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标准差计算公式范文1
1.一些航空材料的腐蚀试验数据分布规律和腐蚀分散系数计算模型
1.1Ly12cz铝合金最大腐蚀深度分布规律本文作者在2000年委托北京航空材料研究院测试三种航空材料T-H曲线时，已对Ly12cz材料的腐蚀深度分布规律进行了研究[8]。即用Ly12cz板材，每组5个试件，在28℃的EXCO溶液中，试验72小时，每个试件共测25个区域的最大腐蚀深度，研究最大腐蚀深度t的分布规律。它们的频数直方图，见图1。各数据点在正态概率坐标纸上近似一直线，r＝0.9897，这说明Ly12CZ铝合金板材的最大腐蚀深度t符合正态分布。有关航空材料腐蚀深度符合正态分布的研究亦比较多，如文献[9]对Ly12cz、7075T7351铝合金的腐蚀深度分布规律进行了研究，其结果也是符合正态分布规律，在此不一一赘述。
1.2腐蚀分散系数的模型选择大家知道，疲劳分散系数计算模型（1）是适用于疲劳试验寿命符合正态或对数正态分布规律的公式[10][11]。式中fL为疲劳分散系数；pU和rU分别是与可靠度和置信度有关的标准正态偏量系数；S是寿命标准差；n是试验件个数。我们前面研究最大腐蚀深度分布规律的目的就是想与疲劳分散系数比较，研究是否可以直接引入疲劳分散系数计算模型。在飞机腐蚀日历寿命确定中，机体腐蚀深度（或失重）通常是度量日历寿命的尺度，腐蚀深度的分布规律，也就代表了日历寿命的分布规律。这样我们可以说，腐蚀日历寿命与疲劳寿命一样，也遵循正态分布规律，因此适用于正态分布规律的疲劳分散系数公式（1），也可作为腐蚀日历寿命分散系数计算公式，不过，此地的S应是腐蚀深度t（或失重）的标准差。为了方便，以下将腐蚀深度t和失重统称腐蚀损伤。
2腐蚀损伤标准差的计算公式和取值
2.1腐蚀损伤标准差的模型选择由于腐蚀损伤标准差的计算与疲劳试验数据标准差的计算是一致的，因此可选用一般常用的标准差计算公式。
2.2腐蚀损伤标准差的取值（1）30CrMnSiA钢腐蚀损伤标准差的取值为了研究常用航空材料30CrMnSiA合金钢在不同腐蚀温度、不同腐蚀失重的分散性，我们在同一腐蚀溶液下，用-25℃、0℃、5℃、28℃和60℃五种温度和每种温度下的五个级别的腐蚀试验时间（24h、72h、120h、192h和240h），共进行24种状态下的腐蚀试验。每种状态取5个有效试件（试件号随机抽取），测出每个试件的失重，用每组每个试件的失重和公式（2）计算出它们的标准差iS和平均值jS，列入表1－表5。（2）Ly12cz和7075T7351铝合金腐蚀深度标准差的取值为了研究常用航空铝合金材料的腐蚀分散性，我们查阅了诸多文献，从文献[9]中获得了Ly12cz和7075T7351铝合金的100个腐蚀深度试验数据。按文献[9]原试验序号，每5个最大腐蚀深度分为一组，分别算出10组的标准差Si和平均1S、2S，列入表6和表7。
3金属腐蚀日历寿命的分散系数的取值
前面研究了30CrMnSiA、Ly12cz和7075T7351三种航空材料与日历寿命相关的腐蚀失重和腐蚀深度的标准差的取值，这为计算分散系数提供了基础数据。现取公式（1）中rU＝-1.282（对应置信度90％），n＝5，和求得的标准差0.0498、0.08119，分别计算不同可靠度（99.87％、99％和95％）的分散系数,见表8和表9。
4结论与讨论
4.1通过Ly12cz铝合金材料腐蚀试验研究，得出腐蚀深度t是遵循正态分布规律。由此分布规律，选择了腐蚀日历寿命分散系数计算公式（1）。
4.2通过24种腐蚀状态，118个30CrMnSiA合金钢试件中的腐蚀失重研究，给出了它们失重的平均标准差S=0.0498。通过对文献[9]给出的100个Ly12CZ和7075T7351两种铝合金试件的腐蚀试验数据研究，得到这两种材料腐蚀深度的平均标准差S0.08119。
