Psychometrics Sweden & Assessment Engine

Som jag skrivit om tidigare är min rekommendation att inte fullständigt stirra sig blind på Schmidt & Hunters meta analys från 1998. En hel del nya meta analyser har visat att forskningsresultat förändras och min poäng är att praktiken alltid måste följa de senaste forskningsresultaten.

Sista dagen på året 2021 publicerades en ny sammanställning av alla meta analyser som finns tillgängliga avseende urvalsmetoders prediktiva validitet som kommer delvis ändra på kartan avseende hur urvalsmetoder bör användas i urvalsprocesser (Sackett mfl, 2021).  Men innan jag redovisar en del av resultatet bör några saker sägas.

Få som citerar och hänvisar till den tidigare artikeln publicerad 1998 har läst hela artikeln. Det är oftast endast en kolumn i hela artikeln som används som argument för att bygga en urvalsprocess. Delvis mitt fel, för jag gjorde redan 1998 en förenklad figur av den kolumnen (tillsammans med Åsa Magander på dåvarande Psykologiförlaget) som sedan har återgetts om och om igen i tidningar och powerpoint presentationer. Nu innan den nya artikeln når ut så vill jag gärna försöka förklara närmare hur resultatet bör tolkas. Så innan jag presenterar det det jämförande resultatet mellan åren 1998 och 2021 skulle jag be att ni läser igenom följande punkter innan ni tittar på resultatet (i graf och kolumner).

• En hel del av data i denna artikel bygger INTE på ny data utan snarare på att forskarna har räknat om gamla resultat med en delvis ny metod för att hitta mer exakta estimat. 
• Kriteriet i denna artikel liksom den tidigare artikel från 1998 fokuserar på övergripande arbetsprestation, i de allra flesta fallen bedömd av den närmaste chefen. Idag vet vi att det är här viktigt att skilja på olika typer av prestation som ”task performance” som omfattar den prestation i faktiska och konkreta arbetsuppgifter som bidrar till produktionen i organisationen, och Organisationsmedborgarskap (eng. Organizational Citizenship Behaviour, OCB) som definieras som alla de frivilliga och positiva beteenden som inte omfattas av Task Performance men som på olika sätt främjar organisationens mål, och ”skadliga” eller kontraproduktiva beteenden ”Counterproductive Work Behavior, CWB” som är relaterade till arbetet eller organisationen. Denna distinktion görs EJ i denna artikel.

• Denna artikel behandlar explicit varken kostnadsaspekten av vad som administreras i urvalsprocessen eller hur många sökande det är till en tjänst (sk nyttoberäkningar). Under vissa förhållanden kan det vara fördelaktigt att välja billigare alternativ med lägre validitet framför mer kostsamma metoder med högre validitet. Detta behandlades i artikeln från 1998.

• Denna artikel behandlar INTE tillägs-validiteten (eng incremental validity), dvs vad som händer när man kombinerar två eller flera metoder, tex arbetsprov och begåvningstest. Detta genomfördes i Schmidt & Hunter (1998) men inte i denna artikel.

• När resultatet tolkas nedan är det viktigt att skilja på metoder som baseras på en noggrann arbetsanalys (tex kunskapsprov) och de metoder som mäter generella psykologiska egenskaper (tex begåvning).

• När det gäller strukturerad intervju avses EJ kompetensbaserad intervju (unikt fenomen på den svenska marknaden). En strukturerad intervju avser att samma frågor ställs till alla kandidater, utan olika följdfrågor och att alla svar (som har med urvalsbeslutet att göra) poängsätts på samma skala. Varje fråga ska kunna länkas till den kunskap eller färdighet som krävs i arbetet baserat på den tidigare utförda arbetsanalysen. Det som i Sverige benämns struktured intervju betraktar jag i de flesta fallen som ostrukturerad intervju, dvs liknande frågor med följdfrågor med poängsättning som endast delvis är kopplat till en gedigen arbetsanalys.

