Купер, А
Вид материала | Краткое содержание |
СодержаниеКраткое содержание Критериальная валидность |
- Сэр Эстли Купер (Sir Astley Cooper), 25.75kb.
- Книга эскизов". Д. Ф. Купер. Пенталогия о Кожаном Чулке. Э. А. По. Рассказы и стихи., 8.44kb.
- Жить с человеком на его лугах, 2157.66kb.
- Стивена Фрирза «Неотразимая Тамара», 763.14kb.
- Купер, А, 4004.49kb.
- Р. Л. Стайн Собаки-призраки, 633.33kb.
- Книга была издана с предисловием некоего г-на В. Купера, которое также предлагается, 1279.24kb.
210 ■ Глава 11. Непрерывное совершенствование
на то, чтобы разобраться в этих сложных отношениях. По мере того как мы все больше будем понимать сущность этого взаимодействия, будет развиваться наша способность прогнозировать поведение человека в профессиональной сфере.
Потребности развития предприятия
В последние годы в сфере отбора персонала произошел значительный прогресс и результаты научных исследований все быстрее и более явно начинают оказывать воздействие к практической сфере. Представляется, что эта связь между исследованиями и практической деятельностью и далее будет развиваться. Это будет полезно как практикам, так и исследователям. Большая часть работы, выполняемой в организациях, делается не одним человеком, работающим в полной изоляции. Чаще всего требуется, чтобы люди координировали свои усилия и сотрудничали для достижения общих целей. В некоторых ситуациях людям приходится работать вместе в сплоченном коллективе, тогда как в других случаях они должны взаимодействовать более свободно. Очевидно, что одним из важных слагаемых успеха деятельности в целом являются отношения между людьми и то, в какой степени эффективно они общаются и поддерживают друг друга. Естественно, в сфере отбора персонала этот факт приводит к попыткам прогнозировать либо то, как конкретный человек сможет вписаться в уже сложившуюся обстановку, либо то, как сможет работать вместе группа разных людей. Почти все без исключения валндизационные исследования, описанные в предыдущих главах нашей книги, состояли в выявлении связи между методами отбора и различными особенностями профессионального поведения индивидуума. Рассматриваемое профессиональное поведение связывалось, как правило, с организационно значимыми показателями эффективности, такими как качество выполнения работы, прогулы или текучесть кадров. Возможно, что два основных аспекта, рассмотренных в нашей работе, где основное внимание уделялось индивидуальному поведению и показателям производительности, в будущем в практике кадрового отбора станут менее значимы. В традиционном подходе к отбору персонала, сосредоточенном на индивидуальных показателях, упускаются по меньшей мере некоторые из аспектов, имеющих отношение к работе. Среда, в которой должен адаптироваться новый работник, в некоторой степени может рассматриваться в рамках анализа профессиональ-
Потребности развития предприятия ■ 211
ной деятельности. Но, хотя в анализе профессиональной деятельности и может указываться, что сотруднику придется работать с другими людьми, о том, кто эти люди и каковы их особенности, почти ничего не будет сказано! /Чела обстоят именно так, несмотря на то что может быть необходима тесная согласованность работы уже имеющегося персонала и нового сотрудника (или сотрудников).
Исследования, посвященные группам п групповым процессам, проводятся уже достаточно давно (см. Argoteand McGrath, 1993). Хотя в этих работах и были получены некоторые важные сведения о том, как функционирует группа, имеется крайне мало убедительных данных о том, каким образом предпочтительнее отбирать людей для совместной работы, а также о том, какие люди будут хорошо или плохо работать вместе. Отчасти причина отсутствия таких необходимых исследований состоит в том, что для получения каких-либо полезных сведений в этой области требуется решить некоторые очень сложные проблемы, в том числе и связанные с самим проведением исследования (например, обеспечение достаточного числа стабильных групп для исследовательской работы). Другие проблемы имеют более концептуальный характер и вызваны тем, что даже в случаях, когда задаются достаточно простые вопросы, может происходить взаимодействие огромного количества переменных. Некоторые исследователи не остановились перед трудностями (например, Belbin, 1981) и разработали системы теоретических положений и связанные с ними инструменты измерения. Такие подходы кажутся весьма обещающими и, несомненно, позволяют получить некоторый доступ к рассматриваемым явлениям, достаточно сложным и неудобным для работы с ними. Тем не менее на настоящий момент научная оценка таких работ, в особенности применяемых инструментов измерения (см. Fnmham et al., 1993), показала, что имеются и определенные недостатки, для преодоления которых необходимо проводить дополнительные разработки. Представляется, что в течение предстоящих примерно десяти лет все большее число исследователей обязательно обратятся к рассмотрению вопроса о том, какое сочетание личности и способностей обеспечивает эффективную работу в коллективе. В конечном счете результаты этих усилий должны принести значительную прибыль в сфере практического отбора персонала. На данный момент кадровым специалистам приходится продолжать принимать решения по поводу включения нового сотрудника в состав группы па основе собственного опыта и личного мнения, не имея возможности воспользоваться какими-либо понятными данными, полученными в результате исследований.
