buch-basierter Test «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
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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.


Aktionen von Unternehmen in Bezug auf Personal im letzten Monat (Ja / Nein)

HitlisteKorrelation
?
Diese Funktion berechnet automatisch lineare und nichtlineare Korrelationen. Erstellen Sie vor der Korrelationsanalyse ein Streudiagramm, um die Art der Beziehungen zu überprüfen. Korrelationskoeffizienten sind nur dann aussagekräftig, wenn der angenommene Beziehungstyp visuell oder analytisch bestätigt wird.
VUCA
?
Hier ist eine neue Schnittstellenansicht der Korrelation in einer Tabelle nach Spiraldynamik, in der Volatilität, Unsicherheit, Komplexität und Mehrdeutigkeit (V.U.C.A.) durch positive und negative Korrelationsabhängigkeiten zwischen den Reaktionen der Umfrage und den Farben der Spiraldynamik gezeigt werden
Land
Sprache
-
Mail
Neu berechnen
Korrelationstyp
Linear (Pearson)
Linear (Pearson)
Nichtlinear (Spearman)
Kritischer Wert des Korrelationskoeffizienten
Normalverteilung, von William Sealy Gosset (Student)
Normalverteilung, von William Sealy Gosset (Student)
Nicht -Normalverteilung durch Spearman
VerteilungNon
normal
NormalNon
normal
NormalNormalNormalNormalNormal
Alle Fragen
Alle Fragen
Welche Maßnahmen wurden im letzten Monat in Bezug auf die Mitarbeiter ergriffen
Welche Maßnahmen wurden im letzten Monat in Bezug auf die Mitarbeiter ergriffen
Answer 1-
Schwach positiv
0.1313
Schwach positiv
0.0305
Schwach negativ
-0.0449
Schwach negativ
-0.0875
Schwach positiv
0.0368
Schwach positiv
0.0069
Schwach negativ
-0.0318
Answer 2-
Schwach negativ
-0.0147
Schwach negativ
-0.0456
Schwach negativ
-0.0077
Schwach positiv
0.0076
Schwach negativ
-0.0149
Schwach negativ
-0.0036
Schwach positiv
0.0611
Answer 3-
Schwach positiv
0.0206
Schwach negativ
-0.0144
Schwach positiv
0.0165
Schwach negativ
-0.0263
Schwach positiv
0.0368
Schwach negativ
-0.0308
Schwach negativ
-0.0015
Answer 4-
Schwach positiv
0.0434
Schwach positiv
0.0622
Schwach negativ
-0.0050
Schwach negativ
-0.0354
Schwach positiv
0.0157
Schwach negativ
-0.0455
Schwach negativ
-0.0136
Answer 5-
Schwach positiv
0.0181
Schwach positiv
0.0468
Schwach negativ
-0.0443
Schwach positiv
0.0066
Schwach positiv
0.0127
Schwach negativ
-0.0185
Schwach negativ
-0.0114
Answer 6-
Schwach negativ
-0.0195
Schwach negativ
-0.0013
Schwach positiv
0.0351
Schwach negativ
-0.0014
Schwach negativ
-0.0143
Schwach positiv
0.0169
Schwach negativ
-0.0132
Answer 7-
Schwach positiv
0.0230
Schwach positiv
0.0339
Schwach negativ
-0.0305
Schwach negativ
-0.0366
Schwach positiv
0.0099
Schwach positiv
0.0107
Schwach positiv
0.0002
Answer 8-
Schwach negativ
-0.0010
Schwach positiv
0.0062
Schwach negativ
-0.0150
Schwach negativ
-0.0414
Schwach negativ
-0.0304
Schwach positiv
0.0478
Schwach positiv
0.0328
Answer 9-
Schwach negativ
-0.0607
Schwach positiv
0.0440
Schwach positiv
0.0403
Schwach positiv
0.0552
Schwach negativ
-0.0379
Schwach negativ
-0.0116
Schwach negativ
-0.0324


Export nach MS Excel
Diese Funktionalität ist in Ihren eigenen VUCA-Umfragen verfügbar
OK


2023.12.09
FearpersonqualitiesprojectorganizationalstructureRACIresponsibilitymatrixCritical ChainProject Managementfocus factorJiraempathyleadersbossGermanyChinaPolicyUkraineRussiawarvolatilityuncertaintycomplexityambiguityVUCArelocatejobproblemcountryreasongive upobjectivekeyresultmathematicalpsychologyMBTIHR metricsstandardDEIcorrelationriskscoringmodelGame TheoryPrisoner's Dilemma
Valerii Kosenko
Produktinhaber SaaS SDTEST®

Valerii erlangte 1993 die Ausbildung zum Sozialpädagogen-Psychologen und wendet sein Wissen seitdem im Projektmanagement an.
Valerii erlangte 2013 seinen Masterabschluss und die Qualifikation zum Projekt- und Programmmanager. Während seines Masterstudiums lernte er Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) und Spiral Dynamics kennen.
Valerii ist der Autor der Untersuchung der Unsicherheit der V.U.C.A. Konzept unter Verwendung von Spiraldynamik und mathematischer Statistik in der Psychologie sowie 38 internationalen Umfragen.
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sdtest
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