Bestemmelse af anvendelsesmulighederne for et udvælgelsesinstrument i brancher

Anvendelsen af ​​en forudsigelsesindretning er i hvilken grad dets anvendelse forbedrer kvaliteten af ​​de mennesker, der vælges ud over, hvad der ville være sket, hvis den pågældende enhed ikke var blevet brugt. Gyldighed og pålidelighed, som begge spiller en vigtig rolle ved bestemmelsen af ​​ethvert valginstrument. Derudover er der flere andre faktorer, der er lige så afgørende for at bestemme brugen i enhver situation, der involverer gruppevalg.

Disse yderligere variabler er:

(1) Kriterie pålidelighed,

(2) Kriterium relevans,

(3) Udvælgelsesforholdet, og

(4) Procenten af ​​nuværende medarbejdere betragtes som vellykket.

Læseren advares om at huske på, at gruppespecifikation er processen med systematisk at vælge en underprøve af ansøgere, der er mere tilbøjelige til at lykkes i gennemsnit end enten gruppen som helhed eller en undergruppe, der er valgt tilfældigt fra hele. Dette adskiller sig fra processen med individuel forudsigelse, hvor man beskæftiger sig med at forudsige sandsynligheden for succes for en bestemt person, snarere end en gruppe personer.

Der er naturligvis udvalgssituationer, der involverer både gruppe- og individuelle aspekter af udvælgelsen. Et eksempel er et udvælgelsesprogram, der anvendes af De Forenede Nationers Navy i deres valg af flycadetter. Navy bruger gruppespredningsteknikker forud for og under de mange forskellige faser af flyvetræning.

Derudover er det også nødvendigt at forudsige en bestemt kadet og hans individuelle sandsynlighed for succes i programmet. Behovet for disse sidstnævnte former for forudsigelser sker, når en cadet's rekord under træning har været ringe nok til at bringe ham før en anmeldelsestavle. For dette Navy-program anvendes de samme grundlæggende forudsigere for både gruppen og de individuelle forudsigelser.

Predictor Gyldighed:

Det primære statistiske indeks, der påvirker brugen af ​​ethvert forudsigelsesinstrument, er dets gyldighed. Selvom det vil blive demonstreret, at lave og jævne nul validitetssituationer stadig kan resultere i ganske vellykket valg under særlige forhold, forbliver validitetskoefficienten den centrale variabel i valget. For at illustrere, overvej diagrammerne vist i figur 2.10, hvor to forskellige forudsigelseskriteriumforhold er vist, en med en gyldighed på 0, 00 og den anden med en validitet på 0, 70. I begge tilfælde er der blevet etableret et afslag på forudsigeren, som gør det muligt for os at tage de øverste 50 procent af de mennesker, der tager testen.

Hvilken forudsigelse vil resultere i den største stigning i gennemsnitskriterie score for den valgte gruppe over hvad der er opnået ved tidligere metoder (det vil sige tilfældigt udvalg)? Når man først ser på prædiktor A med hensyn til, hvordan folk distribueres kun efter kriteriedimensionen, finder vi, at den gennemsnitlige kriterie score for den "accepterede" gruppe er nøjagtig den samme som den "afviste" gruppe. Det vil sige, at de mennesker, der accepteres ved at tage den øverste halvdel af scorerne på prøve A, ikke har en tendens til at have højere kriterier, end de laveste 50 procent af scorerne på prøve A, som vist i figur 2.11.

Men når vi ser på predictor B, får vi et helt andet billede. Vi kan se straks, at de mennesker over cut-offen synes at gøre bedre på kriteriet end gøre dem under cutoff. Det vil sige, at folkene over cut-offen har et højere gennemsnitskriterium score end gør dem nedenfor. Dette er vist i figur 2.12, som igen viser de tre fordelinger af kriterieværdier.

Således ser vi ud til at have vores første generelle princip i testværktøjet: Givet nogen vilkårligt defineret cut-off på en test, jo højere gyldighed, desto større er stigningen i gennemsnitskriterie score for den valgte gruppe over det, der observeres for den samlede gruppe.