• Systematisk insamlad biodata används, vad jag vet, knappast i Sverige. I USA benämns det som ”biodata inventories” och består av skriftliga frågor som standardiserat besvaras av kandidaten om tex ledarskap, personlighet, intresse, kunskap och färdighet. Det gemensamma med alla frågor är att det handlar om tidigare beteenden på arbetsplatsen. Även biodata är starkt knutet till arbetsanalysen.

• När det gäller intresse så har man delvis bytt fokus, i denna artikel avses matchningen mellan individens intresse och det aktuella arbetet. Det skiljer sig från den tidigare sammanställningen där det handlade om hur mycket intresse individen hade av alla olika intressen. Således även här krävs en ordentlig arbetsanalys.

• Vissa av metoderna har ej, enligt forskarna kunnat replikeras då det redan 1998 saknades tillräcklig information om studierna som ingick i de enskilda meta analyserna. Detta är bl.a.; år av utbildning, medarbetarbedömning (eng peer ratings) provanställning, referenstagning (eng reference checks), grafologi och ålder. Så dessa metoder för urvalsbeslut vet vi inte något om i dagsläget.
• Nedan resultatredovisning är inte en komplett redovisning, det finns fler resultat bl.a. om emotionell intelligens och personlighet som jag kommer återkomma till i senare blogginlägg. 

Jämförande resultatet (1998 mot 2021)

Det tydligaste resultatet ser ni i grafen och den högra kolumnen i tabellen. Av 11 metoder är det 9 där validiteten sjunkit. Den största skillnaden är arbetsprov (-0,21) tätt följt av begåvning (-0,20) och ostrukturerad intervju (-0,19). Det är endast två metoder som visar på en högre validitet i jämförelse med för över 20 år sedan, det är intresse (+0,14) och biodata (+0,03). Både intresse Nye m.fl. (2017) och biodata Speer m.fl. (2021) baseras på nyligen publicerade meta analyser långt efter 1998.
Den största anledningen till skillnaden (förutom de nya meta analyserna) är, menar forskarna, att tidigare studie överkorrigerat för beskuren spridning. Beskuren spridning uppkommer när man räknar samband baserat på samma urval som redan använt metoden för urvalsbeslut. Eftersom många av studierna sannolikt inte haft en kraftig beskuren spridning så har man överskattat validiteten. Det syns tydligt i validiteten för begåvning som man 1998 fann ha samma validitet som strukturerad intervju (0,51). Däremot har det inte varit samma problem med den strukturerade intervjun, den sjunker inte så kraftigt som begåvning.

Vad betyder detta resultat för praktiken? 

Den tydligaste indikationen är att de metoder som har högst validitet mäter arbetsbeteende. Den strukturerad intervjun, kunskapsprov, biodata och arbetsprov (och även assessment center som kommer lite längre ned i rangordningen) har ofta en gemensam nämnare, dvs vad kandidaten kan, vad har kandidaten gjort innan och hur bra har kandidaten lyckats med det. 

Det är positivt eftersom då vet vi att det viktigaste kanske inte är att välja en specifik metod av dessa utan snarare analysera, hur kan vi till minsta möjliga tid/kostnad kan ta reda på detta? En annan fördel är att dessa kan kombineras, tex kan en anställningsintervju även innehålla kunskapstest, ett prov på att göra jobbet (arbetsprov) och frågor om hur väl man lyckats på ett tidigare jobb (biodata). 

En nackdel är att det i de allra flesta fallen krävs erfarenhet hos de som söker arbetet, vi kan ju inte testa kunskapen hos någon som ska lära sig något (tex urvalet till polishögskolan). Vi kan inte heller ställa frågor hur någon lyckats med något om det inte finns någon erfarenhet (en person som söker chefsposition som aldrig varit chef). 

