نظم التنبؤ لاتخاذ قرارات التوظيف

تنطوي مشكلة التنبؤ النموذجية ، سواء كانت اختيارًا أو موضعًا أو كليهما ، على استخدام عدد من المتنبئين. وتستخدم هذه التنبؤات في أفضل طريقة ممكنة كأدلة في اتخاذ قرار حول التوظيف. هناك قرارات مثل "هل ينبغي تعيينه لهذا المنصب؟" أو "هل ينبغي إرسالها إلى هذا البرنامج التدريبي؟" هناك العديد من الاستراتيجيات التي يمكن أن يعتمدها الطبيب النفسي من حيث أسلوبه في عملية صنع القرار. اعتمادا على نظام التنبؤ الخاص المعتمد ، قد تتخذ قرارات التوظيف بشكل مختلف تماما.

في حين أن كل نظام له مميزاته وعيوبه ، فإن كل منها يوفر طريقة لاتخاذ قرارات حول الأشخاص بناءً على مجموعة من السمات أو الصفات (المتنبئين) التي يعتقد أنها ذات صلة بنجاح الوظيفة.

النظم الرئيسية هي:

(1) نظام الانحدار المتعدد ،

(2) نظام القطع المتعدد ،

(3) نظام مطابقة الملف الشخصي ، و

(4) نظام متعدد العقبات.

سيتم فحص كل نظام في المقاطع التالية بمزيد من التفصيل.

نظام الانحدار المتعدد:

كما يوحي الاسم ، يستخدم نظام المواضع هذا نموذج الانحدار المتعدد لاتخاذ القرارات المتعلقة بالأفراد. يأخذ نموذج الانحدار المتعدد النموذج y = b ₁ x ₁ + b ₂ x ₂ (تحمل a = 0) (3.6)

يفترض استخدام هذا النموذج في الاختيار أن (1) ترتبط الصفات x ₁ و x ₂ خطيًا بأداء المعيار ، وأن (2) امتلاك "الكثير" من إحدى الصفات يعوض عن وجود "القليل" فقط. "من السمة الثانية.

في حالة معينة ، على سبيل المثال ، حيث bi = 2 و b ₂ = 4 و a = 0 ، فإن الصيغة y = 2x ₁ + 4x ₂ (3.7)

سوف تستخدم للتنبؤ نجاح العمل. دعونا نفترض أن درجة المعيار 50 يمكن اعتبارها أداء مرضي من قبل الموظفين وأي شيء أقل أدى إلى أداء غير مرض. ويبين الجدول 3.2 بعض درجات الاختبار في اثنين من التنبؤات لأربعة من المتقدمين للوظائف النظرية. كما تم احتساب درجة المعيار المتوقعة لكل طالب باستخدام المعادلة 3-7. لاحظ أن جميع المتقدمين الأربعة لديهم نفس أداء المعيار المتوقع على الرغم من اختلاف أنماط درجاتهم بشكل ملحوظ. بينما نمضي من الشخص أ من خلال الشخص د ، نرى أن درجاتهم في الاختبار 2 تقلل بشكل منهجي.

ومع ذلك ، يتم تعويض هذا الانخفاض من خلال زيادة مقابلة في أداء الاختبار 1. في الواقع ، سيظهر الفحص الدقيق أن كسب نقطتين في الاختبار 1 ضروري للتعويض عن خسارة كل نقطة في الاختبار 2. وهذا لا ينبغي أن يكون مفاجئًا ، لأن الوزن النسبي المعطى للاختبار 2 هو ضعف ما تم منحه اختبار 1 في نموذج الانحدار لدينا (أي ، ب ₁ = 2 ، ب ₂ = 4).

ويبين الشكل 3.5 بشكل أوضح ديناميكيات عملية الاختيار التي أنشأتها البيانات الواردة في الجدول 3-2. ويظهر غلاف الدرجات الموضحة في المخطط المبعثر في الشكل 3.5 حالة يكون فيها المتنبئان للأداء ، x ₁ و x ₂ ، مترابطين إيجابيا. إذا كان الارتباط r ₁₂ صفراً ، فإن المخطط المبعثر سيكون بالطبع دائرة.

