Системы сравнения с нормой
Существуют два типа систем оценивания относительно нормы; они обеспечивают систему координат, па основе которой кандидатов можно сравнить друг с другом. Позиционной называется такая система оценивания, где происходит только классификация кандидатов по отношению друг к другу; стандартизированные системы оценок дают информацию как о классификации кандидатов, так и о величине различия между ними. Важно подчеркнуть, что как процентиль, так и результат в рамках стандартизированной системы должны рассматриваться но отношению к подходящей эталонной группе. Другими словами, не имеет никакого смысла сравнивать баллы, полученные медсестрами-стажерами, с результатами банковских менеджеров.
Позиционные системы оценки
Наиболее простыми позиционными системами оценки являются те, где результат, полученный кандидатом, оценивается как выше или ниже среднего или же осуществляется ранжирование результатов в порядке убывания, от самых лучших до самых худших. Например, кандидат А по результатам теста А занял третье место, пятое по тесту В и девятое по тесту С. Однако следует помнить, что результаты ранжирования зависят от количества людей, выполняющих тест, и положение кандидата окажется неодинаковым, если в тестировании примут участие меньшее или большее число человек, — это мешает делать обоснованные суждения о том, насколько хорошо люди выполнили задание по сравнению с остальными. Другая сложность состоит в том, что компетентность или другие достоинства кандидатов не отражаются на их размещении. Все кандидаты, сдающие тест, могут оказаться более высокого или низкого уровня, чем предыдущие группы.
Позиционные системы оценки ■ 215
Наиболее сложным типом позиционпой оценки является ироцентиль, т. е. расположение кандидатов в порядке репрезентативной очереди,где место каждого определяется по отношению к 99 другим (см. табл. А 1). Процентнль показывает, какая доля от остальных кандидатов получили результат ниже, чем те, кто получили определенный процентнльнып ранг. Так, например, если кандидат А получает 75-й процентнль, то это говорит о том, что 75% испытуемых получили более низкие результаты, чем данный кандидат. Причина этого заключается в том, что система основана на процентильных показателях, которые находятся в диапазоне от нуля до ста,при этом самым худшим показателем является нуль, а лучшим — сто. В группе из 100 человек, где все получили разные баллы, тот, чей про-центильный показатель составил 50, будет помещен в очереди на 50-е место, а тот, чей показатель равен 60, — на 60-е. Па практике нормальное распределение характеристик людей может приводить к тому, что процентил ьная шкала будет вводить в заблуждение, если ее смысл не до конца понятен. В качестве примера можно представить распределение баллов, которые 100 человек получили при выполнении теста на вычислительные навыки. Очень немногие люди получат особенно высокие или крайне низкие результаты; большинство результатов будут сгруппированы вокруг среднего показателя. Десятка лучших испытуемых может получить результаты от, например, 80 до 95 (разница составит 15 пунктов). В середине разброса результатов из-за большой их скученности 50-й процентнль может соответствовать, например, результатам от 47 до 50 (разница составит 3 пункта). Другими словами, различие, выраженное в форме процентиля, не отражает реальной разницы величин полученных баллов. С точки зрения отличий по качеству выполнения заданий расхождения между двумя людьми, помещенными на уровень 90-го и 95-го процентилей, вероятнее всего, окажутся значительно больше, чем между теми, кто находится на 50-м и 55-м процентилях. Все же, даже с учетом этого недостатка, пред-
216 ■ Приложение А. Системы сравнения с нормой
ставлен не результатов в виде процентиля дает два преимущества: кандидата возможно сравнить со всеми остальными, выполнившими определенный тест; кроме того, легко можно оценить данные, полученные одним кандидатом при выполнении разных тестов, друг с другом. Основной недостаток состоит в том, что результаты, представленные в форме процентиля, не показывают величину различия между тестовыми результатами отдельных кандидатов, так как они фиксируют только относительные достижения кандидатов в рамках конкретного тесла.
В случаях, когда требуется более точная и пригодная для интерпретации оценка относительных показателей достижений, становится необходимым учесть не только ранжирование кандидатов, но и величину различия между ними. Именно ото делается с помощью систем оценивания, основанных на нормальной кривой, в отношении так называемых стандартных показателей результатов. Из свойств нормальной кривой (см. рис. А.1) известно, что одно среднее квадратичное отклонение (отрицательное или положительное) охватывает область, в которой располагаются 68,26% от общего количества результатов теста, два средних квадратичных отклонения соответствуют области расположения 95,44% результатов и 99,74% будут лежать в пределах трех квадратичных отклонений (более подробное рассмотрение этого вопроса можно найти в работе Миллера, Miller, 1984 tor a fuller discussion). .Зная это свойство нормальной кривой, можно легко выстроить взаимосвязь процентиля и баллов, полученных кандидатами, и, таким образом, можно получить более удобную для интерпретации информацию; делается .это на основе стандартизованного балла (результатов по сравнению со стандартным показателем).
