ГЛАВА 12. КРИТЕРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ОТБОРЕ ПЕРСОНАЛА

Компания Wyndham and Waugh приобрела безупречную репутацию в розничной торговле; считалось, что стандарты качества в этой компании были очень высокими. Компания обладала разветвленной сетью магазинов по всей стране и притягивала молодых амбициозных людей, желающих сделать карьеру в розничной торговле. Система подбора и отбора выпускников была внедрена четыре года назад командой, состоявшей из внешних консультантов и внутренних специалистов по управлению персоналом. В общих чертах схема включала четыре этапа:

• первоначальный отсев, базирующийся на взвешенных и оцененных показателях анкет поступающих на работу;

• визит в компанию;

• центр оценки;

• окончательное структурированное интервью, основанное на примерах поведения.

Хотя линейное руководство удовлетворяли новые работники, набранные в соответствии с этой схемой за первые несколько лет, последние годовые оценки ясно показывали, что проблемы, связанные с новыми сотрудниками, растут. Особенно ярко эти проблемы проявились в недавно сформированном отделе финансовых услуг компании. Этот отдел в последние годы быстро расширялся и на тот момент принимал почти треть новых работников — выпускников от общего числа новых работников компании. С тех пор, как внедрили схему подбора и отбора, не проводили ни масштабных оценок, ни пересмотра оценочных процедур. С самого начала различным элементам анкет, центров оценки и интервью придавали разное значение, — когда выводили окончательные показатели для определенной стадии процесса отбора. Например, в центрах оценки эксперты оценивали выступление каждого кандидата в разнообразных упражнениях и определяли показатели пяти способностей:

• (М) мотивация к успеху;

• (I) навыки межличностного общения;

• (С) деловая хватка;

• (R) надежность;

• (А) аналитические способности.

Затем эти показатели способностей объединяли, чтобы вывести общий оценочный рейтинг каждого кандидата. Эти показатели объединяли неодинаково. Из-за того, что компания твердо держала курс на розничные продажи и контакт с покупателем, при подсчете окончательного показателя большее значение придавалось мотивации и навыкам межличностного общения. Используемая формула выглядела так:

 

Общий рейтинг = Mx22 + Ix3 + C + R + A

 

Начальник службы персонала компании Wyndham and Waugh организовал проведение ряда статистических анализов предыдущих зарегистрированных данных. В этих анализах сравнивали оценочные рейтинги, данные руководителями, и показатели, полученные кандидатами во время проведения различных процедур отбора. Анализы проводили Сдельно для отдела финансовых услуг и отдела розничных продаж. Говоря коротко, анализы показали: общие оценочные рейтинги центров оценки тесно коррелировали с показателями последующего выполнения работы новыми сотрудниками в отделе розничных продаж, однако общие оценочные рейтинги не показывали такой же хорошей корреляции с показателями последующего выполнения работы новичками в отделе финансовых услуг. При помощи статистических процедур многоуровневого регрессионного анализа были исследованы взаимосвязи между отдельными оценочными способностями. Результаты показали, что выполнение работы в отделе финансовых услуг напрямую зависело от хороших характеристик всех пяти способностей, рассматриваемых центром оценки; и не особенно зависело от деловой хватки и аналитических способностей. Гораздо более точный прогноз выполнения работы в отделе финансовых услуг был получен путем простого сложения всех показателей оценочного центра, когда никакому отдельному типу способностей не придавалось большего значения, чем другому. Этот порядок подсчета использовали в дальнейшем для оценки кандидатов, претендующих на вакансии отдела финансовых услуг компании Wyndham and Waugh.

Неудачные решения по отбору персонала могут обернуться весьма существенными потерями — и для организации и для людей. Глава 5 этой книги показывает возможные способы оценки прибылей и затрат, возникающих в результате принятия решений по отбору персонала. Очевидно, что хороший отбор персонала может значительно увеличить производительность в большинстве организаций; равным образом, очевидно, что компания может понести огромные убытки вследствие неправильных решений об отборе. Большинство предыдущих глав этой книги объясняют, как определить и измерить индивидуальные различия между людьми, чтобы создать условия для принятия решений об отборе. И хотя в этих главах широко рассмотрены возможные методы, которые используются для принятия решений об отборе, в них нет подробной информации о самом процессе принятия решений. Представляется очевидным, что важно владеть специальной информацией о валидности для любого отдельного метода отбора. Также важно рассмотреть способ использования метода, обычно в сочетании с другими, для принятия реальных решений в условиях организации. Эта глава посвящена принятию решений по отбору персонала.