ومع ذلك ، فإن شكل المؤامرة مبعثر ليست حاسمة لمفهوم المفاضلة الملازم في نظام الانحدار المتعدد. وبما أننا ذكرنا أن أي شخص لديه علامة 50 أو أفضل من المتوقع كان يعتبر "مرضيا" ، يمكننا رسم "خط 50 نقطة" في الشكل 3.5 الذي يبين جميع التوليفات الممكنة من نتائج الاختبار 1 و الاختبار 2 التي النتيجة في معيار المعيار من 50 نقطة بالضبط باستخدام المعادلة 3.7. كما يشير الرقم ، فإن جميع المتقدمين الأربعة يكمن في هذا الخط.

جانب مثير للاهتمام في الشكل 3.5 هو أن الخط يقسم سكان المتقدمين للوظائف إلى مجموعتين أو مناطق. سيحصل جميع المتقدمين إلى اليمين وفوق الخط على نقاط معيارية (باستخدام المعادلة 3-7) والتي ستكون فوق 50. وسيكون لجميع المتقدمين إلى اليسار وأسفل الخط نقاط معيارية أقل من 50. وهكذا ، فإن الأول فقط سوف قبول العمل لأنه من المتوقع أن يكون أدائهم مرضٍ.

سيتم رفض المتقدمين الجدد ، مع الأداء المتوقع أقل من مرضية ، مع هذا النظام الاختيار. يوسع الشكل 3.6 الشكل 3.5 إلى ثلاثة أبعاد ، موضحا درجات المعيارية المرصودة وكذلك درجات التنبؤ لكل الأفراد.

من المهم ملاحظة أن المستوى الوارد في الشكل 3.6 والذي يقسم الموظفين إلى أولئك الذين سيتم اختيارهم باستخدام نموذج الانحدار المتعدد المعطى بواسطة المعادلة 3-7 وأولئك الذين سيتم رفضهم ليس مستوى الانحدار. هو أكثر ملاءمة يسمى مستوى الاختيار. يُرجع القارئ إلى الشكل 3.4 للحصول على توضيح لمستوى الانحدار في نظام الانحدار المتعدد التنبؤي.

افتراضات ومزايا وعيوب نظام الانحدار المتعدد:

نظام التنبؤ بالانحدار المتعدد هو إجراء اختيار قوي عند استخدامه بشكل مناسب. شريطة أن يكون الافتراض الأساسي بأن جميع العلاقات خطية ، فإنه يتمتع بأناقة رياضية يصعب تجاوزها. واحد يعرف ، على سبيل المثال ، أن النموذج يقلل من الأخطاء في التنبؤ. ميزة أخرى لهذا النظام هي أن المنبهات يتم دمجها للحصول على أكثر التقديرات كفاءة للأداء اللاحق.

واحدة من النقاط الرئيسية للجدل بشأن نموذج الانحدار المتعدد ينطوي على مبدأ المفاضلة ذلك ضمنا في استخدامها. ما إذا كان من الممكن استبدال وحدات X الخاصة بمتغير واحد بالوحدات X على متغير آخر أم لا ، فستكون هناك مسألة موضوعية. بالتأكيد يمكن أن تكون الطريقة مرنة للغاية. من الممكن إعداد معادلات لكل من عدد من الوظائف باستخدام إما تنبؤات متشابهة أو مختلفة. ونتيجة لذلك ، يمكن حساب الدرجات المتوقعة لكل شخص لكل وظيفة.

يمكن عندئذ توظيف الأشخاص ووضعهم في وظيفة محددة باستخدام واحد أو أكثر من الإجراءات التالية:

1. ضع كل شخص في تلك الوظيفة التي تكون الدرجة المتوقعة أعلى منها. يفترض هذا أن المنظمة ستحقق ربحًا أكبر إذا تم وضع كل شخص في المكان الذي يتمتع فيه بأكبر قدر من الكفاءة ، بغض النظر عن المقدار المطلق لهذه الأهلية. إذا لم تكن هناك وظائف مفتوحة في هذا المنصب ، فسيتم تعيينه في وظيفة أخرى يتلقى فيها "أفضل معيار" ثاني.

