導語：大型企業(yè)培訓評估實證研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

建立指標體系

根據(jù)柯氏評估體系，培訓效果分為反應層、學習層、行為層和業(yè)績層四個層次，劉志新、郭校敏（2011年）對首都機場、中國石化和泰康人壽的分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對于一、二級評估非常重視，工具方法很多；對于三、四級評估，目前國內(nèi)很少有企業(yè)能夠做到。這一點與行業(yè)現(xiàn)狀相符，所以本文主要介紹一級評估模型的建立與預測。根據(jù)多年行業(yè)經(jīng)驗積累，采用德爾菲法對2個培訓機構(gòu)、3個客戶和2個培訓師進行兩輪訪談，得到了8個一級分析指標：性別、年齡、工作時間、培訓時間、行業(yè)經(jīng)驗、學歷、師資類型和客戶來源。一級指標根據(jù)內(nèi)容賦予不同的值進行測算，具體指標體系見表1：行業(yè)經(jīng)驗：是指擬邀講師有沒有給同行業(yè)同規(guī)模的企業(yè)或標桿企業(yè)進行授課的經(jīng)驗，如果有賦值為1，如果沒有賦值為0?？蛻魜碓矗喊凑諊倚姓^(qū)域進行劃分，聽課學員來自于哪個省份，就賦值哪個數(shù)值，如葛洲壩集團在湖北省宜昌市，湖北省屬于華中地區(qū)，那么它被賦予的值為5，如果葛洲壩集團的學員去北京來聽課，賦值依然是5。講師類別：根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗，可以分為三類。高校老師，指在國家高等院校授課的正式教師和國家科研院所的研究人員；職業(yè)講師，指以培訓為職業(yè)，專職給企業(yè)進行培訓的講師；組織高層，指國家部委、大型國有企業(yè)、外資企業(yè)、行業(yè)協(xié)會等中高層管理人員。

數(shù)據(jù)收集

1.一級評估數(shù)據(jù)本文主要收集一級培訓效果即反應層的數(shù)據(jù)，共收集數(shù)據(jù)86個，經(jīng)過對數(shù)據(jù)進行分析處理，最后符合要求的共80個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于三家培訓公司，評估時間從2007年3月到2012年8月，授課對象為16個大型央企或省國資委直管企業(yè)，授課區(qū)域覆蓋7個地區(qū)，包括48個講師的評估數(shù)據(jù)。培訓評估從四個方面：培訓內(nèi)容、講師水平、培訓組織和培訓效果進行打分，分值為5分制，見表2。問卷的發(fā)放時間為每次培訓結(jié)束之后下課之前由教務人員直接發(fā)給學員進行現(xiàn)場打分，教務人員現(xiàn)場回收，事后進行統(tǒng)計分析。為了統(tǒng)計方便，將5分制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成了百分制。2.講師數(shù)據(jù)根據(jù)預測模式指標體系的要求，分別收集培訓師的性別、年齡、工作時間、培訓時間、行業(yè)經(jīng)驗、學歷、師資類型以及客戶來源，共8個因素作為分析變量。數(shù)據(jù)主要來源于講師的身份證、講師提供的介紹、講師助理提供的資料等。

相關分析

本文采用SPSS16.0版本進行統(tǒng)計分析。首先，對性別、年齡、工作時間、培訓時間、行業(yè)經(jīng)驗、學歷、客戶來源、師資類型和百分制等所有變量進行了皮爾遜多元相關分析，分析結(jié)果如表3所示：從第一次相關分析輸出結(jié)果得到如下結(jié)論：第一，年齡與工作時長的Pearson相關系數(shù)在0.01的水平下兩尾檢測達到了很高的正相關關系，相關系數(shù)為0.803。根據(jù)多元回歸對數(shù)據(jù)的要求，因變量之間不能有多元共性相關關系（相關系數(shù)不能大于0.700）。根據(jù)行業(yè)經(jīng)驗，在聘用講師時考慮最多的是年齡，而不是工作時間，所以把工作時長變量去掉。第二，工作時長與培訓時長的相關系數(shù)在0.01的水平上顯著相關，相關系數(shù)為0.801，根據(jù)多元回歸對數(shù)據(jù)的要求，結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗，選擇去掉工作時長變量。第三，培訓時長與年齡之間的相關系數(shù)也達到了0.681，雖然沒有達到0.700，但是為了使數(shù)據(jù)更有說服力，根據(jù)實際工作經(jīng)驗，去掉年齡變量。把相關指標去掉之后，進行了第二輪相關分析，結(jié)果如下表4所示：表4  去掉相關因變量之后的Pearson相關分析第一，評估分與性別的相關系數(shù)只有0.075，說明評估效果基本上與性別沒有關系。當初設定這個因變量的目的是因為培訓師這個行業(yè)，性別還是一個很重要的因素，培訓師以男性為主。從本次收集的數(shù)據(jù)來看，來自男性培訓師的數(shù)據(jù)有69個，而來自女性培訓師的數(shù)據(jù)只有11個。從行業(yè)經(jīng)驗來看，排課較多的老師往往今天在一個城市上課，下課后就要趕往機場，半夜到達另一個城市，第二天接著上課，有時連續(xù)3、5天都這樣，所以體力對培訓效果的影響也是一個很重要的因素，女性由于心理和生理的影響，在這方面會有一些不足，但從統(tǒng)計結(jié)果來看，影響并不明顯。第二，評估分與師資類別的相關系數(shù)是-0.097，說明在相同的培訓條件下，師資類別對于培訓效果沒有太大的影響。2000-2010年，人們對于培訓師的聘請標準還是以名校的知名學者為主，如清華大學、北京大學等，因為這個階段客戶處于知識普及階段，對老師講的東西沒有聽過，所以很感興趣。隨著學員和客戶聽課數(shù)量和質(zhì)量的提高，尤其是網(wǎng)絡培訓的普及，培訓對象對授課老師的鑒別能力越來越強。2010年以后，客戶和企業(yè)更喜歡有豐富企業(yè)管理經(jīng)驗的專職講師授課，這正在成為一種趨勢。第三，評估分與行業(yè)經(jīng)驗在0.05水平兩尾測試下，相關系數(shù)達到了0.227的顯著水平，在所有的自變量中是唯一的顯著相關的自變量。這說明行業(yè)經(jīng)驗對于培訓的效果有直接影響，從實際工作也能夠說明這一點。很多培訓機構(gòu)和客戶在聘請老師時關注最多的是有沒有同行業(yè)同規(guī)模的標桿企業(yè)的培訓經(jīng)驗，部分公司還會向受訓企業(yè)溝通培訓效果。

