Tendenzfehler<\/h2>\n\n\n\nVerzerrungen in bestimmte Richtungen<\/h3>\n\n\n\n![\"Das](\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Blogbeitrag-neu-Bias-in-der-Personalauswahl-\u2013-Part-2-Verzerrung-in-bestimmte-Richtung-Applysia-Assessment-Center-Software.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nNeben den bereits im vorherigen Blogartikel erl\u00e4uterten interpersonellen Verzerrungen (Projektionsfehler, Sympathie\/Antipathie), lassen sich auch sogenannte <\/span>Tendenzfehler<\/strong> feststellen: der erste Fehler tr\u00e4gt den Namen \u201cStrenge-\/Milde-Effekt\u201d. Der Strenge-Effekt beschreibt, wie der Name schon anzeigt, eine Tendenz zur <\/span>strengeren Bewertung<\/strong> der Kandidierenden, in Proportion zur tats\u00e4chlichen Leistung. Beobachtende tendieren dazu, Bewertungen in <\/span>negativer Richtung<\/strong> anzugeben, wohingegen sie die Kandidierenden beim <\/span>Milde-Effekt eher positiv<\/strong> bewerten (Johns und Saks 2014). Erw\u00e4hnenswert hierbei ist, dass der Fehler nicht immer auf die Wahrnehmung der Beobachtenden zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Bisani et al. (1980) zufolge werden Kandidierende durchweg positiv bewertet, wenn die Beobachtenden z.B. besonders <\/span>gef\u00fchlsorientiert<\/strong> sind und die Kandidierenden nicht verletzten m\u00f6chte.<\/span><\/p>\n\n\n\nVerzerrungen zum mittleren Bereich<\/h3>\n\n\n\n![\"Das](\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Blogbeitrag-neu-Bias-in-der-Personalauswahl-\u2013-Part-2-Tendenz-zur-Mitte-Applysia-Assessment-Center-Software.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nDiesen beiden extremen Bewertungen gegen\u00fcber steht die \u201cTendenz zur Mitte\u201d<\/strong>. Der selbsterkl\u00e4rende Name l\u00e4sst sich als Bevorzugung der mittleren Werte<\/strong> auf einer Bewertungsskala definieren. Beobachtende neigen dazu, nicht in Extreme zu gehen, sodass sowohl starke als auch schw\u00e4chere Kandidierende hier mit \u201cdurchschnittlich\u201d bewertet<\/strong> werden. Dieses Problem sollte besonders in Assessments vermieden werden, da das wahre Potential der Kandidierenden fehlinterpretiert<\/strong> und nicht ausgesch\u00f6pft werden k\u00f6nnte. Empfehlenswert sind sowohl Coachings f\u00fcr Beobachtende<\/strong> als auch nachtr\u00e4gliche R\u00fcckfragen<\/strong> zur Bewertung, wie beispielsweise \u201cWelche Eigenschaft ist am besten ausgepr\u00e4gt?\u201d (Curth und Lang 1991).<\/p>\n\n\n\nLogische Fehler<\/h2>\n\n\n\nVerzerrungen aufgrund von Stereotypen<\/h3>\n\n\n\n![\"Applysia](\"https:\/\/applysia.de\/wp-content\/uploads\/2021\/07\/Blogbeitrag-neu-Bias-in-der-Personalauswahl-\u2013-Part-2-Logische-Fehler-Applysia-Assessment-Center-Software.png\")
<\/figure>\n\n\n\nEine weitere Verzerrung tritt auf, wenn Beobachtende Tendenzen entwickeln, die Bewerbende in einem stereotypen Bild dastehen lassen. Besonders bekannt sind hier logische Fehler<\/strong>, wie zum Beispiel \u201cBrillentr\u00e4ger sind schlau\u201d oder eine Bewertung nach dem Prinzip der sozialen Erw\u00fcnschtheit<\/strong>, bei welchem sich Beobachtende stark an den Bewertungen der Gruppe orientieren. Dem entgegenwirken k\u00f6nnen anonymisierte Beurteilungsverfahren<\/strong>, bei denen Beobachtende die M\u00f6glichkeit haben, ihre Entscheidungsfindung nachwirkend kritisch zu reflektieren<\/strong>. Bei Applysia<\/a> hilft die anonymisierte Beurteilungsfunktion der Beobachtenden diesen Bias zu reduzieren und bietet ausschlie\u00dflich den Moderierenden einen Einblick in alle Beurteilungen.
