Принятие решений

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.