Однако важно не только понимать, как надо использовать методы отбора персонала в организациях, но и осознавать, что процедуры принятия решения об отборе персонала всегда несовершенны. Нет процедуры, которая гарантировала бы правильные решения для всех случаев. Это очевидно, если принимать во внимание достоверность, связанную с критерием, методов отбора персонала. Никто никогда не слышал о коэффициентах валидности, равных 1,0 (то есть идеальное прогнозирование поведения кандидатов). Даже сочетая наилучшие методы, маловероятно, что удастся обеспечить составную валидность свыше 0,7, объясняющую примерно половину (0,72 = 0,49) разнородности в критерии поведения кандидатов. Причина этого результата также очевидна: стабильные индивидуальные характеристики кандидатов — все, что может быть измерено в процедуре отбора, — не являются единственными детерминантами любого типа поведения человека. В Главе 2 были представлены некоторые подробности, каким образом могут различаться люди, а также показано, как влияют на поведение ситуационные факторы. Как бы много мы не узнали о кандидате на стадии отбора, нельзя предсказать степень возможного влияния ситуационных факторов (семейных или имеющих отношение к работе) на поведение человека. Другими словами, процедуры отбора могут максимизировать вероятность успешности выполнения работы кем-либо, но влияние организационных или других ситуационных факторов, таких как планирование работы, контроль, экономическая обстановка или домашние обстоятельства, предполагает значительную степень неопределенности по поводу конкретного прогноза выполнения работы. Схема на Рис. 12.1 иллюстрирует некоторые ситуационные факторы, влияющие на поведение на работе, и рассматривает потенциальные выгоды от отбора персонала контекстуально.

Принятие решений

Информация о кандидатах — в большинстве ситуаций при отборе — может быть получена из нескольких источников, как правило, производных от разнообразных методов отбора. Например начальник службы персонала, планирующий отобрать нового стажера на управленческую должность, может воспользоваться информацией анкеты поступающего на работу, результатами структурированного интервью и показателями психометрических тестов. Насколько хорошо будет использована эта информация, зависит от многих аспектов, самые важные из которых включают: число открытых вакансий; требования работы, предъявляемые кандидату; валидность используемых методов отбора; опытность лица, принимающего решение об отборе.

 

Для крупной организации с большим числом одинаковых должностей и возможностью статистического мониторинга валидности процедуры отбора наиболее разумный способ принятия решений будет иным, чем для маленькой организации с одной вакансией. Если объем статистической информации достаточно велик, то можно эмпирическим путем разработать предельные показатели для каждого прогнозирующего параметра, который будет использоваться для того, чтобы обеспечить условия для принятия решения. Рис. 12.2 показывает, каким образом информация о показателях психологических тестов кандидатов, собранная организацией за несколько лет, может использоваться для разработки предельных показателей.

На графике Рис. 12.2а наблюдается очень сильная взаимосвязь между показателями психологического теста и средством измерения выполнения работы.

Поэтому все точки различных данных находятся довольно близко к линии наилучшего соответствия на графике. Есть проверенные и устоявшиеся статистические процедуры (регрессивные анализы), с помощью которых можно определить прямую наилучшего соответствия и величину корреляции между показателями отбора и показателями выполнения работы. На Рис. 12.2b видно, что хотя все еще существует определенная связь между показателями теста и показателями выполнения работы, она уже не так сильна. И снова это становится ясно, если исследовать расположение линии наилучшего соответствия по отношению к точкам данных. На одном уровне легко определить точку предельного показателя, выбрав показатель на координатной оси выполнения работы, устанавливающий допустимый минимум. Затем (как показано на Рис. 12.2.а и 12.2.b) при помощи перпендикулярных прямых, соединяющих две оси и пересекающих прямую наилучшего соответствия, может быть определена точка на другой координатной оси, соответствующая этому минимальному показателю.

На Рис. 12.2с и 12.2.d показано, каким образом уровень достоверности, связанной с критерием, инструмента отбора оказывает сильное влияние на уверенность в предельном показателе, выведенном таким способом. Для Рис. 12.2с, на котором показана высокая достоверность, связанная с критерием (корреляция между показателями теста и выполнения работы), диапазон показателей выполнения работы, скорее всего, полученных кандидатами с приемлемыми показателями отбора в примере, показанном на Рис. 12.2, довольно узок. И наоборот, когда достоверность ниже, диапазон отличия показателей выполнения работы от отдельного показателя теста гораздо шире. Лишь немногие из кандидатов, получивших предельный показатель, выполняли работу недостаточно хорошо; некоторым Не удалось достичь минимальных установленных норм еще раньше. Также заметим, что несколько человек, не достигших предельного показателя теста отбора, были бы отклонены напрасно, так как их показатели выполнения работы вполне приемлемы. Эти графики иллюстрируют основную мысль, что решения об отборе, базирующиеся на валидных методах отбора, скорее всего, окажутся более успешными, чем решения, базирующиеся на менее валидных процедурах. В частности предельные показатели будут приводить к большему количеству ошибок при отборе, когда используются менее валидные методы. Для практических решений об отборе это означает, что величина запаса, данного кандидатам относительно предельных показателей, должна учитывать валидность метода, на котором они базируются.