Ytterligare en utmaning är att med dessa metoder är att det krävs det en ytterst gedigen arbetsanalys, då varje roll kan ha specifika utmaningar och de frågor som ställs i antingen skriven form eller muntlig form bör vara specifikt arbetsrelaterat till just det jobbet. Här finns inga genvägar, här krävs grundlighet av någon expert som kan jobbet, eller flera som utfört jobbet under en längre tid som vet vad som krävs. 

Jag ser inte att detta kan utföras av en rekryteringsexpert ensam, snarare ska rekryteraren samla in standardiserad information från experter och sammanställa denna information som grund för utformning av intervjun/kunskapsprovet/arbetsprovet/biodata. En annan utmaning är kostnaden. För att utveckla dessa metoder krävs både en arbetsanalys, en utprövning av metoden inklusive en lokal valideringstudie för att se om det funkar.

Begåvningstest och personlighet (i detta fall målmedvetenhet och intergritetstest) och intresse mäter psykologiska egenskaper hos kandidaten. Förutom intresse har dessa sjunkit i validitet. Det är naturligtvis en stor brist att vi trott innan att begåvning har haft en betydligt högre validitet för medelkomplexa arbeten. När det gäller komplexa arbeten höjs validiteten, det är viktigt att komma ihåg. Uppskattnigsvis för mer komplexa arbeten så ligger validiteten på ca .40 (men det får kommande meta analyser undersöka).

Finns det fog för att använda dessa psykometriska metoder? Fördelen med dessa mer psykologiska faktorer är att de ofta är billigare i förhållande till mer arbetsrelaterade metoder. Mycket tyder på tex att nivåer av begåvning och centraltendenser av personlighet går att generalisera till många jobb och yrken. Tex mer komplicerade yrken kräver högre begåvning och stressutsatta arbeten kräver känslomässig stabilitet, så arbetsanalysen blir inte så central här. Eftersom det tar mindre tid att administrera dessa metoder bör de lika tidigt i processen när de obligatoriska kraven på tjänsten uppfyllts. Däremot är det tveksamt att använda dessa psykologiska variabler sent i urvalsprocessen. En annan fördel är att dessa metoder ej kräver någon erfarenhet hos de sökande, således lämpar sig dessa metoder bra när man ska lära sig nya saker eller anpassa sitt beteende till ett nytt jobb, en del kallar det för potential att lyckas.

Detta var det första blogginlägget om denna artikel, men det finns flera intressanta resultat om tex personlighet som jag kommer ta upp i nästa inlägg.

Referenser

Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2021, December 30). Revisiting Meta-Analytic Estimates of Validity in Personnel Selection: Addressing Systematic Overcorrection for Restriction of Range. Journal of Applied Psychology. Advance online publication. http://dx.doi.org/10.1037/apl0000994

Nye, C. D., Su, R., Rounds, J., & Drasgow, F. (2017). Interest congruence and performance: Revisiting recent meta-analytic findings. Journal of Vocational Behavior, 98, 138–151. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2016.11.002

Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings. Psychological Bulletin, 124(2), 262–274.https://doi.org/10.1037/0033-2909.124.2.262

Speer, A. B., Tenbrink, A. P., Wegmeyer, L. J., Sendra, C. C., Shihadeh, M., & Kaur, S. (2021, October 21). Meta-Analysis of Biodata in Employment Settings: Providing Clarity to Criterion and Construct-Related Validity Estimates. Journal of Applied Psychology. Advance online publication. http://dx.doi.org/10.1037/apl0000964

Podcasten “Lära Från Lärda” är numera Sveriges största podcast om fackböcker. Varje avsnitt handlar om en ny fackbok och dess författare intervjuas av Fredrik Hillerborg. Tanken med podden är att inspirera fler att hitta nyfikenhet och en glädje i att lära sig nya saker. Formatet, med längre och reflekterande intervjuer, står till viss del i kontrast till ett höjt tempo i hur vi konsumerar media idag. Och intervjutekniken, med närvaro och nyfikenhet i samtalet, står också i viss kontrast till “tyckartrenden” och att det är ovanligt med bra lyssnare. Det här är två viktiga budskap med poddens koncept.