4.3由本文给出的合金钢和铝合金的标准差iS，用公式（1）算得它们的腐蚀试验用的分散系数的取值，如表8和表9。从表中可以看出，可靠度取99.87%，则三种材料所谓平均分散系数值等于1.73，工程上建议取2。可见腐蚀试验的分散系数远比疲劳试验的分散系数小。
标准差计算公式范文2
关键词:项目教学成绩分化;教育测量;差异系数
项目教学法的研究是当前职业教育课程改革一个重要课题,也是专业课程教学中使用频率较高的概念。但是在项目教学法实施时,我们同样也遇到了一些问题,如学生的成绩分化。
考试是教学过程中十分重要的环节,它不仅是对学生学习能力、知识水平的测验,也是对教师授课质量的衡量。通常各种考试或测验所得到的原始成绩总是以零乱的数据形式出现的,为了评价学生的成绩是否分化,只有对原始成绩作进一步统计分析,才能从分散而零乱的数字中揭示其内在规律。
成绩出现分化说明已出现了差生。任课教师和教学管理者都必须对此有足够的认识。找出哪些学科出现了分化,在哪一时间出现了分化,然后分析原因,提出解决方案,从而保证教学良好效果。
本文采用了现代教育测量的方法,结合某学院两个班级三个学期的《模拟电路制作与调试》项目化课程成绩,对在教学过程中如何认定成绩分化,运用了科学的手段和方法对数据进行处理,在此基础上得出科学的结论,以此来指导项目化教学管理。成绩分化是教学过程中一种很常见的现象,也是在项目化课程教学管理中应该十分重视的一个指标。
一、评价指标
对数据之间的差异性描述有的是采用标准差,有的是有平均数或频数分布图。但只看平均数、标准差并不能全面反映离散的情况,而差异系数Cv就可以很好地解决这个问题。差异系数的意义在于它是以平均数为单位来衡量差异程度,差异系数大,表明离散程度大。常用于比较单位相同而平均数相差较大的不同团体资料的差异程度。因而它可以克服因学生的平均成绩相差大而带来的判断误差。在教育评价中,教师和学校管理人员用差异系数来分析和评价学科间学生学习的分化情况。学习分化的经验性判断标准为:
Cv≥20%:有较重的分化现象,必须要认真分析,找出原因,马上采取有效措施,防止分化的恶化。
20%≥Cv≥9%:有分化现象的苗头,应引起重视,研究解决的办法,防止出现严重的分化。
Cv≤9%:成绩的分布正常,无分化现象,教学效果和学生的学习基本正常。
二、所用函数
算术平均值==AVERAGE();方差==VAR();标准差==STDEV()。
三、计算步骤
Cv是衡量离散程度的一个重要参数,它的计算有以下几个步骤:
1.求算术平均值
它衡量一定数据的集中趋势和大致水平的作用,其计算公式为:。
2.求方差和标准差
方差是各数据和其平均数离差(即各数据和平均数之间的距离)平方和的平均数,方差的算术平方根称为标准差。其计算公式为:。
3.求差异系数Cv
差异系数是不带任何测量单位的相对差异量。差异系数用标准差和平均数的比例来表示,即以平均分来为单位衡量差异的程度。其计算公式为:。
四、实例分析
结合电子专业某班二个学期的成绩进行分析,文中所用结果及计算公式均直接复制于Excel文件。图1为电子专业某班成绩的数据源及差异系数。图2为电子专业某班二个学期差异系数Cv图表。
五、结论
二个学期课程中使用项目课程教学的有电子CAD、电工基础及模拟电路制作与调试,这三个科目20%≥Cv≥9%,说明它们存在着分化现象,教学管理部门对于这种情况一定要有充分的认识,仔细查找原因。
项目教学法要充分体现学生的主体性,要求学生有自主的学习能力。在小组分工合作过程中,有的学生由于基础较差存在自卑、胆怯、身体素质较差、消极被动心理,拒绝与老师、同组同学合作,在课堂上被动、自我封闭,自暴自弃,甚至产生严重的心理障碍;另外一些学生对项目化教学这种“做中学”的新式教学法还不能适应,有的女孩子的动手能力较差,怕苦怕脏,造成成绩差距较大。
