离职率分析报告范文（精选3篇）

离职率分析报告范文（精选3篇）

离职率分析报告范文 篇1

　　一、调查目的、对象及方法

　　1、调查目的

　　为了更加清楚全面的的了解员工离职的原因，从而找到合适的解决方法提高公司员工的满意度和幸福度，使他们为公司创造更大的价值。改进公司管理模式使公司管理更加科学和人性化，实现公司可持续性的和谐的发展。

　　2、调查对象

　　通过对本企业近4年的离职记录进行统计及进行发放问卷的方式进行调查。本次调查共统计离职记录190份，发放问卷200份，收回问卷200份，问卷有效率100%。完全符合抽样调查的原则，该样本具有代表性。

　　3调查方法

　　主要采用问卷调查法、数理统计法、文献资料法等研究方法。在查阅国内外有关人力资源文献资料基础上，对问卷进行认真设计，对回收的调查问卷运用统计学软件进行分析，并根据调查统计结果提出相关对策。

　　对于企业员工来说，离职相对较小，从时间、成本、组织工作量来说很方便。再而普查的结果更为准确。

　　二、调查内容

　　1、员工离职原因

　　从调查结果看，员工离职原因主要可分为薪酬水平原因（60%）；薪酬的公平性或激励性原因（32.1%）、个人身体、志向或家庭原因（25%）、缺乏足够的职业发展机会（34%）、个人价值得不到体现（27%）、难以承受工作压力（25%）、个人性格与工作内容不相适应（10%）、团队氛围原因（20%）、办公环境原因（30%）、行业性质或政策原因（5%）。

　　在通货高度膨胀，CPI不断攀高的情况下，薪酬水平无疑成为员工离职的首要原因，占60%，薪酬的公平性或激励性原因占32%；同时越来越多的人开始根据自身情况，对自己的职业生涯进行重新规划，其中选择缺乏足够的职业发展机会而离职的占34%。

　　2、员工离职时间

　　调查结果显示，员工的离职高峰期集中在第一季度，占总离职人数的53%，春节后成为员工跳槽的'高发期，其后的三个季度中，离职率逐季下降。这成为一种普遍规律，不同岗位间差异性不大。

　　3、离职员工工作年限

　　离职员工在本公司工作年限在4年以上的有11人，占6%；2-4年的有31人，占16%；2年以内的有48人，占25%；1年以内的有100人，占53%。工作在一年以内的员工辞职率比较高，工作在一年内员工思想不稳定，仍处于选择期，工作在2年以上员工相对比较稳定。

　　4、离职员工籍贯

　　调查显示，离职员工籍贯为本地区有80人，占42.1%；在外地有110人，占57.9%，表明在企业中当地员工相对比较稳定。

　　5、离职员工文化程度

　　离职员工中小学及以下文化程度的有22人，占11.6%；初、高中的有28人，占14.7%；大专及以上有130人，占68.4%。企业中大专以上员工离职率较高，大专以上员工具有高等教育学习经历，很多人不愿意一直从事一线岗位工作，同时在积累经验后，工作经验为跳槽增加类筹码。

　　三、调查分析

　　1、1年一般会出现在初涉职场未满两年的时间段。主要受尝试性就业心理的影响，很多人抱着“先找份工作做起来，不好就换”的心态开始第一份工作，或者想象这个行业或这家公司“不错”而进入企业，当发现环境、人际关系、工作责任和强度等不能适应时，便果断离职。

　　2、近年来，随着劳动力受教育程度的迅速提高，对收入的预期也在提高。年轻、受过教育的员工对薪酬的期望值更高。由于专业特征强，多数企业不愿跨行业招募，而行业内人员的频繁流动又使企业不愿提供专业培训，提高薪酬成为招人、留人的最好手段。

　　3、管理方式粗放。管理方式粗放，形式单一，使员工产生抵触情绪，而很多干部是从技术做起，缺乏专门的管理沟通经验，导致部分员工带情绪离职。

　　4、专科以上学历人群离职率最高。经过两三年的成长，不少人认为自己有了足够的升值资本，希望拥有更大的职权。在中国，很多人认为如果不能在两三年里获得提升，那就意味着在这家企业的前途终结。这个年龄层的离职常常是为了寻求“升位”。