إحدى المشكلات في مثل هذا الإجراء هي أنه من الممكن أن يكون للوظائف نفسها متطلبات دنيا مختلفة للنجاح. وبالتالي ، قد يحدث أن أفضل نتيجة له (الأداء المتوقع للوظيفة أ) قد لا تكون كافية للنجاح المتوقع في الوظيفة أ ، في حين أن ثاني أفضل نتيجة له (الأداء المتوقع في الوظيفة ب) قد تكون أعلى من القيمة المطلوبة للتنبؤ بالنجاح على وظيفة ب.

2. ضع كل شخص في هذا المنصب حيث تكون درجة توقعه أبعد من الحد الأدنى المطلوب لاعتباره مرضياً. هذه الطريقة أكثر اهتماما بكفاءة النظام الكلي بدلا من المدى الذي يوضع فيه كل شخص في الوظيفة التي يمكنه أن يؤديها بشكل أفضل. يتجنب وضع أي شخص في وظيفة حيث سيكون أدائه دون المستوى المطلوب.

أنظمة القطع المتعددة:

وقد أشير بوضوح في مناقشة نظام الانحدار المتعدد الذي يفترض أن النموذج المستخدم يفترض علاقات خطية بين المتنبئين والمعيار. غالباً ما يتم الاعتراض على مثل هذا النظام على أساس أنه في حين قد تكون هناك علاقة خطية بين المتنبئ والمعيار على معظم النطاق ، في حين قد تكون هناك بعض المقدار الأدنى المقبول لهذه السمة حتى تكون ناجحًا بالنسبة للعديد من السمات. عامل. يظهر هذا الشكل من العلاقة بين الأداء الوظيفي والاختبار في الشكل 3.7.

توضح دالة مقياس التوقع في الشكل 3.7 ما يحدث عندما يفترض أحد ما:

(1) يوجد حد أدنى من قدرة التنبؤ (السمة X) اللازمة لنجاح الوظيفة ، و

(2) لا يمكن التعويض عن أي نقص أو نقص في السمة X تحت هذا الحد الأدنى من خلال وجود قدر كبير من بعض القدرات الأخرى التي ثبت أنها تتنبأ بنجاح الوظيفة.

أحد الأمثلة على مثل هذا الوضع قد يكون مهمة تجميع تتطلب رؤية جيدة وبراعة يدوية. بشكل عام ، قد يجد المرء أنه كلما كانت رؤية العامل أفضل وأحسن مهارته ، كلما كان العامل أكثر نجاحًا في العمل. ومع ذلك ، قد تكون هناك نقطة على طول بُعد الرؤية لا يمكن بعده لأي قدر من البراعة أن يساعد.

إن عملية الاختيار والتنسيب التي تأخذ في الاعتبار هذه المشكلة الخاصة بالحد الأدنى للقيم المقبولة تسمى طريقة القطع المتعددة ، بمعنى أنه يتم وضع نقطة القطع بشكل منفصل لكل جهاز تنبؤ. ما لم يحصل الشخص على درجة أعلى من الحد النهائي على جميع المتنبئين لوظيفة معينة ، فلن يتم وضعه في هذا المنصب.

وبالتالي ، لا يوجد أي مفهوم للإضافات من السمات مع هذه الطريقة. الانخفاض تحت الحد الأدنى على أي مؤشر سيؤدي إلى استبعاد الفرد. يوضح الشكلان 3.8 و 3.9 مناطق القبول والرفض باستخدام نظام القطع المتعدد للبيانات المشابهة للبيانات المستخدمة لتوضيح نظام الانحدار المتعدد في الشكلين 3.5 و 3.6.

ولعل أفضل طريقة لمقارنة الطريقتين هي الإشارة إلى كيفية اختلافهما من حيث سيتم اختيارهما لهذا المنصب. يوضح الشكل 3.10 الخطوط المقطوعة لكلا طريقتين الاختيار. لاحظ أولاً وقبل كل شيء أنه بغض النظر عن الطريقة المستخدمة ، فسيتم دائمًا قبول هؤلاء الأشخاص في المنطقة 7 وسيتم دائمًا رفض هؤلاء الأشخاص في المناطق 1 و 3 و 5. الأشخاص الذين سيتم التعامل معهم بشكل مختلف كدالة في إجراء الاختيار هم الأشخاص في المناطق 2 و 4 و 6.