Med andre ord, forskellen:

(X valgt gruppe ) - (X total gruppe )

vil stige i direkte forhold til testgyldigheden. Det kan faktisk vises algebraisk, at dette er tilfældet (senere vil vi se visse undtagelser fra dette første princip). For nylig har Naylor og Shine (1965) udgivet et sæt tabeller, der giver nem beregning af stigningen i gennemsnitskriterie score, som vil blive opnået ved enhver test, idet testgyldigheden og testafskæringspunktet kan specificeres. Denne tabel er angivet i tillægget sammen med forklaringer og eksempler på brugen heraf.

Udvælgelsesforhold og Procent af vellykkede medarbejdere:

To andre variabler, der spiller en vigtig rolle ved bestemmelsen af ​​nytteværdien af ​​en prædiktor, er udvælgelsesforholdet og procentdelen af ​​nuværende medarbejdere anses for succesfulde. Læseren vil huske, at brugen af ​​en prediktor blev defineret som forbedringen i kvaliteten af ​​de opnåede hyringer ved hjælp af en forudsigelsesindretning sammenlignet med nuværende udvælgelsesmetoder.

Kvalitet defineres typisk i forhold til (1) gruppens gennemsnitlige kriterie score, eller (2) hvad angår andelen af ​​personer i gruppen, der har kriterium score over en værdi, der anses for at være minimal for at kunne være en succesfuld medarbejder. For en given opnået validitetskoefficient mellem kriterium og forudsigeren vil en manipulering af enten udvælgelsesforholdet og / eller en ændring i procenten af ​​nuværende medarbejdere betragtes som vellykket resultere i markante ændringer i den resulterende kvalitet af de ansatte (udvalgte) medarbejdere.

Udvælgelsesforhold:

Simpelthen beskrevet kan udvælgelsesforholdet (SR) udtrykkes som:

n / N = SR

Hvor n = antal jobåbninger

N = antal jobansøgere til rådighed for placering

Når SR er lig med eller større end 1, 00, har brugen af ​​en hvilken som helst selekteringsenhed ringe betydning. Med flere jobåbninger end jobansøgere er ansøgeren på et sælgers marked, hvor virksomheden måske skal købe sine ydelser uanset kvaliteten. Hvis SR er mindre end 1, 00, så er der flere jobansøgere end stillinger, og arbejdsgiveren er i stand til at være selektiv i forhold til hvem han ansætter.

Den måde, hvorpå SR kan påvirke udvælgelsesprocessen, kan bedst demonstreres ved at henvise til figur 2.13. I figur 2.13a er der vist et spredningsdiagram af scoringer, der er omtrent den form, der kunne forventes med en stor stikprøve af mennesker og en sammenhæng mellem prediktor og kriterium på 0, 70 (jo højere korrelation, jo mere scatter-plot vil nærme sig en lige linje, jo lavere korrelation er, desto mere vil scatter-plottet nærme sig en cirkel). Andelen af ​​det ovale, der er skyggefuldt, repræsenterer andelen af ​​ansøgere, der rent faktisk er ansat, nemlig SR. I figur 2.13a er en SR på 100 præsenteret; der er en jobåbning for hver ansøger, så alle vil blive ansat.

I del b i figur 2.13 ser vi, hvad der sker med den gennemsnitlige kvalitet af dem, der ansættes, når SR bliver 0.80. Da der kun er jobs for kun 80 procent af ansøgerne, vil arbejdsgiveren logisk ansætte de 80 procent, der har de højeste forudsigelsesscores, da predictoren er meget relateret til efterfølgende kriteriepræstationer.