Tack Fredrik för att jag fick besöka din studio och prata om vår bok Personlighet i arbete, jag hoppas att detta avsnitt kan sprida lite kunskap om personlighet, utöver det vanliga dravlet i den allmänna debatten om personlighetstests vara eller icke vara.

254 – Personlighet i arbete

I dag är fem Faktor Modellen (FFM), med sina fem personlighetsdrag eller faktorer, den mest meningsfulla modellen för att bedöma och beskriva kandidaters personlighet. Många använder denna modell när kandidater ska bedömas vem som sannolikt kommer prestera bäst på arbetet. Det finns även forskning kring akademisk prestation, nedan presenteras en kort sammanfattning av forskningen.

Kärt barn har många namn. Det har även FFM, som ofta även kallas Big Five, och dess faktorer. Både de svenska och engelska benämningarna på dessa fem faktorer varierar, men de mest allmänt vedertagna är:

MÅLMEDVETENHET – conscientiousness  (C)– ordningsamhet, disciplin och prestationssträvan

SYMPATISKHET – agreeableness (A) – tillit, värme och samarbetsvilja

KÄNSLOMÄSSIG INSTABILITET – Neuroticism (N) – stresskänslighet, vaksamhet och beredskap

ÖPPENHET – openness (O) – intellektuell nyfikenhet, fantasi och öppenhet för nya idéer

EXTRAVERSION (E) – extraversion – utåtriktning, energi och spänningssökande.

Men hur bra är egentligen dessa fem faktorer att förutsäga prestation? Med prestation menas här prestation i det akademiska och i arbetet.

Det har genomförts ett antal sk meta analyser som undersökt mer exakt hur bra de olika faktorerna är att förutsäga prestation och nyligen publicerades en sammanfattning av läget för hur väl FFM förutsäger prestation.

Resultatet i grafen visar tydligt att det är Målmedvetenhet som har högst förutsägande kraft. Men viktigt att påpeka är att det är ej ett högt samband, om man tex jämför med intelligens (som ligger på ca .50). De andra faktorerna visar på lite olika resultat. Extraversion kan förutsäga arbetsprestation men inte akademisk prestation. Samma sak med Neuroticism, där finns det ett negativt samband med arbetsprestation men endast ett mycket svagt negativt samband med akademisk prestation. För öppenhet finns det ett något högre samband med akademisk prestation och när det gäller Sympatiskhet är sambandet lite högre för arbetsprestation. 

En anledning att Målmedvetenhet sticker ut i FFM i förhållande till prestation är, som vi skriver i vår bok Personlighet i arbete (Sjöberg, Sjöberg, Henrysson Eidvall, 2021), att individer med låg nivå av målmedvetenhet har ett avslappnat och lättsamt förhållningssätt till prestation, ansvar, åtaganden och förpliktelser, medan de individer som har hög målmedvetenhet istället karakteriseras av att förpliktelser och åtaganden tas på allvar, vilket gör att de ofta uppfattas som pålitliga, plikttrogna, samvetsgranna och lojala” (sid 34-35).

Efter dessa meta analyser (54 meta analyser med över 500 000 individer, undersökta i sammanlagt över 2000 studier) anser jag att det vi inte kommer längre med FFM för att förutsäga prestation. Även om det kan tyckas svaga samband så rätt använt kan personlighet fungera mycket väl i urvalssituationer, särkilt om man viktar de olika faktorerna enligt grafen ovan. Tyvärr verkar många använda resultatet som ett diskussionsunderlag och då är det tveksamt naturligtvis.

