Igår i sal U31, även kallad David Magussonssalen, vid Stockholms universitet försvarade förtjänstfullt Kristina sin avhandling ”Employee selection. Mechanisms behind practitioners’ preference for hiring practices” . Opponent som ställde de besvärliga frågorna var ingen mindre än Professor Scott Highhouse (typ, världsbäst i praktisk urvalspsykologi).

Efter betygsnämndens möte förkunnades att Kristina med siffrorna 3-0 (ingen var emot) vunnit sin titel Doktor i ämnet psykologi. Docent Johnny Hellgren och docent Claudia Bernhard-Oettel, som varit Kristinas handledare, kommenterade efteråt att nämnden hade varit rörande överens om att Kristina skrivit en vetenskaplig avhandling, samt på ett väl godkänt sätt också försvarat den vetenskapliga kritiken.

Ca 30 minuter efter doktorstiteln spikade Kristina upp sitt diplom (se bild), med god hjälp av den händige professorn Magnus Sverke.

Mig veterligen är detta den första avhandlingen inom ämnet urvalspsykologi som lagst fram på psykologiska institutionen på 50 år, kan man skönja ett trendbrott?

Extra seminarium i urvalspsykologi, med Scott Highhouse.

 ”Making data-driven hiring decisions”

Torsdag 19/12, kl 14.00 – 15.00:

Seminarium i Allmänna seminarieserien. Professor Scott Highhouse, Bowling Green State University, talar om ”Making data-driven hiring decisions”. Sal U10, Frescati Hagväg 8, plan 1. Stockholms universitet (T-bana universitetet).

Abstract
Scott will make a case for using data-driven approaches to hiring for all job levels. In addition, he will present data suggesting that basic human traits and beliefs influence receptivity to data-driven approaches.

About Professor Highhouse
Scott Highhouse is a Professor and Ohio Eminent Scholar in the Department of Psychology, Bowling Green State University. He received his PhD in 1992 from University of Missouri at St. Louis. Scott served as Associate Editor of Organizational Behavior and Human Decision Processes (OBHDP) from 2001-2007, and as Associate Editor of Journal of Occupational and Organizational Psychology from 2007-2009. He was also co-editor, with Neal Schmitt, of the Industrial-Organizational Psychology volume of Wiley’s 2013 Handbook of Psychology.

Scott has been named a fellow of the American Psychological Association (APA), the Association for Psychological Science (APS), and the Society for Industrial Organizational Psychology (SIOP). And, he served as Publications Officer on SIOP’s Executive Board from 2009-2012.



Teaching Interests: 
Research Methods in I-O Psychology, Organizational Staffing, Personnel Selection, Human Judgment and Decision Making, Individual Psychological Assessment

.

Research Interests
: Judgment and decision making as it applies to issues in personnel psychology, Corporate reputation and employee recruitment, History of psychology in the workplace.

När det genomförs valideringsstudier av psykologiska test rapporteras ofta ett korrelationsmått som effekt. En kritik som framförs är ofta att det är så låga samband mellan tex personlighet och arbetsprestation att det inte är värt mödan att varken göra studier eller att använda personlighet som en informationskälla i urvalsprocessen.

Personlighet och arbetsprestation har en korrelation på ca .30. Kritikerna säger att det betyder att det är ca 9% av variationen som kan förklaras av personlighet (.30 upphöjt till 2). Det som lärs ut på utbildningar är ungefär detta. Detta resonemang kommer från den experimentella psykologiska forskningen när man har en experimentgrupp och en kontrollgrupp och vill undersöka ett orsakssamband mellan en psykologisk faktor och ett kriterie. Tex kan det vara intressant att veta om en viss typ av psykologisk terapi fungerar, det vill säga orsakar en förbättrad hälsa. Då är det på plats att använda förklarad varians.

Inom urval, och särskilt i det praktiska urvalsarbetet behöver vi inte vara så ambitiösa. Istället är syftet att rangordna de kandidater som finns att välja på och sedan välja den person som är bäst lämpad för jobbet. Därför duger den sk bivariata korrelationen fin fint, den säger hur bra vi är på att rangordna kandidaterna. Multiplicerar du en korrelation med 100 så får du det i procent; .30 innebär att 30% av variationen mellan en prediktor (det du har bedömt) och kriteriet är gemensam (det du vill förutsäga). Sambandet kan inte förklara något och det behöver du inte som rekryterare heller bry dig om.

Ett annat sätt att resonera är att överföra denna korrelation till odds kvot, alltså hur stor chans är det jämfört med slumpen att du träffar rätt givet att du går efter en evidensbaserad testpoäng. I fallet .30 är det ca 2 gånger större chans du träffar rätt om du tar en person som har höga poäng på skalan målmedvetenhet i ett personlighetstest i jämförelse med en person som har låga poäng på samma skala. Men det är givet att du går på testpoängen och inte lägger till annan information i beslutet. Om du inte är säker på att din information tillför något är risken att du istället sänker sannolikheten. Det är tex vanligt att man lägger till referenser till en testpoäng, du bör då vara säker på att den information du tillför verkligen adderar på din validitet, för du har redan ökat chansen att träffa rätt med 30%, naturligtvis givet att du använder ett bra psykologiskt test.