Другое важное заключение касается вида информации, предоставляемой каждым методом отбора. Чтобы проиллюстрировать эту мысль, сравним степень полезности информации о кандидатах, полученной из трех различных тестов на познавательные способности, и степень полезности информации, полученной из трех разных источников: теста на познавательные способности, некоего средства измерения личностных характеристик и результатов структурированного интервью. Большинство лиц, принимающих решение об отборе, скорее предпочтут информацию из трех разных источников, чем результаты трех тестов на познавательные способности. Хотя в целом тесты на познавательные способности достоверны (reliable), маловероятно, что из трех отдельных тестов с тремя наборами показателей можно многое извлечь. Методы отбора, обеспечивающие уникальную информацию о кандидатах, — превосходные ингредиенты любой совокупности средств измерения. Как показывает пример, упомянутый выше, получение информации одного вида из разных источников не представляется полезным. В реальности, очевидно, ситуация редко бывает столь ясно очерченной, как в приведенном примере, и лишь немногие станут рассматривать использование трех тестов на познавательные способности одновременно. Тем не менее лица, которые занимаются отбором, используют интервью, тесты на персональные характеристики и рекомендации в качестве составных частей одного и того же процесса отбора. В данном случае сведения, полученные при помощи этих методов, будут частично совпадать, и поэтому в любой процедуре отбора важно минимизировать излишнюю информацию. Например небрежно составленное структурированное интервью, общая «инвентаризация» личности и свободный запрос о предоставлении рекомендаций по поводу личностных характеристик кандидатов могут обеспечить большое количество лишней информации. И наоборот, тест на познавательные способности, тест на личностные характеристики и структурированное интервью обеспечат гораздо больше полезной и исчерпывающей информации; это проиллюстрировано Рис. 12.3. Вопрос о степени акцентирования внимания на данных, полученных при помощи разных методов, лежит в основе принятия решения об отборе. Для сочетания различных данных могут применяться разные стратегии, включающие использование «клинических» или статистических методов, разнообразные клинические методы и методы регрессии.

Клинический метод подразумевает, что для компоновки различных данных о кандидате лицо, принимающее решение, использует свои суждения и опыт; в противоположность этому, статистический подход объединяет сведения с помощью числовых взвешенных показателей и правил решений. Есть аргументы «за» и «против» для каждого из этих подходов, но в целом исследования выяснили, что статистическая процедура превосходит клинический метод. Очевидно, что, несмотря на общее превосходство статистических методов, иногда лицу, принимающему решение об отборе, следует объединять данные более мягким, субъективным (то есть клиническим) способом. Так целесообразно поступать в ситуациях, когда подбирают кандидатов на старшие управленческие или необычные должности. В таких обстоятельствах мало твердых оснований, позволяющих объединять информацию. Решение должно базироваться на ясном представлении требований к персоналу для этого вида рабо-

ты (разработанных на основании систематического анализа содержания работы). Затем информация о кандидатах сопоставляется и объединяется с целью обеспечить общую оценку сильных и слабых сторон каждого кандидата по отношению к требованиям конкретной работы. Зачастую все, что требуется, — это ранжировать кандидатов от «самого подходящего» до «наименее подходящего»; хотя важно также обеспечить позиционирование любого кандидата, которому может быть предложена работа, выше минимального стандарта компетентности, необходимого для этой работы. Даже в том случае, когда информация компонуется не статистическими методами, необходимо обеспечить обоснованность принятия решения — с помощью связанной с работой информации, оцениваемой максимально объективно. Компоновка информации клиническими методами должна обеспечивать принятие решений об отборе, базирующихся на тех факторах, которые можно было бы напрямую соотнести с последующим успешным выполнением работы. Естественно, когда речь идет о единственных в своем роде должностях, тогда есть немного или (вообще нет) твердых оснований, позволяющих определить, от чего именно зависит успешное выполнение работы в целом. В некотором отношении, это обстоятельство даже усиливает важность акцентирования внимания на релевантных для работы факторах, а не на других характеристиках кандидатов.