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【关键词】铁坩埚；准确度；对比试验
在用化学分析法分析低品位的钼样品时，我们采用硫氰酸盐分光光度法进行测定，在硫氰酸盐分析法操作中，坩埚的作用是熔解样品，在熔样过程中，我们采用过氧化钠作为溶剂，在温度为700°C—720°C的环境中进行熔样。根据实验要求，一般采用银、镍或铁坩埚等耐高温器材进行熔样，但是考虑到使用经济成本，在我们化验室日常使用中，一般采用价格相对便宜的铁坩埚，但是近期我们在分析低含量钼品位时出现结果不稳定现象，尤其是空白值和标准样品试验值偏差较大，对此大大影响了我们化验结果的稳定性和准确度，而且不能及时、有效地为企业提供服务，这就引起了我们所有人员的重视。通过研究分析和排除法确定为：新采购的一批铁坩埚质量不合格，造成对化验结果影响较大。
1.铁杆锅的影响测定
经过我们讨论和摸索研究，总结了一套化验方法来检验铁坩埚的质量，就是采用标准差的方法来对不同厂家和不同批次的铁坩埚进行质量验证。例如有甲乙两个厂家的铁坩埚，如何知道这两个厂家生产的铁坩埚，哪个更适合钼矿石化验分析呢？如有标样（品位0.1100%），在相同条件下同时化验几组结果，用两种铁坩埚化验结果对比的方法，找出差异，确定影响因素最小的铁坩埚，对甲乙两个厂家铁坩埚进行质量检验，同时做空白试验（如表一），结果如下：
表一 两个厂家铁坩埚做实验结果对比
分析结果如图所示：
由图中可看出，甲厂较乙厂的结果高出标准结果较多，而且结果相对不稳定。
说明：①标准差是能够反映一组数据个体间的离散程度。一个较大的标准差，代表一组数据个体之间差异值较大；一个较小的标准差，代表这些数值个体间差异较小，较接均值。
②平均值计算公式：
μ=xi
③标准差计算公式：
σ=
根据以上公式可得出甲厂空白值标准差和结果值标准差都明显大于乙厂的数值，可得出结论，即说明甲厂铁坩埚实验结果准确性和稳定性较乙厂差，在进行生产实验时应选择乙厂生产的铁坩埚。
2.在以后工作中的改进对策
铁坩埚的质量对化验结果影响较大，考虑到化验数据的准确性，我们要对新使用的的铁坩埚的质量进行验证，确保铁坩埚的质量合格后方能进行化学分析实验，这就大大降低了劣质试剂和不合格产品对我们工作的影响；消除偶然误差，我们每次做完分析实验都要确保将实验仪器和实验设备清洗干净，消除偶然误差。
标准差计算公式范文4
【关键词】 高等学校年终奖金财务分配
由于高等学校行政化的特点，多年来奖金分配一直受到员工的诟病，特别是高校内部教师与行政人员的奖金分配更是矛盾重重，严重影响了教师队伍的积极性，造成行政与教师的不团结。本文将以高校实际分配数据为例，对高校年终奖金财务分配进行合理性研究。
一、A高等学校经济管理学院奖金分配数据分析
1、奖金来源
该校经济管理学院有教师55人，行政人员29人，其2010年度奖金来源构成如下：按学生学费的4.5%由学校下拨到学院一份；按全院教师上课学时每节课22.16元下拨一份；按每个学生100元下拨一份；按职工人数每人1000元下拨一份。
以上四部分总计收入1728491.86元。去掉各种规定留成及外聘教师课酬等费用后，实际分配金额为1412438元。
2、奖金具体分配如下
参与分配教师共55人，总计金额952259元，每人平均数为17313.8元；参与分配行政人员29人，总计金额460179元，每人平均数为15868.2元。具体分配情况如表1、表2，分配完成后，相比行政人员的分配情况，教师对此有较大的意见，一是认为行政人员拿的比教师多，二是认为分配方法不合理，因此造成教师队伍的极大不稳定，影响了院系的团结、人员关系的和谐以及工作的开展。
