Atrankos priemonės naudingumo nustatymas pramonės šakose

Prognozavimo įrenginio naudingumas - tai laipsnis, kuriuo jo naudojimas pagerina pasirinktų žmonių kokybę, nei būtų buvę, jei nebūtų naudojamas šis įrenginys. Galiojimas ir patikimumas, kurie abu atlieka svarbų vaidmenį nustatant bet kurios atrankos priemonės naudingumą. Tačiau yra ir keletas kitų veiksnių, kurie yra vienodai svarbūs nustatant naudingumą bet kokioje situacijoje, kurioje dalyvauja grupės parinkimas.

Šie papildomi kintamieji yra:

(1) Kriterijų patikimumas,

(2) Kriterijų tinkamumas,

(3) Atrankos koeficientas ir

(4) Dabartinių darbuotojų procentas laikomas sėkmingu.

Skaitytojui įspėjama, kad reikia nepamiršti, kad grupės prognozavimas yra sistemingas kandidatų, kurie yra labiau linkę sėkmingai, vidutinis, pavyzdys, nei grupė, kaip visuma, arba bet kuri atsitiktine tvarka pasirinkta pogrupis. Tai skiriasi nuo individualaus prognozavimo proceso, kai kalbama apie konkretaus asmens, o ne asmenų grupės, sėkmės tikimybę.

Žinoma, yra atrankos situacijų, kurios apima tiek grupinius, tiek individualius atrankos aspektus. Vienas iš pavyzdžių yra atrankos programa, kurią Jungtinių Amerikos Valstijų laivynas naudoja atrankos skrydžio kadetams. Karinis jūrų laivynas naudojasi grupių prognozavimo metodais prieš kelis skirtingus skrydžio mokymo etapus ir jų metu.

Be to, taip pat būtina numatyti konkrečią kadetą ir jo individualią tikimybę, kad programa bus sėkminga. Šių pastarųjų rūšių prognozių poreikis atsiranda tada, kai kadeto įrašai mokymo metu yra pakankamai prasti, kad jį būtų galima pateikti prieš peržiūros tarybą. Šiai karinio jūrų laivyno programai naudojami tie patys pagrindiniai prognozės tiek grupei, tiek atskiroms prognozėms.

Prediktoriaus galiojimas:

Pirminis statistinis indeksas, turintis įtakos bet kokios prognozės priemonės naudingumui, yra jo galiojimas. Nors bus įrodyta, kad mažos ir net nulinės galiojimo situacijos vis dar gali lemti gana sėkmingą atranką specialiomis sąlygomis, galiojimo koeficientas išlieka pagrindiniu atrankos kintamuoju. Norėdami iliustruoti, apsvarstykite diagramas, pavaizduotas 2.10 pav., Kuriose parodyti du skirtingi prognozės kriterijų santykiai, vienas su galiojimu 0, 00 ir kitas galiojimas 0, 70. Abiem atvejais buvo nustatytas prognozavimo rezultatas, leidžiantis mums paimti geriausius 50 proc.

Kuris prognozuotojas sukels didžiausią pasirinktos grupės vidutinio kriterijaus balo padidėjimą, palyginti su tuo, kas buvo pasiekta ankstesniais metodais (ty atsitiktine atranka)? Iš pradžių žvelgiant į prognozę A, kaip žmonės paskirstomi tik kriterijaus dimensijoje, matome, kad „priimtinos“ grupės vidutinis kriterijų balas yra lygiai toks pat, kaip ir „atmestą“ grupę. Tai reiškia, kad žmonės, kurie yra priimti priimant A bandymo viršutinę pusę, nėra linkę turėti aukštesnių kriterijų balų nei mažiausias 50 procentų A bandymo rezultatų, kaip parodyta 2.11 paveiksle.

Tačiau, žiūrėdami į prognozes B, gauname gana skirtingą vaizdą. Iš karto matome, kad tie žmonės, kurie viršija ribinę vertę, atrodo geriau, nei tie, kurie yra žemiau ribos. Tai reiškia, kad žmonės, viršijantys ribinę vertę, turi aukštesnį vidutinį kriterijų balą nei žemiau. Tai parodyta 2.12 paveiksle, kuris vėl parodo tris kriterijų verčių pasiskirstymus.

Taigi, atrodo, kad mūsų pirmasis bendrasis principas yra naudingas bandymams: atsižvelgiant į bet kokį savavališkai apibrėžtą ribinį vertinimą, tuo didesnė galiojimo trukmė, tuo didesnis pasirinktos grupės vidutinio kriterijaus balų padidėjimas, lyginant su visa grupe.