Стандартизованный балл показывает положение балла, полученного кандидатом, относительно среднеарифметического балла всех кандидатов, проходивших конкретный тест (т. е. выше или ниже среднего арифметического), а также то, насколько результат кандидата отличается от среднеарифметического. Эти два свойства стандартизованного балла просто отражают две основные характеристики нормальной кривой: среднее арифметическое и среднее квадратичное отклонение. Среднее арифметическое показывает средний результат всех принявших участие в тесте кандидатов, тогда как среднее квадратичное отклонение говорит о том, насколько полученный балл отличается от среднеарифметического, и становится, таким образом, единицей измерения разброса.
Позиционные системы оценки ■ 217
Самой простой разновидностью стандартизованного балла является Z-показатель, который указывает только на то, на сколько средних квадратичных отклонений результат кандидата выше или ниже среднеарифметического. Кандидат, который получил Z-показатель, равный нулю, находится точно на уровне среднеарифметического показателя; гот, у кок) Z-показатель составил минус два (-2) (т. е. отрицательный балл), -- на два средних квадратичных отклонения ниже среднеарифметического, а кандидат, получивший положительный Z-иоказатель, равный 1,56, находился на 1,56среднего квадратичного отклонения выше среднеарифметического. 11реобразовапне необработанных баллов (rawscores), подученных при помощи теста, в Z-показатель осуществляется элементарно просто. Нужно только вычестьпз среднеарифметического балла по тесту «сырой» балл, а затем разделить эту разницу на величину размаха (т. е. на среднее квадратичное отклонение). В бол ыпинстве опубликован пых гестов указывается как среднеарифметическое, так и среднее квадратичное отклонение, основанные на норма!тпшых таблицах. Так, например, если среднеарифметическое для теста составляет 75, а среднее квадратичное отклонение - 15, то у кандидата, получившего на тесте 90 баллов, Z-иоказатель будет равен 1,т. е. (90 -75)/15 = 1.
Преимущество применении баллов, основанных на нормальной кривой, для определения различия между кандидатами заключается в том, что каждого из них можно разместить по отношению к остальным, при этом также определяя величину различий между тестовыми результатами. Кроме того, при ;лом не происходит искажения или преувеличения различий между кандидатами,так как величина различий в пределах показателей среднего квадратичного отклонения одинакова. Следовательно, анализ и интерпретация баллов, полученных по результатам теста, становится несколько легче.
Как уже было отмечено выше, возможно достаточно эффективное использование взаимосвязи между стандартизованными баллами и процентильными эквивалентами. Стандартизованный балл +1 показывает, что выполнение задания оценивается как одно среднее квадратичное отклонение выше среднеарифметического. Как показано на рисунке А.1, известно, что на нормальной кривой определенный процент людей (84,13%) получат стандартизованный балл, составляющий менее +1, а 15,87% получат более высокие результаты. С помощью такого способа стандартизованные баллы могут получать интерпретацию непосредственно в форме процентилыюго эквивалента, и наоборот. Например, для того чтобы оказаться в числе 5%,
получивших наилучшие результаты, кандидат должен иметь стандартизованный балл +1,96. Аналогичным образом стандартизованный балл -1,96 будет указывать на то, что испытуемый относится к 5% выполнивших тест хуже всех. Небольшой недостаток стандартизованных баллов состоит в том, что форма их представления включает знаки «плюс» пли «минус», а также десятичные дроби, при этом знаки после запятой часто теряются при переписывании результатов. Для того чтобы исключить эти проблемы, можно использовать другие виды стандартизованных баллов, полученные путем трансформации Z-иоказателя. Во многих широко распространенных психологических тестах, например в тесте 16PF, часто используются Т-иоказатель (T-score), 10-балльпая шкала пли шкала станов. При переводе в шкалу станов среднеарифметическому баллу присваивается значение 50, а среднее квадратичное отклонение составляет 10, при атом количество баллов может составлять от 20 до 80. На 10-балльной шкале среднеарифметическому присваивается значение 5,5, а среднее квадратичное отклонение равно 2. Недостатки десятибалльной шкалы состоят в использовании половинных показателей очков, а также в том, что при вычислениях относительно тех, кто получил максимальный результат, приходится использовать двузначное число. На шкале станов среднеарифметическому присваивается значение 5; шкала станов напоминает десятибалльную, но при этом стандартизованные баллы могут составлять от 0 до 9. Обе эти разновидности стандартизованных баллов не используют показателей ниже 0 и могут непосредственно переводиться в форму процентиля.