Nästa steg är att ta med hela modellen, inte bara de fem breda faktorerna. FFM har bara skrapat på ytan. Forskning de
senaste årtiondena har nämligen visat att personlighet kan beskrivas utifrån en hierarki där FFM och dess faktorer
enbart utgör en av flera nivåer. Vill du läsa mer om detta, kolla in vår nya bok Personlighet i arbete. 

Daniel Kahnemans bok Tänka Snabbt och Långsamt blev en storsäljare, nu har han tillsammans med Oliver Sibony (professor i ekonomi) och Cass R. Sunstein (professor i juridik) skrivit en ny bok som har namnet BRUS. Jag har läst den engelska originalversionen av boken, och sedan skummat de mest intressanta kapitlen i den svenska översättningen. Mycket intressant för det speglar lite den resa jag gjort i det akademiska och det praktiska arbetslivet.

När jag studerade på psykologiska institutionen på 80-talet gick det rykten om att metodkurserna på stockholms universitet var hemska, man fick räkna variansanalys för hand, inga datorer iphones så långt ögat nådde. På kursen skulle upp till en fyrvägs-variansanalys räknas ut och redogöras för, exakt med alla formler och uträkningar.

Några år senare, efter denna metodkurs, träffade jag Janne Lindell, organisationspsykolog på Bygghälsans forskningsstiftelse, som gav mig första introduktionen till hur jag med statistiken hjälp kan förstå fenomen som i boken benämns som BRUS. När jag blev doktorand blev jag tilldelad Lars Nystedt som min handledare, och han hade superkoll, och en ödmjukhet i sitt sätt att låta oss studenter försöka förstå, utan press. Ytterligare några år senare träffade jag Bertil Mårdberg, när jag började på Psykologiförlaget, som på ett underbart målande sätt förklarade för mig vad psykometri är och vilken praktiskt nytta psykometri kan ge oss.

Men vad har detta med boken att göra? Svaret är att hela boken handlar om variansanalys och psykometri. Författarna tar inte utgångspunkten i formler utan ger oss läsare konkreta exempel, på det sättet behöver man inte, till en början, ha en susning om vad variansanalys är. Några exempel. När två psykiatriker utförde oberoende granskningar av 426 patienter på statliga sjukhus slog de inte en slumpmässig gissning. När ett stort försäkringsbolag skulle bestämma premiesatser varierade individers föreslagna premier med 55 procent , vilket innebär att en medarbetare kunde bestämma en premie på 95 000 SEK medan en annan kollega uppskattade samma premie till 167 000 SEK.

Men vad är då BRUS?

Tänk dig att du och en annan person får exakt samma information om något, och ska med den information fatta ett eller flera beslut, är ni överens till 100% finns inget brus, är ni inte 100% överens finns det brus.

Givet den informationen finns det två saker som ställer till det, det första är att du och den andra personen inte har samma uppfattningen av nivån, exempelvis hur bra betyg måste man måste ha för att få ett jobb, eller hur långt fängelsestraff en dömd person ska få. Det andra problemet är mönsterbrus, exempelvis när du och den andra personen är rimligen överens om den generella nivån, hur skiljer sig då era bedömningar i ett enskilt fall?

Låt mig ta ett exempel från rekryteringsbranschen.

När kompetensmodeller används är det ofta så att en grupp individer är överens om vad som är viktigt (Nivå brus). Problemet är ofta inte nivåbruset, det är mönsterbruset, dvs olika bedömare kommer tolka nivån på olika sätt och på det sättet kommer samma individ bedömas på olika sätt av oberoende bedömare.