باستخدام نظام تحديد الانحدار المتعدد ، سيتم قبول جميع الأشخاص في المنطقتين 2 و 6 بينما سيتم رفض الأشخاص الموجودين في المنطقة 4. سيحدث العكس باستخدام إجراء القطع المتعدد ؛ سيتم قبول الأشخاص في المنطقة 4 وسيتم رفض الأشخاص في المنطقتين 2 و 6. وبالتالي فإن السؤال يحل إلى واحدة من الاستحسان النسبي لهاتين المجموعتين من الأفراد.

الحل معقد رياضيا وقد أظهره اللورد (1963) أن يكون في المقام الأول وظيفة موثوقية المتنبئين. في الواقع ، في معظم الحالات ، لا يعطي أي إجراء بالضبط أفضل حل في اختيار تلك المجموعة من الموظفين ذوي أعلى متوسط لمعيار المعيار. بدلاً من ذلك ، يبدو أن استراتيجية التحديد الأمثل هي شكل من أشكال الاختراق بين الطريقتين (انظر السطر المنقط في الشكل 3.10).

تحديد درجات القطع:

إذا اعتمد المرء تقنية الدرجة القطع المتعددة ، يصبح من الضروري تحديد الحد الأدنى المقبول من الدرجات المقبولة لكل من المتنبئين. هذه ليست مهمة سهلة لأنه لا توجد طريقة "صحيحة" محددة لتحديد درجة يتم بموجبها استبعاد جميع الأشخاص. العلاقات التي ينطوي عليها نسبة الانتخاب ونسبة الموظفين تعتبر مرضية (درجة القطع) ، سيبدأ في رؤية مدى تعقيد المشكلة عندما يكون هناك متنبئان متورطان.

بشكل عام ، تصبح عملية إعداد قيم درجة القطع واحدة من التجربة والخطأ حيث يتم تجربة القيم المختلفة لكل متنبئ. لكل زوج من عشرات القطع ، يجب على الباحث أن يحدد مدى ارتفاع متوسط أو درجة المعيار المركب لتلك المحددة فيما يتعلق بمجموعات درجات القطع الأخرى. كما يجب أن يأخذ في الاعتبار عدد فرص العمل فيما يتعلق بالعدد الإجمالي للمتقدمين (مقياس نسبة الاختيار).

الافتراضات والمزايا وعيوب نقاط القطع المتعددة:

لتلخيص النقاط المذكورة أعلاه ، فإن طريقة قطع النتائج تفترض بالفعل علاقة غير خطية بين المتنبئين والمعيار. ثانيًا ، يتنكر مفهوم استبدال درجات الاختبار ، على الأقل في أجزاء معينة من النطاق. الميزة الوحيدة الواضحة هي أنه عادةً ما يكون أسلوبًا سهلاً على الأفراد القادرين على التنفيذ لأنه لا توجد إجراءات أو صيغ حسابية معقدة مطلوبة.

ومع ذلك ، وكما ذكر ، فإن قدرًا معينًا من التجربة والخطأ ضروريان لتخفيض الدرجات التي ستعمل بأكثر الطرق مرضية. أحد العيوب الأكثر أهمية هو أنه لا يوفر درجة واحدة لكل فرد والتي يمكن استخدامها للتنبؤ بمدى نجاحه في وظيفة واحدة مقارنة بنجاحه في وظيفة أخرى. وبالتالي ، يمكن أن يصبح التعيين الفعلي للوظائف عن طريق خفض الدرجات أمرًا مرهقًا للغاية.