Disse 80 procent er repræsenteret af det skraverede område af det ovale, der falder til højre for afskæringspunktet på predictoren. Da de, der elimineres, generelt har lave kriteriumscorer, er det nemt at se, hvordan gennemsnitskriterietesten for dem, der er ansat med en SR på 0, 80, er højere end det er, hvis en tilfældig gruppe af ansøgere blev placeret på job som i figur 2.13a. Denne stigning i gennemsnitskvaliteten vises endnu mere dramatisk i figur 2.13c, som illustrerer en SR på 0, 20. Stillet over for en situation, hvor der er ti ansøgere for hver to job, er arbejdsgiveren "siddende smuk" - han kan nu vælge de top 20 procent af kunstnerne. Disse personer er repræsenteret af det skraverede område af det ovale, der falder til højre for afskæringen i figur 2.13c. Forskellen i gennemsnitskvaliteten af ​​kriterium score for denne valgte undergruppe i modsætning til den for hele gruppen er meget stor. Fordelene for arbejdsgiveren i form af dollars i denne situation bør helt sikkert være betydelige.

Det generelle princip om, at et lavere valgforhold altid vil resultere i, at bedre kvalitetsansatte bliver ansat, holder så længe forholdet mellem forudsigeren og kriteriet er en værdi større end nul (negative eller positive r'er er lige effektive, hvis de er af samme størrelse) . Faktisk kan det påvises, at princippet om udvælgelsesforholdet effektivt kan anvendes i nogle tilfælde, selvom alle ansøgere skal ansættes. Dette kan ske, hvis der er mindst to job, hver med en række åbninger, og hver har sin egen forudsigelse med større end nul validitet.

Andel af nuværende medarbejdere, der er succesfulde:

I vores diskussion om validitet og SR har vi hidtil antaget, at kriteriet skal være kontinuerligt og derfor jo højere kriteriet score, jo mere tilfredsstillende er denne ansat anset for at være. Lad os nu antage et kriterium, der findes en score, der definerer, om en arbejdstager enten er tilfredsstillende eller utilfredsstillende, det vil sige hvis han udfører en standard, anses han for tilfredsstillende, og hvis han udfører under denne standard anses han for utilfredsstillende. Diagrammerne i figur 2.14 illustrerer dette.

I del a vises et forhold på ca. 0, 70 mellem kriteriet og forudsigeren. Bemærk, at den horisontale linje, der kaldes kriteriumafskæringen, adskiller alle arbejdstagere i to grupper: dem, der anses for succesfulde, og dem, der anses for mislykkede. En sådan afskæring skal selvfølgelig være ret vilkårlig i sin natur. Men i mange tilfælde er det ikke for svært at nå frem til enighed om minimal acceptabel præstation.

Del b i figur 2.14 viser de samme data med en prediktorafskæring baseret på et selektionsforhold på ca. 0, 5. Den sidste del af figuren viser begge afskæringer sammen. Når det kombineres på denne måde, bliver det muligt at skelne mellem de forskellige underafsnit af de data, der dannes ved skæringen af ​​de to afskårne linjer.

Del A. De ansøgere, der er til højre for testresultatet og uden for kriteriumafskæringen, kaldes sande positive. De er dem, som testen siger, burde være vellykket, og som faktisk vil blive vellykket i henhold til kriteriet. De repræsenterer korrekte beslutninger baseret på testen.

Del B. Dette segment indbefatter de ansøgere, der har scorer under forudsigelsesafbrydelsen og under kriteriumafskæringen. Kaldet til de sande negativer, disse ansøgere, som de sande positive, repræsenterer korrekte beslutninger baseret på forudsigeren.

Del C. Disse ansøgere har scorer under forudsigelsesafskæringen, men over kriteriumafskæringen. Disse mennesker ville ikke blive ansat, hvis ansættelsesbeslutninger var baseret på testen, på trods af at deres eventuelle kriterium score var høj nok til at placere dem i tilfredsstillende kategori. Dette repræsenterer en slags fejl eller fejl, der opstår i testen og kaldes falske negativer.

Del D. Det sidste segment af det ovale består af jobansøgere, som ville blive ansat, men som senere skulle vise sig at være utilfredsstillende i deres arbejde. Disse personer repræsenterer også "fejl" i udvælgelsesprocessen og er kendt som falske positive.