<\/p>\n\n\n\nWas geschieht nach der Beurteilung?<\/h2>\n\n\n\n
Ein genauso wichtiger Aspekt in der Personalauswahl ist die Datenauswertung <\/strong>nach der Datenerfassung. Hier kommt es ganz darauf an, wie Daten kombiniert und gewichtet werden, um am Ende die passendsten Kandidierenden auszuw\u00e4hlen. Da es auch in diesem Bereich sehr interessante Ergebnisse gibt, haben wir f\u00fcr unseren letzten Teil dieser Blogreihe<\/a> ein Interview mit Marvin Neumann<\/strong>, Arbeit- und Organisationspsychologe und Experte f\u00fcr Psychometrie und Statistik der Universit\u00e4t Groningen vorbereitet. <\/p>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nNeben den bereits im vorherigen Blogartikel erl\u00e4uterten interpersonellen Verzerrungen (Projektionsfehler, Sympathie\/Antipathie), lassen sich auch sogenannte <\/span>Tendenzfehler<\/strong> feststellen: der erste Fehler tr\u00e4gt den Namen \u201cStrenge-\/Milde-Effekt\u201d. Der Strenge-Effekt beschreibt, wie der Name schon anzeigt, eine Tendenz zur <\/span>strengeren Bewertung<\/strong> der Kandidierenden, in Proportion zur tats\u00e4chlichen Leistung. Beobachtende tendieren dazu, Bewertungen in <\/span>negativer Richtung<\/strong> anzugeben, wohingegen sie die Kandidierenden beim <\/span>Milde-Effekt eher positiv<\/strong> bewerten (Johns und Saks 2014). Erw\u00e4hnenswert hierbei ist, dass der Fehler nicht immer auf die Wahrnehmung der Beobachtenden zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Bisani et al. (1980) zufolge werden Kandidierende durchweg positiv bewertet, wenn die Beobachtenden z.B. besonders <\/span>gef\u00fchlsorientiert<\/strong> sind und die Kandidierenden nicht verletzten m\u00f6chte.<\/span><\/p>\n\n\n\n Diesen beiden extremen Bewertungen gegen\u00fcber steht die \u201cTendenz zur Mitte\u201d<\/strong>. Der selbsterkl\u00e4rende Name l\u00e4sst sich als Bevorzugung der mittleren Werte<\/strong> auf einer Bewertungsskala definieren. Beobachtende neigen dazu, nicht in Extreme zu gehen, sodass sowohl starke als auch schw\u00e4chere Kandidierende hier mit \u201cdurchschnittlich\u201d bewertet<\/strong> werden. Dieses Problem sollte besonders in Assessments vermieden werden, da das wahre Potential der Kandidierenden fehlinterpretiert<\/strong> und nicht ausgesch\u00f6pft werden k\u00f6nnte. Empfehlenswert sind sowohl Coachings f\u00fcr Beobachtende<\/strong> als auch nachtr\u00e4gliche R\u00fcckfragen<\/strong> zur Bewertung, wie beispielsweise \u201cWelche Eigenschaft ist am besten ausgepr\u00e4gt?\u201d (Curth und Lang 1991).<\/p>\n\n\n\n Eine weitere Verzerrung tritt auf, wenn Beobachtende Tendenzen entwickeln, die Bewerbende in einem stereotypen Bild dastehen lassen. Besonders bekannt sind hier logische Fehler<\/strong>, wie zum Beispiel \u201cBrillentr\u00e4ger sind schlau\u201d oder eine Bewertung nach dem Prinzip der sozialen Erw\u00fcnschtheit<\/strong>, bei welchem sich Beobachtende stark an den Bewertungen der Gruppe orientieren. Dem entgegenwirken k\u00f6nnen anonymisierte Beurteilungsverfahren<\/strong>, bei denen Beobachtende die M\u00f6glichkeit haben, ihre Entscheidungsfindung nachwirkend kritisch zu reflektieren<\/strong>. Bei Applysia<\/a> hilft die anonymisierte Beurteilungsfunktion der Beobachtenden diesen Bias zu reduzieren und bietet ausschlie\u00dflich den Moderierenden einen Einblick in alle Beurteilungen. Ein genauso wichtiger Aspekt in der Personalauswahl ist die Datenauswertung <\/strong>nach der Datenerfassung. Hier kommt es ganz darauf an, wie Daten kombiniert und gewichtet werden, um am Ende die passendsten Kandidierenden auszuw\u00e4hlen. Da es auch in diesem Bereich sehr interessante Ergebnisse gibt, haben wir f\u00fcr unseren letzten Teil dieser Blogreihe<\/a> ein Interview mit Marvin Neumann<\/strong>, Arbeit- und Organisationspsychologe und Experte f\u00fcr Psychometrie und Statistik der Universit\u00e4t Groningen vorbereitet. <\/p>\n\n\n\nVerzerrungen zum mittleren Bereich<\/h3>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nLogische Fehler<\/h2>\n\n\n\n
Verzerrungen aufgrund von Stereotypen<\/h3>\n\n\n\n
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<\/p>\n\n\n\nWas geschieht nach der Beurteilung?<\/h2>\n\n\n\n