{"id":5953,"date":"2022-03-09T18:00:00","date_gmt":"2022-03-09T17:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=5953"},"modified":"2022-03-08T08:26:42","modified_gmt":"2022-03-08T07:26:42","slug":"mehr-sprechen-weniger-testen-warum-interviews-in-der-personalauswahl-in-den-vordergrund-ruecken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging.applysia.de\/en\/wissenschaft-in-60-sek\/mehr-sprechen-weniger-testen-warum-interviews-in-der-personalauswahl-in-den-vordergrund-ruecken\/","title":{"rendered":"Mehr sprechen, weniger testen – Warum Interviews in der Personalauswahl in den Vordergrund r\u00fccken"},"content":{"rendered":"

Noch besser, noch simpler, noch genauer. Ein messfehlerfreier Test, der ausschlie\u00dflich das misst, was gemessen werden soll und auch noch eine hohe Vorhersagekraft besitzt, ist wohl der Anspruch aller HRler*innen und zugleich die reinste Utopie. So endet das Streben nach dieser Perfektion h\u00e4ufig in Frustration. Au\u00dfer man rechnet sich die Perfektion zurecht. So k\u00f6nnte man Ergebnisse von Schmidt und Hunter (1998) vor dem Hintergrund der zuletzt erschienenen Revision von Sackett et al. (2021) provokant deuten.<\/p>\n\n\n\n

Die Metaanalyse von Schmidt und Hunter (1998) gilt als der Goldstandard f\u00fcr die Einsch\u00e4tzung der G\u00fctligkeit von Personalauswahlinstrumenten. Seit der Ver\u00f6ffentlichung st\u00fctzen HRler*innen ihre Entscheidungsfindungsprozesse auf diese Ergebnisse. Nun haben Sackett und Kollegen (2021) diese Metaanalyse untersucht und fanden erhebliche Ergebnisunterschiede, die die G\u00fcltigkeit h\u00e4ufig verwendeter HR-Instrumente in Frage stellen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

(F\u00fcr alle, die sich einen \u00dcberblick \u00fcber die Ergebnisse verschaffen wollen: Wir haben unten zwei Tabellen zusammengestellt. Tabelle 1 vergleicht die Ergebnisse der zwei Studien und Tabelle 2 listet die \u201cTop 10 Personalauswahlinstrumente\u201d von Sackett et al. (2021) auf.)<\/em><\/p>\n\n\n\n

Schmidt und Hunter (1998) nahmen Intelligenztests als Basis f\u00fcr die Vorhersage von Berufserfolg und untersuchten, wie gut jede weitere Methode bzw. jedes weitere Instrument zus\u00e4tzlich Berufserfolg vorhersagen kann. Als wichtigstes Ergebnis fanden sie heraus, dass Intelligenz am besten f\u00fcr die Vorhersage von beruflicher Leistung geeignet ist. Folglich wurden Intelligenzmessverfahren als Auswahlinstrument empfohlen und Kandidat*innen h\u00e4ufig aufgrund ihrer Intelligenzmessung eingestellt bzw. abgelehnt. Ein Update von Schmidt et al. (2016) best\u00e4tigt Intelligenz als besten Pr\u00e4diktor f\u00fcr Berufsleistung, jedoch weisen die Ergebnisse der untersuchten Auswahlinstrumente erheblich h\u00f6here Werte auf als zuvor.<\/p>\n\n\n\n

Diese Unterschiede lassen sich durch sogenannte \u201c\u00fcberkorrigierte range restrictions\u201d erkl\u00e4ren. Klingt kompliziert, ist auch so: Hintergrund ist die Tatsache, dass kein Test zu 100 % fehlerfrei misst. So ist es \u00fcblich, dass um die Fehleranteile jeder Methode korrigiert wird, um m\u00f6glichst genau das Merkmal zu messen, was im Vordergrund steht (z.B. Intelligenz). Range restrictions beschreiben eine Varianzeinschr\u00e4nkung auf dem Pr\u00e4diktor (hier z.B. Intelligenz) und\/oder dem Kriterium (hier Berufserfolg), z.B. ein Mindestwert an Intelligenz als Anforderung f\u00fcr die Einstellung. Wird also zu viel korrigiert, k\u00f6nnen die Ergebnisse \u00fcbersch\u00e4tzt und einer Methode zu hohe \u201caufgeblasene\u201d Korrelationswerte zugeschrieben werden. Das f\u00fchrt dazu, dass einem Instrument dadurch eine k\u00fcnstlich erh\u00f6hte Vorhersagekraft f\u00fcr Berufserfolg zugeschrieben wird.<\/p>\n\n\n\n

Daraufhin haben Sackett und Kollegen (2021) sich mit der Metaanalyse besch\u00e4ftigt und die \u00dcberkorrektur analysiert. Durch eine Minimierung der Fehler der Korrektur haben sie mit ihrer Analyse wahrscheinlich eine realistischere Einsch\u00e4tzung der G\u00fcltigkeit von Auswahlinstrumenten geben k\u00f6nnen (siehe Tabelle 1).<\/p>\n\n\n\n

Aus ihrer Analyse k\u00f6nnen vier Hauptergebnisse abgeleitet werden:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

