概念：真正的基准

人口结构和职业趋势可能会对员工敬业度产生影响，而这种影响可能超出个别经理或公司的影响范围。通过对人口统计属性进行标准化，可以计算驾驶员评分的典型差异。

True Benchmark 根据 2 个标准调整基准。

属性效应的强度。对于大多数驾驶员而言，不同工龄级别的驾驶员的平均得分差异很大，而性别往往不会产生太大影响。与性别相比，任期通常会对真正的基准调整产生更大的影响。

公司或细分市场的人口统计分布与基准相比如何。如果贵公司低任期员工人数远少于行业基准，则真实基准调整值会更高。如果贵公司员工任期分布与平均水平有一定程度的代表性，则调整幅度较小或没有影响。

True Benchmark 从行业平均参与度得分开始，并应用决定性标准进行任何必要的调整。实际上，大多数基准指标的变动幅度通常不会超过 0.2。

要查看调整情况，请点击主仪表板上的

“真实基准”

。在侧滑选项卡中，您可以展开基准构成和调整细分。

真正的基准测试仅适用于互动问卷集中的问题。

真正的基准属性

True Benchmark 提供 6 个标准属性的调整。如果您使用自定义属性，则 Workday 顾问必须将这些属性映射到标准映射选项。

标准属性	观察
终身教职	任期长短可能会对得分产生显著影响。新员工入职前 6 个月的得分趋势比入职 3-5 年的员工的得分高出近 2 分。
年龄	不同因素会影响员工在人生和职业生涯的不同阶段。例如：影响一名在零售业工作的 20 岁员工的因素可能与影响一名总部 40 岁高级经理的因素不同。
职位级别	该类别区分员工、经理、高级经理、主管和总监。领导团队通常能超越战略驱动因素基准，因为他们负责制定公司战略。然而，该基准主要包含一线工作人员的评分。
性别	在大多数情况下，性别对得分的影响不大，但它可以让我们深入了解职业发展和回报等领域。
部门	由于技能和经验的差异，不同部门的参与度可能总体上高于或低于其他部门。
当地办事处	这种调整是为了消除不同地区员工对 Peakon 调查问卷的回答方式不同而导致的得分差异。例如：文化差异，如在提供反馈方面的开放程度不同，会导致不同地区的评分存在差异。