一、因素方差法在教育培訓中的作用

（一）隨機區組設計——員工區分與培訓方法

企業培訓過程中存在著多項培訓方法以供決策，每種方法可能只適用于部分員工或部門，但對另外一些部門或員工的培訓效果卻很低下，所以我們需要在考慮員工差異的基礎上識別最優培訓方案。ST集團管理提升培訓的方案有4種（外派學習、內部講師、外部講師、業務會議），從技術、市場、財務和管理4個部門分別抽取8位員工共計32人參加培訓，其中每個部門中先抽取4人分別參加4種方案培訓并打分，然后再將剩下4人進行培訓，得到的打分結果。

根據區組設計的spss18.0計算，依次點擊“分析”“-一般線性模型”-“單變量”，在模型窗口中選擇“主效應”、選項窗口中選擇“方差齊次檢驗”結果得到：1.Levene統計量為1.378，P=0.266，齊次檢驗通過，可進行方差分析；2.四種培訓方式和四類部門特征均對培訓效果有影響，區組和培訓方法計算出的F值均在0.01水平下存在顯著差異，F值為14.436、22.103，P都為0.000。3.考慮員工差異的各方案比較結果，外派學習平均值要高于內部講師和業務會議（平均差為6.7500和13.1250），而內部講師又明顯高于外部講師和業務會議，所以對ST集團而言外派學習是最佳員工培訓方式。

同時可以從部門維度得分對四個部門員工的培訓效果進行評價，具體為財務>市場>技術>管理，說明本項管理提升工作對財務、市場部門的能力提升有較大幫助，但對技術和管理部門的能力提升作用較低，所以ST集團應當對財務市場部門員工加大教育培訓力度，而對技術管理部門應當另辟方案改變效果低下局面。

（二）雙因素方差分析——培訓公司與方案的選擇

很多情況下，企業培訓的效果不僅同時取決于咨詢公司和培訓方案，更取決于兩個因素的交互作用，即兩個咨詢公司采取同一種培訓方案的效果存在天壤之別，所以需要對咨詢公司、方案、兩者交互效應這三個因素做一個全面的探討。故本文將數據分為三組：、“A-B咨詢公司”-“方案1,2”；A-C咨詢公司”-“方案1,3”;“B-C咨詢公司”-“方案2,3”，分別計算交互效應，在使用manova命令編程計算后得到以下結果：1.當企業選擇培訓方案（3）時，選擇咨詢公司A和C帶來的效果差異很大，而選擇C咨詢公司時，采取培訓方案（1）（3）帶來的效果差異也很大；2.當選擇培訓方案（2）（3）時，B-C咨詢公司的培訓效果也相差很大。表1無法給出最優組合，但卻揭示了兩個更深層次的問題：

既定方案下如何選擇咨詢公司？通常一些方案的最終確定并不完全取決于試驗結果的大小，更多的是取決于上級主管部門的指導或經營戰略的影響，所以在方案確定的情況下需要考慮不同咨詢公司帶來的培訓效果，如表2中：確定方案（1）則ABC的任一選擇培訓效果相同；確定方案（2）時，選擇AB效果差異不大，但與選擇C的效果差異較大；確定方案（3）時，A、B、C三者之間帶來的培訓效果存在顯著差異；

既定咨詢公司下如何選擇培訓方案？在企業培訓過程中，一些時候發生因意外原因導致的合作中止或咨詢公司指定情況，此時可能需要及時更改培訓方案，但盲目的更改會引起培訓混亂和前期培訓效果喪失，故需要判定更改的必要性。本例中選擇A和B時，三種方案帶來的效果并無顯著差別，但選擇C時方案（1）和（3）的效果卻存在差異，故應根據情況進行調整。

最終方案的選取。企業總是希望在既定的“咨詢公司-培訓方案”組合下實現培訓效果最大化，同時也希望經過試驗得到的數據具有一定的信度，所以數據方差應當盡可能的小，故應當計算不同組合下的得分均值：和標準差，最后計算出變異系數，根據最小原則認為C-（3）模式為最佳組合，即選取C咨詢公司和第3種培訓方案。

二、對因素方差法的總結

教育培訓是一項“非可逆”事件，一旦進入全程執行狀態就很難再回頭重來，所以在選擇咨詢公司和培訓方案時應當進行科學考評，通過隨機抽取少量被試者的方式進行培訓效果試驗以確定，這樣可以大大的降低培訓失敗風險；另外影響培訓效果的因素不僅來自于培訓者、還來自于被培訓者，不同部門和員工本身存在的差異也會使同一個培訓方式的效果大相徑庭，所以在找出最佳培訓方案的同時還應該對不同部門、員工進行區分，避免陷入“一鍋燴”的培訓模式，實現差別培訓制度；影響培訓效果的因素間存在著一定的交互作用，一定不能忽視這種交互效應帶來的影響，而應通過交互作用顯著性的判定對既定條件下的決策作出相應的指導，因為交互作用的判定能夠避免培訓方案的無謂變更；基于均值和方差的變異系數是確定培訓方案組合的科學方法，在培訓期望效果一定的前提下數據離異程度越大，說明這種期望值達到的可能性就越小，所以需要在期望培訓效果和可能性之間尋找一個合理的契合點。

作者：張宇青 單位：南京農業大學經濟管理學院