在绩效评估中，您认为量化指标（如销售额、利润率）相较于定性指标（如团队合作、创新能力）的主要优势是什么？
更易于理解和沟通
更客观，减少主观偏见
更能反映员工的长期潜力
更能激发员工的创造力
以下哪些因素会显著影响绩效评估的准确性？（可多选）
评估指标的定义模糊不清
数据收集过程存在误差或延迟
评估周期过短
评估者缺乏必要的培训
评估结果与薪酬激励完全脱钩
请列举三个在将定性工作表现（如“客户服务满意度”）转化为可量化指标时，常用的具体测量方法或数据来源。
如果一个绩效指标完全量化（如“代码提交行数”），但与企业最终的战略目标（如“软件产品质量”）关联度很低，这最可能导致什么问题？
评估成本过高
评估过程过于复杂
员工行为与目标背离（例如，追求数量而非质量）
数据无法及时获取
为了提高评估准确性，在设计量化指标时，应遵循哪些原则？（可多选）
指标应具体、可衡量
指标数据应易于伪造
指标应与企业战略目标紧密对齐
指标应尽可能多，以覆盖所有方面
指标的定义和计算方式应对所有相关人员透明
在绩效评估中，通常将“量化程度”分为高、中、低。请简述一个“量化程度中等”的绩效指标例子，并说明它为何属于中等。
根据研究，在评估诸如“领导力”或“创新思维”这类复杂能力时，纯粹依赖高度量化的指标可能会导致：
评估结果异常精确
评估效率大幅提升
评估忽略了对能力本质的理解和深度判断
数据收集成本降至最低
“评估准确性”可以理解为评估结果与员工“真实绩效”的吻合度。请写出两个可能损害评估准确性的、来自“评估者”方面的常见误差。
在平衡量化指标与定性评估时，许多企业采用“绩效评估面谈”的形式。这种做法的核心价值主要在于：
进一步收集量化数据
降低管理成本
提供双向沟通、解释背景和制定发展计划的机会
完全取代量化指标评分
随着大数据和AI技术的发展，以下哪些方式可能提升未来绩效评估的量化程度与准确性？（可多选）
通过分析邮件和通讯记录自动评估协作效率
利用传感器数据客观衡量生产线员工的活动与产出
完全取消人类评估者，由AI系统做出最终人事决策
整合多源数据（如项目管理系统、CRM、考勤系统）形成更全面的绩效视图
使用算法实时监测并预警可能的数据异常或评估偏差
请填写一个关键绩效指标（KPI）的完整示例，需包含指标名称、量化定义（计算公式或数据来源）以及评估周期。
格式：名称：____；量化定义：____；周期：____。
对于“研发人员的创新能力”这一绩效维度，以下哪种评估方式可能是在量化与定性之间取得较好平衡的做法？
仅统计其提交的专利数量
仅由其上级主管进行主观打分
结合专利数量、高质量技术文档产出、对同事的创新启发（通过360度反馈）等多维度综合评估
完全不评估，因为创新能力无法评估
在您看来，到2026年，阻碍企业实现“高量化程度且高准确性”绩效评估的最大挑战可能是什么？（请用一句话概括）