Flere meningsfulde forhold kan konstrueres under anvendelse af de forskellige dele i figur 2.14c. For eksempel,

(1) C + D / A + B

Dette er et forhold mellem antallet af fejl i udvælgelsen til antallet af medarbejdere korrekt placeret. Størrelsen af ​​dette forhold afhænger af alle tre variabler: Placeringen af ​​kriterium cut-off, placeringen af ​​predictor cut-off og validitetskoefficienten. Ikke kun er størrelsen af ​​dette forhold påvirket af disse variabler, men det er også den relative størrelse af de to typer fejl, C og D. Normalt er arbejdsgiveren mere bekymret for at minimere falske positive end han er bekymret for antallet af falske negative .

Dette er ofte beslaglagt af dem, der er imod testning, som værende en af ​​de store onde ved videnskabelig udvælgelse via test, nemlig at nogle mennesker afvises, som ville have succes på jobbet, hvis de fik mulighed for at bevise sig selv. Læseren bliver nødt til at overveje fordele og ulemper ved dette problem for sig selv - forfatterne påpeger kun vanskeligheden.

Forfatterne skynder dog at tilføje, at industrisykologer kan være så socialt minded som deres kritikere. Industripsykologer har generelt dataene til at fortælle hele historien, mens nogle kritikere uden nogen data overhovedet blot "holler" om en fejl.

Et andet forhold af betydning er givet af

(2) A + C / A + B + C + D = procent for tiden succesfuld

Dette repræsenterer andelen af ​​de nuværende medarbejdere, som er tilfredsstillende. Det er en basisprocentdel, der udtrykker den grad af succes, der opnås med uanset valgmetoder, der blev anvendt før indførelsen af ​​predictoren. Det tredje forhold,

(3) A / A + D = procent vellykket ved hjælp af predictor er et udtryk for andelen af ​​ansatte ansøgere, som vil blive succesfulde, hvis man bruger forudsigeren som et hjælpemiddel til udvælgelse sammen med de metoder, der i øjeblikket er ansat. I det omfang, at (3) er større end (2), tilføjer prediktoren noget til udvælgelsesprocessen.

Ved sammenligning af den relative størrelse af (2) og (3) kan nogle generelle principper angives:

1. For en bestemt gyldigheds- og kriteriumafskæring vil en reduktion i SR'en medføre en forøgelse af den effektive validitet. Således kan man kompensere for lav statistisk validitet, hvis man kan være selektiv i sine hyringer.

2. For en særlig statistisk validitet og udvælgelsesgrad, jo mindre procentdelen af ​​de nuværende medarbejdere betragtes som tilfredsstillende, desto større procentdel af stigningen af ​​tilfredsstillende ansøgere opnået ved hjælp af forudsigeren. Med andre ord, hvis vi definerer forskellen mellem forhold (2) og (3) som

Utility = A + C - A + C / A + B + C + D = procent stigning i effektivitet

Hvor effektiviteten er defineret som procentdelen af ​​succeser, der bliver ansat, vil den største fordel blive observeret under de forhold, hvor det fattigste job i øjeblikket gøres - et logisk resultat. Der er selvfølgelig nogle undtagelser. Se for eksempel figur 2.15.

Bemærk fra figur 2.15, at uanset hvilken af ​​de tre forskellige selektionsforhold en bruger bruger, vil 100 procent af alle ansatte ansøgere i sidste ende blive bedømt tilfredsstillende. Således er der en situation, hvor store valgforholdsændringer ikke har nogen konsekvens.

Taylor-Russell Tables:

Et detaljeret udtryk for de nøjagtige forhold mellem størrelsen af ​​validitetskoefficienten, udvælgelsesforholdet og procenten af ​​de nuværende tilfredsstillende medarbejdere er udarbejdet af Taylor og Russell (1939). Under givne betingelser for validitet, valgforhold og procent tilfredsstillende giver deres tabeller en mulighed for at bestemme den procentdel af lejemål, der vil være tilfredsstillende ved hjælp af forudsigeren i forbindelse med de nuværende metoder.

