基于GM(1,1)模型的護士工作績效趨勢灰預測研究

顧梅 王雪梅 王紅霞

(南京醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院介入放射科，江蘇 南京 210029)

基于GM(1,1)模型的護士工作績效趨勢灰預測研究

顧梅 王雪梅 王紅霞

(南京醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院介入放射科，江蘇 南京 210029)

目的 定量預測護士工作績效趨勢，為有效制訂針對性績效改進計劃，正確引導護士行為，不斷提高護士績效水平和提升整體護理質(zhì)量提供科學依據(jù)。方法以科室2014年4-7月份護士工作績效評分為基礎(chǔ)，采用灰色預測GM(1,1)模型對科室護理工作績效進行預測。結(jié)果科室護士工作績效預測值呈現(xiàn)穩(wěn)定、增長、下降三種不同變化類型，且在增長型中增長幅度不等，下降型中的下降速率有的緩慢有的劇烈。結(jié)論應(yīng)用灰色預測模型對護士工作績效進行預測是可行的，護理管理人員應(yīng)該根據(jù)護士工作績效趨勢合理確定護士的績效改進措施和方案。

績效管理； 護士績效； GM(1,1)模型； 趨勢灰預測

績效管理是護理人力資源管理的核心環(huán)節(jié)[1]。如何有效調(diào)動護士的積極性和優(yōu)化護理質(zhì)量，持續(xù)提升護士工作績效水平，是護理組織對護士有效管理和使用中高度關(guān)心的問題[2]。在護士工作績效管理中，如果能有效預測護士工作績效趨勢，根據(jù)績效預測結(jié)果診斷護士行為，從而正確引導護士行為，做好事前控制，則可實現(xiàn)護士工作績效水平的進一步提高。本研究采用灰色系統(tǒng)理論對護士工作績效趨勢進行定量預測，為制訂個性化的護士績效改進計劃，正確引導護士工作行為，提高整體護理質(zhì)量提供理論依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 本研究選擇以作者所在科室為研究范圍，以科室12名護士為研究對象。本科室于2014年3月正式成立，故選取科室2014年4-7月護士績效評分為研究的原始數(shù)據(jù)。見表1。

表1 2014年4-7月科室護士績效考評分 分

續(xù)表1 2014年4-7月科室護士績效考評分 分

1.2 研究方法

1.2.1 灰色理論 灰色理論是灰色系統(tǒng)理論的簡稱，由鄧聚龍教授于1982年提出。灰色系統(tǒng)理論是“少數(shù)據(jù)”“貧信息”建模技術(shù)，通過開發(fā)、挖掘觀測數(shù)據(jù)中蘊含的重要信息，實現(xiàn)對現(xiàn)實世界的正確描述和認識，已被廣泛應(yīng)用在諸多領(lǐng)域[3]。灰預測是灰色理論中基本的常用的技術(shù)模型。灰預測是建立(行為)時軸上現(xiàn)在與未來的定量關(guān)系，通過此關(guān)系預測事物的發(fā)展[4]。灰預測是現(xiàn)有狀態(tài)向未來延伸的預測，在建模時只要求建模數(shù)據(jù)具有全信息性，對建模對象樣本數(shù)量無嚴格限制。相對護士績效預測而言，護士每個績效周期的績效是建模的基本數(shù)據(jù)。而護士當期績效是態(tài)度、工作量、業(yè)績、能力、潛力、滿意度等各種內(nèi)外環(huán)境因素共同作用的結(jié)果。顯然，影響護士績效的因子具有灰信息覆蓋，而績效周期的每次護士的績效是具體的、確定的，具有白信息覆蓋。從績效因子到護士績效符合灰因白果律。用護士績效作為數(shù)據(jù)建立灰預測模型，符合全信息性[5]。因此，本文選用灰色系統(tǒng)理論中的GM(1,1)灰預測模型進行護士績效預測，采用灰色系統(tǒng)建模軟件進行數(shù)據(jù)處理。

1.2.2 計算步驟與結(jié)果 用均值GM(1,1)對護士工作績效進行預測研究，考慮觀測對象較多，以吳護士工作績效為例詳細展開。具體建模步驟如下：

(1)初始化建模原始數(shù)據(jù)序列

X(0)=(x(0)(1)，x(0)(2)，x(0)(3)，x(0)(4))=(75.1，83，84.2，83.7)

(2)計算原始數(shù)據(jù)序列的1-AGO生成(1階累加生成)序列X(0)(k)

X(1)=(x(1)(1)，x(1)(2)，x(1)(3)，x(1)(4))=(75.1，158.1，242.3，326)

(3)計算1-AGO生成序列的緊鄰均值生成序列Z(1)(k)

z(1)(k)=0.5x(1)(k)+0.50.5x(1)(k-1)

z(1)=(x(1)(2)，x(1)(3)，x(1)(4))=(116.6，200.2，284.15)

(4)設(shè)GM(1，1)微分方程模型x(0)(k)+az(1)(k)=b，其中a為發(fā)展系數(shù)，反映了x(0)和x(1)的發(fā)展態(tài)勢，b為系統(tǒng)灰色作用變量。

