หนังสือการทดสอบตาม «Spiral Dynamics:
Mastering Values, Leadership, and
Change» (ISBN-13: 978-1405133562)
ผู้สนับสนุน

The Tale of the Tall Oak

Once upon a time, there was a tiny oak tree sapling named Peety. Peety dreamed of growing up into a mighty oak tree. 


Each year, Peety grew a little bit taller. He stretched his branches toward the sun and felt his trunk thicken as he grew. 


Over many years, Peety grew from a sapling into a young tree and finally into a tall, mature oak! He was so tall that he could see over the whole forest.


Peety noticed that the other tall oak trees had thick trunks, too. His friend Paul reached high into the sky just like Peety. Paul's trunk was thick and sturdy at the base. 


The small saplings that were sprouting had skinny little trunks. But Peety knew that would change over time as they grew taller.


Peety realized that, just like him, the taller an oak tree was, the thicker its trunk became. 


So even though the forest was filled with all different sizes of oak trees, Peety noticed a pattern - a correlation between tree height and trunk width. The tall trees always had thicker trunks, while the small saplings had skinny trunks. This was how pine trees grew strong enough to reach great heights! 


If you record how a tree grows - its height and trunk thickness - and plot it on a picture or graph, then the correlation is when these two things change together. That is, if you see that one is increasing, the other is also increasing, and vice versa.


The SDTEST® gives clues to someone's motivational values. However, additional polls can provide more pieces of the puzzle.


Imagine also giving a "Fears" poll. It asks people to rate different fears from 0 (not scary) to 5 (very scary). 


Now imagine 100 people who took both tests. You could match up each person's SDTEST® colors with their rated fears.


If people high in Blue values feared uncertainty more, that insight ties values to perceptions. Blue people may resist change more.


Or if Orange achievers feared failure most, that reveals their drive. They may overwork to avoid mistakes.


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 how your hobbies show what activities you enjoy most. 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 “Fears“. The full results of our VUCA poll “Fears“ are available for free in the FAQ section after login or registration.


ความกลัว

ชาร์ตความสัมพันธ์
?
นี่คือความสัมพันธ์ระหว่างการตอบสนองของการสำรวจความคิดเห็นและสีทดสอบพลวัตของเกลียว
VUCA
?
นี่คือมุมมองอินเทอร์เฟซใหม่ของความสัมพันธ์ในตารางตามระดับของการเปลี่ยนแปลงของเกลียวที่ความผันผวนความไม่แน่นอนความซับซ้อนและความคลุมเครือ (V.U.C.A. ) จะแสดงผ่านการพึ่งพาความสัมพันธ์เชิงบวกและเชิงลบระหว่างการตอบสนองของการสำรวจความคิดเห็น
ประเทศ
ภาษา
-
Mail
คำนวณใหม่
คุ้มค่าที่สำคัญของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
การกระจายปกติโดย William Sealy Gosset (นักเรียน) r = 0.0315
การกระจายปกติโดย William Sealy Gosset (นักเรียน) r = 0.0315
การกระจายที่ไม่ใช่ปกติโดย Spearman r = 0.0013
การกระจายไม่ปกติไม่ปกติไม่ปกติปกติปกติปกติปกติปกติ
คำถามทั้งหมด
คำถามทั้งหมด
ความกลัวที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของฉันคือ
ความกลัวที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของฉันคือ
Answer 1-
บวกอ่อนแอ
0.0519
บวกอ่อนแอ
0.0249
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0201
บวกอ่อนแอ
0.0938
บวกอ่อนแอ
0.0393
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0148
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1536
Answer 2-
บวกอ่อนแอ
0.0160
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0089
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0381
บวกอ่อนแอ
0.0645
บวกอ่อนแอ
0.0505
บวกอ่อนแอ
0.0138
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0948
Answer 3-
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0036
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0099
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0465
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0421
บวกอ่อนแอ
0.0504
บวกอ่อนแอ
0.0770
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0232
Answer 4-
บวกอ่อนแอ
0.0441
บวกอ่อนแอ
0.0306
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0266
บวกอ่อนแอ
0.0174
บวกอ่อนแอ
0.0382
บวกอ่อนแอ
0.0265
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1041
Answer 5-
บวกอ่อนแอ
0.0220
บวกอ่อนแอ
0.1235
บวกอ่อนแอ
0.0108
บวกอ่อนแอ
0.0747
บวกอ่อนแอ
0.0006
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0155
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1747
Answer 6-
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0019
บวกอ่อนแอ
0.0038
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0625
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0102
บวกอ่อนแอ
0.0264
บวกอ่อนแอ
0.0858
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0359
Answer 7-
บวกอ่อนแอ
0.0103
บวกอ่อนแอ
0.0310
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0672
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0302
บวกอ่อนแอ
0.0540
บวกอ่อนแอ
0.0709
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0528
Answer 8-
บวกอ่อนแอ
0.0651
บวกอ่อนแอ
0.0685
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0275
บวกอ่อนแอ
0.0124
บวกอ่อนแอ
0.0401
บวกอ่อนแอ
0.0177
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1337
Answer 9-
บวกอ่อนแอ
0.0752
บวกอ่อนแอ
0.1592
บวกอ่อนแอ
0.0059
บวกอ่อนแอ
0.0602
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0071
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0483
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1823
Answer 10-
บวกอ่อนแอ
0.0747
บวกอ่อนแอ
0.0607
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0134
บวกอ่อนแอ
0.0271
บวกอ่อนแอ
0.0335
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0111
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1346
Answer 11-
บวกอ่อนแอ
0.0632
บวกอ่อนแอ
0.0502
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0089
บวกอ่อนแอ
0.0089
บวกอ่อนแอ
0.0283
บวกอ่อนแอ
0.0252
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1282
Answer 12-
บวกอ่อนแอ
0.0426
บวกอ่อนแอ
0.0888
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0328
บวกอ่อนแอ
0.0321
บวกอ่อนแอ
0.0353
บวกอ่อนแอ
0.0263
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1530
Answer 13-
บวกอ่อนแอ
0.0700
บวกอ่อนแอ
0.0916
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0386
บวกอ่อนแอ
0.0291
บวกอ่อนแอ
0.0440
บวกอ่อนแอ
0.0155
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1638
Answer 14-
บวกอ่อนแอ
0.0811
บวกอ่อนแอ
0.0861
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0041
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0124
บวกอ่อนแอ
0.0081
บวกอ่อนแอ
0.0148
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1207
Answer 15-
บวกอ่อนแอ
0.0548
บวกอ่อนแอ
0.1223
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0347
บวกอ่อนแอ
0.0118
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0133
บวกอ่อนแอ
0.0266
อ่อนแอเชิงลบ
-0.1157
Answer 16-
บวกอ่อนแอ
0.0702
บวกอ่อนแอ
0.0202
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0390
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0397
บวกอ่อนแอ
0.0747
บวกอ่อนแอ
0.0185
อ่อนแอเชิงลบ
-0.0767


