素质测评项目需要以特定人群的素质模型为基础，通过多种测评手段，聚焦与绩效表现相关的素质，并对测评对象的各素质进行评价即打分或划分等级，最后针对特定测评对象提供个性化的测评报告。测评报告的内容可以因测评目的的不同而有所选择，但一般来说都应包括优劣势分析，各素质综合评价，改进建议等方面。如果测评项目只包括一个测评对象，那么提供这样的测评报告之后，项目就可以圆满结束了。
　　然而在实际工作中，这种情况几乎是不可能发生的，素质测评项目动辄就会涉及到企业不同类别的几十甚至上百、几百个测评对象，在这种情况下，企业的高层领导对于针对每个测评对象的测评报告不可谓不关心，但他们更为重视的恐怕是被测群体的整体素质状况。特别是对于比较大的集团公司或者上任时间不长的高层领导，对于公司的人员还不大了解，希望通过素质测评做一个储备干部的摸底。这时，他们往往希望得到每个人的素质总分的排名，对于排名靠前者另眼相看，对于排名靠后者，则基本上已经失去“政治前途”。
　　在我看来这种做法是欠妥的。此处，测评手段本身的局限性造成的素质测评的误差固然是原因之一，但退一步说，即使我们的手段十分精准地测量了测评对象的各个素质，将各素质分数汇总排名也是危险的。因为它默认这样的观点：分数高低和素质的优劣成正比，即以分数的高低论“英雄”。这相当于把反映人才多方面胜任力的多维度的素质模型简化成了单一维度的分数，实际上是放弃了素质测评最有价值的部分。在总分的掩盖下，无法看到一个人的整体素质结构以及不同个体之间的质的素质差异。
　　因此，在素质测评项目中，有必要对被测群体的整体情况进行定性分析。在实际工作中，可以采用聚类分析。聚类分析是根据研究对象的特征对研究对象进行分类的多元分析技术的总称。它把性质相近的个体归为一类，使得同一类中的个体具有高度的同质性，不同类之间的个体具有高度的异质性。
　　以某国有大型上市公司中层干部的素质测评项目为例，借助社会科学统计软件SPSS，使用聚类分析这一多元统计分析技术，我们将126名测评对象划分为六大类。并对每类群体的素质特点和人员占比进行了描述和统计。（见表1）　　

表1　某国有大型上市公司中层干部素质分类表

    基于总体聚类分析结果，我们还进一步以该公司各分公司为单位，对各分公司中层干部人员的素质类型构成比例进行了分析。（见图1） 　　

图1　某国有大型上市公司11个分公司中层干部素质类别构成图

    进行以上定性分析主要有如下作用：
　　第一，进行人力资源素质规划。通过明确企业当前人力资源素质的整体布局，对照公司战略所需的人力资源素质，进行人力资源素质规划，从而完成企业人力资源总规划。
　　第二，为人员评估和选拔晋升提供依据。在分析评估岗位所需素质特点的基础上，从最适合的类别中结合绩效考核结果择优选拔，有助于实现人－岗匹配。
　　第三，构建能力素质导向的培训体系。素质测评结果可与培训挂钩，通过分析每类人员的素质特点，为有针对性的、差异化的培训需求分析提供有力依据。
　　第四，设计差异化的激励方案。不同类别人员激励因子不完全相同，对此进行分析，并设计能最大限度发挥其潜能的激励方案，在组织中创造更平衡的激励体系。
　　总之，通过聚类分析，使素质特点相近的人归为一类，比仅仅凭借分数进行定量描述保留并挖掘了素质测评结果中极具意义的部分，并且在企业的人力资源规划、人员选拔、培训、激励等方面具有广阔的应用前景。同时，我们也应该意识到，作为一种统计手段，聚类分析更多地应用于探索性研究，当需要对具体对象归类时，必要时还应结合实际情况对统计结果进行适当的调整。

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