Юрий Чернов - Анализ почерка в работе с кадрами

Здесь есть возможность читать онлайн «Юрий Чернов - Анализ почерка в работе с кадрами» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: psy_generic, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Анализ почерка в работе с кадрами: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Анализ почерка в работе с кадрами»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Книга рассказывает о том, как использовать анализ почерка в диагностике кадров. Этот метод давно и успешно применяют во многих европейских странах при отборе и аттестации персонала, при профессиональной ориентации. В книге системно рассмотрены все этапы работы с персоналом через призму анализа почерка. Автор показывает, в каких случаях его следует применять и как это делать наилучшим образом. Автор также стремится сформировать у российских читателей прагматическое отношение к психологии почерка.
Книга предназначена для специалистов по управлению кадрами, менеджеров различных уровней, психологов и для всех, интересующихся современной деловой психологией. По ссылке ftp://85.249.45.166/9785977503716.zip можно скачать программу для упрощенной процедуры анализа почерка, оптимизированную для непрофессиональных пользователей.
Компакт-диск прилагается только к печатному изданию.

Анализ почерка в работе с кадрами — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Анализ почерка в работе с кадрами», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Арифметическая средняя: сумма значений для всех элементов делится на их число. Данный подход дает наиболее точный результат. Кроме того, если все значения измерены, то можно попытаться проанализировать дополнительные, характерные особенности данного почерка. Например, для размера букв интерес может представлять то, как отличается одна буква от другой. Всегда ли буква «н» выше остальных. Или изменение размера от начала текста к концу. Иными словами, мы получаем больше информации. Недостаток данной модели – относительная трудоемкость, так как необходимо измерить все элементы.

Медиана: суммарный размер самого маленького и самого большого элемента делится пополам. Этот подход проще предыдущего. Элементы, по которым измеряются максимальное и минимальное значения, могут достаточно точно выбираться без измерения всех.

Модальная величина: выбирается наиболее часто встречающийся размер. В этом случае, как и для медианы, не обязательно измерять все элементы.

Вычислив тем или иным способом среднюю величину признака, можно количественно оценить степень его присутствия в почерке. Мы договорились представлять ее на интервале от 0 до 1. Так, левое поле считается нормальным при ширине от 15 до 30 мм. При ширине 30 мм и более оно считается большим. Но понятно, что степень присутствия для поля шириной 40 мм должна быть больше, чем для поля в 30 мм. Поэтому нужны правила, которые помогут после измерения оценить сам признак почерка. В своей практике мы используем простую оценочную модель. Суть ее в том, что степень признака сначала изменяется линейно от средней величины. Когда же последняя достигает определенного критического значения, то степень становится постоянной (как правило, равной максимальной величине – единице). Дальнейшая разница становится уже несущественной. При этом оценочная модель может иметь три формы.

Односторонний интервал сверху: степень признака линейно растет от установленной величины до 1 и затем становится постоянной. Широкое левое поле служит примером. При ширине от 30 до 40 мм степень признака линейно растет от начальной величины до 1. При измеренном среднем значении, превышающем 40 мм, она остается равной 1. Начальную величину устанавливают, естественно, эмпирически. Она изменяется от одного признака почерка к другому. В случае левого поля мы используем 0,75.

Односторонний интервал снизу : степень признака равняется максимальной величине, а затем начинает линейно снижаться по мере увеличения измеренного среднего значения до установленной минимальной величины. Примером служит признак «маленькое левое поле». Степень равна 1 при величине поля от 0 до 10 мм. На интервале от 10 до 15 мм она линейно уменьшается.

Двусторонний интервал: комбинация обоих вариантов, приведенных выше. Примером служит признак «Нормальный размер левого поля» (т. е. от 15 до 30 мм). Сначала степень линейно растет, затем остается постоянной на максимальном уровне, а в конце уменьшается.

Графически эти три формы выглядят следующим образом (рис. 2.4).

Рис. 2.4. Оценочная модель признаков почерка: а – односторонний интервал сверху; б – двусторонний интервал; в – односторонний интервал снизу

Оцениваемые признаки.Оценивают то, что не удается непосредственно измерить. Это касается, главным образом, формы букв и их элементов. Оценки заведомо несут в себе субъективность. Хотя если следовать строгим правилам, то ее можно серьезным образом уменьшить. Для этого можно использовать, в частности, частотную модель. Число случаев, когда то или иное значение признака встречается, делят на общее число наблюдений. Это отношение и выступает базой для количественного представления степени признака. Для оцениваемых признаков оно также лежит в интервале от 0 до 1. Например, форма овалов в буквах «а», «о», «д» и «в». Упрощенно говоря, они могут быть закрытыми и открытыми. Так вот, большее число букв с закрытыми овалами по отношению к общему числу букв с овалами может служить хорошей оценкой. И это уже вполне объективно.

Устанавливаемые признаки.Устанавливаемые признаки либо присутствуют в тексте, и тогда мы присваиваем им оценку 1, либо отсутствуют и оцениваются как 0. Как правило, к ним относятся достаточно специфические особенности почерка, для которых бессмысленно использовать частотную модель. Даже если формально и попытаться, то их оценка будет всегда или очень низкой, близкой к 0, или очень высокой. Например, такой признак, как длинный верхний штрих, который перекрывает несколько букв. В русском языке этот признак может быть только у заглавной буквы «Б». В латинском алфавите это и буквы «T» и «t», и заглавная «F». В тексте могут встретиться одна-две заглавных буквы «Б». Для оценки устанавливаемых признаков используют пороговую модель. В ней решение о том, присутствует признак или нет, принимают, когда число его появлений превышает некоторую пороговую величину. Как правило, эта пороговая величина мала – два-три проявления. Устанавливаемый признак может иметь и несколько возможных значений, но часто ни одно из них в почерке не присутствует.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Анализ почерка в работе с кадрами»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Анализ почерка в работе с кадрами» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Анализ почерка в работе с кадрами»

Обсуждение, отзывы о книге «Анализ почерка в работе с кадрами» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x