104294 (Стандарты принятия решений по отбору персонала), страница 2

Другим важным аспектом, который необходимо учитывать, является вид информации, который позволяет получить каждый из методов кадрового отбора. Чтобы проиллюстрировать это положение, нужно определить, насколько полезной окажется информация о кандидатах, полученная на основе трех различных тестов интеллекта, по сравнению с данными, выявленными сочетанием методов, а именно одним тестом на интеллект, одним личностным тестом и результатами структурированного собеседования. Большинство из тех, кто отвечает за принятие кадровых решений, предпочли бы получить информацию из трех разных источников, а не результаты трех тестов интеллектуальных способностей. Тестирование интеллекта чаще всего надежно, по все же получение трех отдельных результатов по трем различным тестам не даст каких-либо ощутимых дополнительных преимуществ. Наиболее полезными компонентами любой батареи испытаний являются такие методы отбора, которые позволяют получить исключительную в своем роде информацию о кандидатах. Как видно из приведенного выше примера, получение одной и той же информации о кандидатах с помощью различных методов особой пользы не приносит.

Рис. 2а.

Рис. 2б.

Рис. 2в.

Рис. 2г.

Все же очевидно, что в действительности ситуация редко оказывается настолько однозначной, как в данном примере, и мало кому придет в голову мысль использовать одновременно три разных теста на интеллект. Почти обязательно информация, полученная с помощью этих методов, отчасти дублируется, и всегда важно, чтобы в рамках процедур отбора персонала сбор избыточной информации был сведен к минимуму.

Одним из важнейших аспектов, лежащих в основе принятия кадровых решений, является вопрос о том, насколько большое значение следует придавать информации, полученной с помощью различных методов. Сопоставление информации может осуществляться в соответствии с различными стратегиями, в том числе с использованием «клинических» пли статистических методов, множественных барьеров и приемов многоуровневого регрессионного анализа.

В случае использования клинического метода специалист, принимая решение, сопоставляет информацию о кандидатах па основе своего опыта и личного мнения, тогда как в рамках статистического подхода информация комбинируется с помощью определения численного веса и решающих правил. Для каждого из этих подходов есть свои доводы за и против, но в целом, исследования показали превосходство статистического метода.

Очевидно, что иногда, несмотря па общее преимущество статистических способов, будет предпочтительнее, если сотрудник, проводящий отбор персонала, будет комбинировать информацию не так жестко и более субъективно (т. е. клиническим методом). Например, так приходится поступать в тех случаях, когда сотрудник принимается па должности очень высокого уровня или на редкие профессии. В таких обстоятельствах имеется относительно небольшой объем веских доказательств, на основе которых можно было бы комбинировать информацию. Решение должно основываться па ясном представлении о сущности должностных требовании (установленных с помощью систематического анализа профессиональной деятельности). Затем информация о кандидатах сопоставляется и комбинируется, и па ее основе делается общая оценка сильных и слабых по отношению к профессиональной деятельности сторон каждого кандидата. Часто достаточно просто ранжировать кандидатов от наиболее до наименее подходящих, но при этом важно убедиться в том, что любой кандидат, которому может быть предложена должность, обладает компетентностью выше минимально допустимого для данной должности показателя. Даже в тех случаях, когда информация комбинируется с помощью нестатистических методов, важно, чтобы в основе решения лежала информация, связанная с особенностями должности, оцененная как можно более эффективно.

Статистические методы наиболее удобно применять при принятии кадровых решений в тех случаях, когда в отборе участвует большое число кандидатов, в отношении которых в течение нескольких лет собираются числовые данные. Наиболее сложная разновидность статистического подхода основана на приемах многоуровневого регрессионного анализа.

Общие методы статистического регрессионного анализа могут использоваться в тех ситуациях отбора, где на основе применяемой процедуры отбора (или нескольких процедур) получают одну опенку в баллах или более. Диаграмма рассеяния, представленная на рис. 3, показывает результаты, полученные уже работающими сотрудниками, по тесту на пространственное мышление и оценку их профессиональной деятельности непосредственными руководителями. Линейно-регрессионный анализ дает возможность статистически определить линию наибольшего соответствия, которая также показана на рисунке.

Линия наибольшего соответствия, как и любая другая прямая линия на графиках такого типа, может быть математически описана в виде уравнения первой степени (simple equation). Это уравнение имеет стандартный вид:

V = А*А' + С .

Показатель выполнения профессиональной деятельности (V) равняется произведению балла по результатам теста (А') и регрессионного веса (А), к которому прибавляется постоянная величина (С). Функция регрессионного анализа заключается в том, чтобы определить значения для А и С. Так, например, предположим, что для показанных на рисунке 3 данных значения А и С выявлены следующие: А = 2, С =5.

В таком случае формула для прогнозирования выполнения профессиональной деятельности будет выглядеть так:

выполнение профессиональной деятельности = 2* (балл по результатам теста) + 5 .

Рис. 3. Прогнозирование профессиональной деятельности с помощью линейно-регрессивного анализа

Следовательно, при результате теста, составляющем 14 баллов, можно прогнозировать выполнение профессиональной деятельности на уровне, оцениваемом как 33 балла.

