线性得分算法公式
统计分析问题，如何用spss做两个多因子量表的统计分析、相关分析。一个7点，一个5点计分的可以么？
统计分析问题，如何用spss做两个多因子量表的统计分析、相关分析。一个7点，一个5点计分的可以么？
可以的哈！只要数据是成对的，样本足够大，也就是满足正态、线性关系就可以用相关分析哈！如计分方式没有关系，如果你存在反向计分，那么可能负相关。
这个不是问题，作完相关分析之后，你还要用一个变量作为自变量 被试特征，另外一个变量作为因变量进行回归分析的。看我以前回答的问题是不是如你的问题相关，需要帮助的hi我！
绩效指标设计如何遵循SMART原则？
先看什么是SMART原则，包括五个方面，具体的、可衡量的、可达成的、相关的和有时间限制的。题目问的是如何遵循，所以我们就不讲为什么需要遵循的问题，只说一些方法、技巧和原则。
1、具体的：
所谓具体性，是指绩效指标需要有明确的指向和程度要求。
一般而言，对于定量指标，通过目标值的设置，指向和程度要求不会存在太大的问题，但是很多人容易忽视得分计算逻辑的问题，导致一些啼笑皆非的问题。
例如某公司今年的利润目标要求实现扭亏为盈，定下了盈利1元的目标。如何实际值/目标值*100来计算得分的话，如果最终亏损了1块钱，虽然比去年亏算1000万已经好很多了，但得分会是-100分，与业务实际就会不符了。所以，一般我们都推荐设置三个目标值，分别是否定档、目标档和奋斗档，按三个区间线性计算得分，就会避免此类问题。
而对于定性指标，在具体性方面就很容易出问题，举个例子：如果某个指标是完善绩效管理体系的话，其导向和程度要求就会很不明确，什么是完善，做到什么程度算完善，是永远都说不清的。相类似的表述还有“加强、提升、强化、改进”等等。但是如何改成“实现绩效评价制度全员覆盖”，这个目标机会清晰、明确的多。
2、可衡量的
总体原则是能量化尽量量化，不能量化要准确描述。
这里面需要注意一点，不是说量化了就一定有很好的可衡量性，对于单个量化指标，要观察指标表现与业务实际是否一致，是否能够逻辑自洽，是否有较好的代表性。否则就会出现虽然算分很容易，算出来的结果并没有用的情况。
量化指标除了指标本身，还需要关注的有目标值和评分逻辑问题，目标值一般情况下取预算值，但不绝对，可根据管理导向、管理目的进行相应调整，但要公平、合理。
对于非量化指标，可以采取标杆法、强制排名法、正态分布法、专家评价法、问卷调查等方法进行衡量评价。
3、可达成
对于绩效指标设计，一般通过同类、同岗位人员得分要符合正态分布原则，有70%左右的人能够达成目标为标准。如果过于宽松，则失去考核性，导致骄傲自满，不利于发现问题和驱动改进；过于严苛则会导致被考核者放弃努力，自暴自弃，同样不利于企业整体目标的达成。
4、相关性
我们知道，绩效指标一般来自于三个方面，首先是公司战略与经营目标自上而下的分解，第二是基于职责、流程的补充和细化，第三则来自于内外部客户的反馈和期望。
在指标分解的时候，我们往往容易犯的错误是指标缺乏有效的分解，出现大量的共担指标，这种情况下就不够具体，指标表现与个人没有太大的关系。为了解决这个问题，我们公司曾经规定，任何情况下不允许出现共担指标，比如总经理担收入指标，销售总监担销量指标，哪怕是常务销售副总监，都不能直接担销量指标，而应该根据自身职责进一步分解。
在确定绩效指标时，该指标应主要由被考核人影响，并在其职责中占重要权重，如果指标表现与个人工作结果关系不密切，则不应纳入使用。
5、时间限制
这个一般不会出问题，不再赘述。