Kitaip tariant, skirtumas:

(X _{pasirinkta grupė} ) - (X _{bendra grupė} )

padidės tiesiogiai proporcingai bandymo galiojimui. Iš tiesų, galima parodyti algebriškai, kad taip yra (vėliau matysime tam tikras šios pirmojo principo išimtis). Naylor ir Shine (1965) neseniai paskelbė lentelių rinkinį, kuris leidžia lengvai apskaičiuoti vidutinio kriterijaus skaičiaus padidėjimą, kuris bus pasiektas atliekant bet kurį bandymą, atsižvelgiant į tai, kad gali būti nustatytas bandymo galiojimo ir bandymo ribinis taškas. Ši lentelė pateikta priedėlyje kartu su paaiškinimais ir jų naudojimo pavyzdžiais.

Atrankos koeficientas ir sėkmingų darbuotojų procentas:

Du kiti kintamieji, kurie atlieka svarbų vaidmenį nustatant prognozės naudingumą, yra atrankos koeficientas ir dabartinių darbuotojų, kurie laikomi sėkmingais, procentas. Skaitytojas prisimins, kad prognozuotojo naudingumas buvo apibrėžiamas kaip nuomos kokybės pagerėjimas naudojant prognozavimo įrenginį, lyginant su esamais atrankos metodais.

Kokybė paprastai apibrėžiama pagal (1) grupės vidutinį kriterijų balą arba (2) pagal tos grupės žmonių, turinčių kriterijų balus, viršijančius tam tikrą vertę, kuri laikoma minimalia, dalį būti sėkmingas darbuotojas. Bet kuriam gautam tinkamumo koeficientui tarp kriterijaus ir prognozatoriaus, atrankos koeficiento ir (arba) esamų darbuotojų procentinių dalių, kurios laikomos sėkmingomis, manipuliavimas sukels žymių samdomų (pasirinktų) darbuotojų kokybės pokyčius.

Atrankos koeficientas:

Paprastai aprašyta, kad atrankos koeficientas (SR) gali būti išreikštas kaip:

n / N = SR

Kur n = darbo vietų skaičius

N = įsidarbinantys kandidatai

Kai SR yra lygus 1, 00 arba didesnis, bet kokio pasirinkimo įrenginio naudojimas yra mažai reikšmingas. Su daugiau darbo vietų nei ieškovai darbo vietoje, pareiškėjas yra pardavėjo rinkoje, kur įmonei gali tekti pirkti savo paslaugas, neatsižvelgiant į jo kokybę. Tačiau jei SR yra mažesnis nei 1, 00, tai yra daugiau darbo ieškančių asmenų, nei pareigos, ir darbdavys gali būti atrankinis dėl to, ką jis samdo.

Tai, kaip SR gali daryti įtaką atrankos procesui, geriausiai galima parodyti remiantis 2.13 pav. 2.13a paveiksle parodyta taškų sklaida, kuri yra apytiksliai tokia forma, kokią galima tikėtis su dideliu žmonių pavyzdžiu, ir koreliaciją tarp prognozuotojo ir 0, 70 kriterijaus (kuo didesnė koreliacija, tuo labiau beveik išsklaidymo sklypas) artėja tiesia linija, tuo mažesnė koreliacija, tuo labiau sklaidos sklypas artės prie apskritimo). Užtamsinto ovalo dalis rodo, kiek iš tikrųjų samdomų pareiškėjų, ty SR. 2.13a pav. Pateikiamas 100 SR; kiekvienam pareiškėjui yra atveriamas darbas, todėl visi bus samdomi.

2.13 paveikslo b dalyje matome, kas atsitinka su vidutine nuomojamų asmenų kokybe, kai SR tampa 0, 80. Kadangi yra darbo vietų tik 80 proc. Pareiškėjų, darbdavys logiškai samdo 80 procentų, turinčių aukščiausią prognozės balą, nes prognozuotojas yra labai susijęs su vėlesnių kriterijų atlikimu.

