浅谈模糊数学在员工绩效评估中的应用(2)
2017-08-16 01:34
导读：然后作模糊变换，综合评判。B=A×R[b1 b2 … bn]根据计算结果，可按最大隶属度原则做出具体的评判。 2、评价原则 （1）最大隶属度原则。在评价时，采用最
然后作模糊变换，综合评判。B=A×R[b1 b2 … bn]根据计算结果，可按最大隶属度原则做出具体的评判。
2、评价原则
（1）最大隶属度原则。在评价时，采用最大隶属度原则，即bk=max[b1 b2 … bn]时则认为项目的综合评价等级为第k级。
（2）最大隶属度原则失效时的评价方法。当出现bi和bk（k=i±1）比较接近或?姿=?燮0.7时（其中，bi为和bk最接近的值），最大隶属度原则便失效，则在评价时，令?啄=，
当i=k-1时，被评价对象为第（i ?啄）级；当i=k 1时，被评价对象为第（k-?啄 1）级
三、算例
下面将以某公司中技术管理人员绩效评估为例，详细说明基于模糊数学的综合分析绩效评价方法。
1、建立评价指标体系，从而确定模糊评价指标集
如表1所示，在员工绩效评价中，选择出影响绩效的模糊评价指标构成指标集。如本例中建立了一个二层评价指标体系，首先，对员工绩效的评价将从工作态度、工作能力、工作业绩三方面进行考察，这三方面就构成了在第一层中的三个指标{u1 u2 u3}，而每个指标又可继续向下分解为更细致的指标，这些指标就构成了第二指标层。
2、可以这样来定义指标等级的评价集
V=｛优，良，中，差｝，评价集可以视具体情况确定。
3、向绩效评价委员会的10位成员发放某员工绩效考评表
对该员工工作绩效的三大方面进行考核（见表2）。考评结果的统计方法如下，对于每一项指标在每一等级上进行统计即得隶属度，如：有三位评委评语为优秀，则该指标在优秀级别上的隶属度为30％；同理，其他三个等级的隶属度为：4人合40％的良好，1人合10％的中等，0人合0％的较差，该员工绩效评价隶属度计算如2表所示。
（科教范文网http://fw.nseac.com） 由以上数据可得该员工第二指标层各指标的模糊评判矩阵分别为：
4、确定各层各指标权重
确定权重常用的方法有，层次分析法，德尔菲法，调查表法等。本文中的权重由考评小组成员投票得出，权
重分布详见表2。
通过统计分析，第一指标层各指标权重向量为A=[0.2 0.4 0.4]
同理，第二指标层各指标权重向量为A1=[0.4 0.3 0.1 0.2]；A2=[0.4 0.2 0.2 0.2]；A3=[0.2 0.3 0.3 0.2]
5、员工绩效水平值的计算
由式可以计算，第二层指标的综合评价判断矩阵B1、B2、B3分别为：
则可以计算，第一层指标的层次总评值为：
计算结果显示：该员工绩效水平属于“优”等级的隶属度为41.2%，属于“良”等级的隶属度为53.8%，属于“中”等级的隶属度为5%，属于“差”等级的隶属度为0%，即该员工绩效为“优”或“良”的可能性均较大。
6、评价结论
对计算出的层次总评值采用最大隶属度原则进行判断：
则该员工的绩效评价等级为：（i ?啄）=1.566级，该结果表明该员工的绩效评价结果介于第一级“优”和第二级“良”之间，但更接近与第二级“良”，这一评价结果是符合客观实际的。
尽管上述模型给员工的绩效评估带来了很大方便，但它也不是完美无缺的，特别是不能认为用该模型进行的测评丝毫没有主观因素。事实上，在模糊测评里同样含有主观成分，例如权数的确定就是主观的，不过这里的权数是由集体确定的，它与由一个人决定的主观评价有着本质的不同，因此，可以认为基于模糊理论的员工绩效评估模型是主观与客观的统一物。也就是说，模糊测评模型虽然没有从根本上排除主观因素的影响，但是它对主观因素进行了控制。
（科教论文网 lw.NsEac.com编辑整理） 【参考文献】
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