Det är relativt enkelt att uppskatta både nivå brus och mönsterbrus, eftersom det enda som behövs är två oberoende bedömningar och minst ett beslut. Inom forskningen kallar vi det reliabilitet (egentligen avsaknad av reliabilitet). Jag har under de senaste 10 åren utfört ett antal sådana analyser, och det är slående hur vi missbedömer hur överens vi är om olika saker. Ett sätt att dölja detta inom urval är att ha diskussioner mellan rekryterare och anställande chef, känslan är att vi har samma uppfattning om kandidaten, men det är bara känns så, många gånger är bruset betydligt större än det vi är överens om. Ett exempel i boken ger Nathan Kuncel; han föreslog att två oberoende personer skulle granska och sätta betyg på en skola, rektorn svarade då att ”så gjorde vi förr men det resulterade i så mycket oenighet att vi gick över till det nuvarande systemet” (sid 37). Det nuvarande systemet bygger på konsensus, men det döljer bara bruset det tar inte bort bruset. Konsensus diskussioner innan urvalsbeslut tas är snarare en regel än undantag på den svenska marknaden.

Brusanalys

Ett bra exempel på en brusanalys är när en kollega till mig Dave Bartram och hans forskningskollegor undersökte hur SHL:s kompetensmodell fungerar, dvs hur överens två oberoende rekryterare är om vad som är viktigt för att lyckas i ett yrke. Nedan kommer några exempel från studien.

I termer som beskrivs i boken Brus, delades det totala bruset (Sytembrus) upp i två komponenter, Nivåbrus och Mösnterbrus. I studien fick två eller flera rekryterare ta ställning till 112 komponenter som sedan delades in i 20 dimensioner. Varje komponent bedömdes utifrån om den var relevant eller inte längs en 4 gradig skala. I tabellen visas det totala systembruset som fanns i fem utvalda yrkesgrupper (den kompletta tabellen återfinns i artikeln).

Tabellen visar först att det är en hel del brus i bedömningarna, men att det varierar en hel del. Tex är det väldigt svårt att komma överens om vad en butikssäljare ska ha för kompetens, det är betydligt ”lättare” att komma överens om polisens kompetens. Vi ser också att mönsterbruset är den största boven i dramat, dvs vi är betydligt bättre på att bedöma vilken generell nivå som gäller, men sedan när enskilda kompetenser ska rangordnas då är vi inte överens. Ett bra exempel är marknadsförare där nivå bruset är 0% medan mönsterbruset är hela 73%.

Vad får detta för konsekvenser. Om vi överför detta till bedömningar i rekryteringar så är det nära katastrof, om vi bara är överens om att kompetenser som nätverkande, affärsutveckling, resultatorientering osv osv (vanliga begrepp i kompetensmodeller som används i kommuner idag) är viktiga och ska ligga på en viss generell hög nivå, medan sedan när vi som individer verkligen ska bedöma vad som är viktigast så kommer bruset.

Går det att göra något åt? I boken Brus finns många tips hur vi kan minska det totala bruset i våra bedömningar. När det gäller urvals praktiken idag är mitt tips följande.

Skippa alla flummiga kompetensmodeller, använd standardiserade arbetsanalysverktyg som är validerade för att profilera olika yrkesgrupper

Utför brusanalyser, om ni inte idag vet vad som är problemet och hur stort problemet är, går det inte att åtgärda

Gör oberoende bedömningar utan att diskutera med varandra, slå sedan ihop dessa bedömningar genom att summera resultatet.

Funkar det då? Ja det gör det, jag har tillsammans med mina kollegor och studenter genomfört brusanalyser på tre olika yrkesgrupper, där har vi kunnat minska bruset genom att använda en forskningsbaserad modell inom personlighet, den sk Fem Faktor Modellen (FFM, som vi beskriver i vår senaste bok (Personlighet i arbete) och utvecklat en standardiserad metod för att mäta FFM i arbetssammanhang. Jag återkommer med beskrivning av dessa resultat.

Referenser

Kahneman, D, Sibony, O., & Sunstein, C.R. (2021). Brus. Det osynliga flera som stör våra bedömningar- och vad du kan göra åt det. Volante.

Sjöberg, S., Sjöberg, A., & Henrysson Eidvall, S. (2021). Personlighet i arbete. Natur & Kultur.

