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 = 0.0541
нормальное распределение, по Стьюденту r = 0.0541
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
0.1262
Слабая положительная
0.0393
Слабая отрицательная
-0.0430
Слабая отрицательная
-0.1112
Слабая положительная
0.0566
Слабая положительная
0.0129
Слабая отрицательная
-0.0370
Answer 2-
Слабая отрицательная
-0.0164
Слабая отрицательная
-0.0406
Слабая положительная
0.0046
Слабая отрицательная
-0.0031
Слабая отрицательная
-0.0244
Слабая положительная
0.0030
Слабая положительная
0.0619
Answer 3-
Слабая положительная
0.0365
Слабая отрицательная
-0.0131
Слабая положительная
0.0168
Слабая отрицательная
-0.0151
Слабая положительная
0.0354
Слабая отрицательная
-0.0535
Слабая отрицательная
-0.0049
Answer 4-
Слабая положительная
0.0389
Слабая положительная
0.0690
Слабая отрицательная
-0.0044
Слабая отрицательная
-0.0321
Слабая положительная
0.0225
Слабая отрицательная
-0.0520
Слабая отрицательная
-0.0187
Answer 5-
Слабая отрицательная
-0.0074
Слабая положительная
0.0333
Слабая отрицательная
-0.0475
Слабая положительная
0.0148
Слабая положительная
0.0367
Слабая отрицательная
-0.0038
Слабая отрицательная
-0.0222
Answer 6-
Слабая отрицательная
-0.0111
Слабая положительная
0.0149
Слабая положительная
0.0431
Слабая отрицательная
-0.0107
Слабая отрицательная
-0.0075
Слабая отрицательная
-0.0093
Слабая отрицательная
-0.0124
Answer 7-
Слабая положительная
0.0379
Слабая положительная
0.0331
Слабая отрицательная
-0.0179
Слабая отрицательная
-0.0400
Слабая положительная
0.0075
Слабая отрицательная
-0.0060
Слабая отрицательная
-0.0008
Answer 8-
Слабая отрицательная
-0.0168
Слабая положительная
0.0090
Слабая отрицательная
-0.0003
Слабая отрицательная
-0.0616
Слабая отрицательная
-0.0313
Слабая положительная
0.0671
Слабая положительная
0.0342
Answer 9-
Слабая отрицательная
-0.0539
Слабая положительная
0.0266
Слабая положительная
0.0323
Слабая положительная
0.0641
Слабая отрицательная
-0.0473
Слабая отрицательная
-0.0117
Слабая отрицательная
-0.0181


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
Bot
sdtest
1
Привет! Позвольте спросить, Вы уже знакомы со Спиральной Динамикой?