{"id":14846,"date":"2024-09-10T08:30:00","date_gmt":"2024-09-10T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/applysia.de\/?p=14846"},"modified":"2025-08-11T15:49:04","modified_gmt":"2025-08-11T13:49:04","slug":"mehr-sprechen-weniger-testen-warum-interviews-bei-der-personalauswahl-an-bedeutung-gewinnen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/applysia.de\/en\/wissenschaft-in-60-sek\/mehr-sprechen-weniger-testen-warum-interviews-bei-der-personalauswahl-an-bedeutung-gewinnen\/","title":{"rendered":"Mehr sprechen, weniger testen! Warum Interviews bei der Personalauswahl an Bedeutung gewinnen."},"content":{"rendered":"

Noch besser, noch einfacher, noch pr\u00e4ziser. Der Traum eines jeden HR-Profis ist ein fehlerfreier Test, der exakt das misst, was er messen soll, und dabei eine hohe Vorhersagekraft aufweist. Doch dieser Anspruch bleibt eine Utopie, was oft zu Frustration f\u00fchrt \u2013 es sei denn, man biegt die Realit\u00e4t ein wenig zurecht. Eine provokante Interpretation der Studienergebnisse von Schmidt und Hunter (1998) im Licht der aktuellen Revision von Sackett et al. (2021) k\u00f6nnte genau das nahelegen.<\/p>\n\n\n\n

Die Metaanalyse von Schmidt und Hunter (1998) gilt seit jeher als Goldstandard zur Bewertung der Validit\u00e4t<\/a> von Personalauswahlinstrumenten. Seit ihrer Ver\u00f6ffentlichung haben HR-Expert*innen ihre Entscheidungsprozesse stark auf diese Ergebnisse gest\u00fctzt. Doch eine aktuelle Analyse von Sackett und Kollegen (2021) hat wesentliche Abweichungen gefunden, die die G\u00fcltigkeit vieler verbreiteter HR-Instrumente infrage stellen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n

(F\u00fcr einen schnellen \u00dcberblick haben wir unten zwei Tabellen zusammengestellt: Tabelle 1 vergleicht die Ergebnisse beider Studien, Tabelle 2 zeigt die \u201eTop 10 Personalauswahlinstrumente\u201c von Sackett et al. (2021).)<\/p>\n\n\n\n

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Intelligenztests im Fokus: Ein Vergleich der Studien von Schmidt und Hunter (1998) und Sackett et al. (2021)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Schmidt und Hunter (1998) nutzten Intelligenztests als Grundlage zur Vorhersage von Berufserfolg und untersuchten, wie gut andere Methoden diesen zus\u00e4tzlich prognostizieren k\u00f6nnen. Ihr zentrales Ergebnis: Intelligenz ist der beste Indikator f\u00fcr berufliche Leistung. Dementsprechend wurden Intelligenztests als wichtiges Auswahlinstrument empfohlen, und viele Kandidat*innen wurden basierend auf ihren Ergebnissen ausgew\u00e4hlt oder abgelehnt. Ein Update von Schmidt et al. (2016) best\u00e4tigte diese Aussage, stellte jedoch fest, dass die Validit\u00e4ten der untersuchten Auswahlinstrumente deutlich h\u00f6her lagen als urspr\u00fcnglich angenommen.<\/p>\n\n\n\n

Diese Unterschiede sind auf sogenannte \u201e\u00fcberkorrigierte Range Restrictions\u201c zur\u00fcckzuf\u00fchren \u2013 ein kompliziertes Thema, das im Wesentlichen darauf hinweist, dass kein Test fehlerfrei misst. \u00dcblicherweise werden Fehleranteile in den Ergebnissen durch Korrekturen ausgeglichen, um m\u00f6glichst pr\u00e4zise das zu messen, was im Fokus steht (z.B. Intelligenz). Range Restrictions bedeuten eine Einschr\u00e4nkung der Variabilit\u00e4t des Pr\u00e4diktors (z.B. Intelligenz) und\/oder des Kriteriums (z.B. Berufserfolg) \u2013 etwa durch Mindestanforderungen an die Intelligenz f\u00fcr eine Einstellung. Werden diese Korrekturen jedoch \u00fcbertrieben, k\u00f6nnen die Ergebnisse k\u00fcnstlich aufgebl\u00e4ht und den Methoden zu hohe Korrelationswerte zugeschrieben werden. Dadurch erscheint die Vorhersagekraft eines Instruments gr\u00f6\u00dfer, als sie tats\u00e4chlich ist.<\/p>\n\n\n\n

Sackett und Kollegen (2021) haben die urspr\u00fcngliche Metaanalyse erneut untersucht und dabei die \u00dcberkorrekturen analysiert. Ihre Ergebnisse liefern vermutlich eine realistischere Einsch\u00e4tzung der Validit\u00e4t von Auswahlinstrumenten (siehe Tabelle 1).<\/p>\n\n\n\n

Aus der Analyse lassen sich vier zentrale Erkenntnisse ableiten:<\/h3>\n\n\n\n
    \n
  1. Geringere Validit\u00e4ten von Intelligenztests<\/strong>: Intelligenztests zeigen durchgehend geringere Validit\u00e4ten als bisher angenommen. Sackett et al. (2021) sehen Intelligenztests zwar weiterhin als brauchbaren Pr\u00e4diktor f\u00fcr Berufserfolg, jedoch mit deutlich niedrigeren Werten als Schmidt (2016) und Schmidt und Hunter (1998) (r = .51 vs. r = .31).<\/li>\n\n\n\n
  2. \u00dcbersch\u00e4tzung der Intelligenztests<\/strong>: Der Erkl\u00e4rungsbeitrag von Intelligenztests wurde lange \u00fcbersch\u00e4tzt. W\u00e4hrend Schmidt und Hunter (1998) davon ausgingen, dass ein Intelligenztest 25 % (r = .51) der Varianz im Berufserfolg vorhersagen kann, zeigte sich in der Studie von Sackett et al. (2021), dass nur 9 % (r = .31) des Erfolgs tats\u00e4chlich auf Intelligenz zur\u00fcckzuf\u00fchren sind. Dies deutet darauf hin, dass die Vorhersagekraft von Intelligenztests seit Jahren \u00fcbersch\u00e4tzt wurde.<\/li>\n\n\n\n
  3. Strukturierte Interviews sind entscheidend<\/strong>: Ein weiterer bedeutender Unterschied zeigt sich bei Interviews. Schmidt und Hunter (1998) fanden eine Validit\u00e4t von r = .51 f\u00fcr strukturierte und r = .38 f\u00fcr unstrukturierte Interviews<\/a>. Sackett et al. (2021) hingegen berichten eine Validit\u00e4t von r = .42 bzw. r = .19. Dies unterstreicht, dass der Grad der Strukturierung eines Interviews erhebliche Auswirkungen auf seine Vorhersagekraft hat. Obwohl unstrukturierte Interviews Freir\u00e4ume und Vorteile wie Nat\u00fcrlichkeit und soziale Akzeptanz bieten, f\u00fchren strukturierte Interviews zu einer h\u00f6heren Vorhersagekraft.<\/li>\n\n\n\n
  4. Methodenkombinationen erh\u00f6hen die Validit\u00e4t<\/strong>: Sackett et al. (2021) betonen die Bedeutung der Kombination mehrerer Methoden. Um Diskriminierung zu vermeiden und eine faire Personalauswahl zu gew\u00e4hrleisten, ist es ratsam, verschiedene Instrumente zu kombinieren. Drei der \u201eTop Five\u201c-Pr\u00e4diktoren f\u00fcr Berufserfolg aus der Studie von Sackett et al. (2021) zeigen erhebliche Unterschiede zwischen \u201eschwarzen und wei\u00dfen\u201c Probanden, was das Risiko ethnischer Diskriminierung erh\u00f6ht. Eine methodische Kombination kann die Limitationen einzelner Verfahren ausgleichen und die Validit\u00e4t der Entscheidungsfindung verbessern.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Hierbei bieten sich insbesondere Assessment Center<\/a> an, die eine solche Kombination von Auswahlverfahren beinhalten und Kandidat*innen anhand ihrer Kompetenzen in verschiedenen \u00dcbungen bewerten. Applysia unterst\u00fctzt bei der Planung, Durchf\u00fchrung und Auswertung von Assessment Centern. Mit unserer digitalen Software werden Prozesse vereinfacht und personalisiert, Daten intuitiv und valide erhoben sowie fair ausgewertet. Weitere Informationen zu digitalen Assessments finden Sie unter www.applysia.de<\/a>.
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