These authors have elaborated and a

These authors have elaborated and applied a methodology for the analysis of employee satisfaction and for motivational factors for the employees of industrial manufacturing enterprises through the assistance of multi- criteria statistical analysis methods – i.e. cluster analyses. A partial task of this methodology is the creation of a universal, easily modifiable questionnaire that is usable for all employee categories and which determines the valuation spread used to evaluate responses to the questionnaire. On the basis of practical verification with the assistance of cluster analysis, groups are formed of similarly motivationally oriented employees. Analysis of these groups is further determined by the priority allocated a motivational factor for an individual group. The motivational factor can subsequently be used in the creation of a motivational programme for a group of similarly motivated employees.
Cluster analyses are one of the possibilities available to exploit the information contained in multi-dimensional comparisons using the differentiation of sets into several relatively unified sets of clusters. The application of the cluster analysis method leads to favourable results – especially there where the set under investigation in reality falls into classes, and where objects have a tendency to gather together into natural clusters. Through use of appropriate algorithms, the structure of the set under investigation can be peeled away to reveal its consistent components and thus to classify the individual objects. This can be achieved through the radical reduction of the dimensions of roles
– and this in such a way that a number of variables will be represented by one variable expressing its association or belonging to such a defined class or type. The aim being to achieve in essence such a state where, the objects to be found within a cluster will as similar to one another as possible and the objects in various clusters will bear as little similarity to one another as is possible. In view of the fact that employee motivational systems are based on differing criteria according to variable characteristics, it is appropriate to use cluster analysis – further only CLUA, for the final evaluation of motivational factors, where through the use of a suitable algorithm, we can work our way to an evaluation of the realistic order of motivational criteria. Application of the CLUA system is performed in three stages: differentiation – the selection of groups, their interpretation – naming of these groups and their “profiling” – and the description of the characteristics of each of these groups. Cluster analyses can therefore be used for research investigations into the possibility of creating certain types of motivational programmes, that is to say, the possibility of establishing a unified motivational programme for a group of workers with similar motivational profiles. The aim of analysis, is to discover on the basis of the measurement of the similarity of respondents` answers to questionnaires, whether or not it is possible to identify a group of employees with a similar make up of motivators among the employees – for whom it would be possible to elaborate (tailor-made) unified motivational programmes with the intention of simplifying and rendering more effective the validation in practice of motivational programmes in everyday practice. Apart from the aforementioned, cluster analysis can also be used for more detailed verification of the structures and ranking of the importance of motivational criteria. From among the wide range of cluster analysis methods available, we chose the Hierarchical Clustering Method – i.e. the so-called Ward Method with its measurement of the scale or degree of similarity in the responses of individual respondents in the simplest possible way, i.e. through the use of the so-called Euclidian Distances Method.

Kết quả (Việt) 1:

Các tác giả đã xây dựng và áp dụng một phương pháp phân tích sự hài lòng của nhân viên và cho động cơ thúc đẩy các yếu tố cho người lao động của các doanh nghiệp sản xuất công nghiệp thông qua sự hỗ trợ của các phương pháp phân tích thống kê đa-tiêu chuẩn-tức là cụm sao phân tích. Một nhiệm vụ một phần của phương pháp này là tạo ra một phổ quát, dễ dàng sửa đổi bảng câu hỏi đó là có thể sử dụng cho tất cả nhân loại và đó sẽ xác định việc định giá lây lan được sử dụng để đánh giá các hồi đáp cho các câu hỏi. Trên cơ sở xác minh thực tế với sự hỗ trợ của phân tích cụm, nhóm được hình thành tương tự motivationally định hướng nhân viên. Phân tích của các nhóm này tiếp tục được xác định bởi mức độ ưu tiên phân bổ một yếu tố motivational cho nhóm cá nhân. Những yếu tố motivational sau đó có thể được sử dụng trong việc tạo ra một chương trình động cơ thúc đẩy cho một nhóm nhân viên động lực tương tự như vậy.Cụm phân tích là một trong những khả năng có sẵn để khai thác thông tin đa chiều so sánh bằng cách sử dụng sự khác biệt của các tập hợp vào một số bộ tương đối thống nhất các cụm. Việc áp dụng các phương pháp phân tích cụm dẫn đến kết quả thuận lợi-đặc biệt có nơi các thiết lập dưới sự điều tra trên thực tế rơi vào các lớp học, và nơi mà các đối tượng có xu hướng tập trung lại thành cụm tự nhiên. Thông qua việc sử dụng thích hợp các thuật toán, cấu trúc của các thiết lập đang bị điều tra có thể được bóc vỏ đi để lộ các thành phần phù hợp và do đó để phân loại các đối tượng cá nhân. Điều này có thể đạt được thông qua việc giảm triệt để kích thước của các vai trò– and this in such a way that a number of variables will be represented by one variable expressing its association or belonging to such a defined class or type. The aim being to achieve in essence such a state where, the objects to be found within a cluster will as similar to one another as possible and the objects in various clusters will bear as little similarity to one another as is possible. In view of the fact that employee motivational systems are based on differing criteria according to variable characteristics, it is appropriate to use cluster analysis – further only CLUA, for the final evaluation of motivational factors, where through the use of a suitable algorithm, we can work our way to an evaluation of the realistic order of motivational criteria. Application of the CLUA system is performed in three stages: differentiation – the selection of groups, their interpretation – naming of these groups and their “profiling” – and the description of the characteristics of each of these groups. Cluster analyses can therefore be used for research investigations into the possibility of creating certain types of motivational programmes, that is to say, the possibility of establishing a unified motivational programme for a group of workers with similar motivational profiles. The aim of analysis, is to discover on the basis of the measurement of the similarity of respondents` answers to questionnaires, whether or not it is possible to identify a group of employees with a similar make up of motivators among the employees – for whom it would be possible to elaborate (tailor-made) unified motivational programmes with the intention of simplifying and rendering more effective the validation in practice of motivational programmes in everyday practice. Apart from the aforementioned, cluster analysis can also be used for more detailed verification of the structures and ranking of the importance of motivational criteria. From among the wide range of cluster analysis methods available, we chose the Hierarchical Clustering Method – i.e. the so-called Ward Method with its measurement of the scale or degree of similarity in the responses of individual respondents in the simplest possible way, i.e. through the use of the so-called Euclidian Distances Method.

