基于心理技术测试与多变量分析方法的候选人潜力评估研究

本研究针对企业招聘中如何科学评估候选人心理物理潜能的问题，采用发展计量法(MADM)和Czekanowski分类法，对49名安全工程专业学生进行心理技术测试数据分析。研究通过构建综合评估指标和聚类模型，实现了候选人的线性排序和相似性分组，为企业精准选拔具备特定心理物理特质的毕业生提供了重要的决策支持工具。

　　

在现代企业管理中，人力资源作为组织的战略资源，其重要性不亚于财务资源管理和组织战略规划。然而，如何科学评估和选拔具备合适心理物理特质的候选人，一直是企业人力资源管理部门面临的重要挑战。传统的心理技术测试通常采用标准分（sten分数）进行结果解释，这种方式虽然简便，但可能导致重要信息的丢失，无法为企业家制定细致的人员政策提供充分依据。特别是在需要高度抗压能力的职位招聘中，仅凭"是否存在禁忌症"的二元结论显然不足以支持精准的决策。

针对这一需求，波兰西里西亚理工大学的Zygmunt Korban和Maja Taraszkiewicz – ?yda开展了一项创新研究，旨在探索如何利用心理技术测试的"原始"结果，通过多变量分析方法为企业家提供更丰富、更有价值的人员评估信息。他们的研究成果发表在《Safety and Health at Work》期刊上，为人力资源管理的科学化提供了新的思路和方法。

研究人员采用了两种主要的技术方法：一是发展计量法（Development Meter method），这是一种多属性决策制定（MADM）方法，通过将评估对象与抽象参考解（理想对象）进行比较，计算每个对象与参考解之间的距离；二是Czekanowski方法，这是一种经典的数值分类技术，通过欧几里得距离矩阵定义相似性区间，实现对对象的聚类分组。研究以49名安全工程专业全日制学生为样本，使用Piórkowski装置、十字装置、反应时间测量仪和Poppelreuter表格等专业设备进行了心理技术测试。

2. 材料与方法

研究采用了系统的数据分析方法。在发展计量法中，研究人员将每个学生视为多维空间中的一个点，其坐标对应五项心理技术测试的原始结果：Poppelreuter表格的最长正确序列、Piórkowski装置的正确反应数、十字装置的正确反应数、反应时间测量仪的平均反应时间和反应时间离散度。通过变量标准化处理，计算每个对象与理想解的距离，最终得到综合评估指标m_i，其值越接近1表示发展水平越高。

在Czekanowski方法中，研究使用MaCzek v. 3.0软件构建欧几里得距离矩阵，通过重新排列矩阵的行和列，将最小元素沿对角线放置，从而识别出相似的对象集群。该方法定义了五个相似性区间，从非常相似的组（距离0-15.920）到非常不同的组（距离＞33.864），实现了对测试对象的有效分类。

3. 结果

研究结果显示，基于发展计量法的综合评估能够对49个测试对象进行精确排序。对象18和13获得了最高的综合评分，m_i值分别为0.792和0.788，表明这两个对象在心理物理特质方面表现最优。排名前七的对象还包括编号48、2、20、23和27，它们的m_i值均超过0.700。相反，排名最后的对象34、29和40的m_i值均低于0.100，显示出较弱的心理物理特质。

通过Czekanowski方法，研究成功识别出了多个相似对象组。在最相似的组别（第一组）中，发现了包括11个对象的子集{2; 13; 14; 15; 17; 18; 20; 23; 27; 35; 48}，这些对象在心理技术测试中表现出高度相似的特征。此外，还识别出了多个二元素和三元素子集，如{26; 42}和{7; 12; 30}等。通过变异系数分析，研究人员进一步评估了各子集内部的同质性，为人员分类提供了更细致的依据。

4. 讨论

研究的深入分析揭示了不同对象之间的细微差异。以排名第一的对象18为例，其在Poppelreuter表格和十字装置测试中均获得了最高分数（10 sten分数），在反应时间测量仪测试中也排名前12（7 sten分数），表明该对象具有出色的心理运动反应速度、眼手协调能力、感知速度和准确性以及抗疲劳能力。

相比之下，排名第二的对象13虽然在单项测试中均未获得最高分，但其在所有测试项目中都保持了相对均衡的优秀表现，最终获得了接近理想解的综合评分。这种均衡发展的特质在某些职位招聘中可能比单项突出更为重要。

研究的意义在于为企业人力资源管理者提供了更加精细化的决策工具。通过发展计量法，企业可以构建候选人排名，优先选择综合评分较高的对象；通过Czekanowski方法，则可以识别出具有相似心理物理特质的候选人群组，为特定岗位的批量招聘提供参考。此外，变异系数分析还能帮助管理者评估候选人群组的同质性，为团队构建提供科学依据。

这项研究的创新之处在于将多变量分析方法引入心理技术测试结果的解读中，突破了传统sten分数解释的局限性。研究人员强调，他们的目的不是否定当前使用的心理测试结果解释方法，而是为企业家——当前或未来的雇主——提供关于受试者（员工/候选人）的更丰富信息和数据。

从实践应用的角度来看，这种分析方法特别适合那些需要高度专业心理物理特质的行业，如交通运输、危险品操作、高空作业等安全关键领域。在这些行业中，员工的心理物理素质直接关系到安全生产和事故预防，因此需要更加精细化的选拔工具。

未来，研究人员计划将这种方法应用于西里西亚理工大学采矿、安全工程和工业自动化学院全部学生群体的周期性分析中，包括全日制和非全日制学生，并按专业进行分类研究。这将为寻找不仅具有特定资格而且具有特定心理物理 predispositions 的毕业生的企业家提供重要信息。

总之，这项研究通过创新性地应用多变量分析方法，为心理技术测试结果的解读和企业人才选拔提供了新的视角和工具。它不仅丰富了人力资源评估的理论方法，也为企业实践提供了可操作的技术支持，特别是在需要高度专业心理物理特质的职位招聘中具有重要的应用价值。随着人才竞争日益激烈和岗位要求日益专业化，这种科学化、精细化的人才评估方法将发挥越来越重要的作用。