Ihmistiede
Työntekijöiden sitoutuneisuuden ja tehokkaiden tiimien psykologiaa.
Hyödynnä uusinta tiedettä maailmanluokan työntekijäkokemuksen luomiseen
Alustamme perustuu nykyaikaisen organisaatio-kehitystieteen ja organisaatioiden johtamisen teorian uusimpiin saavutuksiin.
Autamme organisaatioita näkemään tilastojen taakse ja keskittymään todellisen inhimillisen motivaation sekä työntekijöitä sitouttavien tekijöiden selvittämiseen. Ihmistieteiden tiimimme työskentelee jatkuvasti tuotekehitystiimimme kanssa Eletive-alustan hienosäätämiseksi ja päivittämiseksi sekä toiminnallisuuksien kehittämiseksi, jotka auttavat organisaatiotasi saavuttamaan tavoitteensa.
Käytä reaaliaikaista dataa tehdäksesi päätöksiä nykyhetkessä - ja ennustaaksesi tulevaisuutta.
Kyky priorisoida viisaasti tehtävien välillä ja ennustaa tulevia trendejä sekä lopputuloksia ovat organisaatioille tärkeitä menestystekijöitä. Niille, jotka hallitsevat nämä taidot, harppaus eteenpäin on valtava.
Eletive antaa esihenkilön tehdä tieteellisesti tuettuja ennusteita siitä, mitä tulevaisuus tuo tullessaan. Sen lisäksi alusta tukee esihenkilöitä ja työntekijöitä käytännön neuvoilla ja ehdottamalla toimenpiteitä parhaan mahdollisen lopputuloksen saavuttamiseksi. Avain luotettaviin ennusteisiin on pääsy oikeisiin työkaluihin ja menetelmiin, joilla kerätään tarvittavaa tietoa tietyistä näkökulmista, jotka liittyvät haluttuihin lopputuloksiin. Tieteellisessä mielessä tätä kutsutaan ennustevaliditeetiksi. Tästä Eletivessä on kyse.
Tieteeseen ja näyttöön perustuvalla lähestymistavalla varmistetaan tilastollinen luotettavuus ja pätevyys
Eletivessä tehdään jatkuvasti tilastollisia analyysejä sen varmistamiseksi, että työkalu täyttää hyvän luotettavuuden kriteerit.
Luotettavuutta arvioidaan käyttämällä Cronbachin alfaa, tilastollista mittaa testin sisäisestä yhteneväisyydestä, joka kuvataan luvulla 0 ja 1 välillä. Sisäinen yhteneväisyys viittaa siihen, miten hyvin testin eri osat mittaavat samaa taustalla olevaa käsitettä. Cronbachin alfan analyysin lisäksi suoritetaan kaksimuuttuja-analyysi (Pearsonin korrelaatio), joka mittaa lineaarista korrelaatiota yhdistämällä jokaisen yksittäisen kohteen kaikkien muiden kohteiden kanssa. Tämä antaa tarkemman kuvan eroista kunkin kohteen sisällä. Kohteet ovat osoittautuneet yhtenäisiksi ja työkalu on tilastollisesti erittäin luotettava.
