Kriter Kirliliğinin Önyargı Kısmı Sahte Yüksek Geçerlilik Katsayısına Nasıl Katkıda Bulunur?

Daha önce kriter kirliliği terimi, gerçek kriterin nihai kriter ile örtüşmeyen kısmı olarak tanımlandı. Ayrıca, kriter kirliliğinin hata ve yanlılık olmak üzere iki kısımdan oluştuğu belirtildi. Hata, tanımı gereği; genellikle rastgele varyasyon olarak kabul edilir ve şans eseri hariç, yordayıcı değişkeni de dahil olmak üzere hiçbir şeyle ilişkilendirilemez. Bununla birlikte, ölçüt kontaminasyonunun önyargı kısmı sistematik bir değişkenliktir ve öngörücü ile bağıntılı olabilir. Bu, yordayıcı ile ilişkili kirlenmenin (bu nedenle yordayıcı ile ilişkili önyargı olması gerektiği) sahte bir şekilde yüksek elde edilen geçerliliğe katkıda bulunduğu modelimizden görülebilir.

Hangi türden önyargıların ölçüt kontaminasyonuna girmesi olasıdır ve öngörücü değişkenle ilişkilendirilebilecek türler nelerdir? Belki de Brogden ve Taylor’un (1950) ölçüt önyargısının resmi tanımı bu sorunun cevaplanmasına yardımcı olacaktır.

Önyargıları, “ölçme hataları ve örnekleme hatası dışındaki herhangi bir değişken, varsayımsal bir“ gerçek ”ölçüt puanından elde edilen ölçüt puanlarının sapmasına neden olacak şekilde tanımlar. Şekil 6.4 bu noktayı göstermektedir. Bu tür önyargı faktörleri, şüphelendiğinden daha sık görülür ve yakından korunmalıdır. Çeşitli koşullar nedeniyle ve çeşitli değişkenlerin bir fonksiyonu olarak oluşabilirler.

1. Fırsat Yanlılığı:

Bu tür bir ölçüt önyargısı, çalışanın kontrolü dışındaki faktörlerin üretilen miktarı önemli ölçüde etkilediği durumlar anlamına gelir. Fırsat yanlılığı örnekleri çoktur. Satış işlerinde, belirli bölge veya satış sayacı bir çalışanın satış hacmini etkileyebilir - belki de kendi yeteneğinden daha fazla. Fabrika işlerinde fırsat yanlılığı, araçların kalitesi ve bir işçinin sahip olduğu makinelerin durumu, gündüz vardiyası veya gece vardiyası çalışması gerekip gerekmediği, iş istasyonunun bulunduğu yer gibi basit şeylere bağlanabilir. onun aydınlatması ve çeşitli başka değişkenler var.

Kısacası, çalışma ortamları ve işler aynı olmadığı sürece, iş performansı kayıtlarının bireyler arasında karşılaştırılmasının sınırlamaları vardır. İş performansı bu şartlar altında öngörücü cihazlarla korelasyon gösteriyorsa, ortaya çıkan korelasyonun gerçek iş performansı ile bir korelasyon olup olmadığını veya öncelikle bir kişinin iş istasyonunun kalitesiyle bir korelasyon olup olmadığını gerçekten bilmesi mümkün değildir. Fırsat yanlılığı zorunlu olarak öngörücü ile korelasyon göstermezken, öngörücü olmasa da elde edilen geçerlilik üzerinde bir etkisi olacaktır.

Diğer daha ince fırsat önyargısı örnekleri genellikle yaş ve deneyim gibi öğelerin öngörücü geçerliliğinin daha yakından incelenmesiyle bulunabilir. Birçok işte, daha yaşlı ve daha fazla deneyime sahip olan insanlar, sadece sendika kıdem koşulları nedeniyle daha iyi performans puanları alırlar, bu kişiler daha iyi iş istasyonları, daha iyi satış sayaçları vb.

2. Grup Karakteristik Yanlılığı:

Bir diğer önemli kriter önyargı kaynağı, bir kişinin ait olduğu grubun özellikleriyle ilgilidir. Örneğin, bir kişi, üyelerinin verimliliğini yapay olarak sınırlayan bir gruba aitse, ölçüt verisinin açık bir önyargısı olacaktır. Benzer şekilde, eğer bir kişi bazı priori bazda önceden seçilmiş bir gruba aitse ve o grup o kadar seçili olmayan bir grupla karşılaştırılırsa, priori değişkenine ilişkin herhangi bir seçim değişkeni sahte geçerliliği göstermeye uygundur.

