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 = 0.0542
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0542
не нормальное распределение, по Спирмену r = 0.0022
РаспределениеНе
нормальное
НормальноеНормальноеНормальноеНормальноеНормальноеНормальноеНормальное
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
0.1261
Слабая положительная
0.0390
Слабая отрицательная
-0.0430
Слабая отрицательная
-0.1108
Слабая положительная
0.0570
Слабая положительная
0.0126
Слабая отрицательная
-0.0371
Answer 2-
Слабая отрицательная
-0.0173
Слабая отрицательная
-0.0407
Слабая положительная
0.0046
Слабая отрицательная
-0.0037
Слабая отрицательная
-0.0251
Слабая положительная
0.0051
Слабая положительная
0.0620
Answer 3-
Слабая положительная
0.0364
Слабая отрицательная
-0.0133
Слабая положительная
0.0169
Слабая отрицательная
-0.0147
Слабая положительная
0.0356
Слабая отрицательная
-0.0538
Слабая отрицательная
-0.0051
Answer 4-
Слабая положительная
0.0388
Слабая положительная
0.0687
Слабая отрицательная
-0.0044
Слабая отрицательная
-0.0317
Слабая положительная
0.0227
Слабая отрицательная
-0.0523
Слабая отрицательная
-0.0188
Answer 5-
Слабая отрицательная
-0.0075
Слабая положительная
0.0330
Слабая отрицательная
-0.0475
Слабая положительная
0.0152
Слабая положительная
0.0370
Слабая отрицательная
-0.0041
Слабая отрицательная
-0.0223
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0113
Слабая положительная
0.0145
Слабая положительная
0.0431
Слабая отрицательная
-0.0102
Слабая отрицательная
-0.0071
Слабая отрицательная
-0.0097
Слабая отрицательная
-0.0126
Answer 7-
Слабая положительная
0.0378
Слабая положительная
0.0328
Слабая отрицательная
-0.0178
Слабая отрицательная
-0.0395
Слабая положительная
0.0079
Слабая отрицательная
-0.0064
Слабая отрицательная
-0.0009
Answer 8-
Слабая отрицательная
-0.0169
Слабая положительная
0.0088
Слабая отрицательная
-0.0003
Слабая отрицательная
-0.0613
Слабая отрицательная
-0.0311
Слабая положительная
0.0671
Слабая положительная
0.0342
Answer 9-
Слабая отрицательная
-0.0526
Слабая положительная
0.0274
Слабая положительная
0.0323
Слабая положительная
0.0639
Слабая отрицательная
-0.0473
Слабая отрицательная
-0.0134
Слабая отрицательная
-0.0178


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


2023.12.09
Валерий Косенко
Владелец продукта SDTEST®

Валерий получил квалифицию социального педагога-психолога в 1993 году и с тех пор применял свои знания в области управления проектами.
В 2013 году он получил степень магистра и квалификацию менеджера по управлению проектами и программами. Во время своей магистерской программы он познакомился с Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanage e. V.) и Спиральной Динамикой.
Валерий изучил различные тесты по Спиральной Динамике и использовал свои знания и опыт, чтобы адаптировать текущую версию SDTEST.
Валерий является автором идеи изучения неопределенности концепции V.U.C.A. при помощи Спиральной Динамики и математической статистики в психологии, более 20 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?