212 ■ Глава 11. Непрерывное совершенствование
С проблемой отбора людей для работы в коллективах или группах связан и имеющий практическое значение вопрос о совместном использовании нескольких методов отбора. Хотя в организациях такой подход часто применяется на практике, имеется слишком мало сведений о том, каким образом совпадают данные, полученные с помощью различных методов отбора. Чтобы получить не вызывающие сомнений данные, требуется провести более масштабные исследования. Так, например, несмотря на то что имеются явные подтверждения критериальной валпдности как' структурированных собеседовании, так и гестов общих умственных способностей, неизвестно, в какой степени они измеряют одни и те же или достаточно разные конструкты. Некоторые исследователи выдвинули предположение, что структурированные собеседования являются не более чем гестом общих умственных способностей, проводимым в устной форме (Hunter and Hirsh, 1987); если это так, то они являются чрезвычайно громоздким п дорогостоящим способом оценивания интеллекта. Конечно, структурированные собеседования позволяют получить значительно больше, чем просто показатель интеллекта. Дело в том, что мы просто не знаем, до какой степени. То же самое верно и для многих других методов отбора. Так, например, не вполне понятна связь между тестами на выполнение образца работы и интеллектом, а также связь между групповыми упражнениями и личностью. Можно надеяться, что в ближайшие годы исследователи уделят внимание конструктивной валпдности многих распространенных методов отбора и получат значительно более точные сведения о том, что измеряют зги методы и каким образом получаемые с помощью разных методов результаты дублируют друг друга.
Наконец, еще одной из сфер, где в исследованиях и на практике отбора персонала может произойти новая расстановка акцентов, является выбор переменных, используемых в качестве критерия. Как уже говорилось выше, до последнего времени среди исследователей наблюдалась явная тенденция уделеиия основного внимания тем критериям, которые связаны с производительностью, и при этом из рассмотрения исключались другие переменные, например связанные с преданностью сотрудников своей фирме или с их здоровьем и благополучием. Вполне возможно, что в будущем все больше организаций при отборе кадров будет стремиться к тому, чтобы принять тех, кто в дальнейшем останется преданным этой организации. Весьма вероятно, что валидизация методов отбора будет проводиться по таким кри-
Краткое содержание ■ 213
териям, как преданность сотрудников фирме, или даже на основе переменных, связанных с благополучием сотрудников, таких как удовлетворение от выполняемой работы или психологическое здоровье. Одной из причин этих изменений, возможно, является то, что организации придают благополучию своих членов все большее значение. Существует также большая вероятность, что стремление предотвратить подачу пострадавшими работниками исков в суд будет способствовать проведению в организациях дальнейшей деятельности в соответствующем направлении.
Краткое содержание
В ближайшем будущем организациям может потребоваться все большее внимание уделять тому, какое влияние оказывают на людей процедуры отбора и оценивания. Вероятно, что на проведение отбора и оценивания во все большей степени будет оказываться социальное и юридическое давление, цель которого обеспечить справедливое обращен пес людьми и положительное отношение к ним, не приводящее к неоправданным отрицательным последствиям. Вероятно, что также будет расти роль информационных технологий, особенно в сфере проведения, оценивания и интерпретации психологических тестов. Чувствуется необходимость разработки таких методов отбора, которые могли бы помочь определить новых сотрудников в отдельные коллективы или рабочие группы; также следует получить более подробные данные о том, как различные методы кадрового отбора могут быть использованы как допол целительные.
