Medarbetar-engagemang och vetenskap
Psykologin bakom medarbetar-engagemang och högpresterande organisationer.
Utgå ifrån den senaste forskningen för att bygga en medarbetarupplevelse i världsklass
Vår plattform är byggd på de senaste framstegen inom modern organisationspsykologi och beteendevetenskap.
Vi hjälper organisationer att verkligen använda statistiken och förstå drivkrafterna bakom motivation och medarbetarengagemang. Vårt team av beteendevetare arbetar kontinuerligt med vårt produktteam för att förfina och uppdatera Eletive-plattformen och utveckla de funktioner som hjälper din organisation att nå sina mål.
Använd realtidsdata för att ta beslut i nuet – och för att förutse framtiden
Förmågan att prioritera rätt åtgärder och att förutse behov är starka framgångsfaktorer för organisationer. Organisationer som lyckas med detta och kan arbeta proaktivt har ett stort försprång.
Med Eletive är det möjligt att göra vetenskapligt understödda prognoser om framtiden, så att HR och chefer kan anpassa sin strategi därefter. Plattformen stöttar också ledare och medarbetare med praktiska tips och förslag på åtgärder för hur chefer och team tillsammans kan nå bästa möjliga resultat. Nyckeln till tillförlitliga förutsägelser är att ha rätt verktyg för att samla in rätt information. I vetenskapliga termer kallas detta Predictive Validity. Med Eletive får företag och organisationer en "statistisk kristallkula" som underlättar prioriteringsarbetet.
Säkerställ statistisk reliabilitet och validitet med en vetenskaplig och evidensbaserad approach
På Eletive görs kontinuerligt statistisk analys för att säkerställa att verktyget uppfyller kriterierna för god reliabilitet.
Reliabiliteten bedöms med hjälp av Cronbachs alfa, ett statistiskt mått på den interna konsistensen i ett test, beskrivet som ett tal mellan 0 och 1. Intern konsistens avser hur väl olika delar av ett test mäter samma underliggande koncept. Utöver från Cronbachs alfaanalys utförs även bivariat analys (Pearson-korrelation), som mäter linjär korrelation genom att para ihop varje enskilt objekt med alla andra objekt. Detta ger en mer djupgående bild av spridningen inom varje drivkraft. Drivkrafterna har visat sig vara konsistenta och verktyget är statistiskt mycket tillförlitligt.
