SPSS中異常值檢驗的幾種方法介紹(4)_數據分析師

如何設計 KPI 指標——關鍵績效指標

KPI：關鍵績效指標， 今年來企業一直關注這個問題，甚至有些公司，比如電信行業員工整天都圍繞著 KPI 指標， 什么是 KPI 呢？關鍵績效指標即以定量的指標衡量經營活動的量化結果，一般由客觀計算 公式得出，并側重考察當期績效，最終成果以及對經營成果有直接控制力的工作；關鍵績效 指標設定的原則應該依據“平衡計分卡”進行設定， 根據企業整體績效目標及戰略， 層層分解， 平衡考慮制定企業各層級的關鍵績效指標。 關鍵績效指標已經成為商業智能領域的重要體系和方法論， 如何從技術上實現 KPI 指標 設計，以及如何采用信息化手段能夠呈現績效指標，并實施管理和監控，成為構建商業智能 系統和經營分析系統的關鍵內容；

設計關鍵績效指標的關鍵因素主要包括：

一致性： 保持與戰略和目標一致； 所屬性： 應歸屬個人或各團隊擁有，并對其結果負責； 預測性： KPI 是衡量企業價值的推動者，期望績效的領先績效指標； 行動性： KPI 具有及時行動數據，用戶可及時采取干預，提供績效； 數量少： 讓用戶集中在幾個重要價值的指標任務上； 簡單性： 不要涉及復雜的指數，導致用戶難直接施加影響； 平衡性： KPI 之間保持平衡并相互支持，不僅僅對局部優化流程； 觸發變化：能觸發一系列變化，尤其是高管進行監控； 標準化： 基于標準化定義、規則和計算方法，實現數據和儀表盤整合； 背景驅動：KPI 將績效置于一定背景下，通過對象和階段進行衡量； 激勵性： 薪酬與 KPI 關聯，在穩定期可提升影響力； 相關性： 進行定期評估及時更新；

設計關鍵績效指標的 SMART 原則是： 根據經驗， 在設計關鍵業績指標的時候必須遵循 SMART 原則， 這五個字母分別代表一個具 體的含義：

S:業績考核指標必須是具體和明確的，指標設計應當細化到具體內容，符合企業和 團隊主導業績目標，保證明確的導向性。

M:業績考核指標應當是容易衡量的，工作業績成果應體現為可以量化的指標。 A:業績考核指標應當是可以達到的，在保證一定挑戰性的基礎上，指標應當是員工 在現有資源下經過努力可以實現的目標。

R:指業績考核指標應當具有相關性，必須和企業的戰略目標、部門的職能及崗位職 責緊密聯系。

T:業績考核指標應當是有明確的時間要求，關注工作完成的效率。

有關樣本量代表性問題的解釋

大部分從事調查研究的朋友，都會碰到“多大樣本量”才用代表性問題，其實這個問題不光研 究人員會困惑， 企業也非常困惑。 那到底應該如何選擇樣本量呢？其實今天沈老師不是要回 答這個問題，而是幫助你：如何解釋這樣一個樣本量是恰當或合適的，既滿足統計要求，也 能考慮費用和可操作性！ 1. 樣本量的確定是費用與精度的函數，取決于研究的精度和費用，特別是實踐中費用 考慮的更多！ 2. 抽樣調查，特別是隨機抽樣，樣本有代表性，往往比普查更有效率，甚至精度更高， 這里我們主要計算和討論抽樣誤差，非抽樣誤差是人為因素，考質量控制； 3. 樣本量的確定有賴于隨機抽樣，或者說主要是針對隨機抽樣，需要統計推斷下的計 算樣本量，如果是非概率抽樣，理論上沒有計算和控制樣本量的問題； 4. 如果研究只要 40-50 個樣本，感覺上應該是非概率抽樣（依賴被訪者選擇方式） 5. 即使是非概率抽樣，我們很多時候也采用概率和統計分析及推斷思想來進行數據分 析和下結論！只是這種方法沒有完善的理論支持，或者說有可能因為研究者的主觀 判斷失誤造成偏差； 6. 無論是概率抽樣還是非概率抽樣，樣本量越大當然效果越好，結論越穩定（理論上 說） 7. 40-50 個樣本在統計上屬于小樣本，t-檢驗，如果樣本大于 60 或理想 120 以上， t 分布就是正態分布了，所以 40 個樣本在統計上是最小推斷總體的樣本，換句話說

40-50 個樣本是介于小樣本和正態分布大樣本的臨界樣本量；如果不嚴格的話 40 個樣本就可以比較總體之間的統計差異了； 8. 所以，一般來講，針對一個研究對象和人群，要進行比較最少 40 個樣本，比如男 女差異，應該各擁有 40 人（80 人），或者說你們進行配額樣本的時候要保證統計 比較的類別至少有 40 個樣本； 9. 那么 40 個樣本有代表性嗎？ 當然越多越好，越有代表性 10. 但如果調查對象非常一致，沒有差異，只要問一個人就行了，所以要考慮研究對象 的差異性，如果差異大，當然樣本量要大，如果沒有差異，同質性較高樣本量就少； 11. 總體的大小對樣本量的選擇沒有影響，調查研究一般必須在研究前明確總體是誰， 大總體沒有影響（上萬人），中等總體有點影響（5000 人），小總體有很大影響 （千百個人）；總體是你要推斷的人群； 12. 再者要考慮研究對象在總體中擁有的比例（比如要找艾滋病人），如果比例非常低 的話，需要大樣本才能找到；但往往商業研究就采用非概率抽樣了，比如滾雪球抽 樣，專家判斷抽樣，配額抽樣等； 13. 另外，選擇 40 個人，如果是經過我們主觀判斷的，有一種說法：叫條件概率，也 就是我們越了解研究目的和對象，我們就越能夠做出正確判斷；比如 P（A|B）， 也就是說我們越了解 B 事件發生的概率，那么 A 發生的概率就越確定；就像我們在 Google 中搜東西，你的關鍵詞=B 越準確，得到的結果 A 就越是你想要的東西； 14. 當然，如果你的主觀判斷錯了，就會犯更大的錯誤 15. 還有就是希望得到的精度；如果得到的結果是 70%加減 10%誤差我們可以接受， 但如果是總體本身就不到 8%，那 8%加減 10%，尾巴比頭都大顯然不行，當然到 底如何確定精度，是研究前你們與客戶要明確的，事先研究設計確定的，不能事后 來說； 16. 記?。河袝r候我們研究本身不需要那么高的精度 17. 整個研究設計過程的質量控制可以更有效提升研究品質 18. 研究測試的技術（接近自然科學儀器測量）可獲得更好研究品質 19. 根據精確的抽樣，需要采用精確的統計分析，否則也達不到效果 20. 任何研究都不會完美，都是權衡和保守的過程，總的來講保守不犯錯.