نظام مطابقة الملف الشخصي:

النهج الثالث لاختيار الموظف ومكانه هو نظام مطابقة الملف الشخصي. هناك إصدارات عديدة من هذه الطريقة التي تختلف في المقام الأول من حيث الطريقة التي يتم بها مطابقة ملفات التعريف. ومع ذلك ، فإن الجوانب المتبقية من الإجراء غير ثابتة من الإصدار إلى الإصدار. الطريقة نفسها بسيطة إلى حد ما. إذا كان لدى المرء متغيرات k (متنبئات) والتي تم قبولها كأهمية للنجاح في الوظيفة ، فحينئذٍ يقيس المرء جميع الموظفين "الناجحين" في الوظيفة على كل من هؤلاء المتنبئين. ثم يتم حساب المتوسطات للحصول على ملف تعريف "نموذجي" للعامل الناجح. يظهر الشكل التوضيحي 3.11 صورة نمطية افتراضية.

في هذا المثال ، استخدمت عشرة عوامل تنبؤية لوصف العامل الناجح النموذجي في الوظيفة أ. وكما تشير البيانات ، فإن العامل الناجح في الوظيفة (أ) سيميل إلى الحصول على درجات عالية (نسبة إلى العمال الآخرين) على المتغيرات 2 و 3 و 5 و 6. و 8. لا تختلف درجاته في المتغيرات 1 و 4 و 7 و 9 و 10 كثيراً عن متوسط أداء العمال بشكل عام. وبمجرد الحصول على هذا النوع من المظهر المثالي ، يتم استخدامه بعد ذلك كمعيار يتم من خلاله مقارنة التوصيفات الفردية لجميع المتقدمين الجدد.

عند هذه النقطة تنشأ سؤالان مهمان في طريقة التوصيف. أولاً ، كيف يقرر المرء ما تنبئ به المؤشرات ، أي منها يجب تضمينه في الملف الشخصي؟ ثانيًا ، نظرًا لأنه قد تم اختيار عناصر الملف الشخصي بنجاح ، كيف يمكن أن نحكم بشكل كافٍ على درجة مطابقة الملف الشخصي لأي شخص للملف الشخصي المثالي؟ يمكن للطريقة التي يتم بها حل هاتين المشكلتين أن تؤثر بشكل كبير على سلامة وصحة أي نظام مطابق للملف الشخصي.

اختيار عناصر الملف الشخصي:

يتم استخدام كل عنصر من عناصر التعريف كمتنبئ لنجاح الوظيفة ، كما هو الحال بالنسبة للتنبؤات في الطرق التي تمت مناقشتها سابقًا. ومن المؤكد أنه من الضروري تحديد صلاحية كل عنصر من عناصر التوصيف قبل استخدامه كوسيلة لاختيار و / أو وضع الأفراد في العمل. ما هو الضمان الذي لدينا ، على سبيل المثال ، أن العمال الفقراء أو غير المرضيين ليس لديهم ملف تعريف مركّب يشبه تماماً الشكل الموضح في الشكل 3.11؟ ليس لدينا أي شيء على الإطلاق ، ما لم نتعمق في معرفة الشكل الذي يبدو عليه المركب غير المرضي من خلال قياس مجموعة من هؤلاء الأشخاص على نفس الصفات ومتوسطات مجموعة الحوسبة.

يجب أن يكون واضحا أنه يجب فقط تضمين تلك المتنبئات التي تظهر فرقا كبيرا في متوسط النقاط بين المجموعات المرضية وغير المرضية في الملف المثالي. أي سمة لا تفرق بوضوح بين الموظفين "الجيدين" و "الفقراء" ستضيف فقط الخطأ والارتباك عن طريق التدخل في عملية الاختيار. بما أن التحقق من كل سمة هو خطوة ضرورية (ولكن غالباً ما يتم تجاهلها) في اختيار عنصر الملف الشخصي ، فقد يكون السؤال الشرعي هو التساؤل لماذا لا نستخدم ببساطة كل تنبؤات الملف الشخصي في معادلة انحدار متعددة (أو ربما حتى عملية قطع متعددة ). في الواقع ، تعتمد الإجابة على هذا الأسلوب الذي يتم استخدامه لمقارنة الملفات الشخصية ، كما هو موضح في القسم التالي.