Lievens, F., Sanchez, J. I., Bartram, D., & Brown, A. (2010). Lack of consensus among competency ratings of the same occupation: Noise or substance? Journal of Applied Psychology, 95(3), 562–571.

Idag släpps vår nya bok Personlighet i arbete. I boken ger vi en inblick i vad forskningen menar med personlighet, hur personlighet skiljer sig mellan människor, och hur den fungerar i arbetssituationer. Boken är ett ett resultat av många års erfarenhet av testutveckling och praktiskt arbete med personbedömningar. Samtidigt som vi nu lanserar vår nya bok har vi vidareutvecklat vårt personlighetstest i Assessment Engine. Den fullständiga teorin och det vetenskapliga stödet bakom Personality150 skriver vi om boken och nu lanserar vi ytterligare en nyhet för Personality150, vårt test i Assessment Engine. Vi är stolta att kunna erbjuda ett personlighetstest som mäter hela Fem Faktor Modellen, från item till facetter, till aspekter och till faktorer. Detta gör Personality150 helt unik i världen.

Aspekter

Den senaste forskningen inom personlighet föreslår ytterligare en meningsfull tolkningsnivå i personlighetens hierarkiska struktur. Denna nivå återfinns mellan faktorer och facetter och består av 10 så kallade Aspekter.

Aspekternas främsta bidrag är att ge information om den viktigaste nyansen inom varje faktor då den delar varje faktor i två. På så sätt kan man säga att aspekterna belyser varje faktor från två perspektiv och kan bland annat ge svar på vad som driver uttrycket för den generella faktorn. Ett exempel är faktorn Extraversion som delas i aspekterna Entusiasm respektive Självsäkerhet. Båda aspekterna tar sig uttryck i samspelet med andra, men Självsäkerhet drivs av social dominans medan Entusiasm drivs av positiv affekt.

Samtidigt som aspekterna belyser den viktigaste nyansen inom varje faktor så bidrar de även med den mest meningsfulla grupperingen av facetter, genom att de facetter som är mest lika varandra samlas under en och samma aspekt. I aspekten Entusiasm (i Extraversion) ingår till exempel facetterna Tillgivenhet, Sällskaplighet och Gladlynthet medan aspekten Självsäkerhet utgörs av facetterna Dominans, Energi och Spänningssökande. (Notera att antalet facetter som ingår i en aspekt varierar beroende på faktor; fördelningen kan vara 1-5, 2-4, eller 3-3.)
Aspekter finns nu i Assessment Engine!

Assessment Engine levererar nu resultat på samtliga 10 aspekter för alla processer där Personality150 ingår. Vi är övertygade om att det finns många områden där aspekter kan vara till stor nytta, särskilt i tillämpningar där faktorer är alltför trubbiga samtidigt som facetter upplevs som onödigt specifika.

Detta är en intressant undersökning som kommer resultera i en bok av Nigel Guenole, Cicek Svensson och Bart Wille (Technology and Measurement around the Globe). Ni som anser er vara experter på ”assessment in the workplace”, ta 10 minuters paus och svara på några frågor hur du använder assessment i din organisation. Klicka på nedan länk där du kan läsa mer om projektet och svara på frågorna. Tack för hjälpen.

TILL UNDERSÖKNINGEN

Just nu söker vi deltagare till ett forskningsprojekt om personlighet vid Stockholms universitet. Studien syftar till att undersöka en självskattningsskala som mäter personlighetsfungerande. Den svenska översättningen av skalan har inte tidigare undersökts. Att se hur ett stort antal personer svarar på formuläret ger därför viktig information om dess användbarhet.

Webbenkäten består av tre korta frågeformulär som handlar om hur du fungerar i vardagen, hur du mår och hur du upplever tillvaron. Sammanlagt tar det endast 5-10 minuter att besvara alla frågor.