　　5、工作延点，没有节假日，正常的公休得不到保证，员工幸福指数下降。

　　四、调查总结与建议

　　1、改变管理方式。在“80后”员工日益崛起的今天，企业如果不能尽快转变管理策略，将会面临更加严峻的人才管理危机。除了薪酬以外，员工更加关注自身的发展，更加重视自身价值的实现，更需要得到的是公司对他们能力的认可和肯定。

离职率分析报告范文 篇2

　　一、期中考试情况分析：

　　1、试卷来源：七八年级的考试试卷是由常州市教研室提供，难度适中，不存在偏题和怪题，学生还比较适应;九年级的考试试卷是市区学校提供，市区大概有17所、新区大概有7~8所学校参加了这次考试，试卷出的比较活，九年级的内容比重较大，学生不是很适应，当然不适应还因为我们复习侧重不同和复习还没有到位的缘故。

　　2、考试成绩在区内的位置。

　　(1)总分在区内的位置：①七年级(含寄宿班)：新北区第三322(第一是吕墅326、第二是实验324)，上学期期末七年级总分位列新北区第二;七年级(本地班)：新北区第一314(第二是罗溪313、第三是圩塘和孝都312)。②八年级(含寄宿班)：新北区第二405(第一是实验414、第三是吕墅403、第四是圩塘402)，上学期期末八年级总分位列新北区第三;八年级(本地班)：新北区第三388(第一是圩塘402、第二是百丈394、新桥与我们并列第三)③九年级：(含寄宿班)：新北区第一467(第二是吕墅461、第二是实验460)上学期期末九年级总分位列新北区第三。

　　(2)各学科在区内的位置：七年级：英语第一，领先第二(吕墅)有0.8分(上学期期末第二);数学第一，领先第二(罗溪)有4分(上学期期末第一);语文第十二(上学期期末第九)，与第一(百丈)落差有7分(上学期期末第九);政治第九，与第一落差有6分(上学期期末第四)。七年级的政治和语文上学期期末就比较差，这次期中考试又退步了，也许有批卷上原因，我们打分可能紧一些，但差距还是明显的，所以我们备课组一定要集中在一起反思一下，我们在教学上到底还存在哪些问题，课前的准备、课堂组织、作业的设计、作业的批改和反馈等环节要逐一梳理、反思看问题到底哪个环节上，尽快找到解决办法，争取在期末考试中有大的提高，为争取总分第作一点贡献。八年级：英语第一，领先第二(吕墅)有1.5分(上学期期末第二);数学第四，与第一(圩塘)落差有4分(上学期期末第四);语文第四，与第一落差有4分(上学期期末第十三);政治第七，与第一落差有7分(上学期期末第五);物理第二，与第一落差有0.4分(上学期期末第六);八年级整体情况还可以，相对稳定，但政治、数学没有什么起色，还需要继续努力争取新的突破。九年级这次之所以有这么大的进步主要是因为英语、物理和化学这三门学科上升幅度比较大，进步神速，所以总分也就上去了，这也说明我们这阶段复习比较对路,复习的效果比较好。但我们不能沾沾自喜，因为我们这次能考出这样好的成绩偶然性也比较大，况且优势不明显，不过我们的自信心增强了，我们要笑到最后。

　　3、半学期来教育教学上可喜的一面

　　(1)我们学校的教师非常团结，都能以学校集体利益为主，也就是说我们是一支很有战斗力的队伍。我们可以从以下几个方面得到论证：①我们的老师遵守学校的作息时间已成为一种习惯，无论是早晨还是下午，我们老师都比较自觉，通常是早来晚走，特别是班主任和上早读课的老师来校特别早，根据我的观察比如七年级有孙亚燕、马妹红、高亚媛、钱艳、刘杏妹、郭玉亚等;八年级有张银花、闾冰、周洁、毛晶玉、钱丽芬等;九年级有于小清、冷月、金薇、庄严勤、周卫东等。②设计作业备课组群策群力，毫无保留做到资源共享，特别是备课组长更是能顾全大局，从不张论做多做少，这一点在九年级显的更为突出。例如：英语备课组金薇老师，协调能力很强，点子多，肯吃苦，在她的带领下，我们九年级英语备课组非常团结，合作非常愉快，而且成绩有了很大的提升，还有以高校长为首、朱志慧为中心的化学组、以邵宏主任为首陶文仙为中心的物理组，也非常团结、非常有战斗力，这半个学期来取得了长足的进步。③我们教师对学校开展的各种活动都非常支持，尽管自身有这样那样的困难我们都能克服，因为我们始终认为学校就是我们的家。如我们七八年级的综合实践活动，我们所有任课老师都积极参与，确保活动的顺利开展，确保学生的安全;我们九年级两次体育模考和英语三次模考都得到了广大教师的大力支持，在这里我要真诚感谢他们。

