Your SlideShare is downloading. ×
Weighted application blanks_and_biographical_data_(2003_version)
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×

Saving this for later?

Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime - even offline.

Text the download link to your phone

Standard text messaging rates apply

Weighted application blanks_and_biographical_data_(2003_version)

1,171
views

Published on

Published in: Education

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
1,171
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
4
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Weighted application blanks and Biographical data Page: 431~451 Repoter : 胡逸璽
  • 2. 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。
  • 3. 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
  • 4. 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
  • 5. 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
  • 6. 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。
  • 7. 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。
  • 8. 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 0
  • 9. 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。
    • Step 7 . 評估 holdout group WAB 的分數
    • Step 8 . 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
  • 10. 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
  • 11. 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
  • 12.
    • 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
  • 13. 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。
  • 14. 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。
  • 15. 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
  • 16. 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。
  • 17. Developing Biodata Questionaire
    • 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。
  • 18. 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。
  • 19. CONTINUE….