I ett uppdrag jag har för en större organisation har jag analyserat den sk baskvoten i urvalet, dvs ställt frågan; givet att du väljer alla kandidater du har att välja på hur stor chans är det att hen lyckas/misslyckas på jobbet? Många tolkar den uppmätta korrelationen (tex .30) som den maximala korrelationen som kan uppnås mellan testpoäng och kriterie, men så är det INTE. Detta resonemang bygger på att ingen klarar arbetet förutom de som ligger absolut allra högst i testpoäng. Baskvoten går att uppskatta på en mängd sätt, och ett sätt är att helt enkelt be de experter som finns i organisationen som rekryterar att uppkatta hur många av de som söker arbetet som lyckas/misslyckas i arbetet.

Vad ska du då med den informationen till? Jo, det är din validitet du har innan du lägger till din evidensbaserade valliditetspoäng. Så har du en uppskattad baskvot på att 20%, dvs 20% lyckas i arbetet idag så har du en validitet på .20 oberoende din testpoäng.

Det finns en sak till du behöver veta för att utvärdera din urvalsprocess, det är hur hur många du väljer ut (urvalskvot). Så tre beståndsdelar som ska uppskattas är baskvot (hur många lyckas givet slumpurval?), urvalskvot (antal du väljer i förhållande till antalet bedömda) och validiteten (korrelationen mellan din bedömning och det du vill förutsäga). Har du dessa tre klart för dig kan du säga att du utvärderar din evidensbaserade urvalsporocess.

Ett exempel jag stött på är en organisation när den uppskattade baskvoten låg på 50% genom att kandidaterna var starkt pre- selekterade. Genom att lägga till ett psykologiskt test med en validitet på .30 i denna urvalsprocess, samtidigt som urvalskvoten låg på 5%, alltså 5 på 100 fick jobbet, landade den verkliga validiteten på över .70 !!!

Bra träffsäkerhet som leder till goda urvalsbeslut.

Läs mer om Evidensbaserat urval™

 

[youtube]http://youtu.be/MVtaG38Jtuc[/youtube]

Läs mer klicka här

Vi firade i förra veckan officiell invigning av vårt nya företag, Henrysson, Åkerlund & Sjöberg AB, och vi var extra glada att göra det i Tändstickspalatset.

 

Tack alla som kom och här kan ni läsa Marias invigningstal.

Den 15 – 17 maj 2014 anordnar Society for Industrial and Organizational Psychology, SIOP, den 29:de årliga SIOP-konferensen i Honolulu, Hawaii. Henrysson, Åkerlund och Sjöberg AB anordnar SIOP-safari för alla som ska delta och som vill förbereda sig, få hjälp att lägga upp ett eget konferensprogram och möjlighet att smälta information och dra slutsatser tillsammans med andra.

Guider på safarin är Sara Henrysson Eidvall och Maria Åkerlund, vana konferensdeltagare och erfarna arbets- och organisationspsykologer.

LÄS MER

Info om hotell

 

Den tioårsjubilerande kommunala verksamheten Center för ledarutveckling håller hög klass – det har man papper på. I förra veckan kom bekräftelsen på att CLU:s verksamhet blivit ISO-certifierad. Eva Bergvall, chef på Center för Ledarutveckling, var med redan hösten 2003 när CLU etablerades. Göteborgs Stad ville söka vägar att utveckla chefsrollen, men än viktigare: man behövde stöd i rekryteringsprocessen av nya chefer.

KLICKA HÄR för att läsa hela artikeln.

I de allra flesta fall används intervjun i urvalsporocessen. Till skillnad från personlighet och intelligens så är det högst oklart vad som mäts i intervjun. Detta är inte heller konstigt då intervjun inte är ett psykologiskt begrepp som det går att enas om vad det mäter (beror på situation). Men det kan ändå vara intressant att veta hur mycket av kognitiv förmåga vi i allmänhet fångar i intervjun, då det får konsekvenser hur vi sedan väger ihop intervjun med intelligens- och personlighetspoäng. Nya resultat har publicerats för att klargöra detta.

I en artikel publicerad i Journal of Personnel Psychology har Philip Roth och Allen Huffcutt gått igenom litteraturen för att ta fram en uppskattning av hur mycket urvalsintervjun överlappar (mäter samma sak) som ett intelligenstest. Det har gjorts flera sk meta analyser inom området och denna är en sammanfattning med frågeställningen specifikt riktad på urvalsintervjun när intervjuaren INTE sett intelligenspoängen innan intervjun. (I de allra flesta fall så ser intervjuaren intelligenspoängen innan intervjun och gör en egen viktning, men det är ju som bekant helt fel).

Författarna har följande sakliga argument varför intelligens poängen har ett positivt samband med intervjupoängen.