　　(2)我们一些教师尤其是年轻教师，不怕苦，不服输，敢于与我们的骨干教师比。我们有些教师刚刚踏上工作岗位，有些教师工作也只有2~3年，但他们的教学成绩却比较突出，令我们这些所谓的骨干教师感到有压力。如七年级的孙亚燕、高亚媛、钱艳老师，八年级的毛晶玉、范玉兰老师、九年级的金薇、冷月老师等，他们都有一个共同特点：肯吃苦，好钻研，敢比拼，不服输。我们年轻教师首先要肯苦干，苦干积累到一定的程度，你才能巧干，所以我们年轻教师不能浮躁，不能一开始就想走捷径，没有学会走路怎么可以跑呢?我在这儿给我们年轻教师提个醒，只有经过3~5年的奋斗、摸索和积淀，你才会提升到一个高度，你才可能会获得成功。同时也提醒我们的“老教师”我们不能躺在功劳簿上，吃自己的老本，我们应该不断进取、创新从而取得更大的成绩，否则我们就会被淘汰。

　　4、尽管我们在教学上整体还可以，但也有不尽人意的地方。

　　(1)同一年级、同一学科落差比较明显。

　　七年级：数学本地班与本地班之间的落差比较大，最高有5分;希望严教导和教研组长孙老师会同七年级备课组好好坐下来分析分析，问题究竟出在哪儿，平时的集体备课、集体研讨是不是到位，课堂、作业、补差各个环节是否有漏洞。英语寄宿班之间差距也很大，也有4~5的差距，希望有关老师做好准备，分析原因，向我说明情况;八年级：数学本地班与本地班寄宿班之间也有一定的差距，英语本地班之间虽然差距已缩小但还很明显，物理本地班之间也存在着一定差距，希望我们相关学科行政领导及教研组长多关心，多给予他们帮助，同时落后的老师要多反思，要迎头赶上;九年级这次整体上进步明显，学科之间的差距已经缩小，但我们还要继续努力，将差距缩短到最小。

　　(2)学科落差大导致了班级总分落差就比较大，七年级平行班落差最大的有10分左右。八年级平行班落差最大的有20分左右。九年级平行班落差最大的也有20分左右。责任到底在谁?恐怕不能将所有的责任都推给班主任，我们任课老师有责任有义务来分担。但我们班主任要感到着急,要敢与别的班级争,千万不能抱着无所谓的态度甚至是混日子的态度。光着急也没用要有改进方法，要动脑。我们班主任应该主动做好任课老师之间的协调工作经常与他们开班级情况分析会议，共同出谋划策，要向班级的弱势学科适当倾斜，尽力帮助任课教师。任课老师也应该抱着对班级负责的态度，在管好自己这门学科的同时，主动参与班级管理工作，帮助班主任做好学生的思想工作，确实做到双赢。

　　(3)备课组的研讨活动要落到实处，不能仅仅停留在统一进度、讨论讨论题目或者议议作业上，应该加强如何构建清晰的课堂、提高课堂的效率方面的研讨。通过平时的公开课和随堂课，一阶段确立一个重点或主题，展开研究发表自己的看法，撞出智慧的火花，从而互补不足共同提高。我们教研组、备课组特别要多关心年轻教师的成长，要多帮助，多提携，多促进，使他们少走弯路，迅速成熟起来。

　　二、今后我们应该改进的方面

　　1、落实好日常的教学常规，将事做细、做实、做好。如：公开课的不落俗套、随堂课的互相学习，教研组、备课组的有效研讨等，要扎实做好，我们教研组、备课组一个团队才有凝聚力才有战斗力。