Kết quả (Việt) 2:

Các tác giả đã xây dựng và áp dụng một phương pháp để phân tích các sự hài lòng của người lao động và các yếu tố động lực cho người lao động của các doanh nghiệp sản xuất công nghiệp thông qua sự hỗ trợ của các tiêu chí đa phương pháp phân tích thống kê - tức là cụm phân tích. Một nhiệm vụ một phần của phương pháp này là việc tạo ra một phổ quát, câu hỏi dễ dàng thay đổi được đó là có thể sử dụng cho tất cả các loại nhân viên và quyết định việc lây lan định giá được sử dụng để đánh giá các câu trả lời. Trên cơ sở xác minh thực tế với sự hỗ trợ của phân tích cụm, nhóm được thiết lập của nhân viên tương tự motivationally định hướng. Phân tích của các nhóm này được xác định bằng cách thêm các ưu tiên phân bổ một yếu tố động lực cho một nhóm cá nhân. Các yếu tố động lực sau đó có thể được sử dụng trong việc tạo ra một chương trình thúc đẩy cho một nhóm các nhân viên có động cơ tương tự.
Phân tích chùm là một trong những khả năng sẵn có để khai thác các thông tin chứa trong các so sánh đa chiều bằng cách sử dụng sự khác biệt của bộ vào một số bộ tương đối thống nhất cụm. Việc áp dụng các phương pháp phân tích cụm dẫn đến kết quả thuận lợi - đặc biệt có nơi tập điều tra trong thực tế rơi vào các lớp học, và nơi các đối tượng có xu hướng tập hợp lại với nhau thành cụm thiên nhiên. Với việc sử dụng các thuật toán thích hợp, cấu trúc của các bộ điều tra có thể được bóc đi để tiết lộ các thành phần phù hợp của nó và do đó để phân loại các đối tượng cá nhân. Điều này có thể đạt được thông qua việc giảm triệt để của các kích thước của vai trò
- và điều này theo một cách như vậy mà một số biến sẽ được đại diện bởi một biến thể hiện liên kết của nó hoặc thuộc về một lớp học hoặc các loại định nghĩa như vậy. Mục đích là để đạt được trong bản chất như một tiểu bang nơi, các đối tượng được tìm thấy bên trong một cụm sẽ là tương tự như nhau càng tốt và các đối tượng trong các cụm khác nhau sẽ chịu ít tương đồng với nhau như là có thể. Theo quan điểm của một thực tế rằng các hệ thống động lực của nhân viên dựa trên các tiêu chí khác nhau theo đặc điểm biến, nó là thích hợp để sử dụng phân tích cluster - thêm chỉ Clua, cho việc đánh giá cuối cùng của các yếu tố động lực, nơi mà thông qua việc sử dụng một thuật toán phù hợp, chúng ta có thể làm việc theo cách của chúng tôi để đánh giá về trình tự thực tế của tiêu chuẩn động lực. Áp dụng hệ thống Clua được thực hiện trong ba giai đoạn: sự khác biệt - sự lựa chọn của các nhóm, giải thích của họ - đặt tên của các nhóm này và "hồ sơ" của họ - và mô tả đặc điểm của mỗi nhóm. Phân tích cụm do đó có thể được sử dụng cho các cuộc điều tra nghiên cứu về khả năng tạo ra một số loại chương trình động lực, mà là để nói, khả năng thiết lập một chương trình thúc đẩy thống nhất cho một nhóm công nhân với các cấu hình động lực tương tự. Mục đích của phân tích, là để khám phá trên cơ sở của phép đo của sự giống nhau của respondents` câu trả lời cho câu hỏi, có hay không nó có thể xác định một nhóm các nhân viên với một làm tương tự lên các động lực trong nhân viên - những người mà nó sẽ có thể xây dựng chương trình động lực thống nhất (thích hợp thực hiện) với ý định đơn giản hóa và dựng hình hiệu quả hơn việc xác nhận trong thực tế của các chương trình động lực trong thực tế hàng ngày. Ngoài các, phân tích nhóm nói trên cũng có thể được sử dụng để xác minh chi tiết hơn về cấu trúc và xếp hạng tầm quan trọng của tiêu chuẩn động lực. Từ trong loạt các phương pháp phân tích cluster có sẵn, chúng tôi đã chọn Hierarchical Clustering Phương pháp - tức là các phường được gọi là phương pháp đo đạc của quy mô hoặc mức độ tương tự trong các câu trả lời của người trả lời trong các cách có thể đơn giản, tức là thông qua các sử dụng của cái gọi là Euclide Khoảng cách Method.