Приложение Б
Анализ полезности
Подсчет соотношения размеров выгоды и затрат
Для того чтобы создать необходимые условия для обеспечения прибыли, ожидаемой от применения хороших процедур отбора, часто необходимо найти критерий (пли точку отсчета) для сравнения. Обычно эта точка определяется на основе оценки финансовом прибыли, которую ожидают получить в том случае, если бы организация-работодатель отбирала людей случайным образом, без учета их умений, навыков пли способностей.
Если бы отбор персонала осуществлялся совершенно случайным образом, то принималось бы большое число людей со средними показателями качества их работы, при этом большинство из них оказалось бы посередине при ранговой оценке. Показатели качества работы небольшого числа людей будут располагаться от отметки «ниже среднего» и до очень неудовлетворительного уровня. Такое же небольшое число людей покажет результаты до некоторой степени выше средних. Другими словами, как видно на рис. Б.1, показатели баллов за выполнение работы получили бы нормальное распределение ко-локолообразной формы, имеющее три особенно важных характеристики:
• центральную точку кривой, соответствующую среднему баллу {среднеарифметическое);
• среднее квадратичное отклонение (5D), представляющее разброс баллов от среднеарифметического;
• ординату, представляющую высоту кривой в любой данной точке нижней оси.
220 ■ Приложение Б. Анализ полезности
Доля отобранных кандидатов
Хорошим отбор кадров определяется наличием числа кандидатов, превышающего число вакансии. Действительно, если бы не было возможности произвести отбор из группы имеющихся кандидатов, то баллы кандидатов за выполнение работы имели бы такое же распределение, как и в случае отбора сотрудников случайным образом.
Однако в случае, когда имеется возможность отобрать пз каждых четырех кандидатов одного, т. е. кандидатов в четыре раза больше, чем предлагаемых рабочих мест, можно предположит!), что принятие решений но отбору персонала принесет некоторую прибыль. Другими словами, в ситуации идеального отбора доля отобранных кандидатов (т. е. отношение числа должностей к числу кандидатов) составляет около 0,25. В атом случае становится возможным отобрать 25% самых лучших с точки зрения балла при отборе кандидатов, и они также будут темп 25% сотрудников, кто выполняет работу на самом высоком уровне (рис. Б.2).
Следовательно, при оценке финансовом прибыли от отбора персонала в первую очередь следует учесть долю отобранных кандидатов. If ел и же необходимо принять всех кандидатов (т. е. доля отобранных равна единице), то получить прибыль от отбора невозможно. Следовательно, чем большее имеется число кандидатов и чем меньше число вакансий, тем меньше будет доля отобранных кандидатов и тем большую потенциальную прибыль сможет получить организация благодаря отбору небольшой группы хороших кандидатов из большего числа претендентов. Таким образом, по сути, доля отобранных кандидатов отражает достоинства, пли качество, принимаемых кандидатов, и она может использоваться для установления минимально допустимого уровня показателей, разграничивающего принимаемых и отсеиваемых кандидатов.
Аналогичным образом доля отобранных кандидатов может использоваться для того, чтобы оценить средний уровень будущей работы принимаемых кандидатов. (Перед тем как начать разбираться с основными идеями, изложенными в следующих абзацах, читателю следует обязательно обратиться к той части приложения А, где речь идет об определении «стандартизованных баллов».) Если бы возможно было безошибочно определить 25% лучших кандидатов (т. е. если бы процедура отбора была абсолютно совершенна), то те же самые люди выполняли бы работу на аналогичном уровне. Для любой группы
222 ■ Приложение В. Анализ полезности
нормально распределенных баллов можно подсчитать средний балл. Для этого соответствующий стандартизованный балл (см. приложение Л) следует разделить на высоту (ординату) той части нормальной кривой, где располагается стандартизованный балл. 11а основе статистических таблиц можно определить, насколько производительность труда 25% лучших кандидатов будет выше, чем у остальных; для этого следует найти соответствующий стандартизованный балл и ординату. Например, если доля отобранных кандидатов равна 0,25, то их баллы будут расположены на 0,67 среднего квадратичного отклонения выше среднеарифметического, а соответствующая этой точке ордината при нормальном распределении составляет 0,319. Если затем ординату разделить на долю отобранных кандидатов, то полученный результат будет указывать па средний уровень выполнения профессиональной деятельности темп, чьи результаты располагаются в соответствующем диапазоне; этот уровень, стандартизованный балл за выполнение профессиональной деятельности {standardizedperformance score), обозначается как Zx. (В рамках целен нашей книги вывод математического выражения для этого этапа мы решили не рассматривать.) В случае идеально проведенного отбора доля отобранных кандидатов, равная 0,25, говорит о том, что средние показатели выполнения задания отобранными кандидатами на 1,28 среднего квадратичного отклонения выше среднего (т. е. 0,319/0,33).