Datainsamling sker naturligtvis anonymt och all data behandlas på gruppnivå. Eftersom det är helt nya frågor kan vi inte ge dig återkoppling på ditt resultat. Studiens resultat kan komma att publiceras i en forskningsartikel. Om studiens resultat uppfyller vetenskapliga höga krav på kvalitetssäkring av psykologisk testning kommer skalan att användas i viktigt utredningsarbete av legitimerade psykologer.

Vidare information finns på nedan länk. Om du har några frågor och/eller om du vill ta del av resultatet efter att det publicerats kan du höra av dig till jonna.eklund@gmail.com eller till anders.sjoberg@psychology.su.se

För deltagande klicka HÄR

Tack för din medverkan!

När jag och mina kollegor på Assessment Engine startade verksamheten var det pga av att vi såg en tröghet hos leverantörer av test att hitta på nya bedömningsmetoder. Nu har vi på Assessment Engine, som första leverantör av bedömningar i arbetslivet enligt ISO10667, utvecklat ett nytt sätt att samla information om personers personlighet, vi kallar det Observed Personality. Den första versionen av detta test finns nu tillgänglig i Refapp.

Självrapporterande personlighetstest är det i särklass mest använda psykometriska testet på marknaden.

Ett annat sätt att få en bild av vilken personlighet som döljer sig hos kandidaten som vill ha jobbet är att komplettera det självrapporterande testet med personligheten bedömda av andra personer. Vi på Assessment Engine har nu som första testleverantör utvecklat ett nytt sätt att samla information om personers personlighet, vi kallar det Observed Personality.

Det nya testet vi utvecklat bygger på Hogans distinktion mellan personlighet som identitet (det du själv tycker) eller rykte (det andra tycker om dig), på engelska, identity and reputation.

I Assessment Engine utgår vi ifrån att vi mäter personens identitet när vi skickar ut våra olika versioner av våra självrapporterande test (Personality30 eller Personality150) till kandidater. Eftersom personen själv bedömer sin personlighet bygger det på hur personen själv upplever sig som person.

Att samla information från personen själv är en stor fördel, som inte många tänker på, att personen i fråga känner sig själv bäst, särskilt inre tankar om andra människor och hur personen relaterar till dem. En del drag hos en person är svåra att ”upptäcka” för andra människor. Känslomässig instabilitet är ett exempel, särkilt den del instabiliteten som handlar om oro och nedstämdhet. Personen kan mycket väl känna en inre ångest men inte visa det i sin relation med andra människor.

Andra delar av personligheten, som tex gladlynthet eller positiva känslor (en del av extraversion), syns ofta; personer som har extremt hög nivå av denna facett känns som de är ”glada hela tiden”, det syns utanpå. Och är därför ”lättare” att mäta med ”Observed Personality”.

I den första versionen av Observed Personality får referenten (den som ska säga något om kandidaten) besvara 30 påståenden om individen. När tre eller flera referenter besvarat frågorna poängsätts svaren och sammanfattas i fem faktorer enligt den bekanta Fem Faktor Modellen. Resultatet bör sedan viktas in ert beslutsunderlag baserat på er arbetsanalys, helst med hjälp av en algoritm.

Den första versionen av Observed Personality finns nu tillgänglig i referenstagningssystemet Refapp, där kan du komplettera er personbedömning med observerad personlighet. Vill ni testa detta hör av er till David Näsström på Refapp han kommer guida er vidare till en bättre referenstagning och en validare personbedömning.

En fördel är naturligtvis att ni tillsammans med Observed Personality kompletterar med våra personlighetstest i Assessment Engine. Vi bjuder på processer i Assessment Engine till ett värde av 2500 SEK. Det är bara att peta in din mailadress på Assessment Engine.

Som flera påpekat har Psychometrics Bloggen inte fungerat senaste dagarna. Nu är vi tillbaka och det går att söka på alla blogginlägg sedan 2012.