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  • 职位分析问卷法

       时间:2018-04-25 22:00:01     浏览:147    评论:0    
    核心提示:什么是职位分析问卷法?   职位分析问卷法,是一种结构严谨的工作分析问卷,是目前最普遍和流行的人员导向职务分析系统。它是1972年由普渡大学教授麦考密克、詹纳雷特和米查姆 设计开发的。设计者的初衷在于开发一种通用的、以统计分析为基础的方法来建立某职位的能力模型,同时运用统计推理进行职位间的比较,以确定相对
    什么是职位分析问卷法?



      职位分析问卷法,是一种结构严谨的工作分析问卷,是目前最普遍和流行的人员导向职务分析系统。它是1972年由普渡大学教授麦考密克、詹纳雷特和米查姆 设计开发的。设计者的初衷在于开发一种通用的、以统计分析为基础的方法来建立某职位的能力模型,同时运用统计推理进行职位间的比较,以确定相对报酬。目前,国外已将其应用范围拓展到职业生涯规划、 培训等领域,以建立企业的职位信息库。


      ①职位分析问卷的项目。


      PAQ包含194个项目,其中187项被用来分析完成工作过程中员工活动的特征,另外7项涉及薪酬问题。


      所有的项目被划分为信息输入、思考过程、工作产出、人际关系、工作环境、其他特征6个类别,PAQ给出每一个项目的定义和相应的等级代码。



    信息输入——包括工人在完成任务过程中使用的信息来源方面的项目;


    思考过程——工作中所需的心理过程;


    工作产出——识别工作的“产出”;


    人际关系——工作与其他人的关系;


    工作环境——完成工作的自然和社会环境;


    其他特征——其他工作的特征。



      ②职位分析问卷的评分标准。


      PAQ给出了6个评分标准:信息使用度、耗费时间、 适用性、对工作的重要程度、发生的可能性以及非凡计分。


      表 PAQ问卷工作元素的分类






    类 别内 容例 子工作元素数目




    信息输入员工在工作中从何处得到信息,如何得到如何获得文字和视觉信息35




    思考过程在工作中如何推理、决策、规划,信息如何处理解决问题的推理难度14




    工作产出工作需要哪些体力活动,需要哪些工具与仪器设备使用键盘式仪器、装配线49




    人际关系工作中与哪些有关人员有关系指导他人或与公众、顾客接触36




    工作环境工作中自然环境与社会环境是什么是否在高温环境或与内部其他人员冲突的环境下工作19




    其他特征与工作相关的其他的活动、条件或特征是什么工作时间安排、报酬方法、职务要求41



      PAQ同时考虑了员工与工作两个变量因素,并将各工作所需要的基础技能与基础行为以标准化的方式罗列出来,从而为人事调查、薪酬标准制定等提供了依据。大多数工作皆可由5个基本尺度加以描 绘,因此PAQ可将工作分为不同等级。由于PAQ可得出每一工作的技能数值与等级,因此它还可以用来进行工作评估及人员甄选。另外PAQ法不需修改就可用于不同组织,不同的工作,使得比较各组织间的工作更加轻易,也使得工作分析更加准确与合理。



    职位分析问卷的使用

      1.计分方法。在应用这种方法时,职位分析人员要依据6个计分标准对每个工作要素进行衡量,给出评分。这6个计分标准是:信息使用程度、工作所需时间、对各个部门以及各部门内各个单元的适用性、对工作的重要程度、发生的可能性,以及非凡计分。


      2.使用PAQ时,用6个评估因素对所需要分析的职务一一进行核查。核查每项因素时,都应对照这一因素细分的各项要求,按照PAQ给出的计分标准,确定职务在职务要素上的得分。


      表 职位分析问卷范例


      


      从上表中可以看到,书面资料被评定为第4等级,这说明书面材料在工作中扮演了重要角色。PAQ将工作按照7个基本领域进行排序并提供了一种量化的分数顺序或顺序轮廓。也就是说,对所有工作项的问卷,PAQ能用5个尺度去衡量。这5个基本尺度是:具有决策、沟通能力;执行技术性工作的能力;身体灵活性与体力活动;操作设备与器具的能力;处理资料的能力及相关的条件。


      根据这5个基本尺度,就可以得出工作的数量性剖面的分数,职位与职位之间可相互比较和划分工作簇的等级,也就是说,PAQ可以使你用这5个尺度对每一项工作测量出一个量化的分数。于是治理者就可以运用PAQ所给出的结果对工作进行对比,以确定哪一种工作更富有挑战性,然后依据这一信息来确定每一种工作的奖金或工资等级。应当注重,PAQ并非职位说明书的替代品,但前者有助于后者的编制。



    问卷实施的技术要领

      问卷法实施的一般程序包括被调查者的选取、发放问卷、回收问卷、分析问卷及结果处理。一般有两种发放和回收方式:一种是现场发放、集中做答,现场回 收;另一种则是先发送到各个部门,再另找时间做答。第一种方式的回收和做答效果最好,但操作时由于受时间、场地等诸多条件制约,往往较难实现。