Во многих ситуациях отбора персонала для каждого кандидата оценок в баллах имеется несколько, и в таких случаях с помощью множественного регрессионного анализа можно установить регрессионный вес для каждой из имеющихся оценок. Это означает, что для любой процедуры отбора возможно вывести точное уравнение, на основе которого можно будет наиболее эффективно прогнозировать будущий уровень профессиональной деятельности любого кандидата. Приведем пример такого уравнения:

оценка выполнения профессиональной деятельности =

= 2,5*(балл по тесту 1) +- 3*(балл за собеседование) +- 25 .

На основе приведенных выше примеров достаточно очевидно, почему статистический метод чаще всего лучше клинической оценки; никакие другие методы типа клинической оценки не могут быть эффективнее, чем применение специальной формулы, позволяющей оценить будущую профессиональную деятельность каждого кандидата настолько точно, как это только возможно. Как видно на примере компании «Виндхэм и Во», важно контролировать и при необходимости пересматривать вес, приписываемый разным элементам отбора персонала.

Даже в тех случаях, когда имеющейся информации недостаточно для того, чтобы эмпирически вывести уравнение регрессии, будет все же желательно определить для каждого отдельного показателя, полученного в результате применения метода отбора, особые численные значения. Таким образом, возможно добиться того, что все сотрудники, участвующие в процессе отбора персонала, одной и той же информации о кандидатах будут придавать один и тот же вес. Но также важным будет не позволять какой бы то ни было числовой системе показателей, особенно не имеющей под собой эмпирической основы, брать верх над здравым смыслом или заставлять принимающих кадровые решения действовать в рамках неоправданных ограничений.

2. Множественные показатели минимально допустимого уровня и множественные барьеры

В качестве примера случая, когда разумно будет не принимать во внимание выводы, полученные с помощью простой системы взвешенных оценок, можно привести те ситуации, где плохой показатель по одному из критериев отбора не может компенсироваться хорошим результатом по другому. Это происходит тогда, когда обязательно наличие минимального уровня компетенции в определенной сфере. Так, например, дело может обстоять в случае, когда кандидат на должность секретаря, ведущего дела на двух языках, обязан обладать минимальным уровнем компетентности в обоих языках. Сколь угодно высокий уровень таких умений, как стенография или машинопись, не сможет компенсировать незнание иностранного языка. В этом случае следует применить стратегию множественных показателей минимально допустимого уровня, в соответствии с которой рассмотрение общей оценки кандидата производится только в том случае, если в определенных областях был достигнут минимально допустимый уровень.

Существует другая подобная технология; основанная на применении множественных барьеров, и в рамках этой методики кандидаты должны поэтапно подтвердить свое соответствие комплексу требований. Фундаментальный принцип этого метода: на ранних стадиях следует отсеять часть кандидатов с помощью барьеров, требующих минимум временных и финансовых затрат; т. о., появляется возможность большую часть времени уделить детальной оценке наиболее перспективных кандидатов. При этом необходимо обеспечить высокую валидность применяемых на начальных этапах методов, иначе подходящие кандидаты могут быть ошибочно отсеяны в самом начале. Одним из наиболее подходящих методов для использования на начальных этапах в рамках метода множественных барьеров является применение биографических данных.

3. Иллюзии и ошибки в принятии кадровых решений

Большинство людей, возможно, скажут, что вполне уверены в собственной способности правильно использовать имеющуюся информацию и объективно принимать решения. К сожалению, как показали исследования в области когнитивной психологии, люди, когда они делают выводы, или принимают решения, склонны допускать некоторые достаточно систематические ошибки. Одной из наиболее широко распространенных ошибок является так называемая фундаментальная ошибка атрибуции. Сущность этого явления состоит в склонности приписывать причины поведения других людей их индивидуальным характеристикам не ситуативным факторам, которые вполне могли заставить людей действовать тем или иным образом. В одном хорошо известном эксперименте испытуемым предложили сделать выводы о том, какой точки зрения придерживались авторы эссе в отношении некоторых неоднозначных вопросов. Даже когда испытуемым сообщали, что авторы эссе получили задание высказать аргументы по поводу конкретного прецедента, оценивающие все же делали вывод, что взгляды, выраженные в эссе, соответствуют личностным характеристикам авторов.

При отборе персонала подобные ошибки атрибуции могут вызвать особые проблемы. Кадровый специалист, проводящий собеседование, может сделать вывод, что кандидат, уволенный из другой организации по сокращению, являлся, скорее всего, одним из самых плохих работников, хотя в действительности увольнение могло быть никак не связано с личными способностями кандидата. Причиной этой ошибки является то, что часто мы осведомлены только о поведении других людей, а сил, которые влияют на них, не видим. Не существует какого-либо простого способа избежать фундаментальной ошибки атрибуции, но все же очевидно, что важно помнить об этой проблеме и стремиться к ее преодолению.

К более серьезным неудачам при принятии кадровых решений может привести ошибка, известная как «фрейминговая необъективность», — необъективность представления данных. Макнил и др. представили людям одну и ту же информацию в виде положительных и отрицательных фреймов следующим образом: