Çalışma Çıktıları ve Çalışma Sonuçları Üzerindeki Etkileri
Bir korelasyon meta-analizinin amacı, belirli bir bağımsız ve belirli bir bağımlı değişken arasındaki gerçek (yani yapı düzeyi) korelasyonların dağılımının bir açıklamasıdır. Tüm çalışmalar mükemmel bir şekilde yürütüldüyse, o zaman çalışma korelasyonlarının dağılımı, gerçek korelasyonların dağılımını tahmin etmek için doğrudan kullanılabilir. Ancak, çalışmalar asla mükemmel değildir. Sonuç olarak, çalışma korelasyonları ile gerçek korelasyonlar arasındaki ilişki daha karmaşıktır.
Çalışmaların mükemmel olamayacağı birçok boyut vardır. Bu nedenle, çalışma sonuçlarında birçok hata biçimi vardır. Her hata biçiminin bir meta-analizin sonuçları üzerinde bir etkisi vardır. Bazı hatalar düzeltilebilir ve bazıları düzeltilemez. Çalışma kusurları tarafından üretilen çalışma sonuçlarındaki hataların doğanın özellikleri değil, yapay veya insan yapımı hatalar olduğunu kendimize hatırlatmak için çalışma kusurlarını “eserler” olarak adlandırıyoruz.
Daha sonraki bölümlerde, mümkün olduğu kadar çok yapıyı düzelten formüller sunacağız. Artefaktların düzeltilmesi, çalışma örneklem büyüklükleri, çalışma ortalamaları ve standart sapmalar, güvenilirlik tahminleri vb. gibi yardımcı bilgileri gerektirir.
Formüllerin karmaşıklığı iki şeye bağlıdır: (1) yapay yapılardaki varyasyonun boyutu ve (2) gerçek korelasyonlardaki varyasyonun boyutu. Artefaktlar çalışmalar arasında homojen olsaydı, yani tüm çalışmalar aynı örneklem büyüklüğüne sahip olsaydı, hepsi bağımsız ve bağımlı değişkenler için aynı güvenilirliğe sahip olsaydı, hepsinde aynı standart sapmalara sahip olsaydı, meta-analiz formülleri en basit olurdu. Artefaktlar homojen olsaydı, o zaman birincil hesaplamaların tümü basit ortalamalar ve basit varyanslar olurdu. Gerçekte, eserler çalışmadan çalışmaya değişir; bu nedenle, daha karmaşık ağırlıklı ortalamalar gereklidir.
Gerçek yapı düzeyindeki korelasyonlarda yapay olmayan varyasyon varsa, bu varyasyon, çalışmaların bir çalışmadan diğerine değişen bazı yönlerinden, yani bir “moderatör” değişkenden kaynaklanmalıdır. Meta-analist, gerçek korelasyonlarda değişiklik öngörüyorsa, çalışmalar potansiyel moderatör olduğu düşünülen yönler için kodlanacaktır.
Örneğin, çalışmalar beyaz yakalı veya mavi yakalı çalışanlara göre kodlanabilir. Gerçek korelasyonlardaki varyasyon büyükse, o zaman kilit soru şudur: Moderatör değişkeni, potansiyel moderatörler olarak tanımladığımızlardan biri mi? Bazı kodlanmış çalışma özelliklerinin büyük moderatörler olduğunu tespit edersek, genel meta-analiz özellikle önemli değildir. Anahtar meta-analizler, gerçek korelasyonlardaki varyasyonun büyüklük olarak çok daha küçük olduğu moderatör çalışma alt kümeleri üzerinde gerçekleştirilenler olacaktır.
Çalışma Eserleri
Gerçek korelasyona kıyasla çalışma korelasyonunun boyutunu değiştiren 11 artefakt belirledik. Bu eserler, personel seçimi araştırma literatüründen tipik somut örneklerle birlikte listelenmiştir. Anlatı incelemelerinde en zarar verici eser örnekleme hatası olmuştur. Örnekleme hatası, sosyal bilimlerdeki hemen hemen her araştırma alanında çelişkili bulgular olarak yanlış yorumlanmıştır.
Bununla birlikte, diğer yapay ürünlerin bazıları, niteliksel olarak yanlış sonuçlar yaratacak veya bulguların pratik sonuçlarını büyük ölçüde değiştirecek kadar büyük niceliksel hatalara neden olur. Bu, birkaç yapı birlikte çalıştığında dikkate alınması özellikle önemlidir.
İş analizi çıktıları nelerdir
Öğrenme çıktısı nedir
Sistem Analizi ve tasarımı aşamaları
Sistem Analizi ve Tasarımı Proje örnekleri
Öğrenme çıktısı nasıl yazılır
Program çıktısı nedir
Sistem Analizi aşamaları
Sistem analizi ve tasarım
Örnekleme Hatası
Örnekleme hatası, korelasyon katsayısını sistematik olmayan ve aditif olarak etkiler. Gerçek korelasyon ρ ve örnek korelasyonu r olarak gösteriliyorsa, formüldeki örnek korelasyonuna örnekleme hatası eklenir.