Приложение А
Системы сравнения с нормой
Существуют два типа систем оценивания относительно нормы; они обеспечивают систему координат, па основе которой кандидатов можно сравнить друг с другом. Позиционной называется такая система оценивания, где происходит только классификация кандидатов по отношению друг к другу; стандартизированные системы оценок дают информацию как о классификации кандидатов, так и о величине различия между ними. Важно подчеркнуть, что как процентиль, так и результат в рамках стандартизированной системы должны рассматриваться но отношению к подходящей эталонной группе. Другими словами, не имеет никакого смысла сравнивать баллы, полученные медсестрами-стажерами, с результатами банковских менеджеров.
Позиционные системы оценки
Наиболее простыми позиционными системами оценки являются те, где результат, полученный кандидатом, оценивается как выше или ниже среднего или же осуществляется ранжирование результатов в порядке убывания, от самых лучших до самых худших. Например, кандидат А по результатам теста А занял третье место, пятое по тесту В и девятое по тесту С. Однако следует помнить, что результаты ранжирования зависят от количества людей, выполняющих тест, и положение кандидата окажется неодинаковым, если в тестировании примут участие меньшее или большее число человек, — это мешает делать обоснованные суждения о том, насколько хорошо люди выполнили задание по сравнению с остальными. Другая сложность состоит в том, что компетентность или другие достоинства кандидатов не отражаются на их размещении. Все кандидаты, сдающие тест, могут оказаться более высокого или низкого уровня, чем предыдущие группы.
Позиционные системы оценки ■ 215
Наиболее сложным типом позиционпой оценки является ироцентиль, т. е. расположение кандидатов в порядке репрезентативной очереди,где место каждого определяется по отношению к 99 другим (см. табл. А 1). Процентнль показывает, какая доля от остальных кандидатов получили результат ниже, чем те, кто получили определенный процентнльнып ранг. Так, например, если кандидат А получает 75-й процентнль, то это говорит о том, что 75% испытуемых получили более низкие результаты, чем данный кандидат. Причина этого заключается в том, что система основана на процентильных показателях, которые находятся в диапазоне от нуля до ста,при этом самым худшим показателем является нуль, а лучшим — сто. В группе из 100 человек, где все получили разные баллы, тот, чей про-центильный показатель составил 50, будет помещен в очереди на 50-е место, а тот, чей показатель равен 60, — на 60-е. Па практике нормальное распределение характеристик людей может приводить к тому, что процентил ьная шкала будет вводить в заблуждение, если ее смысл не до конца понятен. В качестве примера можно представить распределение баллов, которые 100 человек получили при выполнении теста на вычислительные навыки. Очень немногие люди получат особенно высокие или крайне низкие результаты; большинство результатов будут сгруппированы вокруг среднего показателя. Десятка лучших испытуемых может получить результаты от, например, 80 до 95 (разница составит 15 пунктов). В середине разброса результатов из-за большой их скученности 50-й процентнль может соответствовать, например, результатам от 47 до 50 (разница составит 3 пункта). Другими словами, различие, выраженное в форме процентиля, не отражает реальной разницы величин полученных баллов. С точки зрения отличий по качеству выполнения заданий расхождения между двумя людьми, помещенными на уровень 90-го и 95-го процентилей, вероятнее всего, окажутся значительно больше, чем между теми, кто находится на 50-м и 55-м процентилях. Все же, даже с учетом этого недостатка, пред-
216 ■ Приложение А. Системы сравнения с нормой
ставлен не результатов в виде процентиля дает два преимущества: кандидата возможно сравнить со всеми остальными, выполнившими определенный тест; кроме того, легко можно оценить данные, полученные одним кандидатом при выполнении разных тестов, друг с другом. Основной недостаток состоит в том, что результаты, представленные в форме процентиля, не показывают величину различия между тестовыми результатами отдельных кандидатов, так как они фиксируют только относительные достижения кандидатов в рамках конкретного тесла.
В случаях, когда требуется более точная и пригодная для интерпретации оценка относительных показателей достижений, становится необходимым учесть не только ранжирование кандидатов, но и величину различия между ними. Именно ото делается с помощью систем оценивания, основанных на нормальной кривой, в отношении так называемых стандартных показателей результатов. Из свойств нормальной кривой (см. рис. А.1) известно, что одно среднее квадратичное отклонение (отрицательное или положительное) охватывает область, в которой располагаются 68,26% от общего количества результатов теста, два средних квадратичных отклонения соответствуют области расположения 95,44% результатов и 99,74% будут лежать в пределах трех квадратичных отклонений (более подробное рассмотрение этого вопроса можно найти в работе Миллера, Miller, 1984 tor a fuller discussion). .Зная это свойство нормальной кривой, можно легко выстроить взаимосвязь процентиля и баллов, полученных кандидатами, и, таким образом, можно получить более удобную для интерпретации информацию; делается .это на основе стандартизованного балла (результатов по сравнению со стандартным показателем).
