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 = 0.0521
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0521
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
0.1180
Слабая положительная
0.0320
Слабая отрицательная
-0.0369
Слабая отрицательная
-0.1010
Слабая положительная
0.0408
Слабая положительная
0.0174
Слабая отрицательная
-0.0303
Answer 2-
Слабая отрицательная
-0.0047
Слабая отрицательная
-0.0367
Слабая отрицательная
-0.0023
Слабая отрицательная
-0.0098
Слабая отрицательная
-0.0105
Слабая отрицательная
-0.0085
Слабая положительная
0.0605
Answer 3-
Слабая положительная
0.0299
Слабая отрицательная
-0.0166
Слабая положительная
0.0171
Слабая отрицательная
-0.0176
Слабая положительная
0.0349
Слабая отрицательная
-0.0390
Слабая отрицательная
-0.0068
Answer 4-
Слабая положительная
0.0355
Слабая положительная
0.0627
Слабая отрицательная
-0.0088
Слабая отрицательная
-0.0334
Слабая положительная
0.0191
Слабая отрицательная
-0.0399
Слабая отрицательная
-0.0141
Answer 5-
Слабая отрицательная
-0.0104
Слабая положительная
0.0342
Слабая отрицательная
-0.0400
Слабая положительная
0.0159
Слабая положительная
0.0260
Слабая отрицательная
-0.0088
Слабая отрицательная
-0.0138
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0210
Слабая положительная
0.0016
Слабая положительная
0.0422
Слабая отрицательная
-0.0066
Слабая отрицательная
-0.0046
Слабая положительная
0.0077
Слабая отрицательная
-0.0164
Answer 7-
Слабая положительная
0.0262
Слабая положительная
0.0377
Слабая отрицательная
-0.0222
Слабая отрицательная
-0.0357
Слабая положительная
0.0061
Слабая положительная
0.0007
Слабая отрицательная
-0.0013
Answer 8-
Слабая отрицательная
-0.0145
Слабая положительная
0.0010
Слабая отрицательная
-0.0123
Слабая отрицательная
-0.0412
Слабая отрицательная
-0.0362
Слабая положительная
0.0658
Слабая положительная
0.0333
Answer 9-
Слабая отрицательная
-0.0540
Слабая положительная
0.0360
Слабая положительная
0.0332
Слабая положительная
0.0668
Слабая отрицательная
-0.0527
Слабая отрицательная
-0.0106
Слабая отрицательная
-0.0241


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
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
Привет! Позвольте спросить, Вы уже знакомы со Спиральной Динамикой?