طرق مقارنة الملامح:

هناك نوعان من الإجراءات المختلفة تمامًا والتي يمكن تبنيها في مقارنة ملفات تعريف كل فرد بالنموذج المثالي. تقوم إحدى الطرق بتحديد الأشخاص الذين لديهم ملفات شخصية تتطابق مع المركب بشكل أكثر قربًا. وهذا بدوره يؤدي إلى اختيار الإجراءات ، اعتمادًا على كيفية تحديد مطابقة العبارة.

إحدى الطرق لتحديد مباراة جيدة هي أن نقول أنه كلما اقتربت نقاط ملف تعريف واحد من نقاط التوصيف الأخرى ، كلما كانت المباراة أفضل. هذه الطريقة ، إذن ، تستخدم الاختلافات بين العمودين في كل سمة للحصول على مقياس التشابه (أو الاختلاف). يحسب الإجراء الأكثر شيوعًا هذه الاختلافات ، ويعيدها ، ثم يضيفها للحصول على مقياس التشابه. وبالتالي ، إذا كان لدينا ملف شخصي بخصائص k ، وإذا قمنا بتحديده بشكل أكبر

X _ij - Score of person i on trait j

X _8j = درجة ملف المواصفات القياسية في السمة j

ثم D ² = (X _ij - X _aj ) 2

ويمثل ΣD ² الدرجة التي يتطابق فيها مظهر الشخص الذي طابقته مع المظهر الجانبي القياسي. أكبر ΣD ² ، أفقر في المباراة. من المهم إدراك أن طريقة D ² لا تهتم على الإطلاق بما إذا كانت درجات الشخص التي أقع فوق أو تحت المركب ، أي أن الاتجاه ليس مهمًا في إجراء المطابقة هذا. كل هذا هو مدى قرب نقاط التوصيف.

يتم التعبير عن طريقة ثانية لتحديد تشابه المظهر الجانبي من حيث صديقنا القديم معامل الارتباط. هناك علاقة ارتباط عالية بين درجات الفرد والملف الشخصي للملف الشخصي ، يشير إلى أن المظهر الجانبي لهما أنماط متشابهة ، أي أن الفرد i يسجل درجات عالية في تلك الصفات التي يكون للملف المثالي فيها أيضًا درجات عالية ويحرز درجات منخفضة الصفات التي يكون للملف الشخصي المثالي فيها أيضًا درجات منخفضة. يوضح الشكل 3-12 أمثلة على التوصيفات التي توضح كيف يمكن أن يؤدي استخدام أساليب مختلفة لتقييم التشابه إلى اختيار أفراد مختلفين للعمل. يكشف فحص الشكل رقم (3.12) بسرعة أن النمط العام لدرجات الشخص B يكرر تكرار النموذج المثالي أو المعياري عن كثب أكثر من درجات الشخص A.

ومع ذلك ، فإن الدرجات الفعلية التي تم الحصول عليها بواسطة الشخص A تبدو أقرب في القيمة إلى تلك الخاصة بالملف الشخصي القياسي من الدرجات في ملف تعريف الشخص ب. يمكننا ، بالتالي ، افتراض أن الفرد A يجب أن يكون له درجة أقل (أكثر مرغوبة) ΣD ² بينما يجب أن يكون للفرد B الارتباط الأعلى (المرغوب أكثر) مع المعيار.

وكما تشير البيانات الواردة في الجدول 3.3 ، فإن هذا هو الواقع. عندما يتم استخدام القيم الواردة في الشكل 3.12 لحساب ΣD ² ، فإن درجة الشخص A (ΣD ² _as ) هي 500 ، في حين أن درجة الشخص B (2D ² _bs ) أكبر بكثير ، ولها قيمة 2000. يتم حساب الارتباطات بين الملامح ، يتم حساب الارتباط بين المظهر الجانبي A والمظهر الجانبي القياسي r = - 1.00 ، بينما يتبين أن الارتباط بين المظهر الجانبي B والمعيار r _bs هو 1.00 - اتفاق كامل. وبالتالي ، إذا تم استخدام طريقة D2 كمعيار اختيار ، فسنختار الشخص A ؛ إذا كنا سنستخدم العلاقة بين التوصيفات كطريقة ، فسنختار الشخص ب. "

