。為提高員工參與度及選擇的真實性，問卷回避因子負荷高的問題[3]。
2.部分測試數據組合對比及簡要分析
2.1 “工作壓力不大，且能受控”與“感覺快樂”
表1 樣本數、占比與統計數據及評價區間表
前樣本均值80.3，排序第1；標準差22.7，排序第7；合計59個60分以上樣本，占比89.39%。而后樣本均值71.1，排序第7；標準差19.3，排序第5；合計58個60分以上樣本，占比87.88%。
團隊成員主觀感受工作壓力不大。員工快樂情緒的個性特質與工作壓力及工作滿意度有一定的相關性?！肮ぷ鲏毫Α焙汀案杏X快樂”可以跟 “工作滿意度”高關聯，但也可以反過來推斷，即因為工作滿意度高，所以影響了員工“工作壓力和快樂情緒”的主觀感受[4]。
2.2 “擁有崗位所需的知識、技能和能力”與“崗位重要度”（數據表省略，下同）
前均值為77.8，排序第3；標準差18.4，排序第3；合計59個60分以上樣本，占比89.39%，51個80分以上樣本，占比77.27%。后樣本均值為74.8分，排序第5；標準差26.1，排序第12；合計53個60分以上樣本，占比80.30%，43個80分以上樣本，占比65.15%。
絕大多數員工對“崗位知識、技能和能力”以及“崗位重要度”的自我評估≥80。崗位重要度是激勵潛能指數（Motivation potential score， MPS）計算公式中的一個因子[5]，也是工作滿意度的一個方面。
2.3 “團隊高度配合”與“團隊工作績效”
前均值為58.5，排序第13；標準差27.47，排序第15。后樣本均值為68.6，排序第9；標準差21.62，排序第6；合計55個60分以上樣本，占比83.33%。
員工對團隊協作與團隊工作績效認同度一般，其中團隊協作認同度低于團隊工作績效。
2.4 “若中1000萬彩票，仍愿做現在工作”
樣本均值為60.6，排序第11；標準差35.17，標準差排序第17墊底；合計47個60分以上樣本，占比71.21%。
這是一項判別員工對現有工作滿意度和主觀穩定度的選項。根據美國1997年蓋洛普民意調查，即便中1000萬美元彩票，被調查人員中的58%表示依然會繼續工作[6]。本次調研盡管不是通過“是與否”選擇，但“愿做現在工作”前提條件設定更為具體，均值60.62，得分不低，但標準差大。這只是一項態度測試，因為變數建筑在假如之上。
2.5 “對個人工作績效基本滿意”與“擁有多樣性技能”
前均值72.92，排序第6；標準差19.05，排序第4；后均值68.92，排序第8；標準差27.89，排序第16。
技能多樣性也是激勵潛能指數計算公式的一個因子。盡管前面的樣本數據顯示工作壓力不大，但個人工作績效評價卻居中，并對是否擁有多樣性技能的自我評價也不高。
2.6 “努力主管認可”與“工作成效主管賞識”
前均值56.31，排序第14；標準差27.08，排序第14。后均值50.77，排序第16；標準差25.82，排序第10。
這里的“主管”范圍有點寬泛。本項選擇還部分隱含上下級、同事關系。員工主觀感受對“工作成效主管賞識”認同度不高，是管理需要改善的關注點。
2.7 團隊內薪酬獎勵總體公平
圖1 樣本數分別占比圖示
樣本均值49.85，排序第17；標準差25.82，排序第11；合計34個60分以上樣本，占比51.52%。測試題加上“總體”兩字，問題收斂，僅指團隊范圍內薪酬獎勵的公平性，但均值得分仍墊底。
工作滿意度調研，只要樣本數足夠大，且不受其它變量明顯干擾，可以預測 “薪酬”選項最為敏感、得分大多墊底，且在全世界范圍結果大多如此[7]。與測試一并收到的書面改進建議歸納起來也就兩個方面――分配機制和晉升通道。
3.結束語
由于測試環境是一個完全開放的、動態的系統，干擾變量多，不易重復驗證、難以通過測量數據對行為進行準確預測，類似測量統計是否屬于科學方法廣受公眾質疑[8]，而且對應數據并不能準確解答交叉相關匹配難題[9]。
盡管如此，通過上述測試，我們依然可以看到，被測試員工的工作滿意度主觀感受較高，基本認可自身能力和崗位重要度。盡管團隊能夠完成工作任務和達成目標，但對團隊協作與主管認可兩方面評價不高，這是管理層需要關注、溝通與改善的問題點。至于薪酬分配與晉升通道兩個世界級難題，無須刻意回避，需要管理關注。
最后，也許正是由于存在不同觀點，這才是滿意度測試及管理彈性的魅力所在。管理人員和員工如何解讀這些統計數據，其實就是如何解讀自己、工作、團隊乃至企業。通過測量統計數據的公開反饋，各級各層管理人員和員工都可以從中解讀出自己需要了解的關注點，找到各自需要持續改善的問題點，為團隊建設和管理、優化人力資源、改善團隊績效提供參考依據。
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[3]（美）羅伯特?M.卡普蘭， 丹尼斯?P.撒庫佐著， 陳國鵬， 席居哲等譯校， 心理測驗： 原理、應用和爭論（第6版）[M].上海人民出版社，2010：pp67-69.
[4]約翰?阿諾德，喬安妮?西爾維斯特，菲奧納?帕特森，伊凡?羅伯遜，卡里?庫珀，伯納德?伯恩斯著，沈秀瓊，李崢，劉江娜，黃永靜，白海峰，王盼，廖云斌譯，工作心理學（第四版）[M].經濟管理出版社，2011.7：pp187-192.
[5]同⑵.
[6]約翰?阿諾德，喬安妮?西爾維斯特，菲奧納?帕特森，伊凡?羅伯遜，卡里?庫珀，伯納德?伯恩斯著，沈秀瓊，李崢，劉江娜，黃永靜，白海峰，王盼，廖云斌譯，工作心理學（第四版）[M].經濟管理出版社，2011.7：p177.
[7]雷蒙德?A?諾伊（Raymond A. Noe）， 約翰?R?霍倫貝克（John R. Hollenbeck， 巴里?格哈特（Barry Gerhart），帕特里克?M?賴特（Patrick M. Wright）著，劉昕改編，Human Resource Management（Fifth Edition）[M].中國人民大學出版社，2006.1：pp353-360.
