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人力资源规划中的回归分析法 回归分析法是根据企业多年的历史数据，通过建立人力资源需求量及其影响因素之间的函数关系来预测企业在未来一定时期内所需要的各类人员数量。回归分析法依据自变量个数的不同可分为一元回归分析法和多元回归分析法，前者只有一个自变量，后者则有两个以上的自变量。 运用回归分析法预测企业某类人员需求数量可按照下图所示的步骤进行。 1 确定自变量和因变量 一般选择拟预测的某类人员数量为因变量，其他相关人员数量为自变量； 或者以企业总人数为因变量，销售收入、总资产、设备数量等为自变量 建立回归分析方程 收集企业历年有关自变量和因变量的资料及数据，进行汇总和处理后建立回归分析方程 分析变量间的相关性 对自变量（影响因素）和因变量（预测对象）进行数理统计分析，只有二者的相关性（接近于1）较强时，回归分析方程才有一定的预测意义 进行检验和预测误差 对回归方程进行各种检验并计算误差，回归方程只有在通过检验且误差值在允许范围之内，才可以作为预测的科学依据 进行定员预测 将与预测对象向相应的自变量的值代入回归方程，最后确定预测值，即企业在未来某段时期内所需的某类人员或总人员数量 2 3 4 5 回归分析法实施步骤 应用回归分析法进行人力资源预测时应首先确定自变量与因变量之间是否存在高度相关关系。如果二者之间不存在相关关系，运用回归方程进行预测便会得出错误的结果。此外，回归分析法需要查阅企业历年（一般为10年以上）大量的数据和资料，数据越齐全，预测值就越准确，仅用几年的数据进行预测得出的结果往往是不准确的。回归分析法还需要借助计算机及统计分析软件（例如SPSS、SAS等）进行数据分析和处理，过程比较复杂。 本文来源：https://www.dywdw.cn/2e171e8a0242a8956bece4ab.html
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2022-12-07