  1. Den einzelnen Methoden werden \u00fcbergreifend geringere Validit\u00e4ten <\/strong>(G\u00fcltigkeit) zugeschrieben. Teilweise lassen sich Unterschiede in der Validit\u00e4t von bis zu .21 identifizieren. Sackett et al. (2021) sehen zwar Intelligenztests weiterhin als einen guten Pr\u00e4diktor f\u00fcr sp\u00e4teren Berufserfolg, weisen jedoch deutlich niedrigere Werte vor, als Schmidt (2016) und Schmidt und Hunter (1998) (r = .51 vs. r = .31).<\/li><\/ol>\n\n\n\n
    1. Konkret versteht man unter \u201cerkl\u00e4rter Varianz\u201d den Anteil an Streuung in der Variable, an der wir interessiert sind, der tats\u00e4chlich durch den Test erkl\u00e4rt werden kann und nicht durch alternative St\u00f6rfaktoren (z.B. Stimmungslage). Laut Schmidt und Hunter (1998) kann ein Intelligenztest zu 25 % (r = .51) der Varianz im sp\u00e4teren Berufserfolg vorhersagen, d.h. wie erfolgreich jemand in seinem Beruf ist, ist zu einem Viertel durch seine Intelligenz erkl\u00e4rbar. Sackett et al (2021) fanden jedoch heraus, dass nur 9 % des Berufserfolgs (r = .31) tats\u00e4chlich direkt auf Intelligenz zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Die Vorhersagekraft von Intelligenztests k\u00f6nnte demnach jahrelang \u00fcbersch\u00e4tzt<\/strong> worden sein, da die tats\u00e4chliche G\u00fcltigkeit deutlich geringer ausf\u00e4llt.<\/li><\/ol>\n\n\n\n
      1. Einen weiteren gro\u00dfen Unterschied fanden sie bez\u00fcglich Interviews. Dabei wurde in der Strukturierung der Interviews unterschieden. Hier fanden Schmidt und Hunter (1998) eine Validit\u00e4t von r = .51 f\u00fcr strukturierte und r = .38 f\u00fcr unstrukturierte Interviews. Sackett et al. (2021) hingegen berichten eine Validit\u00e4t von r = .42 bzw. r = .19. So zeigt sich nicht nur eine allgemein niedrigere Validit\u00e4t f\u00fcr Interviews (wie f\u00fcr alle Instrumente im Vergleich zur Studie von 1998), sondern auch weiterhin eine gro\u00dfe Differenz zwischen den beiden Interviewmethoden. Der Strukturierungsgrad eines Interviews<\/strong> hat demnach sehr gro\u00dfe Auswirkungen auf dessen Qualit\u00e4t und G\u00fcltigkeit. Freir\u00e4ume in der Strukturierung sind zwar m\u00f6glich und bringen auch Vorteile mit sich (z.B. Nat\u00fcrlichkeit w\u00e4hrend des Interviews und soziale Akzeptanz), jedoch kann man davon ausgehen, dass eine h\u00f6here Strukturierung zu einer h\u00f6heren Vorhersagekraft f\u00fchrt. So erzielen strukturierte Interviews in der Analyse von Sackett et al. (2021) die besten Werte, um Berufserfolg vorherzusagen.<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n
        1. Einen letzten zentralen Aspekt, den Sackett et al. (2021) thematisieren ist die Kombination mehrerer Methoden. Vor dem Hintergrund der Diskriminierungsgefahr im Einstellungsverfahren sind Personalverantwortliche dazu verpflichtet, alles M\u00f6gliche zu tun, damit eine faire Personalauswahl stattfindet. So haben Sackett et al. (2021) herausgefunden, dass drei ihrer \u201cTop Five\u201d Pr\u00e4diktoren (siehe Tabelle 2) f\u00fcr Berufserfolg gleichzeitig die sind, die erhebliche Unterschiede zwischen \u201cschwarzen und wei\u00dfen\u201d Probanden aufweisen. Es ist daher auf jeden Fall empfehlenswert einen passenden Mix von Methoden<\/strong> heranzuziehen, um die Diskriminierung zwischen Ethnien limitieren zu k\u00f6nnen. Zus\u00e4tzlich ist die Kombination vieler Methoden von Vorteil, da so die Limitation jeder Methode minimiert werden kann und Personalverantwortliche weniger Gefahr laufen ihre Entscheidungen durch den Fehleranteil eines einzelnen Tests oder Instruments zu verf\u00e4lschen\/ beeinflussen. Mehrere kombinierte Methoden k\u00f6nnen also die Schw\u00e4chen einzelner Methoden ausgleichen und so eine valide Entscheidungsfindung unterst\u00fctzen.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

          Daf\u00fcr bieten sich hierbei besonders Assessment Center<\/strong> an, die genau solch eine Kombination mehrerer Personalauswahlverfahren beinhalten und Kandidat*innen anhand ihrer Kompetenzen in verschiedenen \u00dcbungen bewerten. Bei der Planung, Durchf\u00fchrung und Auswertung von Assessment Centern unterst\u00fctzt Applysia<\/strong>. Durch unsere digitale Software werden die Prozesse einfacher und personalisiert dargestellt, Daten intuitiv und valide erhoben sowie fair ausgewertet. Mehr Informationen zu digitalen Assessments unter www.applysia.de<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

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