Criterios industriales para evaluar el desempeño laboral

El psicólogo industrial utiliza muchas medidas para evaluar el desempeño laboral. Cuál de estos se utiliza a menudo depende del conjunto específico de circunstancias. La tabla 7.1 identifica once de los criterios más utilizados. Además de ser consciente de que la selección de criterios varía, también es importante saber que la evaluación del desempeño puede tener lugar en diferentes etapas de la experiencia laboral.

Existen principalmente tres tipos diferentes de circunstancias evaluativas, o situaciones, en las que uno podría estar interesado en evaluar un titular de trabajo. Por ejemplo, uno puede evaluar el desempeño durante el entrenamiento mientras el individuo está aprendiendo la habilidad o tarea. Además, uno puede evaluar el desempeño mientras el individuo está realmente en el trabajo.

Además, uno puede crear entornos de trabajo artificiales para fines de evaluación de rendimiento potencial. Tales situaciones de trabajo artificial generalmente se conocen como ajustes de tareas o tareas simuladas. Se han vuelto extremadamente populares en los últimos años y son muy utilizados por los servicios militares.

Se están volviendo cada vez más populares en la industria, ya que el uso de tareas simuladas i es menos costoso e involucrado que contratar y esperar las medidas de desempeño laboral. Otra ventaja de la situación del trabajo simulado es que, en general, se pueden introducir mejores controles y reducir así los problemas de contaminación de criterio. Los ejemplos recientes de tareas simuladas a nivel ejecutivo en la industria son los juegos de prueba "dentro de la canasta" y los juegos de administración computarizados. Ambos serán discutidos en el presente.

Como ejemplo, considere la medida general de accidentes enumerados en la Tabla 7.1. Por accidente, nos referimos a una variedad de incidentes que resultan en daños o pérdida de tiempo al producto, equipo o personal. El uso de esta medida como un criterio ya sea en la capacitación o en el desempeño real del trabajo probablemente implique un conteo del número real de incidentes de este tipo observados durante un período de tiempo con, quizás, una conversión a una base en dólares para fines de comparación.

Sin embargo, en el caso de los ajustes de trabajo simulados, a menudo es posible hablar en términos del número de accidentes teóricos en lugar de accidentes reales. Obviamente, es mejor tener un accidente "teórico" que uno real. Una excelente ilustración es la simulación de vuelo en la que un piloto puede tener un "accidente" que solo ocurre en teoría en lugar de en la realidad, ahorrando así grandes sumas de dinero y vidas mientras, al mismo tiempo, evalúa con precisión la habilidad de vuelo de un piloto. Nuestro propósito, sin embargo, no es argumentar a favor de situaciones de criterios simulados, aunque parecen ser ideales para muchos tipos de evaluación de desempeño.

Algunos ejemplos:

Las medidas enumeradas en la Tabla 7.1 se dividen en varias categorías. Por ejemplo, algunas de ellas son medidas de producción, otras son medidas de datos personales (por ejemplo, tenencia y ausentismo), mientras que otras son de naturaleza crítica (clasificaciones de supervisor y homólogos y autoclasificaciones).

Datos de produccion:

De estas categorías principales, uno podría lógicamente esperar que los datos de producción sean los datos de criterio utilizados con mayor frecuencia en entornos industriales. Curiosamente, este no parece ser el caso. Schultz y Siegel (1961a) señalan que los registros de producción se han usado mucho menos extensivamente de lo que cabría esperar, y concluyen que tales criterios son probablemente más útiles para trabajos manuales rutinarios.

Rothe y sus colaboradores han proporcionado algunos de los mejores datos sobre los criterios de producción en una serie de estudios de tasas de producción entre ocupaciones tan diversas como envoltura de mantequilla (1946a, 1946b), operador de maquinaria (1947, 1959, 1961), chocolate. cazo (1951), y bobinadora (1958).

Sus datos ofrecen una amplia prueba de que el rendimiento del trabajo medido por los datos de producción está sujeto a variaciones de tiempo sustanciales. Las correlaciones sobre la confiabilidad de los datos de producción oscilaron entre 0.05 y 0.85, y la magnitud fue influenciada por la duración del período de tiempo entre medidas. Ghiselli y Haire (1960) proporcionaron otra información de confiabilidad sobre los datos de producción; encontraron que la correlación entre los períodos de tiempo semanales es considerablemente mayor para las semanas adyacentes que para las semanas ampliamente separadas.

Información personal:

A menudo, es más fácil adquirir información sobre el comportamiento laboral de una persona que no es una figura de producción. Los datos relativos al número de veces que una persona está ausente de su trabajo, el número de veces que llega tarde, el número de quejas presentadas y el número de accidentes y / o paros laborales son todas las medidas que se han utilizado para definir el Diferencia entre empleados buenos y pobres.

Al usar tales medidas, a menudo se asume implícitamente que están relacionados de alguna manera con el rendimiento de la producción, es decir, que los trabajadores que llegan tarde también son los que producirán menos. En realidad, este es un supuesto extremadamente arriesgado. De hecho, como señalaremos en una sección posterior, la relación entre las medidas de datos personales y las medidas de producción suele ser muy baja. Por lo tanto, si estas medidas se utilizan para definir el éxito en el trabajo, es importante que se consideren criterios relevantes por derecho propio, en lugar de simplemente un sustituto de una medida más directa de la productividad laboral.

Los ejemplos del uso de datos personales como criterios en la industria son bastante numerosos, como ilustra Baumgartle y Sobol (1959) demostraron una relación entre el ausentismo laboral y la historia personal y las características organizativas. De manera similar, Argyle, Gardner y Cioffi (1958) utilizaron medidas de ausentismo y rotación, además de la productividad, como criterios para el efecto de diferentes métodos de supervisión.

Datos de juicio:

Aunque no hay información publicada, probablemente sería bastante seguro decidir que los criterios que incluyen juicios son el tipo de criterio más utilizado. Por curiosidad, seleccionamos una muestra aleatoria de 50 artículos del Journal of Applied Psychology para el período I960-I965 y los examinamos para ver qué catena se utilizó. La tabla 7.2 es un resumen de esta encuesta.

Los resultados indican una tendencia a utilizar los criterios de juicio con mayor frecuencia que el personal o los datos de producción. (Los números para la frecuencia de cada tipo se agregan a más de 50 ya que algunos estudios utilizaron múltiples criterios). Doce de los cincuenta artículos muestreados no utilizaron ningún criterio en el significado habitual o aceptado del término.