Zwischen Praxis und Wissenschaft: Die Evaluation von eignungsdiagnostischen Verfahren
"Die Evaluation von eignungsdiagnostischen Verfahren ist der Schlüssel zur Sicherstellung von Qualität und Effektivität in der Personalauswahl. Eine gründliche Evaluation trägt dazu bei, die richtigen Talente zu identifizieren, die Leistung zu steigern und langfristig den Erfolg eines Unternehmens zu sichern."
„Evaluation ist die systematische Untersuchung des Nutzens oder Wertes eines Gegenstandes.“¹
In der Welt der Eignungsbeurteilung dreht sich alles darum, die passenden Personen für die richtigen Positionen zu finden. Doch wie genau funktioniert das und worauf kommt es dabei an? In unserem Blogartikel werfen wir einen fundierten Blick auf die spannende Welt der Evaluierung von Eignungsverfahren.
Die Vielfalt der Urteilsbildung
Bei der Eignungsbeurteilung gibt es verschiedene Formen der Urteilsbildung, die Einfluss auf die Entscheidungen haben. Studien haben gezeigt, dass regelgeleitete Urteilsbildung zu objektiveren und zuverlässigeren Ergebnissen führen.²³⁴ Von standardisierten Tests bis hin zu persönlichen Interviews – jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, die es zu berücksichtigen gilt.
Die Bedeutung von Rahmenbedingungen
Um treffsichere Prognosen bei der Personalauswahl zu treffen, sind die Rahmenbedingungen entscheidend. Studien haben gezeigt, dass die Festlegung klarer Kriterien und die Sicherstellung von Objektivität, Reliabilität und Validität der Verfahren zu besseren Auswahlentscheidungen führen⁵. Es ist wichtig, dass die Bewertung fair und transparent erfolgt, um Diskriminierung zu vermeiden.
Der Wert der monetären Nutzenschätzung
Die Evaluation von Eignungsbeurteilungen kann auch durch die Schätzung des monetären Nutzens unterstützt werden. Die Berechnung des wirtschaftlichen Wertes der richtigen Personalauswahl kann dazu beitragen, die Effektivität der Verfahren zu verstehen und zu optimieren. Indem man den Nutzen in Zahlen ausdrückt, wird die Bedeutung der richtigen Auswahlentscheidungen noch deutlicher.
Evaluation bei der CORNELIA TANZER GmbH
Auch bei CT legen wir großen Wert auf die fortlaufende Evaluation unserer eignungsdiagnostischen Verfahren, um sicherzustellen, dass sie den höchsten Qualitätsstandards entsprechen und somit auch den größten Nutzen für unsere Kundinnen und Kunden sicherstellen. Dies setzen wir um, indem wir Evaluationen regelmäßig in unsere Prozesse integrieren. Wir evaluieren unter anderem die Schwierigkeit der Übungen, um sicherzustellen, dass sie ausreichend anspruchsvoll sind und den Bedarf an die zu besetzende Position möglichst realitätsnah abbilden. Ein weiterer Indikator für die Qualität eines Verfahrens ist die sogenannte Trennschärfe der Übungen. Hierbei wird der Zusammenhang zwischen der Leistung in einer Aufgabe mit der Gesamtleistung im Verfahren berechnet. Eine höhere Trennschärfe ist wünschenswert, da die einzelne Übung somit repräsentativer für das Endergebnis des gesamten Verfahrens ist.
Weitere Evaluationsmöglichkeiten, von denen unsere Kundinnen und Kunden häufig Gebrauch machen, ist der Blick auf die durchschnittliche Bewertung der Kompetenzen. So lassen sich auch für interne Entwicklungsprogramme Ableitungen treffen, auf welche Kompetenzen diese Programme verstärkt fokussieren sollten, um die Performanz der Mitarbeitenden zu steigern.
Zudem vergleichen wir unsere Ergebnisse mit der aktuellen Studienlage und nutzen die gewonnenen Erkenntnisse, um gegebenenfalls Anpassungen der Verfahren vorzunehmen. Beispielsweise kann dann festgelegt werden, ob ein Verfahren gut genug zwischen den Teilnehmenden differenziert. Mögliche Ableitungen können hierbei sein, „strengere“ Ausschlusswerte zu definieren oder die Übungen in ihrer Schwierigkeit zu erhöhen.
Wie oft sollte evaluiert werden?
Wir empfehlen, eine ausreichend große Stichprobe an Teilnehmenden eines eignungsdiagnostischen Verfahrens zu sammeln, um fundierte Aussagen treffen zu können. Ab einer Stichprobengröße von 30 kann von einer Normalverteilung der Merkmale ausgegangen werden und relevante Schlussfolgerungen abgeleitet werden⁶. Eine Evaluation mit einer kleineren Stichprobe kann erste Hinweise für die Güte eines Verfahrens liefern, jedoch sind die Ergebnisse hierbei mit Vorsicht zu betrachten.
Die Folgen fehlender Evaluation
Eine fehlende Evaluation von Eignungsbeurteilungen kann erhebliche Konsequenzen haben. Es ist entscheidend, eine „Manöverkritik“ durchzuführen, um die Effektivität und Effizienz des Vorgehens zu steigern. Durch die Evaluation können konkrete Verbesserungsmaßnahmen abgeleitet werden, um die Qualität der Eignungsbeurteilungen zu optimieren und sicherzustellen, dass die Auswahlentscheidungen fundiert und zielführend sind.
Fazit
In einer dynamischen Arbeitswelt, in der kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung entscheidend sind, gewinnt die Evaluation von Verfahren in der Eignungsdiagnostik zunehmend an Bedeutung. Durch eine fortlaufende Evaluierung können nicht nur die Auswahlprozesse, sondern auch Entwicklungsverfahren und Talentmanagementstrategien optimiert werden. So ermöglicht sie Unternehmen, ihre Mitarbeitenden gezielt zu fördern, ihre Potenziale zu entfalten und sich kontinuierlich den sich verändernden Anforderungen des Marktes anzupassen. Letztendlich bildet eine umfassende Evaluierung das Fundament für eine agile und zukunftsorientierte Organisation, die langfristig erfolgreich sein kann.
Quellen:
¹ Deutsche Gesellschaft für Evaluation (2008). Standards für Evaluation. Medienzirkus Gudrun Schwank, Hamburg.
² Ægisdottir, S., White, M. J., Spengler, P. M., Maugherman, A. S., Anderson, L. A., Cook, R. S. et al. (2006). The meta-analysis of clinical judgment project: Fifty-six years of accumulated research on clinical versus statistical prediction. Counseling Psychologist, 34(3), 341–382.
³ Grove, W. M., Zald, D. H., Lebow, B. S., Snitz, B. E., & Nelson, C. (2000). Clinical versus
mechanical prediction: A meta-analysis. Psychological Assessment, 12(1), 19–30.
⁴ Kuncel, N. R., Klieger, D. M., Connelly, B. S. & Ones, D. S. (2013). Mechanical versus cli- nical data combination in selection and admissions decisions: A meta-analysis. Journal of Applied Psychology, 98, 1060–1072.
⁵ Lievens, F., & Patterson, F. (2011). The validity and incremental validity of knowledge tests, low-fidelity simulations, and high-fidelity simulations for predicting job performance in advanced-level high-stakes selection. Journal of Applied Psychology, 96(5), 927–940.
⁶ Rasch, B., Friese, M., Hofmann, W., & Naumann, E. (2014). Quantitative Methoden 1: Einführung in die Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Springer-Verlag.