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📊 Bradford Factor 計算機

專業免費的 Bradford Factor 計算機。純前端本機毫秒級計算、零資料上傳、極致隱私保護。提供詳細公式推導、實例示範與常見問答。

即時推算結果 (Computed Output)
160 分(S² × D)
專業公認計算模型,即時運算完畢
📜 計算歷史記錄 (試算軌跡)
尚無歷史記錄,每次點擊「計算」將在此留下試算軌跡...

什麼是布萊德福指數?

布萊德福指數(Bradford Factor)是歐美人資(HR)部門廣泛採用的一套公式,用來衡量員工請假對團隊運作造成的干擾程度。它的設計理念是:頻繁的短期請假,比偶爾一次的長期請假更會打亂團隊節奏,因此公式會給予「次數多」更高的權重。這項評分通常以滾動期間計算,最常見的是過去 52 週(約一年)。值得留意的是,這套指數源自英國,多用於英美企業的出勤管理制度,台灣並無相對應的法定規範,企業若要採用,可作為內部管理的參考工具。

如何使用本計算機

請輸入缺勤次數(員工每一次獨立的請假事件,無論長短都算一次),以及這些請假加總起來的總缺勤天數。計算機會將「次數的平方」乘以「總天數」,得出布萊德福指數,並提供一個參考等級供你判斷。

公式解析

布萊德福指數的公式為:

B = S^{2} × D

其中 S 代表缺勤次數,D 代表總缺勤天數。把次數平方,正是用來「加重」頻繁請假的關鍵。舉例來說,請假 1 次共 10 天,得分為 1^{2} × 10 = 10;但若分成 10 次、每次 1 天,得分則是 10^{2} × 10 = 1,000,差距極為懸殊。

計算範例

假設某位員工共有 4 次獨立請假,合計 10 天。其得分為

4^{2} × 10 = 16 × 10 = 160

在許多公司的政策中,這個分數落在「需適度關注」的區間。

請假頻率如何影響分數

布拉德福德因子是基於以下原則建立的:頻繁、短期缺勤對工作場所的破壞性比單次較長缺勤更大。這反映在公式中,該公式將單獨缺勤的次數(S)平方,然後乘以總缺勤天數(D):

B = S^{2} × D

由於請假次數被平方,將相同的總天數分散成更多次數會大幅提高分數。下表保持總缺勤天數恆定為10天,僅改變請假次數,以便你可以單獨看到頻率的影響。

請假次數 (S) 總天數 (D) 計算 布拉德福德因子 (B)
1 10 1² × 10 10
2 10 2² × 10 40
4 10 4² × 10 160
8 10 8² × 10 640
10 10 10² × 10 1,000

上表中的每一列都代表同樣的10天休班,但隨著這些天數分散為更多次的單獨請假,分數從10增加到1,000。單次10天缺勤的分數只有10,而十次單天缺勤的分數為1,000——這是完全由請假次數平方所驅動的百倍差異。這就是為什麼許多缺勤政策設定逐級觸發點(例如,在100、200和500時進行審查),而不是簡單地計算總缺勤天數。

使用注意事項與精準校對原則(6 大核心守則)

📐 1. 嚴格對齊輸入量綱與單位

輸入各項數值時請務必確認量綱(例如小時、天數、金額、百分比),避免單位不匹配引發推算偏差。

🔒 2. 純前端本機毫秒級隱私保障

所有計算邏輯 100% 在您的終端瀏覽器內完成,資料絕不上傳伺服器,嚴格守護商業與個人隱私。

📊 3. 符合公認學術與產業計算模型

演算法嚴格遵循國際通用數學公式與標準計算模型,經多重情境交叉核對,數值嚴密精確。

📋 4. 一鍵複製與免登入 PDF 匯出

支援一鍵複製推算結果字串至剪貼簿,亦可直接點擊列印按鈕輸出純淨 PDF 工作報表。

🔄 5. 多情景敏感度動態對比

建議針對極端值與多組預期情景分別試算,觀察輸出數據的波動區間,輔助做出更穩健的決策。

🛡️ 6. 專業諮詢與日常參考免責聲明

本工具運算結果供日常排程、學業研習與事前參考之用,如涉及重大法規或投資決策請諮詢持證專家。

常見問題 (FAQ)

怎樣算一次請假(spell)?
任何連續不中斷的請假期間都算作一次,無論只請一天,還是連續數週。
有所謂的標準觸發分數嗎?
沒有,每家企業都會自行設定門檻。常見的非正式參考點大約落在 50、100 或 200 分,但仍應以你所屬公司的規定為準。
計算的期間重要嗎?
非常重要。這項分數通常以固定的滾動期間計算,例如過去 12 個月,因此兩項數據都必須對應到同一段期間,結果才有意義。