ส่งออกไปยัง MS Excel
ฟังก์ชั่นนี้จะมีให้ในการสำรวจ VUCA ของคุณเอง
ตกลง

2023.11.22
FearpersonqualitiesprojectorganizationalstructureRACIresponsibilitymatrixCritical ChainProject Managementfocus factorJiraempathyleadersbossGermanyChinaPolicyUkraineRussiawarvolatilityuncertaintycomplexityambiguityVUCArelocatejobproblemcountryreasongive upobjectivekeyresultmathematicalpsychologyMBTIHR metricsstandardDEIcorrelationriskscoringmodelGame TheoryPrisoner's Dilemma
valerii kosenko
เจ้าของผลิตภัณฑ์ SaaS SDTEST®

Valerii มีคุณสมบัติเป็นนักจิตวิทยาการสอนสังคมในปี 1993 และตั้งแต่นั้นมาได้นำความรู้ของเขาไปใช้ในการจัดการโครงการ
Valerii ได้รับปริญญาโท รวมถึงคุณวุฒิผู้จัดการโครงการและโปรแกรมในปี 2013 ในระหว่างหลักสูตรปริญญาโท เขาเริ่มคุ้นเคยกับ Project Roadmap (GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.) และ Spiral Dynamics
Valerii เป็นผู้เขียนเรื่องการสำรวจความไม่แน่นอนของ V.U.C.A. แนวคิดโดยใช้ Spiral Dynamics และสถิติทางคณิตศาสตร์ในด้านจิตวิทยา และผลสำรวจระดับนานาชาติ 38 รายการ
โพสต์นี้มี 0 ความเห็น
ตอบกลับ
ยกเลิกการตอบกลับ
แสดงความคิดเห็นของคุณ
×
พบข้อผิดพลาด
PROPOSE รุ่นที่ถูกต้องของคุณ
ใส่อีเมลของคุณตามที่ต้องการ
ส่ง
ยกเลิก
Redirect to your region's domain sdtest.us ?
YES
NO
Bot
sdtest
1
สวัสดี! ให้ฉันถามคุณคุณคุ้นเคยกับพลวัตเกลียวแล้วหรือยัง?