Стандартизованный балл показывает положение балла, полученного кандидатом, относительно среднеарифметического балла всех кандидатов, проходивших конкретный тест (т. е. выше или ниже среднего арифметического), а также то, насколько результат кандидата отличается от среднеарифметического. Эти два свойства стандартизованного балла просто отражают две основные характеристики нормальной кривой: среднее арифметическое и среднее квадратичное отклонение. Среднее арифметическое показывает средний результат всех принявших участие в тесте кандидатов, тогда как среднее квадратичное отклонение говорит о том, насколько полученный балл отличается от среднеарифметического, и становится, таким образом, единицей измерения разброса.
Позиционные системы оценки ■ 217
Самой простой разновидностью стандартизованного балла является Z-показатель, который указывает только на то, на сколько средних квадратичных отклонений результат кандидата выше или ниже среднеарифметического. Кандидат, который получил Z-показатель, равный нулю, находится точно на уровне среднеарифметического показателя; гот, у кок) Z-показатель составил минус два (-2) (т. е. отрицательный балл), -- на два средних квадратичных отклонения ниже среднеарифметического, а кандидат, получивший положительный Z-иоказатель, равный 1,56, находился на 1,56среднего квадратичного отклонения выше среднеарифметического. 11реобразовапне необработанных баллов (rawscores), подученных при помощи теста, в Z-показатель осуществляется элементарно просто. Нужно только вычестьпз среднеарифметического балла по тесту «сырой» балл, а затем разделить эту разницу на величину размаха (т. е. на среднее квадратичное отклонение). В бол ыпинстве опубликован пых гестов указывается как среднеарифметическое, так и среднее квадратичное отклонение, основанные на норма!тпшых таблицах. Так, например, если среднеарифметическое для теста составляет 75, а среднее квадратичное отклонение - 15, то у кандидата, получившего на тесте 90 баллов, Z-иоказатель будет равен 1,т. е. (90 -75)/15 = 1.
Преимущество применении баллов, основанных на нормальной кривой, для определения различия между кандидатами заключается в том, что каждого из них можно разместить по отношению к остальным, при этом также определяя величину различий между тестовыми результатами. Кроме того, при ;лом не происходит искажения или преувеличения различий между кандидатами,так как величина различий в пределах показателей среднего квадратичного отклонения одинакова. Следовательно, анализ и интерпретация баллов, полученных по результатам теста, становится несколько легче.
Как уже было отмечено выше, возможно достаточно эффективное использование взаимосвязи между стандартизованными баллами и процентильными эквивалентами. Стандартизованный балл +1 показывает, что выполнение задания оценивается как одно среднее квадратичное отклонение выше среднеарифметического. Как показано на рисунке А.1, известно, что на нормальной кривой определенный процент людей (84,13%) получат стандартизованный балл, составляющий менее +1, а 15,87% получат более высокие результаты. С помощью такого способа стандартизованные баллы могут получать интерпретацию непосредственно в форме процентилыюго эквивалента, и наоборот. Например, для того чтобы оказаться в числе 5%,
получивших наилучшие результаты, кандидат должен иметь стандартизованный балл +1,96. Аналогичным образом стандартизованный балл -1,96 будет указывать на то, что испытуемый относится к 5% выполнивших тест хуже всех. Небольшой недостаток стандартизованных баллов состоит в том, что форма их представления включает знаки «плюс» пли «минус», а также десятичные дроби, при этом знаки после запятой часто теряются при переписывании результатов. Для того чтобы исключить эти проблемы, можно использовать другие виды стандартизованных баллов, полученные путем трансформации Z-иоказателя. Во многих широко распространенных психологических тестах, например в тесте 16PF, часто используются Т-иоказатель (T-score), 10-балльпая шкала пли шкала станов. При переводе в шкалу станов среднеарифметическому баллу присваивается значение 50, а среднее квадратичное отклонение составляет 10, при атом количество баллов может составлять от 20 до 80. На 10-балльной шкале среднеарифметическому присваивается значение 5,5, а среднее квадратичное отклонение равно 2. Недостатки десятибалльной шкалы состоят в использовании половинных показателей очков, а также в том, что при вычислениях относительно тех, кто получил максимальный результат, приходится использовать двузначное число. На шкале станов среднеарифметическому присваивается значение 5; шкала станов напоминает десятибалльную, но при этом стандартизованные баллы могут составлять от 0 до 9. Обе эти разновидности стандартизованных баллов не используют показателей ниже 0 и могут непосредственно переводиться в форму процентиля.