اختيار الإجراء:

الإجراء الأفضل هو سؤال لا يمكن الإجابة عليه إلا بالوسائل التجريبية في بيئة معينة. في جميع الاحتمالات ، ومع ذلك ، لا D2 ولا طريقة الارتباط هو أفضل تقنية. إذا تم اختيار السمات في ملف التعريف على أساس وجود تمييز كبير بين الموظفين الجيدين والفقراء (كما هو متوقع بالتأكيد) ، فإن الاستنتاج المنطقي هو أن الدرجات العالية في السمة هي المطلوب يجب تجنب الهدافين المنخفضين (أو العكس بالعكس ، اعتمادًا على السمات).

إذا افترضنا ، كما لدينا بشكل عام ، أن العلاقة المهمة بين كل سمة في الملف الشخصي ونجاح الوظيفة إيجابية وخطية ، فإننا نريد اختيار الأشخاص وفقًا لإحدى الإجراءات التالية:

1. حدد هؤلاء الأشخاص الذين تميل نقاط ملفهم الشخصي إلى أعلى ، أي ، يتم استخدام متوسط درجة بروفايلهم كمؤشر اختيار. باستخدام هذا الإجراء ، يمكن أن يحصل الشخص على درجة كبيرة من الدرجتين ولا يزال يتم تحديده ، طالما أن نقاط ملفه الشخصي تميل إلى أن تكون أعلى من نقاط المظهر المقابلة للمعيار. يماثل هذا الإجراء استخدام نموذج تحديد الانحدار المتعدد حيث تكون كل سمة للملف الشخصي مؤشراً ، ويُفترض أن أوزان الانحدار متساوية لكل متنبئ. يمكن تعويض النتائج المنخفضة في سمة واحدة عن طريق درجات عالية في سمة أخرى.

2. حدد هؤلاء الأشخاص الذين لديهم ملفات شخصية ذات أعلى متوسط للنتائج الشخصية والذين تقع جميع نقاطهم فوق نظرائهم في الملف الشخصي المثالي. هذا ، بطبيعة الحال ، يكافئ مجموعة من طريقة اختيار القطع المتعددة وطريقة الانحدار المتعدد.

يتم استخدام النقاط الشخصية المثالية لإنشاء قيم درجة مقبولة كحد أدنى. يتم تقييم جميع الأشخاص المؤهلين لذلك من خلال نظام الانحدار المتعدد. من المحتمل أن يعمل مثل هذا الإجراء فقط في الحالات التي تكون فيها نسبة الانتخاب صغيرة بما يكفي لتمكين المرء من استخدام قيم قطع صارمة إلى حد ما. من المؤكد أن استخدام متوسط النقاط في كل سمة لمجموعة من الموظفين الناجحين حيث أن الحد الأدنى للقيم المقبولة يخلق عقبة قوية للمتقدمين الجدد.

أي من هذه الإجراءات الأخيرة يبدو طريقة أكثر إلى حد ما مبررة لاستخدام ملفات تعريف للاختيار من الإجراءات الأولين ، D 'أو r. إن مفهوم الملف "المثالي" الذي تعتبر فيه الانحرافات في أي اتجاه سيئًا ، يمكن أن يُطرح عليه السؤال بجدية على أسس منطقية.

نظام عقبة متعددة:

تتضمن معظم حالات الاختيار محاولات للتنبؤ بالنجاح في وقت لاحق في بعض المهام من خلال استخدام واحد أو أكثر من التدابير التنبؤية التي تم الحصول عليها في وقت تقديم طلب العمل. ومع ذلك ، فإن بعض حالات الاختيار مثل التدريب الإداري تتضمن فترات مطولة إلى حد ما وتقييم نهائي بعد بعض الوقت ، ولكن مع تقييمات مؤقتة أو عوائق في مختلف مراحل التقدم.

