概念︰計算 VIBE 分數
VIBE 分數™ 是整體結果分數和整體群體分數的算術平均值。
VIBE 分數會指出組織目前處於 VIBE 成熟度模型的哪個階段。
為了計算個人和整體結果分數，以及計算個人和整體群體分數，我們會先計算︰
- 每個交集的表現
- 每個交集群體和結果指標的平等性比例檢視。
- 每個交集群體的平等性基準。
- 每個交集群體和結果指標的平等性定義。
代表權
代表性是期間結束時，每個交集群體的作用中人員編制百分比。「代表性」是推動 VIBE 指數計分的平等性基準。
公式︰「[交集群體]」的人員編制比例 = (期末交集群體的作用中人員編制數 / 期末作用中人員編制總數) * 100
範例︰女性 - 白種人的比例 = (2000 / 8600) * 100 = 23.3%
平等性檢視
平等性指標比例值是特定交集群體的特定結果指標的比例值。
公式︰「[交集群體]」中「[結果指標]」的平等性比例值 = (交集群體的指標總計 / 指標總計) * 100
範例︰「女性 - 白種人」的晉昇平等比例 = (400 / 1593) * 100 = 25.1%
平等性基準
特定交集群體的平等性基準是在納入 3% 的預設限值後，所有結果指標的成功程度百分比。
限值會設定可接受的範圍，我們可藉此範圍將特定結果指標的交集視為成功。
預設限值 3% 會將所有成功條件放寬 3%。
大多數結果指標 (僱用、主管、晉升、歸屬感) 的公式︰[交集群體]的平等性基準 = 人員編制比例 * (100 - 門檻) / 100
範例︰「女性 - 白種人」平等性基準 = 23.3 * (100 - 3) / 100 = 22.6%
結果指標人才流失的公式︰[交集群體]的平等性基準 = 人員編制比例 * (100 + 限值) / 100
範例︰「女性 - 白種人」平等性基準 = 23.3 * (100 + 3) / 100 = 24.0%
平等性定義
平等性定義會指出對於特定交集而言，特定結果指標是否成功。
為確定大多數結果指標 (僱用、主管、晉升和歸屬感) 的平等性定義，我們會將平等性檢視模式與交集群體的平等性基准進行比較。1 代表成功，0 代表低於平等性。
大部分結果指標 (僱用、主管、晉升、歸屬感) 的公式︰[交集群體] 的 [結果指標] 平等性定義 = IF ((平等性指標比例) >= (平等性基準) , 1, 0)
範例︰「女性」的「晉升」平等性定義 - 白種人 = IF (25.1 >= 22.6, 1, 0) = 1
對於人才流失，我們會比較人才流失平等性指標與人才流失平等性基準。1 代表成功，0 代表低於平等性。
結果指標「人才流失」的公式︰[交集群體]的人才流失平等性定義 = IF ((人才流失平等性指標) <= (人才流失平等性基準), 1, 0)
範例︰女性人才流失的平等性定義 - 白種人 = IF (18.8 <= 24.0, 1, 0) = 1
結果分數
「結果分數」是指定結果指標的成功總數，根據 VIBE 分數範圍進行調整。
原始結果分數是所有交集群體成功次數的總和減去 1。
將總和減去 1 是因為至少 1 個交集群體的結果指標平等性檢視必須一律等於或高於交集群體比例 (若要進行人才流失，至少有 1 個交集群體必須等於或低於交集群體比例)。減 1 也會重設分數刻度，使其最小值為 0，以便與 VIBE 分數範圍一致。
如果無法從平等性值檢視中看到特定結果指標，我們就不會計算結果指標分數，並將該指標排除在 VIBE 分數計算之外。
因此，「結果分數」卡片不會顯示排除的結果指標，而「平等性矩陣」會在對應結果指標欄中的所有交集處顯示連字號 (-)。
範例︰如果過去 12 個月內沒有離職員工，則無法達到「人才流失」結果指標。因此，我們不會在 VIBE 計算中納入結果指標人才流失。
公式︰「[結果指標]」的原始結果分數 = SUM ((交集群體 1 成功數), (交集群體 2 成功數), (交集群體 3 成功數), ...) - 1
範例 (5 個交集)︰ 「僱用的原始結果分數」 = SUM (1 + 1 + 0 + 1 + 1) - 1 = 3
調整原始結果分數可確保每個結果分數都在 0 - 5 的範圍內，以符合 VIBE 分數範圍。
公式︰[結果指標]經調整的結果分數 = (原始結果分數) * (5 / ((群組數量) - 1))
範例 (續)︰「僱用」經調整的結果分數 = 3 * (5 / (5 - 1)) = 3.75
群組分數
群體分數是指定交集群體的結果指標成功總數，根據 VIBE 分數範圍進行調整。
公式︰「[交集群體]」的原始群體分數 = SUM ((人才流失平等性定義), (僱用平等性定義), (主管平等性定義), (晉昇平等性定義), (歸屬感平等性定義))
範例︰女性原始群體分數 - 白種人 = SUM (0 + 1 + 1 + 0 + 1) = 3
調整原始群體分數可確保每個群體分數都在 0 - 5 的範圍內，與 VIBE 分數範圍保持一致。
公式︰「[交集群體]」經調整的群體分數 = 原始群體分數 * (5 / (結果指標數量))
範例︰女性經調整的群體分數 - 白種人 = 2 * (5 / 5) = 2
VIBE 分數
VIBE 分數範圍為 0 到 5，是整體結果分數和整體群體分數的算術平均值。
VIBE 分數對群體和結果分數的大小以及這些分數之間的差異很敏感。
這表示當交集群體的群體分數較高、結果分數較高，且群體分數和結果分數之間的整體差異較小 (公平性較高) 時，VIBE 分數較高。
為了取得整體結果分數或整體群體分數，我們會將每個分數加 1。
這可防止乘以小於 1 的值。然後，我們將個別分數相乘，並從得出的值中減去 1。
這會將分數設定在 0 - 5 的範圍內，以符合 VIBE 分數範圍。
公式︰整體結果分數 = (PRODUCT ((每個經調整的結果分數) + 1)) ^ (1 / (結果數)) - 1
範例︰整體結果分數 [僱用、晉升、主管、人員流失、歸屬感] = ((3 + 1) * (3 + 1) * (1 + 1) * (2 + 1) * (3 + 1)) ^ ( 1 / 4) - 1 = 2.29
公式︰群體整體分數 = (PRODUCT ((每個經調整的群體分數) + 1)) ^ (1 / (交集群體數量)) - 1
範例︰整體群體分數 [女性 - 亞裔、女性 - 少數族裔、女性 - 白種人、男性 - 亞裔、男性 - 少數族裔、男性 - 白種人] = ((3.75 + 1) * (2.5 + 1) * (2.5 + 1) * (2.5 + 1) * (1.25 + 1) * (5 + 1)) ^ (1 / 6) - 1 = 2.74
整體結果分數和整體群體分數的算術平均值，就是您組織的 VIBE 分數。
公式︰VIBE 分數 = AVG ((整體結果分數), (整體群體分數))
範例︰VIBE 分數 = AVG (2.29, 2.74) = (2.29 + 2.74) / 2 = 2.52