• I många intervjuer ingår frågor om kunskap, eftersom inlärning har ett positivt samband med intelligens bör därför intervjun spegla intelligens
• När intervjuaren frågar om tidigare goda prestationer bör detta spegla intelligens då tidigare prestation bör ha ett positivt samband med intelligens
• Den som har hög intelligens, till skillnad från den som har låg intelligens, förstår frågorna bättre, svarar på frågorna snabbare, och mer ”korrekt” och med relevant innehåll
• Hög intelligens kan betyda att det är lättare att imponera på intervjuaren
• Det har visat sig att intervjun bygger på en generell bedömning, eftersom det visat sig att den generella bedömningen har ett positivt samband med intelligens så bör det finnas ett positivt samband mellan intelligens och intervju

Resultatet tyder på att någonstans mellan 24% och 59% mäter intervjun samma sak som intelligenstestet, medelkorrelationen låg på 0.42. Författarna pekar på brister i tidigare metanalyser och menar på att när man ska avväga hur intervjun tolkas ihop med intelligenspoängen bör det tas hänsyn till att ca 40% av variationen är gemensam mellan intervjupoängen och intelligenspoängen.

Detta är naturligtvis generella uppskattningar. För att veta hur intervjun ska vägas ihop med intelligenspoängen bör dessa undersökningar genomföras för varje typ av urvalsintervju (och kanske varje enskild intervjuare) och intelligenspoäng, först då vet vi har dessa två metoder ska vägas ihop maximalt för att förutsäga beteenden i arbetslivet.

Referens

Roth. P.L., & Huffcutt, A. I. (2013). A meta analysis of interviews and cognitive ability. Journal of Personnel Psychology, 12, 157-169.

En av de mest framgångsrika forskarna inom urvalspsykologi, Frank Schmidt, skrev 2006 i The Industrial-Organizational Psychologist, the TIP, följande om urval.

“Some years back I realized that personnel selection had become a churning arena of constant irrationality. There is a huge disconnect between what we know to be true from research and what people pretend to be true. There is a serious corruption of scientific truth caused by legal and ideological intrusions into the field of selection and the failure of the profession to respond appropriately to these intrusions” (sid  27).

Och jag håller med. Forskningen talar för sig själv men praktiken säger något annat. När resultatet från 1 392 mekaniska bedömningar jämfördes med 1 156 intuitiva bedömningar som gjorts avseende förmågan att förutsäga arbetsprestation, fann forskarna att den intuitiva tolkningen gör så att minst 50% av den prediktiva kraften förloras (Kuncel et al, 2013). Sammanfattningsvis kan man säga att; om du använder ett urvalsystem med reliabla och valida bedömningar förlorar du 50% av effektiviteten i dina urvalsbedömningar om du till slut gör en helhetsbedömning av dina resultat som bygger på din intuitiva förmåga. Istället säger forskningen att du ska fatta beslut genom att låta en statistisk ekvation stå för din sammanvägning av information som ligger till grund för urvalsbeslutet.

Nu när finns det forskningsresultat som sammanställts för jämförelse mellan den mekaniska och intuitiva modellen vad gäller förmågan att förutsäga prestation på arbetet, och resultatet pekar tydligt i en riktning, så argumenteras ändå livligt att detta resultat inte stämmer, se tex Psykologtidningen. Jag tycker det är bra att det sker en diskussion för detta är en viktig fråga inte minst utifrån att urvalsbeslut kan vara en orsak till diskriminering i arbetslivet.

Men det finns även de forskare som inte kan acceptera detta resultat. I ett nyhetsbrev säger professor Lennart Sjöberg detta.

”Arne Trankell visade i en omfattande studie redan på 1950-talet att kompetenta bedömare kunde ge bättre resultat än en statistisk formel för sammanvägning av testresultat”

Problemet är att detta publicerades 1959, det är idag 2013, och Lennart, forskningen går framåt. Arne Trankells studie var bra på den tiden, den är publicerad i en högst ansedd tidskrift (samma tidskrift som Kuncel et al, 2013). Men med dagens kunskap om meta analyser (vilket inte fanns då) skulle den aldrig få publicerats. Det är tråkigt att en seriös och kunnig forskare och professor som Lennart inte läser på innan han uttalar sig, och framför allt tråkigt för de praktiker som vill ha råd från forskning hur man ska göra bästa möjliga urval. Tyvärr tror jag att Arne Trankells studie, rent historiskt, har fått alltför stor plats inom den svenska urvalsarbetet. Och det blir patetiskt att studien dyker upp på detta sätt som ett argument i debatten, 54 år senare!

Referenser

Kuncel, N. R., Klieger, D. M., Connelly, B. S., & Ones, D. S. (2013, September 16). Mechanical versus clinical data combination in selection and admissions decisions: A meta-analysis. Journal of Applied Psychology. Advance online publication. doi: 10.1037/a0034156

Trankell, A. (1959). The psychologist as an instrument of prediction. Journal of Applied Psychology, 43, 170-175.