多元線性回歸分析

根據(jù)相關分析對數(shù)據(jù)的要求，把年齡、工作時間、講師類型去掉，對其余變量進行多元線性回歸分析，因變量為評估分，自變量為學歷、培訓時長、客戶來源、行業(yè)經(jīng)驗。輸出結(jié)果如表5所示：從回歸系數(shù)分析來看，學歷、客戶來源和行業(yè)經(jīng)驗的P值大于0.05，但小于0.1的顯著水平。培訓時長P=0.175，大于0.1，從統(tǒng)計學的意義來講是不顯著的，但是如果從實踐的角度來看，培訓時長是必須要考慮的因素，所以繼續(xù)把它保留在多元回歸模型中。從容忍度（Tolerance）來看，四個自變量之間沒有共線性關系，是可以使用的四個自變量。根據(jù)多元線性回歸分析結(jié)果得到企業(yè)培訓一級評估模型：百分制評估分=86.63-學歷×1.763+培訓時長×0.764+客戶來源×0.885+行業(yè)經(jīng)驗×2.597對于預測結(jié)果需要說明如下：如果采用百分制評估，預測結(jié)果85分以下為不及格，85-90分之間為一般，90-95之間為良好，95分以上為優(yōu)秀。培訓服務流程規(guī)范：包括培訓前、培訓中、培訓后等過程都要按照行業(yè)規(guī)范進行，不能出現(xiàn)大的紕漏。學員人數(shù)限制：因為本模型適用于企業(yè)內(nèi)訓，所以人數(shù)以30~40人為宜，不要超過50個人。誤差范圍：因為培訓師在實施過程中的一些不確定因素和臨時突發(fā)事件，往往導致評估效果有誤差，經(jīng)實際測試誤差范圍為±2。

從以上相關分析與回歸分析結(jié)果可以看出，在聘請外部培訓師之前一定要拿到培訓師的相關資料，包括學歷、培訓時長、客戶來源、行業(yè)經(jīng)驗等內(nèi)容，并進行分析，這樣就能夠有效規(guī)避授課風險，提高培訓質(zhì)量，減少不必要的損失。從相關分析來看：年齡、性別、工作時長不是影響培訓一級評估效果的因素，聘請講師時可以不予考慮。相關分析結(jié)果中行業(yè)經(jīng)驗是顯著相關的，所以無論是培訓機構(gòu)還是客戶，在外聘講師時一定要非常關注其有沒有行業(yè)經(jīng)驗。從回歸分析來看，聘請講師時只要得到擬邀請講師的學歷、培訓時長、行業(yè)經(jīng)驗以及客戶來源等相關數(shù)據(jù)，就可以根據(jù)多元回歸模型進行培訓一級評估效果預測。七、不足之處從回歸分析的輸出結(jié)果來看，一是四個自變量對整個模型的解釋度不高，二是四個自變量中有一個自變量沒有達到統(tǒng)計學意義，這主要是幾方面的原因：1.數(shù)據(jù)收集問題首先是數(shù)量不夠充足，本文只有80個有效數(shù)據(jù)樣本；其次是時間跨度大，從2007年到2012年，共計五年時間；第三是客戶相對集中，以電力行業(yè)、金融行業(yè)為主，其他行業(yè)客戶較少。2.評估表指標問題評估表指標（見表2）有四個部分：培訓內(nèi)容、講師水平、培訓組織和培訓效果。前兩類指標跟培訓師相關，后兩類指標與主辦方和培訓服務相關，后兩類指標的打分沒有被排除。3.自變量選取指標問題本文采用了七個指標，其中四個指標進入了多元回歸分析模式，但是還有其他變量沒有考慮進來，如培訓學員人數(shù)、學員人力資源素質(zhì)、培訓實施地點（在當?shù)剡€是外地）等等。

本文作者：張朋松袁倫渠工作單位：北京交通大學經(jīng)濟管理學院