كيف يساهم جزء التحيز من التلوث المتغير في معامل الصدق العالي؟

وفي وقت سابق ، عُرِّف مصطلح معيار التلوث بأنه جزء من المعيار الفعلي الذي لم يتداخل مع المعيار النهائي. وعلاوة على ذلك ، أشير إلى أن معيار التلوث يتكون من جزأين ، خطأ وانحياز. خطأ ، بحكم التعريف ؛ عادة ما يعتبر تباينًا عشوائيًا ولا يمكن أن يرتبط ، بغض النظر عن الصدفة ، بأي شيء ، بما في ذلك متغير المتنبئ. ومع ذلك ، فإن جزء التحيز من تلوث المعيار هو الاختلاف المنهجي ، ويمكن أن ترتبط بالتنبؤ. ويمكن ملاحظة ذلك من خلال نموذجنا ، حيث يساهم التلوث المرتبط بالتنبؤ (والذي يجب أن يكون تحيزًا مرتبطًا بالمؤشرات) في صلاحيته التي يتم الحصول عليها بشكل كبير.

ما هي أنواع التحيز التي يحتمل أن تدخل في تلوث المعيار وما هي الأنواع التي ترتبط أيضًا بمتغيّر المتنبئ؟ ربما يساعد تعريف برغدين وتايلور (1950) الرسمي لتحيز المعايير في الإجابة عن هذا السؤال.

وهي تحدد التحيز من حيث "أي متغير ، باستثناء أخطاء القياس وخطأ أخذ العينات ، مما ينتج عنه انحراف عن درجات معيار تم الحصول عليها من نقاط معيارية" حقيقية "افتراضية. يوضح الشكل 6.4 هذه النقطة. إن عوامل التحيز هذه أكثر تكرارا مما قد يشك به المرء وينبغي أن يخضع لحراسة مشددة ضده. يمكن أن تحدث بسبب مجموعة متنوعة من الظروف وكدالة لعدد من المتغيرات.

1. تحيز الفرصة:

يشير هذا النوع من التحيز المعياري إلى الحالات التي تؤثر فيها العوامل الخارجة عن سيطرة العامل بشكل كبير على الكمية المنتجة. أمثلة على التحيز في الفرص عديدة. في أعمال المبيعات ، يمكن أن يؤثر الإقليم المحدد أو مكتب المبيعات على حجم مبيعات الموظف - وربما أكثر من قدرته. في عمل المصانع ، يمكن أن يعزى التحيز في الفرص إلى أشياء بسيطة مثل نوعية الأدوات وحالة الجهاز الذي يملكه العامل ، سواء كان يجب عليه العمل في نوبة العمل اليومية أو في النوبة الليلية ، حيث توجد محطة عمله ، ومدى جودة إضاءةه ، ومجموعة متنوعة من المتغيرات الأخرى.

باختصار ، ما لم تكن بيئات العمل والوظائف متطابقة ، فإن مقارنة سجلات أداء العمل بين الأفراد لها حدودها. إذا كان أداء العمل مرتبطًا بأجهزة التنبؤ في مثل هذه الظروف ، فليس لدى المرء أي وسيلة لمعرفة حقيقة ما إذا كان الارتباط الناتج يرتبط مع الأداء الوظيفي الحقيقي أم أنه يرتبط في المقام الأول بجودة محطة عمل واحدة على سبيل المثال. في حين أن التحيز في الفرص لا يرتبط بالضرورة بالمؤشر ، حتى لو كان خاليًا من المتنبئ ، إلا أنه سيكون له تأثير على الصحة التي تم الحصول عليها.

ويمكن في كثير من الأحيان العثور على أمثلة أخرى أكثر دقة من التحيز في الفرص من خلال فحص دقيق لصلاحيات التنبؤ بمواد مثل العمر والخبرة. في العديد من الوظائف يحصل الأشخاص الأكبر سناً والذين لديهم خبرة أكبر على درجات أداء أفضل بسبب ظروف الأقدمية النقابية ، حيث يحصل هؤلاء الأشخاص على محطات عمل أفضل ، وعدادات مبيعات أفضل ، إلخ.

2. مجموعة مميزة التحيز:

مصدر هام آخر لتحيز المعيار يتعلق بخصائص المجموعة التي ينتمي إليها الشخص. على سبيل المثال ، إذا كان الشخص ينتمي إلى مجموعة تحد بشكل مصطنع إنتاجية أعضائه ، فسيكون هناك انحياز واضح لبيانات المعيار. وبالمثل ، إذا كان الشخص ينتمي إلى مجموعة تم تحديدها مسبقًا على أساس مسبق ، وإذا تمت مقارنة تلك المجموعة بعد ذلك بمجموعة لم يتم اختيارها ، فإن أي متغير للتحديد مرتبط بالمتغير السابق هو عرض صلاحية زائفة.