Приложение Б
Анализ полезности
Подсчет соотношения размеров выгоды и затрат
Для того чтобы создать необходимые условия для обеспечения прибыли, ожидаемой от применения хороших процедур отбора, часто необходимо найти критерий (пли точку отсчета) для сравнения. Обычно эта точка определяется на основе оценки финансовом прибыли, которую ожидают получить в том случае, если бы организация-работодатель отбирала людей случайным образом, без учета их умений, навыков пли способностей.
Если бы отбор персонала осуществлялся совершенно случайным образом, то принималось бы большое число людей со средними показателями качества их работы, при этом большинство из них оказалось бы посередине при ранговой оценке. Показатели качества работы небольшого числа людей будут располагаться от отметки «ниже среднего» и до очень неудовлетворительного уровня. Такое же небольшое число людей покажет результаты до некоторой степени выше средних. Другими словами, как видно на рис. Б.1, показатели баллов за выполнение работы получили бы нормальное распределение ко-локолообразной формы, имеющее три особенно важных характеристики:
- центральную точку кривой, соответствующую среднему баллу {среднеарифметическое);
- среднее квадратичное отклонение (5D), представляющее разброс баллов от среднеарифметического;
- ординату, представляющую высоту кривой в любой данной точке нижней оси.
220 ■ Приложение Б. Анализ полезности
Доля отобранных кандидатов
Хорошим отбор кадров определяется наличием числа кандидатов, превышающего число вакансии. Действительно, если бы не было возможности произвести отбор из группы имеющихся кандидатов, то баллы кандидатов за выполнение работы имели бы такое же распределение, как и в случае отбора сотрудников случайным образом.
Однако в случае, когда имеется возможность отобрать пз каждых четырех кандидатов одного, т. е. кандидатов в четыре раза больше, чем предлагаемых рабочих мест, можно предположит!), что принятие решений но отбору персонала принесет некоторую прибыль. Другими словами, в ситуации идеального отбора доля отобранных кандидатов (т. е. отношение числа должностей к числу кандидатов) составляет около 0,25. В атом случае становится возможным отобрать 25% самых лучших с точки зрения балла при отборе кандидатов, и они также будут темп 25% сотрудников, кто выполняет работу на самом высоком уровне (рис. Б.2).
Следовательно, при оценке финансовом прибыли от отбора персонала в первую очередь следует учесть долю отобранных кандидатов. If ел и же необходимо принять всех кандидатов (т. е. доля отобранных равна единице), то получить прибыль от отбора невозможно. Следовательно, чем большее имеется число кандидатов и чем меньше число вакансий, тем меньше будет доля отобранных кандидатов и тем большую потенциальную прибыль сможет получить организация благодаря отбору небольшой группы хороших кандидатов из большего числа претендентов. Таким образом, по сути, доля отобранных кандидатов отражает достоинства, пли качество, принимаемых кандидатов, и она может использоваться для установления минимально допустимого уровня показателей, разграничивающего принимаемых и отсеиваемых кандидатов.
Аналогичным образом доля отобранных кандидатов может использоваться для того, чтобы оценить средний уровень будущей работы принимаемых кандидатов. (Перед тем как начать разбираться с основными идеями, изложенными в следующих абзацах, читателю следует обязательно обратиться к той части приложения А, где речь идет об определении «стандартизованных баллов».) Если бы возможно было безошибочно определить 25% лучших кандидатов (т. е. если бы процедура отбора была абсолютно совершенна), то те же самые люди выполняли бы работу на аналогичном уровне. Для любой группы
222 ■ Приложение В. Анализ полезности
нормально распределенных баллов можно подсчитать средний балл. Для этого соответствующий стандартизованный балл (см. приложение Л) следует разделить на высоту (ординату) той части нормальной кривой, где располагается стандартизованный балл. 11а основе статистических таблиц можно определить, насколько производительность труда 25% лучших кандидатов будет выше, чем у остальных; для этого следует найти соответствующий стандартизованный балл и ординату. Например, если доля отобранных кандидатов равна 0,25, то их баллы будут расположены на 0,67 среднего квадратичного отклонения выше среднеарифметического, а соответствующая этой точке ордината при нормальном распределении составляет 0,319. Если затем ординату разделить на долю отобранных кандидатов, то полученный результат будет указывать па средний уровень выполнения профессиональной деятельности темп, чьи результаты располагаются в соответствующем диапазоне; этот уровень, стандартизованный балл за выполнение профессиональной деятельности {standardizedperformance score), обозначается как Zx. (В рамках целен нашей книги вывод математического выражения для этого этапа мы решили не рассматривать.) В случае идеально проведенного отбора доля отобранных кандидатов, равная 0,25, говорит о том, что средние показатели выполнения задания отобранными кандидатами на 1,28 среднего квадратичного отклонения выше среднего (т. е. 0,319/0,33).