　　2、注重基础，精讲精练。在教学中，我们教师都把基础知识的传授与训练做为重点，能够多次严格训练以求达到夯实基础的目的。但事实不完全如我们所愿，仍存在基础知识与基本技能，基本技能与学生的创新能力相脱节的现象。所谓夯实基础，绝不只是背熟课本，增加练习题的数目而已，而是在深入理解的基础上，能够进行知识迁移，能够熟练地运用，把知识转化为解决实际问题的能力，这才叫夯实基础。因此，我们要在进行新课和复习课时，要精选代表性强，质量高的例题和习题，以便及时有针对性地安排专项训练。现在试卷的量得到了控制，试卷的质量有没有得到保障甚至提高呢?我们老师要在选题、编题上都下功夫。

　　3、经常查缺补漏，提高能力。要通过检测题和试卷讲评及试卷分析，找到学生知识缺漏点和能力薄弱点，积极寻找新方法和途径，并在下一次考试时进行针对性的重复测试，让知识点多次在学生眼前重复。让学生有多次训练的机会。可以让学生建立“典型例题”库，和“错题记录本”。对错题进行记录，整理、分析、改正。抓住易错题对其进行深究也不失为提高复习效率的好办法。最终达到减少或杜绝二次相同错误的发生。

　　4、分类指导，分层辅导，个别辅导。

　　各科在进行整体教学的同时，要分层抓好三类生的工作(优、中、学困生)如优生的培养，突出他们的优势学科，最大限度地提高他们相对的弱势学科，给他们定比较高的目标，鼓励他们多钻难题，多向老师提问。中间生，要常抓不懈，课堂教学时，要盯紧不放，课外辅导工作更应做细做实。首先要求他们稳定，不能有大的起伏，其次培养他们的优势学科，使他们稳中有进。学困生的工作，难度最大，也是一直影响我们整体成绩的组成部分。这些学生，需要我们教师要有耐心，细心和爱心，把学困生成绩提高工作，当做一场持久战争去考虑。要更注重非智利因素，要多提倡情感教育，用我们的真诚、我们的实际帮扶行动来感动这些学生，单考高压、强制是没用的。

　　5、另外还有几个问题需要提醒一下：

　　(1)七八年级的本地班要注意准时放学，不要让学生在教室里长时间逗留，即使有的老师要留个别学生下来补差，也要注意时间的把握。

　　(2)放学后或吃过晚饭后经常有学生在操场上打篮球，不立即回家，这也会造成安全隐患，班主任加强教育。

　　(3)放学后有的教室相当狼藉，台凳不整齐，地面不整洁，纸箩里及周围到处是纸屑，有时饮水机电源也不关。

　　(4)九年级学生吃晚饭的事情。

　　(5)晚自习纪律问题。

离职率分析报告范文 篇3

　　1. 引言

　　一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

　　2. SPSS分析软件简介

　　“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

　　下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

　　3. 相关性分析

　　教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

　　Pearson相关系数法计算公式：

　　式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

　　Spearman相关系数法计算公式：

　　r=1-(2)

　　式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

　　Cronbach a信度系数法计算公式：

　　α= 1-(3)

　　式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

　　对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

　　数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

　　我们以SPSS 13.0版本的软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

　　(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

　　(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

　　(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

　　(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

　　上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的'关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

　　Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

　　(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

　　(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

　　(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

　　4. 选择题的选项分析

　　在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

　　教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

　　我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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　　我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

　　检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

　　数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

　　SPSS数据统计分析的步骤如下：

　　(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

　　(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

　　(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

　　(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

　　我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

　　假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

　　5. 结语

　　SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

　　参考文献：

　　[1]王孝玲.教育测量(修订版)[M].上海：华东师范大学出版社，20xx.

　　[2]雷新勇.大规模教育考试：命题与评价[M].上海：华东师范大学出版社，20xx.

　　[3]李伟明，冯伯麟，余仁胜.考试的统计分析方法[M].北京：高等教育出版社，1990.

　　[4]雷新勇.考试数据的统计分析和解释[M].上海：华东师范大学出版社，20xx.