計算灰色模型發(fā)展系數(shù)a和灰色作用量b分別為：a=-0.004，b=82.798。

(5)得出吳護士工作績效預測模型

x1(k)=20 774.8e0.004(k-1)-20 699.5

(6)模型殘差檢驗 見表2。

表2 吳護士工作績效預測模型殘差檢驗表

計算平均模擬相對誤差為0.451%，則模型平均相對精度為99.549%。模型相對精度非常高，故可用x(1)(k)=20 774.8e0.004(k-1)-20 699.5對吳護士的工作績效進行預測。

(7)吳護士未來5個月的工作績效預測值為(84.333，84.686，85.040，85.395，85.752)。

2 結(jié)果

依據(jù)上述的方法和步驟，可以分別求出科室12名護士未來5個月的工作績效預測值 見表3。

表3 科室護士8-12月工作績效預測值 分

續(xù)表3 科室護士8-12月工作績效預測值 分

根據(jù)GM(1,1)模型對科室護士未來5個月工作績效進行預測，可以發(fā)現(xiàn)護士工作績效呈現(xiàn)3種不同變化類型趨勢：一是工作績效穩(wěn)定型，如吳護士、王護士、汪護士未來5個月的工作績效基本穩(wěn)定在某個數(shù)量水平；二是工作績效增長型，如葉護士、劉護士、包護士、鮑護士、鄭護士、顧護士未來5個月的工作績效呈現(xiàn)持續(xù)增長，但增長幅度不等；三是工作績效下降型，如孫護士、柳護士、謝護士未來5個月的工作績效呈現(xiàn)下降趨勢，孫護士、柳護士未來工作績效預測值下降速率緩慢，謝護士未來工作績效預測值下降速率較快。

3 討論

應(yīng)用GM(1,1)灰預測模型預測護士績效趨勢是可行的。通過員工績效趨勢的灰預測，具有以下3個方面重要的現(xiàn)實意義[6]。

3.1 工作績效是護理人員對待護理工作的態(tài)度和在工作中的努力程度反映 通過工作績效預測，一方面有助于護理管理人員預判護理人員對待護理工作的態(tài)度和努力程度的持續(xù)效果；另一方面可以幫助護理人員以此績效預測為依據(jù)，通過分析護理績效變化的趨勢和影響因素來正確引導護理人員的工作態(tài)度和規(guī)范其工作行為。

3.2 工作績效是護理人員工作量的反映，也是其對所掌握的知識和技能實際應(yīng)用的體現(xiàn) 通過工作績效預測，可以幫助護理管理人員識別護理人員工作績效變化類型，依據(jù)不同類型，科學制訂工作標準、合理分配工作任務(wù)，統(tǒng)籌安排培訓計劃等。

3.3 工作績效是護理人員在護理活動中所做出的成績和貢獻 通過工作績效預測，可以幫助護理人員明確自我工作的目標，尋找績效差距及原因，制訂績效改進計劃，激勵自我努力學習和工作，從而提高自身素質(zhì)。

[1] 方振邦．戰(zhàn)略性績效管理[M].北京：中國人民大學出版社，2007：126-178，211-282．

[2] 孫燕，王筱慧，陸小英，等.運用Delphi法篩選三級綜合性醫(yī)院臨床護士績效評價指標的初步研究[J].中國護理管理，2010，10(8)：18-20.

[3] 劉思鋒,楊英杰,吳利豐，等.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].7版.北京:科學出版社，2014：257.

[4] 姚形豹.基于GM(1,1)模型的萬科股份有限公司經(jīng)營績效的預測研究[J].科技致富向?qū)В?011，12：63-74.

[5] 蘇萬春.基于GM(1,1)模型員工績效趨勢的灰預測研究[J].中小企業(yè)管理與科技(下旬刊),2009(5)：31-32.

[6] 黃正新.護士績效考核標準的建立與實施[J].護士進修雜志，2011，26(1)：13-14.

Prediction study on the trend of nurse job performance based on GM (1,1) model

Gumei, Wangxuemei, Wanghongxia

(TheFirstAffiliatedHospitalofNanjingMedicalUniversity,Nanjing，Jiangsu210029)

Objective To predict the nurse job performance trends quantitatively in order to provide the scientific basis for developing targeted performance improvement plan effectively, to guide nurses’ behavior correctly, and to improve the nurse performance level and improving the overall care quality. Methods Based on the nurses work performance evaluation of the department from April to July, 2014, used the grey prediction GM (1, 1) model to predict the nurse performance of the department. Results The department nurse job performance forecast value presents three different change types. There are stability, growth and decline, and in growth type. The increase amplitude is unequal. The decline ratio is slow or intense in decline type. Conclusions It is feasible to forecast the nurse job performance using the grey forecasting model. The nursing management personnel should reasonably confirm the performance improvement measures and solutions according to nurses’ job performance trend.

Performance management; Nurse performance； GM (1, 1) model; Trend prediction

顧梅(1982-)，女，大專，主管護師，從事介入臨床護理和護理管理工作

王雪梅，E-mail：treebranch701@sina.com

R47-05

A

10.16821/j.cnki.hsjx.2016.02.008

2015-07-18)