يقدم Brogden و Taylor (1950) مثالاً على الوضع الذي أصدر فيه المدير التنفيذي مرسومًا يقضي بأن يكون جميع الفتيان المعينين في المدارس حاصلين على تعليم في المدرسة الثانوية. إذا تمت مقارنة مجموعة من الموظفين الحاليين ، لأغراض التحقق من صحة الاختبار ، بعينة من المتقدمين للوظائف ، فمن شبه اليقين أن أي عامل تنبؤ من المحتمل أن يرتبط بمدى التعليم سيثبت صحته!

تمثل مشكلة العمر وحيازة الوظيفة مثالاً آخر على التحيز في الفرص. عندما تكون الوظيفة هي الوظيفة التي تميل فيها الإنتاجية إلى الزيادة مع خبرة إضافية وحيث توجد مجموعة واسعة من الخبرة (أي ، هناك موظفون ذوو خبرة وعديمة الخبرة) ، فمن المحتم أن يكون المعيار (الإنتاجية) والخبرة . وبالتالي فإن المعيار ينحاز لخاصية التجربة ، وأي عامل تنبؤ يرجح أن يكون مرتبطًا بالتجربة من شأنه أن ينتهي بصلاحية عالية بشكل سلبي.

3. التحيز في التقييمات:

إن أحد المعايير الأكثر استخدامًا في الصناعة - وهو تصنيف الكفاءة من جانب المشرفين - يخضع أيضًا للتحيز. تجدر الإشارة هنا إلى أن جميع المصادر المعتادة للتحيز في سجلات الإنتاج من المرجح أيضًا أن تحيز تقييمات الكفاءة الفردية. هل يمكن للمشرفين ، في تقييمهم للكفاءة ، إجراء تعديلات على الفرص غير المتساوية بين أولئك الذين يتم تقييمهم؟ إذا استطاعوا ذلك ، فإن تقديراتهم سوف تؤدي إلى معيار أقل انحيازاً من سجل الإنتاج الفعلي.

وأهم تأثير للتأثير في التقييمات هو ظاهرة تعرف باسم "تأثير الهالة". باختصار ، يشير هذا إلى الحالة التي ترى فيها المقيم أن الشخص معلقة على جميع الصفات لمجرد أنه (الشخص الذي يجري تقييمه) يمتلك واحدة معلقة صفة مميزة.

على سبيل المثال ، إذا قام شخص ما بأداء متميز في جانب واحد من الأداء الوظيفي ، فسيتم إجراء خطأ في الهالة إذا افترضنا أنه يجب أن يكون الشخص جيدًا أيضًا في جميع الجوانب الأخرى من عمله. غالبًا ما تحدث أخطاء الهالة عندما يُطلب من المقيم تقييم الأفراد بخصائص شخصية لطيفة ("إذا كان الشخص لطيفًا ، يجب أن يكون أيضًا قادرًا") وميزات ممتعة ("إذا كانت الفتاة جميلة ، يجب أن تكون موهوبة أيضًا"). وبالطبع ، فإن الاختبارات التي ترتبط إلى حد كبير بالتصنيفات التي تنطوي على انحياز هالة قد تكون ببساطة متلازمة مع متغير الهالة بدلاً من الكفاءة الوظيفية "الحقيقية".

4. معرفة التحيز التوقع:

عندما يتم الحصول على بيانات المعيار باستخدام التقييمات ، فإن أخطر خطأ يمكن أن يحدث هو أن يكون لدى المقيم معرفة مسبقة بعلامات التنبؤ. وهذا ما يسمى معرفة التحيز التنبؤي. إذا كان أحد المقترفات يعرف الدرجات التي حققها الناس على المتغير التنبؤي ، فمن الممكن تمامًا أن يسمح لأحكام معياره بالتأثير على هذه المعرفة. يمكن أن يتسبب هذا الخطأ في زيادة في الطبيعة الزائفة تمامًا في الصلاحية التي تم الحصول عليها.

لسوء الحظ ، ليس هذا النوع من الأخطاء هو الأكثر خطورة في تصنيفات المعيار فحسب (لأنه تعريف يكون دائمًا متنبئًا مرتبطًا) ، ولكنه أيضًا أحد الأخطاء الأكثر تكرارًا. قد يكون من الأسهل العثور على إعدادات iii للمدرسة ، حيث يضع المعلمون أحكامًا حول المواهب الأكاديمية لطلابهم بعد مشاهدة نتائج اختبارات القبول.

لا يمكن للمرء المبالغة في التشديد على الحاجة الصارمة دائما للحفاظ على معلومات المتنبأ معزولة عن الأفراد الذين يقدمون بيانات المعيار. وبالتالي ، لا ينبغي السماح للمشرفين مطلقًا بالوصول إلى درجات بطارية اختبار مقدم الطلب. وبمجرد حدوث مثل هذا التحيز للتلوث ، يمكن لأي محاولات لاحقة لإثبات الاختبار بطريقة تجريبية أن تسفر بسهولة عن معاملات الارتباط المتراكبة.