Šiuos 80 proc. Vaizduoja ovalo formos šešėliai, nukreipti į dešinę nuo ribotojo taško, esančio prognoze. Kadangi pašalinami asmenys paprastai turi mažą kriterijų balą, lengva suprasti, kaip vidutinio kriterijaus balas tiems, kurie samdomi 0, 80 SR, yra didesnis nei tuo atveju, jei atsitiktinė pareiškėjų grupė buvo įdarbinta, kaip parodyta 2.13a paveiksle. Šis vidutinės kokybės padidėjimas dar labiau išryškėja 2.13c pav., Kuris iliustruoja 0, 20 SR. Susidūrus su situacija, kai kas dešimt darbo vietų yra dešimt pareiškėjų, darbdavys „sėdi gražu“ - dabar gali pasirinkti 20 procentų atlikėjų. Šiuos asmenis vaizduoja ovalo formos šešėlis, nukreiptas į dešinę nuo 2.13c pav. Šio pasirinkto pogrupio vidutinio kriterijų kokybės skirtumo, palyginti su visos grupės, kokybės skirtumas yra labai didelis. Tokia situacija turėtų būti naudinga darbdaviui dolerių atžvilgiu.

Bendrasis principas, kad mažesnis atrankos koeficientas visuomet sukurs geresnius darbuotojus samdant, bus išlaikomas tol, kol santykis tarp nuspėjamojo ir kriterijaus yra tam tikra reikšmė, didesnė už nulį (neigiami arba teigiami r yra vienodai veiksmingi, jei jie yra lygūs) . Tiesą sakant, galima įrodyti, kad atrankos koeficiento principas kai kuriais atvejais gali būti veiksmingai panaudotas, net jei reikia samdyti visus pareiškėjus. Tai gali atsitikti, jei yra bent dvi užduotys, kurių kiekviena turi daug angų ir kurių kiekvienas turi savo nuspėjamąjį, kurio galiojimo laikas yra didesnis nei nulis.

Sėkmingų dabartinių darbuotojų procentinė dalis:

Mūsų diskusijoje dėl galiojimo ir SR mes iki šiol manėme, kad kriterijus yra tęstinis, todėl kuo aukštesnis kriterijus, tuo priimtiniau laikomas darbuotojas. Tarkime, kad egzistuoja kriterijų balas, kuris apibrėžia, ar darbuotojas yra patenkinamas arba nepatenkinamas - tai yra, jei jis atlieka aukščiau standarto, jis laikomas patenkinamu ir, jei jis atlieka žemiau šio standarto, jis laikomas nepatenkinamu. Tai iliustruoja diagramos, pateiktos 2.14 paveiksle.

A dalyje rodomas maždaug 0, 70 santykis tarp kriterijaus ir prognozės. Atkreipkite dėmesį, kad horizontali linija, vadinama kriterijaus atskyrimu, atskiria visus darbuotojus į dvi grupes: tuos, kurie laikomi sėkmingais, ir tie, kurie laikomi nesėkmingais. Toks atskyrimas, žinoma, turi būti gana savavališkas. Tačiau daugeliu atvejų nėra pernelyg sudėtinga pasiekti tam tikrą sutarimą dėl minimalių priimtinų rezultatų.

2.14 paveikslo b dalyje pateikiami tie patys duomenys, turintys prognozuojamą ribą, pagrįstą maždaug 0, 5 pasirinkimo santykiu. Paskutinė paveikslo dalis parodo abi ribas kartu. Sujungus tokiu būdu, galima atskirti įvairias duomenų dalis, kurios susidaro susikertant dviem ribinėms linijoms.

A dalis. Pareiškėjai, kurie yra dešinėje nuo bandymo rezultato ribos ir viršija kriterijaus ribą, vadinami tikrais teigiamais. Jie yra tie, kurie teigia, kad testas turėtų būti sėkmingas ir kas iš tiesų bus sėkmingas pagal kriterijų. Jie atitinka teisingus sprendimus, paremtus bandymu.

B dalis. Šis segmentas apima tuos pareiškėjus, kurių balai yra mažesni už prognozuojamą ribą ir mažesni už kriterijaus ribą. Šie kandidatai, kaip tikrieji teigiami, vadinami tikrais negatyvais, yra teisingi sprendimai, pagrįsti prognozatoriumi.

C dalis. Šie pareiškėjai turi mažiau balų nei prognozuojamoji ribinė vertė, bet viršija kriterijaus ribą. Šie žmonės nebūtų samdomi, jei priimant sprendimus būtų atsižvelgta į testą, nepaisant to, kad jų galutinis kriterijų balas buvo pakankamai aukštas, kad juos būtų galima priskirti patenkinamai kategorijai. Tai reiškia vienos rūšies klaidą ar klaidą, kuri atsiranda atliekant bandymus ir vadinama suklastotais negatyvais.

D dalis. Paskutinis ovalo segmentas susideda iš darbo ieškančių asmenų, kurie būtų samdomi, bet kurie vėliau pasirodytų nepatenkinami savo darbe. Šie asmenys taip pat atstovauja „klaidoms“ atrankos procese ir yra žinomi kaip klaidingi teiginiai.

