简述企业实施员工素质测评的具体步骤和程序。

员工素质测评的准备阶段包括：①收集必要的资料；②组织强有力的测评小组；③测评方案的制定。员工素质测评的实施阶段包括：①测评前的动员；②测评时间和环境的选择；③测评操作程序；
员工素质测评的结果调整包括：①引起测评结果误差的原因(测评指标体系和参照标准不够明确、晕轮效应、近因误差、感情效应、参评人员训练不足)；②测评结果处理的常用分析方法(集中趋势分析、离散趋势分析、相关分析、因素分析)；③测评数据处理。
综合分析测评结果包括：①测评结果的描述；②员工分类(调查分类标准、数学分类标准)；③测评结果分析方法：要素分析法(结构分析法、归纳分析法、对比分析法)、综合分析法、曲线分析法。

(1)引起测评结果误差的原因
①测评的指标体系和参照标准不够明确。例如，指标定义不够明确，内容有重复或相近现象，内涵不清晰，参照标准各等级之间的区分不明显等，使测评员工难以判断，不易评价。
②晕轮效应。根据心理实验证明，考核者在对人的各种品质进行考核时，会有一种偏高或偏低的习性，即由于某人某方面的品质和特征特别明显，使观察者容易产生清晰明显的错觉，忽其他的品质和特征，从而作出片面的判断。
③近因误差。由于测评人员对被测对象近期印象深刻、记忆清楚，而对远期表现印象模糊、记忆不清，因此，以近期的记忆代替整个测评时期的全部实际表现，导致产生测评结果的误差。
④感情效应。测评人员和被测对象之间的关系，也是影响测评结果的重要原因。如果两者关系好，测评得分会较高；反之亦然。当测评指标偏重“软性”时，这种情况更为明显。
⑤参评人员训练不足。对测评系统的参照标准理解不统一或认识不深，测评方法掌握得不熟练，测评人员之间相互影响等，均会对测评产生影响。
(2)员工素质测评结果处理的常用数理统计方法
①集中趋势分析
集中趋势分析是指在大量测评数据分布中，测评数据向某点集中的情况。
②离散趋势分析
数列的离散趋势描述数列的分散程度，以差异量数来说明。一个数列只有同时用集中量数和差异量数才能体现数列的整体特征。差异量数越大，集中量数的代表性就越小；差异量数越小，则集中量数的代表性越大。在素质能力测评中，最常使用的差异量数是标准差。
③相关分析
相关分析法是描述两组测评数据之间相互关系的方法。根据两组测评数据的变动方向是否相同，相关的情况有三种：正相关、负相关和零相关。
④因素分析
因素分析法一般应用于分析受多个因素影响的现象，这类现象的量一般表现为若干因素的乘积。其中每一因素发生变化都会使总量发生变化。因素分析的目的就是要确定这些影响因素的作用方向和程度。
(3)集中趋势分析中的集中量数
①描述集中趋势的量数，在数理统计学中称为集中量数，其功用包括：
a．它是一组数据的代表值，可以用来说明一组数据全貌的一个方面的特征，即它们的典型情况。
b．可以用来进行组间比较，以判明一组数据与另一组数据的数值差别。②在素质测评中，最常使用的集中趋势量数有算术平均数和中位数。

1、准备阶段：（1）收集必要的资料；
（2）组织强有力的测评小组；
（3）测评方案的制定：
a.确定被测评对象范围和测评目的。
b.设计和审查员工素质能力测评的指标和参照标准。
c.编制或修订员工素质能力测评的参照标准。
d.选择合理的测评方法。
2、实施阶段：
（1）测评前的动员；
（2）测评时间和环境的选择；
（3）测评操作程序：报告测评指导语、具体操作（单独操作、对比操作）、回收测评数据。
3、测评结果调整
（1）引起测评结果误差的原因：
测评的指标体系和参照标准不够明确、晕轮效应、近因误差、感情效应、参评人员训练不足。
（2）测评结果处理的常用分析方法：集中趋势分析、离散趋势分析、相关分析、因素分析。
其中描述集中趋势的量数，在数理统计学中叫集中量数，其功能有二：第一、它是一组数据的代表值，可以用来说明一组数据全貌的一个方面的特征，即它们的典型情况；第二、可以用来进行组间比较，以判明一组数据与另一组数据的数值差别。在素质测评中，最常使用的集中趋势量数有算数平均数和中位数。
（3）测评数据处理。
4、综合分析测评结果
（1）测评结果的描述：数字描述、文字描述。
（2）员工分类：调查分类标准和数学分类标准。
（3）测评结果分析方法：要素分析法、综合分析法、曲线分析法。

测评的实施阶段是测评小组对被测评对象进行测评，获取素质能力数据的过程，它是整个测评过程的核心。