Автор: Анна Милюхина, старший консультант компании «Бизнес Психологи» (ex SHL Россия)
Давайте теперь поговорим о том, каким образом мы интерпретируем результаты и как оцениваем ответы конкретного кандидата. И сделаем это на примере теста способностей. Существует два подхода к тому, как можно оценить результаты прохождения инструмента: критериальный и нормативно-ориентированный.
Критериальный подход применяют чаще всего в случае оценки знаний, когда есть известный ограниченный объём знаний по какой-то теме, которым человек должен обладать, чтобы решать определенные задачи или выполнять какую-то деятельность. В этом случае в тесте можно задачу планку, которая будет отсекать людей, не владеющих в достаточной мере знаниями. Например, теоретический тест для получения водительского удостоверения – это тест знаний, и в нём достаточно высокая планка: можно допустить не больше одной ошибки. Почему такой жёсткий критерий? Потому что незнание правил дорожного движения может привести к довольно серьезным последствиям как для самого человека, так и для окружающих. Аналогичным примером могут быть тесты знаний, которые используются на производстве для допуска людей к работе с определённым оборудованием.
Такой подход удобен для оценки знаний, но в случае оценки способностей таким образом сложно определить, какую планку количестве набранных баллов нужно задать, чтобы можно было уверенно сказать, что человек проявил способность на достаточно высоком уровне. Если мы просто, исходя из каких-то собственных представлений, задаем планку, нам сложно ее обосновать. Почему именно столько верных ответов должно быть? Именно в таких случаях применяется нормативный подход.
Нормативный подход позволяет сделать вывод об уровне способностей через сравнение результатов участника с результатами большой группы людей, которые проходили этот инструмент ранее. Её называют «нормативной группой». Кандидат справляется лучше или хуже других с тестом способностей.
Каким образом мы сравниваем результаты конкретного человека с результатами других? Давайте представим, что мы дали пройти какой-либо тест большой группе людей и подсчитали количество правильных ответов. Если мы отобразим количество правильных ответов, полученных разными людьми, на таком графике, где по горизонтальной оси у нас будет количество правильных ответов (от 1 до 13, например, если в тесте было 13 заданий), а по вертикальной оси у нас будет частотность (сколько людей дали такое количество правильных ответов), и если выборка у нас достаточно большая, то результаты участников распределяется в виде такой колоколообразной кривой:
Большинство результатов будет лежать в середине, а по краям низких и высоких будет совсем мало. И, собственно говоря, в идеальном варианте эта кривая будет соответствовать кривой нормального распределения, которая ещё называется распределением Гаусса. Большинство признаков в природе распределяются именно таким образом, согласно закону нормального распределения. Возьмем, например рост людей. Большинство людей имеют рост от 150 до 180 см. Люди с более высокими и более низким ростом встречаются гораздо реже.
Закон нормального распределения достаточно хорошо подходит и для описания всего того, что касается личностных особенностей человека, поэтому классический подход к тестированию основан именно на нормальном распределении.
Чтобы оценить результат прохождения теста кандидатом, необходимо определить, в какой диапазон на этой кривой он попадёт, и насколько сильно отличается от среднего: либо он находится в середине (результат такой же, как у большинства), либо он отличается от результатов большинства в меньшую или большую сторону. Определить степень отличия нам помогают два параметра: среднее и стандартное отклонение, которые рассчитываются на нормативной группе. Для корректности оценки нам нужна достаточно большая группа сравнения — от 100 человек.