3、奖金分配数据分析
把教师和行政人员分成两组，运用统计分析方法，分别计算其标准差，并分析其标准差系数，通过标准差系数来判断分配情况的合理性。教师序号代表每一个具体的教师个人，为消除不利影响和维护个人隐私而隐去真名。
（1）根据表1计算教师收入标准差与标准差系数。
教师收入标准差：
?滓===8848.35
教师收入标准差系数：
总体标准差系数的计算公式为Vσ=σ/x ，式中Vσ为标准差系数；σ为标准差；x为平均数。
（2）根据表2计算行政人员收入标准差与标准差系数。
行政人员收入标准差：
行政人员收入标准差系数：
总体标准差系数的计算公式为Vσ=σ/x，式中Vσ为标准差系数；σ为标准差；x为平均数。
从计算可知，教师收入标准差为8848.35元，标准差变异系数为0.511，而行政人员收入标准差为5734.79元，标准差变异系数为0.361，两个指标同时说明行政人员收入具有代表性，其差别很小；而教师收入差异变化很大，说明教师收入不具备代表性，教师没有得到他们应该得到的收入。
4、分配结果原因分析
通过调查和分析，造成以上结果的原因有以下几点：第一，在年终奖金分配中行政人员没有充分考虑到每位员工的工作绩效。第二，行政人员收入多少没有充分考虑员工的技术级别、工龄长短。第三，教师的工作属于技术等级很高的工作，在奖金分配过程中，与技术等级低的行政人员按人头平均分配，没有体现技术级差，导致高级别的教授副教授只能取得和低级行政人员一样甚至低于他们收入的结果。第四，在分配中没有充分执行学校核定工作量标准。教师核定的工作量是一年252个学时，只要教师完成252个学时，应该等同于行政人员从事管理工作一年，其结果是教师要完成多于核定工作量才能基本取得、甚至低于行政人员收入的结果。第五，教师要承担大量的论文写作、课题申报、课题研究、专业建设等科研工作，而这些工作量在分配中没有计入，造成教师大量的工作量无法计入而不能参与分配的结果。
二、A高等学校经济管理学院奖金分配合理化建议
鉴于该学院在分配过程中存在的问题，要解决教师与行政人员分配不合理的现象，可以采取以下奖金分配模式。
第一，建立全体员工年终考核制度，年终奖数额分配的多少与员工个人所得的奖励基数的多少直接相关。
第二，员工的年终奖奖励基数由以下部分组成：工龄基数：按工龄的长短区别收入的多少；年度绩效基数：教师以工作量（超工作量），行政人员以考核结果来区分绩效得分；全年满勤基数：教师以基本工作量（全年完成252学时），行政人员以出满勤（以学校工作日历为准）为基本基数，获基本得分；奖罚基数：制定各种奖惩条例，按奖惩条例决定每位员工的得分；职务基数（技能基数）：按技术与行政级别决定每人得分；其他基数：其他临时发生的教学与管理事项，如教学获奖、竞赛获奖等。
第三，具体标准基数分解如下：其一，工龄以高校教龄为标准，以5年为1，每增加5年系数增加0.2，不足5年按5年算；其二，年度绩效基数：教师以超工作量，行政人员以考核结果来区分绩效得分；其三，全年满勤基数：教师以完成基本工作量记1分，行政人员以出满勤为基本基数记1分，不足基本工作量按比例计算扣减；其四，奖罚基数：制定各种奖惩条例，按奖惩条例决定每位员工的得分；其五，职务基数：行政人员以正科级为1，其他可按0.3比例增减，具体系数如表3，教师以讲师为1，其他可按0.3比例增减，具体系数如表4；其六，其他基数：其他临时发生的教学与管理事项，如教学获奖、竞赛获奖等可以按具体奖金发放。
第四，年终奖基数计算。个人年终奖金基数=1+2+3+4+5
+6。其中第二项可以不列入分值单独计算。根据全院加总得分，计算分配率，再按每人得分，计算个人奖金数。
【参考文献】
[1] 杨周、施建军：大学财务综合评价研究[M].北京：中国人民大学出版社，2002.