Статистические методы для принятия решений об отборе легче всего использовать, когда надо выбрать из множества претендентов и при этом есть численные данные о кандидатах, собираемые в течение нескольких лет. Наиболее усовершенствованный статистический подход пользуется методами множественной регрессии. Основная процедура статистического регрессионного анализа может применяться к ситуациям отбора, когда один (или несколько) показателей выведены на основании используемой процедуры (процедур) отбора. Рис. 12.4 содержит показатели теста на чувство пространства группы существующих работников и оценки выполнения работы, обеспеченные их супервайзерами. Линейно-регрессионный анализ предусматривает статистическую процедуру для получения линии наилучшего соответствия, которая также показана на рисунке. Этот пример аналогичен описанному ранее в этой главе при обсуждении деривации предельных показателей.

Как и все прямые линии на графиках этого вида, линия наилучшего соответствия может быть описана математически простым уравнением. Это уравнение имеет стандартную форму:

 

Y (показатель выполнения работы) = А х X (показатель теста) + С

 

Показатель выполнения работы (Y) равен сумме произведения показателя теста (X) на коэффициент регрессии (А) и константы (С). Функцией регрессионного анализа вычисляется производное значение для А и С. Например можно получить значения А и С для данных на Рис. 12.4: А = 2, С = 5. Тогда формула прогнозирования выполнения работы выглядит так:

Выполнение работы = 2 (показатель теста) + 5.

Таким образом, показатель теста «14» в результате даст показатель выполнения работы «33».

 

Во многих условиях отбора для каждого кандидата используется не один, а несколько показателей. Многоуровневый регрессионный анализ обеспечивает способ получить коэффициенты регрессии для каждого имеющегося показателя. Это означает, что для любой процедуры отбора можно вывести точное уравнение, которое обеспечит самый лучший возможный прогноз будущего выполнения работы любым кандидатом. Пример такого уравнения:

 

Показатель выполнения работы = 2,5 х (показатель теста 1) + Зх (показатель интервью) + 25

 

Приведенные выше примеры ясно показывают, почему статистический метод обычно превосходит клинические суждения; в то время как специальная формула обеспечивает наилучшую доступную оценку будущего выполнения работы каждым кандидатом, ни один другой метод типа клинической оценки не способен предъявить лучшие результаты. Как показывает пример компании Wyndham and Waugh, важно проводить мониторинг и, в случае необходимости, пересматривать значимость различных элементов в процедуре отбора.

Даже в том случае, когда компания не обладает достаточным количеством информации для выведения уравнения регрессии, базирующегося на эмпирических данных, возможно, наилучшим решением станет обеспечение специфических числовых взвешенных показателей для каждого отдельного показателя, полученного от метода отбора. Это послужит гарантией того, что все участвующие в процессе отбора будут придавать равное значение одной и той же информации о кандидатах. Так же важно не допустить, чтобы никакая числовая система количественных показателей — в особенности не обоснованная эмпирически — не одержала верх над здравым смыслом или навязала бесполезные ограничения для принятия решений об отборе.

Множественные предельные показатели и множественные «барьеры»

Иногда разумно пренебрегать руководством, обеспеченным простыми взвешенными системами количественных показателей, например, когда плохой показатель одного из критериев отбора не может быть уравновешен хорошим показателем другого. Это может произойти, если в отдельной области требуется минимальный уровень компетентности. Например может случиться, что от кандидата на вакансию секретаря, говорящего на двух языках, потребуется минимальный уровень компетентности — владение двумя языками. Никакие дополнительные способности вроде умения стенографировать и печатать не смогут возместить недостаток знания языков. В таком случае принимается стратегия множественных предельных показателей, включающая необходимость достижения минимальных стандартов в некоторых областях до момента, когда начинают оценивать кандидата полностью.

Один из методов, родственных описанному выше, включает использование множественных «барьеров», когда кандидаты должны доказывать свое соответствие ряду требований последовательно. Основным принципом, применяемым в этом случае, является использование наименее трудоемких и дорогих «барьеров» с целью исключить кандидатов на ранней стадии процесса отбора, чтобы большая часть времени была уделена подробной оценке многообещающих кандидатов. В этом случае необходимо обеспечить высокую валидность методов, используемых на ранних стадиях отбора, иначе компания может столкнуться с вероятностью ошибочного отклонения хороших кандидатов на ранней стадии отбора. Одна из лучших процедур для использования на ранних стадиях процедуры множественных барьеров — биографические данные (см. Главу 9).