      第二种方式最为常用,但操作时须注重,将问卷发放到各部门时,应首先召集各部门的各级主管进行动员和培训。培训内容包括调查目的、如何消除员工疑虑、 常见问题及解答等。建议HR工作者带着主管人员先浏览整个问卷,然后由部门主管负责组织本部门员工集中填答。员工填完后,须交由主管审核签字,以确保资料 的准确性。问卷回收后,HR工作者首先必须检查是否填写完整,并仔细查看是否有不清楚、重叠或冲突之处。若有,便需决定是否约此任职者或其主管进行面谈, 以确认资料收集的准确性。另外,为提高调查质量,建议提供“工作分析问卷范例”,以提高员工填写的有效性。



    职位分析问卷的优缺点

      职位分析问卷的优点:


      同时考虑了员工与职位两个变量因素,并将各种职位所需要的基础技能与基础行为以标准化的方式罗列出来,从而为人事调查、薪酬标淮制定等提供了依据;大多数职位皆可由5个基本尺度是否负有决策/沟通/社会方面的责任;2)是否执行熟练的技能性活动;3)是滞伴随有相应的身体活动;4)是否操纵汽车/设备;5)是否需要对信息进行加工)这五个基本维度对工作进行等级划分,对于每一项工作可以分配到一个量化的分数。因此PAQ可将职位分为不同的等级;由于PAQ可得出每一个职位的技能数值与等级,因此它还可以用来进行职位评价及人员甄选;PAQ法不需修改就可用于不同组织中的不同职位,使得比较各组织间的工作更加轻易,也使得职位分析更加准确与合理。


      职位分析问卷的缺点:


      1.由于问卷没有对职位的特定工作进行描述,因此,职位行为的共同性就使得任务间的差异较模糊,所以不能描述实际工作中特定的、具体的任务活动。


      2.可读性不强,只有具备大学文化水平的人才能理解其中的项目,使用范围产生限制。


      3.花费很多时间,成本很高,程序非常繁琐。



    PAQ最适合的用途

      工作评价,进而决定该工作的工资等级和奖金。



    相关链接

    职位分析问卷法与工作要素清单法是两种应用最广的标准化的职务分析问卷法。


    职能工作分析法


    治理岗位描述问卷法


    功能性工作分析法



    职业分析问卷美国控制数据经营咨询企业在1985年设计了职业分析问卷,职位进行定量的描述。QAQ是一个包括各种职业的任务、责任、知识技能、能力以及其他个性特点的多项选择问卷。例如,在OAQ中,软件职位被规划分为19种责任、310个任务和105个个性特点。



    与个性相关的职位任职资格表帕特里克.瑞玛克和他的同事提出,大多数传统的职位分析法中没有识别个性特征变量的方法,这些个性特征与工作绩效的不同相关。因此,在5大性格要素的基础上,他们开发了107个项目,并将它们划分成12个子类,来评估潜在的与职位相关的个性特征。目前,这是唯一一个专门用于确定职位所要求的个性特征的职位分析法。



    职位要素法职位要数法的基本做法是要建立一个主题问题专家小组,然后要他们直接推断出职位所要求的雇员要素和子要素。这些要素和子要素是人力资源甄选系统猜测工具的内容基础。



    技术和特征问卷梅拉尼.贝尔制定了一个96个问项的结构化问卷,问卷不是由主题问题专家来给出知识、技术和能力,而是由他们来对已有的一系列的技术和能力进行评估,评估它们对工作绩效而言的重要性。这个问卷被称为技术和特征问卷,或SAI。它皆在用于自我治理性职位,这些职位直接监督比较少。虽然在使用技术和特征问卷的时候仍然涉及推论。但是,通过使用一系列固定的知识、技术和能力,主题问题专家所需要的推论就比较少了,人们认为使用一系列标准化的特征,有助于减少对职位而言重要的特性被遗漏的可能性。



    弗莱希曼工作分析调查法。弗莱希曼工作分析调查法代表了一个重要的、有理论基础的用于评估 人们能力的方法。它是标准化的、基于人类能力的理论框架的少数方法之一。由于其重要性,该方法作为一种直接的知识、技术和能力评估方法,在未来可能回被越来越多地应用。



    最低特性分析法。费利克斯.洛佩斯的最低特性分析法是一个有33个雇员特性组成的调查问卷。它由作为主题问题专家的上级或任职者完成,他们根据诸如重要性、独特性、相关性、水平和实用性等因素来给特性评分。最低特性分析法是一个包括工作者职位任务和工作者特性的更大体系的一部分。其目的是使用最低特性问卷和其他问卷测量工具,将具体的工作者特性和绩效联系起来,其中,绩效是可接受的、完成重要职位任务的绩效。












     
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