Brogden ve Taylor (1950), bir yöneticinin, işe alınan tüm ofis çocuklarının lise eğitimi alması gerektiğine karar verdiğinin bir örneğini verir. Testin doğrulanması amacıyla, bir grup çalışanın bir iş başvurusuyla karşılaştırılması durumunda, eğitim miktarı ile ilişkilendirmesi muhtemel herhangi bir tahmincinin geçerlilik göstereceği kesindir!

Yaş ve iş süresi sorunu, fırsat önyargısının bir başka gösterimidir. İş, ek deneyim ile verimliliğin artma eğiliminde olduğu ve çok çeşitli deneyimlerin olduğu (yani hem tecrübeli hem de deneyimsiz çalışanların olduğu) biriyse, ölçüt (üretkenlik) ve deneyimin ilişkilendirilmesi kaçınılmazdır. . Bu nedenle ölçüt, deneyimin özelliği tarafından önyargılıdır ve deneyimle ilişkilendirilmesi muhtemel herhangi bir öngörücü, sahte bir şekilde yüksek bir geçerliliğe ulaşmaya uygundur.

3. Derecelendirmelerde Önyargı:

Sektörde en sık kullanılan kriterlerden biri - denetçilerin yeterlilik derecesi - de önyargıya tabidir. Burada, üretim kayıtlarındaki her zamanki önyargı kaynaklarının, bireysel yeterlilik derecelendirmelerini önyargılı tutacağı belirtilmelidir. Denetim otoriteleri, yeterlilik derecelerini alırken, derecelendirilenler arasında eşit olmayan fırsat için ayarlamalar yapabilir mi? Mümkünse, derecelendirmeleri asıl üretim kaydının olacağından daha az önyargılı bir kritere yol açacak.

Derecelendirmelerde en sık alıntılanan önyargı etkisi “halo etkisi” olarak bilinen fenomendir. Kısacası, bir değerlendiricinin bir kişiyi tüm özelliklerde üstün bulduğu durumu ifade eder, çünkü o (değerlendirilen kişinin) göze çarpan bir özelliğe sahip olması nedeniyle karakteristik.

Örneğin, bir kişi iş performansının bir yönünü olağanüstü bir şekilde yerine getirmişse, kişinin çalışmalarının diğer tüm yönleriyle de iyi olması gerektiğini varsayarsak bir halo hatası yapılır. Halo hataları, genellikle bir puanlayıcıdan hoş kişilik özelliklerine (“Bir insan güzelse, aynı zamanda yetenekli olması gerekir”) ve hoş özelliklere (“Bir kız güzelse yetenekli olması gerekir”) kişilere puan vermesi istendiğinde de ortaya çıkar. Elbette, bir halo yanlılığına sahip derecelendirmelerle yüksek oranda korelasyon gösteren testler, “gerçek” iş yeterliliği yerine, sadece halo değişkeni ile ilişkili olabilir.

4. Tahmini Önyargı Bilgisi:

Kriterler verileri derecelendirmeler kullanılarak elde edildiğinde, ortaya çıkabilecek en ciddi hata, tahminde bulunma tahmincileri hakkında önceden bilgi sahibi olmaktır. Buna yordayıcı önyargı bilgisi denir. Eğer bir puanlayıcı, tahmin değişkeninde elde edilen puanları bilirse, kriter değerlendirmelerinin bu bilgiden etkilenmesine izin vermesi tamamen mümkündür. Böyle bir hata, elde edilen geçerlilikte tamamen sahte bir nitelikteki artışa neden olabilir.

Ne yazık ki, sadece kriter derecelendirmelerinde en ciddi olan bu tür hata değil (tanım gereği her zaman tahmin ediciyle ilişkili olacak bir önyargı olduğundan), aynı zamanda en sık rastlanan hatalardan biridir. Örnekler, öğretmenlerin giriş sınavı puanlarını gördükten sonra öğrencilerin akademik yetenekleri hakkında yargılarda bulundukları iii okul ortamlarını bulmak için belki de en kolay olanıdır.

Kişi, öngörücü bilgiyi her zaman ölçüt verisi sağlayan bireylerden izole tutmaya devam etme gereğini fazlasıyla vurgulayamaz. Bu nedenle, denetçilerin hiçbir zaman bir başvuru sahibinin test batarya puanlarına erişmesine izin verilmemelidir. Böyle bir kirlilik önyargısı oluştuktan sonra, testi ampirik olarak onaylama girişimleri, aşırı şişirilmiş korelasyon katsayılarına kolayca yol açabilir.