Naudojant įvairias 2.14c pav. Dalis, galima sukurti keletą reikšmingų santykių. Pavyzdžiui,

(1) C + D / A + B

Tai yra atrankos klaidų skaičiaus ir teisingai pateiktų darbuotojų skaičiaus santykis. Šio santykio dydis priklauso nuo visų trijų kintamųjų: kriterijaus ribinės padėties, numatomos ribinės padėties vietos ir galiojimo koeficiento. Šių kintamųjų dydis yra ne tik paveiktas, bet ir dviejų tipų klaidų, C ir D, santykinis dydis. Paprastai darbdavys yra labiau susirūpinęs dėl netikrų teigiamų rezultatų sumažinimo, nei jis yra susirūpinęs dėl klaidingų negatyvų skaičiaus .

Dažnai tai atsitinka tie, kurie priešinasi bandymams, kaip vienas iš pagrindinių mokslinės atrankos blogų bandymų, ty kai kurie žmonės yra atmetami, kurie sėkmingai atliktų darbą, jei jiems būtų suteikta galimybė įrodyti save. Skaitytojui reikės apsvarstyti šios problemos privalumus ir trūkumus - autoriai tik atkreipia dėmesį į sunkumus.

Tačiau autoriai paskubėjo pridurti, kad pramoniniai psichologai gali būti tokie pat socialiai mąstantys kaip ir jų kritikai. Pramonės psichologai paprastai turi duomenis, kad galėtų pasakyti visą istoriją, o kai kurie kritikai be jokių duomenų apie „klaidą“ apie vieną klaidą.

Kitas svarbos santykis yra

(2) A + C / A + B + C + D = procentas šiuo metu sėkmingas

Tai atitinka dabartinių darbuotojų, kurie yra patenkinami, procentinę dalį. Tai bazinė procentinė dalis, išreiškianti sėkmės laipsnį, kuris gaunamas naudojant bet kokius atrankos metodus, kurie buvo naudojami prieš numatytojo įvedimą. Trečiasis santykis,

(3) A / A + D = procentas sėkmingas, naudojant prognozes, yra samdomų pareiškėjų, kurie bus sėkmingi, proporcija, jei naudosime prognozę kaip atrankos priemonę kartu su šiuo metu naudojamais metodais. Tiek, kiek (3) yra didesnis nei (2), prognozuotojas prideda kažką atrankos procesui.

Palyginus santykinį (2) ir (3) dydį, gali būti nurodyti keli bendrieji principai:

1. Dėl bet kokio konkretaus galiojimo ir kriterijaus sumažinimo SR sumažins faktinį galiojimą. Taigi, galima kompensuoti mažą statistinį galiojimą, jei jis gali būti atrankinis jo samdos metu.

2. Dėl bet kokio konkretaus statistinio galiojimo ir atrankos koeficiento, tuo mažesnis dabartinių darbuotojų procentas, kuris laikomas patenkinamu, tuo didesnė procentinė procentinė paklausos pareiškėjų, gautų naudojant prognozę, padidėjimas. Kitaip tariant, jei nustatome skirtumą tarp santykių (2) ir (3) kaip

Naudingumas = A + C - A + C / A + B + C + D = procentinis efektyvumo padidėjimas

Kai efektyvumas apibrėžiamas kaip panaudotų sėkmių procentas, tada didžiausia nauda bus stebima tomis sąlygomis, kai šiuo metu daroma pati skurdžiausia užduotis - logiškas rezultatas. Žinoma, yra keletas išimčių. Pavyzdžiui, žr. 2.15 pav.

2.15 pav. Pateiktas pranešimas, kad nesvarbu, kuris iš trijų skirtingų atrankos koeficientų naudojamas, 100 proc. Visų samdomų kandidatų galiausiai bus vertinami patenkinami. Taigi čia yra viena situacija, kai dideli atrankos koeficiento pokyčiai neturi jokios reikšmės.

Taylor-Russell lentelės:

Taylor ir Russell (1939) parengė išsamią tikslių santykių tarp galiojimo koeficiento dydžio, atrankos koeficiento ir šiuo metu patenkinamų darbuotojų procentinę išraišką. Atsižvelgiant į galiojančias sąlygas, atrankos koeficientas ir patenkinamas procentas, jų lentelės leidžia nustatyti, kiek procentų nuomos mokestis bus patenkinamas naudojant prognozes, atsižvelgiant į dabartinius metodus.

