тест по книге «Спиральная динамика.
Управляя ценностями, лидерством и
изменениями в XXI веке»
(ISBN 978-5-91171-026-2)
Спонсоры

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 компаний в отношении персонала в прошлом месяце (да / нет)

Страна
Язык
-
Mail
Пересчитать
Критическое значение коэффициента корреляции
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0519
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0519
не нормальное распределение, по Спирмену r = 0.0021
РаспределениеНе
нормальное
НормальноеНе
нормальное
НормальноеНормальноеНормальноеНормальноеНормальное
Все вопросы
Все вопросы
Какие действия были предприняты по отношению к персоналу в прошлом месяце
Какие действия были предприняты по отношению к персоналу в прошлом месяце
Answer 1-
Слабая положительная
0.1237
Слабая положительная
0.0310
Слабая отрицательная
-0.0452
Слабая отрицательная
-0.0967
Слабая положительная
0.0392
Слабая положительная
0.0197
Слабая отрицательная
-0.0282
Answer 2-
Слабая отрицательная
-0.0045
Слабая отрицательная
-0.0368
Слабая положительная
0.0007
Слабая отрицательная
-0.0094
Слабая отрицательная
-0.0108
Слабая отрицательная
-0.0102
Слабая положительная
0.0609
Answer 3-
Слабая положительная
0.0332
Слабая отрицательная
-0.0144
Слабая положительная
0.0179
Слабая отрицательная
-0.0168
Слабая положительная
0.0357
Слабая отрицательная
-0.0418
Слабая отрицательная
-0.0077
Answer 4-
Слабая положительная
0.0346
Слабая положительная
0.0614
Слабая отрицательная
-0.0091
Слабая отрицательная
-0.0319
Слабая положительная
0.0201
Слабая отрицательная
-0.0387
Слабая отрицательная
-0.0152
Answer 5-
Слабая отрицательная
-0.0091
Слабая положительная
0.0323
Слабая отрицательная
-0.0390
Слабая положительная
0.0148
Слабая положительная
0.0257
Слабая отрицательная
-0.0097
Слабая отрицательная
-0.0179
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0244
Слабая отрицательная
-0.0012
Слабая положительная
0.0421
Слабая отрицательная
-0.0081
Слабая отрицательная
-0.0011
Слабая положительная
0.0070
Слабая отрицательная
-0.0194
Answer 7-
Слабая положительная
0.0268
Слабая положительная
0.0354
Слабая отрицательная
-0.0204
Слабая отрицательная
-0.0353
Слабая положительная
0.0100
Слабая отрицательная
-0.0013
Слабая положительная
0.0002
Answer 8-
Слабая отрицательная
-0.0126
Слабая отрицательная
-0.0017
Слабая отрицательная
-0.0119
Слабая отрицательная
-0.0382
Слабая отрицательная
-0.0334
Слабая положительная
0.0656
Слабая положительная
0.0333
Answer 9-
Слабая отрицательная
-0.0567
Слабая положительная
0.0390
Слабая положительная
0.0337
Слабая положительная
0.0660
Слабая отрицательная
-0.0572
Слабая отрицательная
-0.0087
Слабая отрицательная
-0.0231


Экспорт в MS Excel
Эта функциональность будет доступна в ваших собственных опросах VUCA
Да


2023.12.09
Валерий Косенко
Владелец продукта SaaS SDTEST®

Валерий получил квалификацию социального педагога-психолога в 1993 году и с тех пор применяет свои знания в управлении проектами.
В 2013 году Валерий получил степень магистра и квалификацию менеджера проектов и программ. В ходе магистерской программы он познакомился с «Дорожной картой проекта» (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e.V.) и «Спиральной динамикой».
Валерий — автор исследования неопределенности V.U.C.A. концепция с использованием спиральной динамики и математической статистики в психологии, а также 38 международных опросов.
Этот пост имеет 0 Комментарии
Ответить на
Отменить ответ
Оставьте свой комментарий
×
ВЫ НАШЛИ ОШИБКУ
ПРЕДЛОЖИТЕ СВОЙ ПРАВИЛЬНЫЙ ВАРИАНТ
Укажите по желанию ваш e-mail
Отправить
Отмена
Bot
sdtest
1
Привет! Позвольте спросить, Вы уже знакомы со Спиральной Динамикой?