Критериальная валидность
Доля отобранных кандидатов не является единственным фактором, оказывающим влияние на извлечение выгоды из отбора персонала. Идеальный отбор кандидатов происходит очень редко (так как это требует идеального соотношения метода отбора и критериальной меры выполнения профессиональной деятельности, следовательно, необходимо несколько уменьшить показатели предполагаемого среднего уровня качества труда принятых кандидатов. Коэффициенты валпдностп отражают реальное соотношение метода отбора и критериальной меры выполнения профессиональной деятельности (см. главу 4), и, следовательно, они могут быть учтены при уменьшении прогнозируемых показателей средней производительности труда принятых сотрудников. Например, если бы валидность равнялась нулю, то даже в случае отбора 25% кандидатов, получивших в рамках данного метода самые лучшие баллы, их баллы за вы нолпение профессионал ь-
Ценность в денежном выражении ■ 223
noil деятельности на данной работе могли бы распределиться по всему размаху возможных значений. При этом средние результаты совпадут со срединной точкой распределения (0 = 1,28 х 0). Однако, если критериальная валндность метода отбора составила бы 0,5, мы могли бы рассчитывать (при условии, что доля отобранных кандидатов равна 0,25) на то, что средний показатель выполнения профессиональной деятельности отобранными кандидатами будет на 0,64 среднего квадратичного отклонения выше среднего (1,28 х 0,5). Прибыль, которую возможно получить от отбора персонала, будет возрастать пропорционально валидное ти используемого метода отбора. Таким образом, чем выше критериальная валндность метода отбора, тем больше будет потенциальная финансовая прибыль. Очевидно, что, как уже было рассмотрено, если бы валндность была равна 1,0 и можно было бы говорить об идеальном отборе, то средний уровень выполнения профессиональной деятельности для группы отобранных кандидатов будет на 1,28 среднего квадратичного отклонения выше среднеарифметического (1,28 х 1).
Ценность в денежном выражении
Перед тем как осуществлять оценку реальной финансовой прибыли, получаемой от отбора кадров, необходимо подсчитать денежную стоимость одного среднего квадратичного отклонения показателей профессиональной деятельности (SI)V). Хаите)) и Шмидт (Hunterand Schmidt, 1982) исходя из эмпирически установленных отношений между средней заработной платой и средней производительностью труда предложили в рамках практических расчетов полагать, что ценность в денежном выражении одного среднего квадратичного отклонения показателей профессиональной деятельности (SDV) составляет от 40 до 70% заработной платы, соответствующей данной вакансии. Однако, поскольку те, кто принимает решения, склонны больше доверять оценкам с завышением погрешностей, в большинстве практических расчетов на основе этого эмпирического правила допускается ошибка, связанная с излишней осторожностью, так как при определении исходных данных SDV считают равным 40% заработной платы. Преобразование среднего квадратичного отклонения показателей профессиональной деятельности в денежное выражение выполняется достаточно просто. Например, если исходный оклад составляет 14 тыс. фунтов стерлингов в год, то SDV будет оцениваться как 5600 фунтов в год.
224 ■ Приложение В. Анализ полезности
На предыдущем примере мы видели, что повышение уровня выполнения профессиональном деятельности оценивалось как 0,64 среднего квадратичного отклонения. Так как SDV основано на годовом окладе, в денежном выражении финансовая прибыль составит .'5584 фунта на кандидата в год (5600 фунтов х 0,64). Следовательно, добавочная ценность хорошего кадрового отбора может оказаться для организации весьма значительной.