Tačiau Naylor-Shine lentelės, aptartos skyriuje apie prognozės galiojimą, turėtų keletą privalumų prieš Taylor-Russell lenteles. „Naylor-Shine“ lentelės suformuluotos atsižvelgiant į vidutinio kriterijaus balų skirtumus tarp pasirinktos grupės ir pradinės grupės; Tayloras ir Russellas naudoja skirtumus procentais sėkmingai tarp pasirinktos grupės ir pradinės grupės.

Taigi, atrodo, kad „Naylor-Shine“ lentelės suteikia prasmingesnį testo naudingumo indeksą. Be to, naudojant „Taylor-Russell“ lenteles reikia, kad darbuotojai būtų suskirstyti į dvi grupes: „sėkmingas“ ir „nesėkmingas“, pasirinkdami tam tikrą kritiško taško, kuris reiškia „minimalų patenkinamą našumą“, tašką. „Naylor-Shine“ lentelės nereikalauja tokio sprendimo priėmimo, todėl jų taikymas yra bendresnis.

Atsargumo pastaba. Tiek „Naylor-Shine“ lentelėse, tiek „Taylor-Russell“ lentelėse yra tam tikrų apribojimų, kurie yra labai svarbūs. Abu metodai, naudojami vertinant naudingumą, yra pagrįsti prielaidomis, kad (1) santykis tarp prognozuotojo ir kriterijaus yra tiesinis, ir (2) naudojamas galiojimo koeficientas yra tas, kuris gaunamas vienu metu galiojančiomis procedūromis.

Smithas (1948) ir kiti nurodė pavojus, kurie egzistuoja, jei bandoma naudoti tokias lenteles, kaip Taylor ir Russell, esant tokioms sąlygoms, kuriose santykis yra ne linijinis tarp prognozuotojo ir kriterijaus. Toks ryšys parodytas 2.16 pav. Kai egzistuoja tokie netiesiniai ryšiai, abi lentelės yra visiškai netinkamos bandymo naudingumui nustatyti.

Tai, kad abi lentelės prisiima galiojimo koeficientą, pagrįstą tuo pačiu metu atliktomis patvirtinimo procedūromis, gali būti netikėta, nes anksčiau buvo nurodyta, kad tuo pačiu metu galiojantis galiojimas nebuvo ypač geras nuspėjamojo galiojimo pakaitalas. Vis dėlto bandomoji programa apima vidutinio kriterijaus („Naylor-Shine“ stalų) arba sėkmingų darbuotojų („Taylor-Russell“ lentelių) procentinio dydžio padidėjimą, palyginti su šiuo metu gaunamais darbuotojais. Pagrindinis sklaidos sklypas yra tas, kuris grindžiamas dabartiniais darbuotojais, samdomais įprastomis atrankos procedūromis - tipiška tuo pačiu metu galiojančia paradigma.

Prognozatoriaus ir kriterijaus patikimumas:

Kriterijos ir prognozuotojo patikimumas taip pat yra svarbus, visų pirma todėl, kad jie daro įtaką galimo koeficiento dydžiui, kuris gali būti gautas, dydžiu. Egzistuoja pagrindinis algebrinis ryšys tarp galiojimo ir prognozuotojo patikimumo bei kriterijaus

r _pc (gautas) = ​​r _pc (true) √r _pp xr _cc

Kur

r _pc (gautas) = ​​pastebėtas koreliacija (galiojimas) tarp prognozatoriaus ir kriterijaus

r _pc (true) = „tikroji“ koreliacija (galiojimas) tarp prognozatoriaus ir kriterijaus

r _pp = prognozės patikimumas

r _cc = kriterijaus patikimumas

Atkreipkite dėmesį į pirmiau minėtus santykius, kad tik tada, kai _rpp ir r _pcc yra vienybė (puikus patikimumas), gautas galiojimas bus lygus tikram galiojimui. Mažėjant abiejų priemonių patikimumui, taip pat bus gautas galiojimas. Pavyzdžiui, tarkime, kad r _{pc (true)} = 0, 06, r _pp = r _pcc = 0, 08, tada r _{pc (gautas)} = 0, 06 ± 0, 80 x 0, 80 = 0, 60 (0, 80) = 0, 48. Taip pat atkreipkite dėmesį, kad jei prognozuotojo ar kriterijaus patikimumas yra nulis, tada jie taip pat gauna galiojimo laiką.

Kriterijos aktualumas:

Kriterijos aktualumas yra mažai susijęs su tikra empirine naudingumo prognozės priemone, nors ji yra labai susijusi su logine naudingumu.