Eignungstests auswählen

Unter der Objektivität eines Fragebogens oder Leistungstests versteht man den Grad, in dem die Ergebnisse unabhängig von dem Diagnostiker sind. Ziel ist es, das gleiche Ergebnis für einen Kandidaten zu erlangen unabhängig von dem durchführenden Personaler. Die Unabhängigkeit der Ergebnisse vom Diagnostiker muss während der Testdurchführung, Testauswertung und Interpretation gewährleistet werden. Folglich wird auch begrifflich zwischen der Durchführungsobjektivität, Auswertungsobjektivität und Interpretationsobjektivität unterschieden (Lienert & Raatz, 1998)

Computerbasierte Testverfahren, die beaufsichtigt durchgeführt werden, bieten durch ein hohes Maß an Standardisierung eine oft sehr hohe Objektivität (Kanning, 2019). Internetgestützte Tests, die unbeaufsichtigt absolviert werden, gehen automatisch mit einer Einschränkung der Durchführungsobjektivität einher. Ein solcher Test kann als Screening eingesetzt werden, wenn die Plausibilität des Ergebnisses in einem späteren Auswahlschritt unter Aufsicht überprüft wird. (Höft, Püttner & Kersting, 2018)

Fazit: Ein seriöser Testanbieter beschreibt durch welche Vorkehrungen die Durchführungs-, Auswertungs- und Interpretationsobjektivität gewährleistet werden.

Die Reliabilität macht eine Aussage darüber, wie genau ein Verfahren misst. Ein reliables Verfahren verortet den Kandidaten zuverlässig auf einer Ergebnisskala. Je höher die Reliabilität ist, desto weniger ist das Ergebnis durch Messfehler verunreinigt.

Die Reliabilität eines Verfahrens wird in der Regel durch Reliabilitätskoeffizienten ausgedrückt. (Lienert & Raatz, 1998) Reliabilitätskoeffizienten liegen zwischen 0 und 1. Eine Reliabilität von 1 würde bedeuten, dass das Ergebnis gar nicht von Messfehlern beeinflusst wird. (Kanning, 2019) Verschiedene Methoden ermöglichen die Ermittlung eines Reliabilitätskoeffizienten. Je nach Methode werden die Reliabilitätskoeffizienten sich zu einem bestimmten Grad unterscheiden. Bei einem Vergleich unterschiedlicher Verfahren ist ein Reliabilitätskoeffizient nicht grundsätzlich als besser oder schlechter anzusehen als ein anderer. Verfahrenshersteller sollten deshalb angeben, unter welchen experimentellen und statistischen Verfahren ein Reliabilitätskoeffizient ermittelt wurde. (Lienert & Raatz, 1998)

Fazit: Als groben Richtwert empfehlen wir Verfahren mit einer Reliabilität von größer als .70 für Verfahren, die konstante Merkmale messen.

Die Validität eines Verfahrens gibt an, inwieweit es in der Lage ist, das Merkmal zu messen, dessen Messung es anstrebt. Die Validität wird in der Regel durch den Validitätskoeffizienten ausgedrückt. (Kanning, 2019)

Der Validitätskoeffizient ist ein mathematischer Kennwert, der einen Zusammenhang beschreibt. Er gibt an, wie gut ein Verfahren ein bestimmtes Merkmal misst. Der Kennwert kann zwischen -1 und +1 liegen. Ein Wert von -1 beschreibt einen perfekten negativen Zusammenhang, +1 einen perfekten positiven Zusammenhang und 0 keinen Zusammenhang. (Kanning, 2019)

• Prognostische Validität: Die prognostische Validität ist ein Maß der Validierung, das die Voraussagekraft für ein bestimmtes Kriterium (z. B. berufliche Leistung) angibt. (Kanning, 2019)
• Inkrementelle Validität: Hat ein Prädiktor „inkrementelle Validität“ bietet dieser einen Mehrwert bei der Vorhersage eines Kriteriums. Das Verfahren misst also nicht das Gleiche, wie ein anderes angewendetes Verfahren. (DTK, 2018)

Fazit: Ein Verfahren, welches berufliche Leistung vorhersagen möchte, sollte möglichst stark positiv mit beruflicher Leistung zusammenhängen. Tests mit Validitäten von .30 können schon von praktischer Bedeutung sein. Tests, die eine niedrigere Validität haben, sind in alleiniger Anwendung nahezu nutzlos. Erst in Kombination mit weiteren Verfahren können sich solche Tests als sinnvoll erweisen. (Lienert & Raatz, 1998)

Die Normierung schafft einen Bezugsrahmen und hilft somit bei der Interpretation von Ergebnissen. Liegen bei einem Verfahren statistische Normen vor, sollte die verwendete Normierungsstichprobe zum Anwendungskontext passen. Außerdem sollte die Normierung möglichst nicht älter als acht Jahre alt sein. Sind die Normen nicht passend oder veraltet, können auch eigene unternehmensspezifische Normen generiert und genutzt werden (Kanning, 2019). Die Verwendung von Normen ist allerdings nur sinnvoll, wenn bei einem Verfahren eine Gegenüberstellung mit einer Vergleichsstichprobe angestrebt wird. (Bühner, Ziegler & Kersting (2018)

Fazit: Bei Verfahren, die den Vergleich mit einer Vergleichsstichprobe anstreben, sollten aktuelle statistische Normen vorliegen, die zu Ihrer Zielgruppe passen. 

Selbstverständlich müssen bei der Anwendung eines Verfahrens alle relevanten rechtlichen Bestimmungen, wie beispielsweise die Datenschutzbestimmungen, eingehalten werden. Darüber hinaus sollte ein Verfahren Bevölkerungsgruppen nicht in systematischer Weise benachteiligen. Spielt die Sprache keine Rolle für die berufliche Leistung einer Person, kann auf sprachfreie Verfahren zurückgegriffen werden. Auch Seh- oder Farbschwächen sollten nicht zu einer systematischen Benachteiligung in Tests führen, solange dieses Merkmal unrelevant für die spätere berufliche Leistung ist.

Eine Möglichkeit, Diskriminierung transparent zu machen, bietet der FAIR Index. Der FAIR Index wurde im Rahmen des FAIR Projekts in Zusammenarbeit mit der Universität zu Köln entwickelt.

Fazit: Ein Verfahren muss mit rechtlichen Bestimmungen kompatibel sein und darf nicht systematisch Bevölkerungsgruppen diskriminieren.