Örnekleme hatasının boyutu öncelikle örnek boyutu tarafından belirlenir. Etki sistematik olmadığı için, tek bir korelasyondaki örnekleme hatası düzeltilemez. Örnekleme hatası ve meta-analizdeki düzeltmeler (korelasyonlar içind değerleri için) ayrıntılı olarak tartışılmaktadır.
Ölçüm Hatası
Eserler 2 ve 3 ile eserler 8 ve 9 arasındaki ayrımın, basit veya sistematik olmayan ölçüm hatası ile sistematik hata (veya mükemmel yapı geçerliliğinden sapmalar) arasındaki farkı temsil ettiğine dikkat edin. Basit ölçüm hatası, ölçümün güvenilmezliği olarak değerlendirilen rastgele ölçüm hatasıdır. Ölçüm hatası, korelasyon üzerinde sistematik bir çarpımsal etkiye sahiptir. Gerçek korelasyonu ρ ve gözlenen korelasyonu ρo ile göstermek gerekir.
Tablo 2.1 Sonuç ölçütlerinin değerini değiştiren çalışma yapıtları (personel seçim araştırmasından örneklerle)
1. Örnekleme hatası:
Çalışma geçerliliği, örnekleme hatası nedeniyle popülasyon değerinden rastgele değişecektir.
2. Bağımlı değişkende ölçüm hatası:
Çalışma geçerliliği, iş performansının rastgele hata ile ölçüldüğü ölçüde sistematik olarak gerçek geçerlilikten daha düşük olacaktır.
3. Bağımsız değişkende ölçüm hatası:
Bir test için çalışma geçerliliği, test tam olarak güvenilir olmadığı için ölçülen yeteneğin geçerliliğini sistematik olarak olduğundan az gösterir.
4. Sürekli bağımlı değişkenin dikotomizasyonu:
Ciro, yani bir çalışanın kuruluşta kalma süresi, genellikle “‘den fazla” şeklinde ikiye ayrılır. . ” veya “daha az. . ” nerede . . . bir yıl veya altı ay gibi keyfi olarak seçilmiş bir aralıktır.
5. Sürekli bağımsız değişkenin dikotomizasyonu:
Görüşmecilere genellikle algılarını “kabul edilebilir” ve “reddetme” olarak ikiye ayırmaları söylenir.
6. Bağımsız değişkendeki aralık değişimi:
Çalışma geçerliliği, işe alma politikasının yerleşiklerin, başvuranlar için geçerli olandan daha düşük bir tahmin değişkenine sahip olmasına neden olduğu ölçüde, gerçek geçerlilikten sistematik olarak daha düşük olacaktır.
7. Yıpranma artefaktları: Bağımlı değişkendeki aralık değişimi:
İyi işçiler toplumdan terfi edildiğinde veya yoksul işçiler, zayıf performans.
8. Bağımsız değişkende tam yapı geçerliliğinden sapma:
Testin faktör yapısı, aynı özellik için testlerin olağan yapısından farklıysa, çalışma geçerliliği değişecektir.
9. Bağımlı değişkende tam yapı geçerliliğinden sapma:
Kriter eksik veya kirliyse, çalışma geçerliliği gerçek geçerlilikten farklı olacaktır.
10. Raporlama veya transkripsiyon hatası:
Raporlanan çalışma geçerlilikleri, çeşitli raporlama sorunları nedeniyle gerçek çalışma geçerliliklerinden farklılık gösterir: verilerin kodlanmasındaki yanlışlık, hesaplama hataları, hatalar bilgisayar çıktısını okurken, sekreterler veya yazıcılar tarafından yapılan yazım hataları. Not: Bu hataların büyüklüğü çok büyük olabilir.
11. İlişkiyi etkileyen yabancı faktörlerden kaynaklanan varyans:
Görevlilerin performansları ölçüldüğü sırada iş deneyimi açısından farklılık göstermesi durumunda (çünkü iş deneyimi iş performansını etkilediğinden) çalışma geçerliliği sistematik olarak gerçek geçerlilikten daha düşük olacaktır.
Burada a, güvenilirliğin kare köküdür. a, büyüklük olarak 1’den küçük bir sayı olduğu için, korelasyonun boyutu sistematik olarak ölçüm hatasıyla azaltılır. rxx = .81 (genel bilişsel yetenek testinin tipik bir güvenilirliği) gibi oldukça yüksek bir güvenilirlik için, korelasyon √ .81 veya .90 ile çarpılır, yani %10 azaltılır. 0,36’lık düşük bir güvenilirlik için (tek maddelik bir derecelendirme ölçeğinde bir süpervizörün küresel iş performansı derecelendirmesinin ortalama güvenilirliği), korelasyon √ .36 veya .60 ile çarpılır, bu da %40’lık bir azalmadır.
Bağımsız değişkendeki ölçüm hatası ve bağımlı değişkendeki ölçüm hatası için ayrı bir etkisi vardır. Böylece, her iki değişkendeki hata için, a’nın bağımsız değişkenin güvenilirliğinin karekökü ve b’nin bağımlı değişkenin güvenilirliğinin karekökü olduğu olağan durumumuz var. Acil süpervizörün tek bir genel madde üzerindeki derecesini öngören bir genel bilişsel yetenek testi için, korelasyon (.90) (.60) = .54 ile çarpılacaktır. Bu neredeyse %50’lik bir azalma demektir.