книга тест, основаващ «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
Спонсори

Feathered Correlations: Color Predicting Culture in Diverse Flocks After Disaster

There were once colorful flocks of birds that lived together in a big forest. These flocks of birds had different ratios of beige birds, purple birds, red birds, blue birds, orange birds, green birds, yellow birds, and turquoise birds. These different proportions of colors influenced each flock's values, culture, and atmosphere. Their leaders made decisions based on the most common bird colors.


One day, after a bad storm, the flock leaders made tough choices to help their birds survive.


In Swift's flock, purple and green birds predominated. True to their adventurous nature, Swift sent the purple and green birds to find new food sources (unpaid vacation). She asked the orange birds to scout for materials to rebuild damaged nests because they loved to compete.


Feather's flock mainly had blue, who valued stability, and orange birds, who loved competition. The no-nonsense orange birds got right to work on repairs (no reduced staff). And the peaceful blue birds kept singing to lift spirits, so Feather changed nothing about their routines (nothing changed).  


Hootie's flock had many sociable yellow birds who could always find a profitable solution for everyone and possessed a Win-Win-Win behavior. When the yellow birds' food storage was damaged, instead of reducing their rations (reduced salaries), Hootie asked the red birds to share the extra food they had gathered. So, yellow birds' food storage wasn't changed (no reduced salaries).


Over in Willa's flock, fun-loving turquoise birds were the majority. After the storm, Willa kept all her turquoise birds in their usual nests, singing songs since their cheerfulness helped the whole flock recover (nothing changed). But she had to ask the few red and orange birds to rebuild damaged nests belonging to elder beige birds temporarily.


Each diverse flock recovered based on its colorful culture and connections. But all birds worked cooperatively despite difficulties to continue thriving in the forest.


The SDTEST® gives clues to someone's motivational values. However, additional polls can provide more pieces of the puzzle.


Imagine also giving an "Actions of companies in relation to personnel in the last month (yes / no)" poll. It asks people about actions of companies in relation to personnel in the last month. 


Now imagine 1'000 people who took both tests. You could match up each person's SDTEST® colors with their answers about actions of companies in relation to personnel in the last month.


Comparing tests gives an expanded picture of values in action. More puzzle pieces make the whole image more apparent!


Multiple tests can work together, like colors blending on a palette. Other polls reveal what engages your values, like what is the perception of the actions of companies in relation to personnel in the last month. Combined, they paint a richer picture of what motivates our thoughts and deeds.


Below you can read an abridged version of the results of our VUCA poll "Actions of companies in relation to personnel in the last month (yes / no)". The full results of the poll are available for free in the FAQ section after login or registration.


Действия на компании във връзка с персонала през последния месец (да / не)

Страна
език
-
Mail
Преизчислете
Критична стойност на коефициента на корелация
Нормално разпространение, от Уилям Сили Госет (студент) r = 0.0521
Нормално разпространение, от Уилям Сили Госет (студент) r = 0.0521
Не нормално разпределение, от Spearman r = 0.0021
РазпределениеНе
нормално
НормалноНе
нормално
НормалноНормалноНормалноНормалноНормално
Всички въпроси
Всички въпроси
Какви действия са предприети във връзка с персонала през последния месец
Какви действия са предприети във връзка с персонала през последния месец
Answer 1-
Слаба положителна
0.1213
Слаба положителна
0.0327
Слаб отрицателен
-0.0412
Слаб отрицателен
-0.0965
Слаба положителна
0.0377
Слаба положителна
0.0201
Слаб отрицателен
-0.0309
Answer 2-
Слаб отрицателен
-0.0030
Слаб отрицателен
-0.0350
Слаб отрицателен
-0.0032
Слаб отрицателен
-0.0111
Слаб отрицателен
-0.0091
Слаб отрицателен
-0.0085
Слаба положителна
0.0606
Answer 3-
Слаба положителна
0.0334
Слаб отрицателен
-0.0146
Слаба положителна
0.0181
Слаб отрицателен
-0.0163
Слаба положителна
0.0350
Слаб отрицателен
-0.0423
Слаб отрицателен
-0.0072
Answer 4-
Слаба положителна
0.0349
Слаба положителна
0.0613
Слаб отрицателен
-0.0090
Слаб отрицателен
-0.0315
Слаба положителна
0.0194
Слаб отрицателен
-0.0392
Слаб отрицателен
-0.0148
Answer 5-
Слаб отрицателен
-0.0090
Слаба положителна
0.0321
Слаб отрицателен
-0.0391
Слаба положителна
0.0154
Слаба положителна
0.0250
Слаб отрицателен
-0.0101
Слаб отрицателен
-0.0175
Answer 6-
Слаб отрицателен
-0.0243
Слаб отрицателен
-0.0016
Слаба положителна
0.0424
Слаб отрицателен
-0.0073
Слаб отрицателен
-0.0022
Слаба положителна
0.0064
Слаб отрицателен
-0.0187
Answer 7-
Слаба положителна
0.0271
Слаба положителна
0.0351
Слаб отрицателен
-0.0204
Слаб отрицателен
-0.0346
Слаба положителна
0.0090
Слаб отрицателен
-0.0018
Слаба положителна
0.0009
Answer 8-
Слаб отрицателен
-0.0126
Слаб отрицателен
-0.0018
Слаб отрицателен
-0.0118
Слаб отрицателен
-0.0379
Слаб отрицателен
-0.0342
Слаба положителна
0.0655
Слаба положителна
0.0338
Answer 9-
Слаб отрицателен
-0.0569
Слаба положителна
0.0362
Слаба положителна
0.0356
Слаба положителна
0.0668
Слаб отрицателен
-0.0571
Слаб отрицателен
-0.0105
Слаб отрицателен
-0.0216


Експорт към MS Excel
Тази функционалност ще бъде достъпна в вашите собствени анкети VUCA
Добре


2023.12.09
Valerii Kosenko
Собственик на продукта SaaS SDTEST®

Валерий получава квалификация социален педагог-психолог през 1993 г. и оттогава прилага знанията си в управлението на проекти.
Валерий получава магистърска степен и квалификация за ръководител на проекти и програми през 2013 г. По време на магистърската си програма той се запознава с Пътната карта на проекта (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) и Spiral Dynamics.
Валерий е автор на изследване на несигурността на V.U.C.A. концепция, използваща спирална динамика и математическа статистика в психологията, и 38 международни проучвания.
Тази публикация има 0 Коментари
Отговаряте на
Отменете отговор
Оставете коментара си
×
Намерите грешка
ПРЕДЛАГАМЕ ВИ правилната версия
Въведете вашия имейл по желание
Изпрати
Отказ
Bot
sdtest
1
Здрасти! Позволете ми да ви попитам, вече ли сте запознати със спиралната динамика?