Naylor-Shine-tabellerne diskuteret i afsnittet om forudsigelsesgyldighed synes imidlertid at have flere fordele i forhold til Taylor-Russell-borde. Naylor-Shine-tabellerne er formuleret med hensyn til forskelle i gennemsnitskriterie score mellem den valgte gruppe og den oprindelige gruppe; Taylor og Russell bruger forskelle i procenten succesfuld mellem den valgte gruppe og den oprindelige gruppe.

Således synes Naylor-Shine-tabellerne at give et mere meningsfuldt indeks af testværktøj. Brugen af ​​Taylor-Russell-borde kræver også, at medarbejderne adskilles i to grupper, "succesfulde" og "mislykkedes" ved at vælge et vilkårligt punkt på kriteriedimensionen, der repræsenterer "minimal tilfredsstillende ydeevne." Naylor-Shine-borde kræver ikke nogen beslutning af denne art for deres anvendelse og er derfor mere generelle i deres anvendelighed.

En advarsel. Både Naylor-Shine-borde og Taylor-Russell-borde har visse begrænsninger, som er meget vigtige. Begge metoder til evaluering af testværktøjet er baseret på antagelserne om, at (1) forholdet mellem prediktor og kriterium er en lineær, og (2) den anvendte validitetskoefficient er en opnået ved samtidige validitetsprocedurer.

Smith (1948) og andre har påpeget de farer, der findes, hvis man forsøger at bruge tabeller som Taylor og Russell under betingelser, hvor forholdet ikke er lineært mellem forudsigeren og kriteriet. Et sådant forhold er vist i figur 2.16. Når sådanne ikke-lineære forhold eksisterer, er begge tabeller helt uegnede til bestemmelse af testværktøjet.

At begge tabeller antager en validitetskoefficient baseret på samtidige valideringsprocedurer, kan komme som en overraskelse, da det tidligere blev påpeget, at samtidig gyldighed ikke var en særlig god erstatning for prædiktiv validitet. Testværktøjet indebærer dog bestemmelse af stigningen i enten gennemsnitskriterie score (Naylor-Shine tabeller) eller procentdel af succesfulde medarbejdere (Taylor-Russell tabeller) over det, der i øjeblikket er opnået hos nuværende medarbejdere. Grundprotokollen er en baseret på nuværende medarbejdere ansat ved de normale udvælgelsesprocedurer - det typiske samtidige validitetsparadigm.

Pålidelighed og forudsætninger:

Kriteriumets og forudsigelsens pålidelighed er også vigtige, primært fordi de påvirker eller sætter grænser for størrelsen af ​​den validitetskoefficient, der kan opnås. Der er et grundlæggende algebraisk forhold, der eksisterer mellem validitet og pålidelighed af forudsigeren og kriteriet som er

r pc (opnået) = r pc (sand) √r pp xr cc

Hvor

r pc (opnået) = observeret korrelation (validitet) mellem forudsigeren og kriteriet

r pc (true) = "ægte" korrelation (validitet) mellem forudsigeren og kriteriet

r pp = pålidelighedspålidelighed

r cc = kriteriums pålidelighed

Bemærk fra ovenstående forhold, at kun når r pp og r pcc er enhed (perfekt pålidelighed) vil den opnåede validitet være lig med den sande gyldighed. Da pålideligheden af ​​de to foranstaltninger falder, vil den opnåede gyldighed også fås. For eksempel, antag r pc (sande) = 0, 06, r pp = r pcc = 0, 08, derefter r pc (opnået) = 0, 06 √0, 80 x 0, 80 = 0, 60 (0, 80) = 0, 48. Bemærk også, at hvis pålideligheden af ​​enten forudsigeren eller kriteriet er nul, vil de opnåede validitet også være nul.

Kriterium Relevans:

Et kriteriums relevans har ringe at gøre med det faktiske empiriske anvendelighed af et forudsigelsesinstrument, selv om det har en stor del at gøre med dets logiske anvendelighed.