weighted application blanks_and_biographical_data_(2003_version)
TRANSCRIPT
Weighted application blanks and Biographical
data
Page: 431~451Repoter: 胡逸璽
Weighted application blanks
• The nature of Weighted application blanks– Weighted application blanks( 應徵者表格 ) ,又
稱 WAB ,針對應徵者填寫的表格進行計分的一種技術。
–而 WAB 的目的在決定什麼樣的應徵者資料有助於挑選優秀表現者的。
2
Weighted application blanks• When WAB are useful• WAB 在下列幾個條件下特別具價值性 :– 該職務需要大量的人員進行相似的活動– 該職務重視個人的背景資料– 該職務需要接受長期且耗成本的訓練計畫– 該職務離職率高– 應徵該職務的人很多– 該職務需要進行昂貴的面談與測驗方可進入組
織3
Developing Weighted application blanks
• Step1. 選擇效標• 選擇測量良優秀表現者的評估方式,即為效
標。– Jon tenure – Absenteeism– Training program success – Rate of salary increase– Supervisory ratings – job performance
4
Developing Weighted application blanks
• Step2. 確認效標群體– High criterion group– Low criterion group
• Weighted groups: 做為發展應徵者表格權重的基礎。
• Hold out groups: 做為檢驗計分系統的樣本
5
Developing Weighted application blanks
• Step3. 選擇應徵表格題目– 在應徵表格中,挑選出能夠有效預測成功表現
者的題目與變項。–在 WAB 的研究中,已指出數個有效的預測效標,
如 tenure, absenteeism, performance, 家庭的大小等。
6
Developing Weighted application blanks
• Step4. 明確界定反應項目的類別
• Step5. 決定題目的比重– 每個題目應給予適當的比重,以反應與成功表
現標準的關連程度。– 比重該如何給 ?– 我們以離職率為結果變項,比較不同年資者在
wab items 回答上的差異。
7
F 10.2 % 填答結果
應徵表格的題目與選項
(1)年資長的員工
(2)年資短的員工
(3)
(1)-(2)
(4)淨比重
(5)比重分數
教育程度
A 高中以下
5 5 0 0 0
B 高中 or GED
85 15 70 27 2
C 大專 5 20 −15 −5 0
D 大學 5 60 −55 −17 08
Developing Weighted application blanks
• Step6. 將佔比的分數用在 holdout group 上• 檢驗 WAB 有效性的方法 :– 預測效度的方法 : 經一段時間後進行觀察– 使用 holdout group: 作為檢驗計分系統的基礎。
• Step7. 評估 holdout group WAB 的分數• Step8. 設定徵選的切分點– 讓拒絕不良應徵者與接受優秀的應徵者的數目
皆達最大值– 外部因子考量 : 勞動市場的供需情況
9
Use WAB in human resource selection
• WAB 有兩種用途:• 預先過濾的工具– 適用條件• 後續甄選的工具與方法成本較高• 應徵者較多人時
• 作為一系列徵選中的評估工具– 適用條件• 適用於曾被其他徵選工具篩選過的應徵者
10
Use WAB in human resource selection
• WAB 的價值– 不會讓填答者在填答過程中知覺到威脅性。– 應徵者基本資料豐富可運用於其他工具上。– WAB 有時候可評估到其他徵選工具無法評估到
的特質,如: TAXI driver 的例子
• WAB 的議題 (1)– 測驗到的工作類型需要更廣範– WAB 需要更多代表性的樣本– 使用在 WAB 上的效標,其重要性會隨時間而改
變 11
• WAB 的議題 (2)
– 隨著時間的演進,用 WAB 預測員工成功表現的效用可能會減弱。• 原則上每 3 年進行兩次 WAB 的再評估,確保 WAB 的預
測效力。
– WAB 上的某些題目可能會違反員工就業公平法
– 組織的改變會影響 WAB 的預測效果• 如:勞動市場情況、開分公司、薪資表提升
12
Biographical data• 什麼是傳記式問卷 ?–傳記式問卷的發展在世界大戰被成功的使用,
能有效的篩選出擁有軍事才能的人。– 其研究與提倡者為 Edwin Henry(Standard Oil)
&William Owens(University of Georgia)
• BIB(Biographical information blank) 的內容可以涵蓋多個的主題,如 : 教育背景、嗜好、家庭關係、如何利用休閒時間、個人健康、工作經驗等。
13
Biographical data• BIB 與 WAB( 應徵者表格 ) 的比較;– BIB涵蓋的資料較廣泛,但較主觀難以界定;
而 WAB 資料範圍較小,但客觀易計分。• Type of Biodata items• Response type (see table 10.1)– 提供選項讓填答者選擇–易受分析方便性的影響,而局限填答類別
• Behavioral type (see table 10.2)–依據填答者特定的行為作為判定基礎。
14
Biographical data• Biodata 的優點– 可以取得只在面談中才能獲得的資料– 可以了解應徵者的細部資訊– 可作為面談資料的基礎–依據過去的案例,該問卷被視為良好的預測工具。– 優秀工作者的決定,可以考量到應徵者過去的努
力,而非侷限於應徵者擁有某些成功特質來決定。–降低人口統計因素的影響,如 :gender , minorities
15
Biographical data
• Assumption of Biodata– 過去的行為 (或特徵 ) 能夠有效的預測未來的行
為– 以間接的測量方式測量應徵者過去的行為與生
活經驗,以評估他們背後的動機。– 個體描述過去的行為較無防備性,相較於直接討論它展現該行為的動機。
16
Developing Biodata Questionaire
17
• Step1. 選擇工作– 以投資報酬率高的工作為主
• Step2. Analyzing job and Defining the criterion life history domain– 目的在了解個體什麼樣的行為與生活經驗,能
夠解釋其效標表現。– 多使用 FJA 發展 Biodata 的 items ,因為 FJA所
發的任務細節較詳盡。– 工作分析對於 BIB也相當重要,其目的在於確
保問卷題目與工作間的關連性。
Developing Biodata Questionaire –透過工作分析的結果,我可以假設個體的生活
經驗能夠預測工作上的成功表現。• Step3 Forming hypothesis of life history
experience– 發展 life history 題目 (items) ,假如我們預設的假設是對的,我們應該能從這些題目中預測應徵者未來成功的表現。
– William William 發現有假設的 items 相較於沒有假設的 items ,更能預測應徵者成功的表現。
18
CONTINUE….
19