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标准差计算公式范文5
标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质：
为非负数值，一个总量的标准差或一个随机变量的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。
标准计算公式：
假设有一组数值X1，X2，X3，......XN（皆为实数），其平均值（算术平均值）为μ，标准差也被称为标准偏差，公式为
简单来说，标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接均值。
标准差在投资领域如股票、期货、现货贵金属等得到了广泛运用，成为了分析K线图行情走势的重要技术参数。在所有的指标计算中，BOLL指标的计算方法是最复杂的之一，其中引进了统计学中的标准差概念，涉及到中轨线（MB）、上轨线（UP）和下轨线（DN）的计算。另外，和其他指标的计算一样，由于选用的计算周期的不同，BOLL指标也包括日BOLL指标、周BOLL指标、月BOLL指标年BOLL指标以及分钟BOLL指标等各种类型。经常被用于股市研判的是日BOLL指标和周BOLL指标。虽然它们的计算时的取值有所不同，但基本的计算方法一样。
以日BOLL指标计算为例，其计算方法如下。
中轨线=N日的移动平均线
移动平均线，Moving Average，简称MA，原本的意思是移动平均，由于我们将其制作成线形，所以一般称之为移动平均线，简称均线。它是将某一段时间的收盘价之和除以该周期。 比如日线MA5指5天内的收盘价除以5 。
上轨线=中轨线+两倍的标准差
下轨线=中轨线-两倍的标准差
计算过程
（1）计算MA
MA=N日内的收盘价之和÷N
（2）计算标准差MD
MD=平方根N日的（C-MA）的两次方之和除以N
（3）计算MB、UP、DN线
MB=（N-1）日的MA
UP=MB+k×MD
DN=MB-k×MD
（K为参数，可根据K线的特性来做相应的调整，一般默认为2）
在行情分析软件中，BOLL指标一共由四条线组成，即上轨线UP 、中轨线MB、下轨线DN和K线。其中上轨线UP是UP数值的连线；中轨线MB是MB数值的连线；下轨线DN是DN数值的连线。
1 中轨线
（1）BOLL指标中的上、中、下轨线所形成的K线信道的移动范围是不确定的，信道的上下限随着股价的上下波动而变化。在正常情况下，K线应始终处于股价信道内运行。如果K线脱离股价信道运行，则意味着行情处于极端的状态下。
（2）在BOLL指标中，K线信道的上下轨是显示股价安全运行的最高价位和最低价位。上轨线、中轨线和下轨线都可以对K线的运行起到支撑作用，而上轨线和中轨线有时则会对股价的运行起到压力作用。
（3）一般而言，当K线在布林线的中轨线上方运行时，表明K线处于强势趋势；当K线在布林线的中轨线下方运行时，表明K线处于弱势趋势。
2 上中下轨
（图1）
（1）当布林线的上、中、下轨线同时向上运行时，表明K线强势特征非常明显，K线短期内将继续上涨，投资者应坚决持有待涨或逢低买入。
（2）当布林线的上、中、下轨线同时向下运行时，表明行情的弱势特征非常明显，行情短期内将继续下跌，投资者应坚决持币观望或逢高卖出。
标准差计算公式范文6
关键词：工作满意度 工作压力 技能多样性 岗位重要度
1. 测试内容、范围与统计方法
工作满意度（Job Satisfaction）主要包括工作特性、监管、薪酬、晋升机会、同事关系等内容[1]，而工作特性模型（Job characteristics model， JCM）则主要包含技能多样性、任务同一性、工作重要性、自主性和反馈五个方面[2]。
测试范围涉及技术与技术管理部门（机电设备维护、信息系统运维及安全管理）的80名员工，采用自愿、匿名方法，共得到66份有效测试卷。测试范围员工年龄众数为“30-39岁”，本科及以上学历占50%。
测试由单一时间点收集，采用“非常不同意、比较不同意、有点儿不同意、有点儿同意、比较同意、非常同意”六个选项，对应0、20、40、60、80、100六个分值。通过统计均值、均值区间（高≥75分、中56分-74分、低45-55分）、标准差，均值和标准差与均值之差以及排序等方法获取数据。为提高员工参与度及选择的真实性，问卷回避因子负荷高的问题[3]。
2.部分测试数据组合对比及简要分析
2.1 “工作压力不大，且能受控”与“感觉快乐”
表1 样本数、占比与统计数据及评价区间表