النظر في الوضع الموضحة في الشكل 3.13. هنا قمنا برسم مخطط لبرنامج تدريبي يمكن أن تستخدمه شركة كبيرة كوسيلة لفحص وتدريب ووضع خريجي الجامعات الجدد داخل الشركة. تقوم الشركة في البداية بتعيين عدد معين من خريجي الكليات ، ربما باستخدام درجات الكلية ، والمقابلات ، وخطابات التوصية ، والاختبارات كوسيلة لاختيار الناس. يتم إبلاغ جميع الموظفين بأن اختيارهم يتم على أساس الاختبار وأنهم سيتم تقييمهم باستمرار خلال برنامج التدريب الخاص بهم. إذا كان الأداء خلال التدريب غير مرض ، فقد يتم إصداره من البرنامج.

ومن المؤكد أنه في مصلحة الشركة اتخاذ قرار دقيق حول كل فرد في أقرب وقت ممكن. وبالمثل ، فإنه من مصلحة الموظف على حد سواء أن يتم اتخاذ القرار في أقرب وقت ممكن. ومع ذلك ، فإن الدرجة التي يمكن من خلالها التنبؤ بالنجاح نتيجة لبرنامج التدريب تزداد بشكل صحيح (أي زيادة الصالحية) كلما استطعنا لفترة أطول مراقبة أداء الفرد أثناء التدريب. وبحلول نهاية فترة التقييم الثالثة ، يمكننا بالتأكيد أن نكون قادرين على التنبؤ بشكل أكثر دقة عما إذا كان الترام سينهي المسيرة بنجاح مما كنا قادرين على القيام به في الوقت الذي تم تعيينه فيه.

الوضع مشابه تماما لمشكلة التنبؤ بالصفوف النهائية من طلاب الجامعات. من الواضح أنه يمكن للمرء أن يحقق تنبؤات أفضل في الوقت الذي يبدأ فيه الطالب سنته العليا من الوقت الذي يدخل فيه الكلية. يوضح الشكل 3.14 التغير في الصلاحية الذي قد يتوقع المرء حدوثه منطقياً في موقف مثل ذلك المخطط في الشكل 3.13.

بمعنى ما ، فإن آليات الوضع كما هو موضح في الشكل 3.13 متطابقة مع حالات التوقع المتعددة المعتادة: يتوفر عدد من المتنبئين للنجاح ، ولكن للحصول على كل توقع إضافي ، من الضروري استثمار المزيد من الوقت والأموال في ذلك. المتدرب. تستخدم متنبئات متسلسلة بعدة طرق.

في معظم الأحيان ، يتم استخدام إحدى الطرق التالية:

1. يجب على الشخص أن يسجل درجة أعلى من الحد الأدنى المطلوب في كل مرحلة تقييم. وهكذا ، تصبح كل مرحلة عقبة يجب على المتدرب أن يوضحها إذا كان سيحتفظ بها في البرنامج.

2. يتم حساب الانحدار المتعدد المركب في كل نقطة تقييم متتالية ، ويتم حساب احتمال النجاح لكل شخص متبقي في البرنامج. كلما انخفض هذا الاحتمال إلى أقل من بعض القيمة التعسفية (على سبيل المثال ، 25 بالمائة) ، يتم إسقاطه من البرنامج.

مشكلة تقييد المدى:

إحدى الصعوبات التي تظهر في حالات الاختيار المتتالية هي مشكلة تعرف باسم تأثير "تقييد النطاق" على تقديرات الصلاحية. إذا استخدمنا التنبأ 1 لتحديد الأشخاص في البداية ، ومن ثم إذا قمنا بحساب العلاقة بين المتنبئ الأول والمعيار أو حساب العلاقة بين مؤشّر آخر 2 والمعيار ، فإن معاملات صلاحيتها المحسوبة r _1c أو r _2c . من خلال التحديد المسبق ، قمنا بتقييد نطاق القدرة (وبالتالي علامات التنبؤ) التي ستقلل من معامل الارتباط. في الواقع ، يعمل مؤشّرنا 1 بطريقة مشابهة لمتغير التحكم في الارتباط الجزئي ؛ نظرًا لأنه قد استأثر بالفعل بجزء من التباين ، فسيتم تقليل الارتباط r _2c . للحصول على تقدير لماهية الصلاحية R _2c ، يمكن استخدام صيغة التصحيح.