前样本均值80.3，排序第1；标准差22.7，排序第7；合计59个60分以上样本，占比89.39%。而后样本均值71.1，排序第7；标准差19.3，排序第5；合计58个60分以上样本，占比87.88%。
团队成员主观感受工作压力不大。员工快乐情绪的个性特质与工作压力及工作满意度有一定的相关性。“工作压力”和“感觉快乐”可以跟 “工作满意度”高关联，但也可以反过来推断，即因为工作满意度高，所以影响了员工“工作压力和快乐情绪”的主观感受[4]。
2.2 “拥有岗位所需的知识、技能和能力”与“岗位重要度”（数据表省略，下同）
前均值为77.8，排序第3；标准差18.4，排序第3；合计59个60分以上样本，占比89.39%，51个80分以上样本，占比77.27%。后样本均值为74.8分，排序第5；标准差26.1，排序第12；合计53个60分以上样本，占比80.30%，43个80分以上样本，占比65.15%。
绝大多数员工对“岗位知识、技能和能力”以及“岗位重要度”的自我评估≥80。岗位重要度是激励潜能指数（Motivation potential score， MPS）计算公式中的一个因子[5]，也是工作满意度的一个方面。
2.3 “团队高度配合”与“团队工作绩效”
前均值为58.5，排序第13；标准差27.47，排序第15。后样本均值为68.6，排序第9；标准差21.62，排序第6；合计55个60分以上样本，占比83.33%。
员工对团队协作与团队工作绩效认同度一般，其中团队协作认同度低于团队工作绩效。
2.4 “若中1000万彩票，仍愿做现在工作”
样本均值为60.6，排序第11；标准差35.17，标准差排序第17垫底；合计47个60分以上样本，占比71.21%。
这是一项判别员工对现有工作满意度和主观稳定度的选项。根据美国1997年盖洛普民意调查，即便中1000万美元彩票，被调查人员中的58%表示依然会继续工作[6]。本次调研尽管不是通过“是与否”选择，但“愿做现在工作”前提条件设定更为具体，均值60.62，得分不低，但标准差大。这只是一项态度测试，因为变数建筑在假如之上。
2.5 “对个人工作绩效基本满意”与“拥有多样性技能”
前均值72.92，排序第6；标准差19.05，排序第4；后均值68.92，排序第8；标准差27.89，排序第16。
技能多样性也是激励潜能指数计算公式的一个因子。尽管前面的样本数据显示工作压力不大，但个人工作绩效评价却居中，并对是否拥有多样性技能的自我评价也不高。
2.6 “努力主管认可”与“工作成效主管赏识”
前均值56.31，排序第14；标准差27.08，排序第14。后均值50.77，排序第16；标准差25.82，排序第10。
这里的“主管”范围有点宽泛。本项选择还部分隐含上下级、同事关系。员工主观感受对“工作成效主管赏识”认同度不高，是管理需要改善的关注点。
2.7 团队内薪酬奖励总体公平
图1 样本数分别占比图示
样本均值49.85，排序第17；标准差25.82，排序第11；合计34个60分以上样本，占比51.52%。测试题加上“总体”两字，问题收敛，仅指团队范围内薪酬奖励的公平性，但均值得分仍垫底。
工作满意度调研，只要样本数足够大，且不受其它变量明显干扰，可以预测 “薪酬”选项最为敏感、得分大多垫底，且在全世界范围结果大多如此[7]。与测试一并收到的书面改进建议归纳起来也就两个方面――分配机制和晋升通道。
3.结束语
由于测试环境是一个完全开放的、动态的系统，干扰变量多，不易重复验证、难以通过测量数据对行为进行准确预测，类似测量统计是否属于科学方法广受公众质疑[8]，而且对应数据并不能准确解答交叉相关匹配难题[9]。
尽管如此，通过上述测试，我们依然可以看到，被测试员工的工作满意度主观感受较高，基本认可自身能力和岗位重要度。尽管团队能够完成工作任务和达成目标，但对团队协作与主管认可两方面评价不高，这是管理层需要关注、沟通与改善的问题点。至于薪酬分配与晋升通道两个世界级难题，无须刻意回避，需要管理关注。
最后，也许正是由于存在不同观点，这才是满意度测试及管理弹性的魅力所在。管理人员和员工如何解读这些统计数据，其实就是如何解读自己、工作、团队乃至企业。通过测量统计数据的公开反馈，各级各层管理人员和员工都可以从中解读出自己需要了解的关注点，找到各自需要持续改善的问题点，为团队建设和管理、优化人力资源、改善团队绩效提供参考依据。
参考文献：
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[5]同⑵.
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