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RESUMEN
Se aplica el análisis de regresión múltiple y el modelo de punto de corte, para buscar un criterio objetivo de selección de personal basado en validez concurrente.
A una muestra de 80 trabajadores de una gran empresa minera, categorizadas por su desempeño laboral, se les aplicó pruebas de habilidades cognitivas y de personalidad y se evaluó la capacidad de las distintas subpruebas que las componen, para discriminar entre los trabajadores de alto y bajo desempeño laboral.
Con las subpruebas, que demostraron poder discriminativo, se efectuó un análisis de regresión múltiple, eliminando, mediante el análisis de las correlaciones parciales, aquellas que explicaban por si mismas por sí mismas un bajo porcentaje de varianza. Habiéndose determinado la ecuación de regresión lineal múltiple óptima, se dispone de un valor numérico para cada sujeto. Con este valor se determinó un punto de corte que permite predecir que el 94 % de las personas que lo alcancen serán de buen desempeño, con una razón de selección de 1:3.
De esta manera se confecciona un instrumento de selección de personal eficiente y con validez concurrente, para futuros selecciones.
Selección de personal. Análisis estadísticos. Modelos de selección.
It was applied a multiple regression analysis and a minimum point to search for the objective criterion of selection of the based on the concurrent validity.
Tests of cognitive ability and personality were applied to a sample of 80 workers of a big copper mining company, who were classified by their working performance. It was, also, evaluated the capacity of the different subtests that make up the over mentioned ones to discriminate between a high working performance labores or a low working performance one.
With the subtests that demonstrated discriminative capacity a multiple regression analysis was carried out, leaving out, by means of the partial correlate analysis, those that explained by themselves their low percentage of variation. Hawing determined the best multiple lineal regression equation one gets a numerical value for each subject. With this value it was determined a minimum point that permits predict that 94 % of the people that reach it will hove a good performance, with a rate of selection of 7:3.
In this way, it was prepared a selection instrument for efficient personnel with concurrent validity for future personnel selectiony.
Personnel selection. Statistical analysis. Selection model.
La selección del personal se basa, entre otros factores, en la amplia diferencia individual existente en la productividad de las personas. Blum (1977), citando a C. L. Hull, señala varios proporciones de eficiencia entre los trabajadores más eficientes y los menos eficientes en distintos ocupaciones que fluctúan de 1:1,4 a 1:1,5. Esto implica que en una misma ocupación un sujeto puede llegar a ser cinco veces más eficiente que otro. Por ello, no es sorprendente que la selección de personal tenga en nuestra actividad como psicólogos industriales, un papel de importancia.
Teóricamente, un modelo válido de selección de personal se compone, al menos, de cinco etapas.
1. Examen de los puestos de trabajo que permite determinar, conceptualmente, las características cognitivas y de personalidad requeridas para el cargo, con las cuales se confecciona un perfil psicológico del mismo.
2. Selección de criterios y predictores, lo cual tiene dos fases: a) escoger un criterio del desempeño laboral, y b) una medida que pueda utilizarse para predecir el futuro desempeño laboral. Normalmente para estos fines se utilizan pruebas psicológicas y entrevistas.
3. Medición de criterio y predictor: una vez seleccionados los criterios y predictores se obtiene una medida de ellos.
4. Relación del predictor con el criterio: esto implica determinar si existe o no una relación significativa entre el predictor y lo que pretende predecir, evaluado según el criterio del desempeño.
5. Decisión sobre la utilidad del predictor, de acuerdo a los resultados obtenidos en la etapa anterior se debe aceptar o rechazar al predictor.
Desgraciadamente, ya sea por las condiciones que no lo permiten u otras, en muchos ocasiones en la selección de personal se omite la validación de los predictores, limitándose este proceso al análisis de las concordancias teóricas entre los resultados obtenidos por los candidatos y el perfil del cargo. Proceder de esta forma tiene dos dificultades:
a) No hay validación de los predictores.
b) Es muy difícil aislar el componente subjetivo. Con frecuencia, psicólogos distintos llegan a conclusiones diferentes a partir de la misma información.
Por cierto, cuando se trata de seleccionar pocos sujetos, posiblemente no queda más recurso que confiar en la experiencia y criterio del examinador, pero, cuando se trata de selecciones masivas, es importante validar el proceso de selección.
Un método factible y económico es utilizar la validez concurrente. Esta consiste en estudiar la relación de los posibles predictores y el criterio de desempeño en una muestra de trabajadores que estén efectuando, actualmente, labores afines a los cargos vacantes en la misma empresa.
El objetivo del presente estudio, es exponer la formulación de un modelo matemático basado en la validez concurrente, cuya correcta aplicación puede llevar a una importante mejoría en el proceso de incorporación de recursos humanos a la empresa.
En este modelo se combinan dos procedimientos: el análisis de regresión múltiple y la aplicación de puntos de corte.
El análisis de regresión múltiple es un modelo matemático que pondera la importancia de las variables independientes (XI), en este caso subpruebas psicológicas, en una ecuación algebraica de la siguiente forma:
Y = AX1 + BX2 + CX3 +...+ 2Xn + K
que permite predecir el valor de la variable dependiente (Y), que en esta investigación está constituida por el desempeño laboral. Cuando la variable a predecir es dicotómica, se le asignan los valores 1 y 0, lo que equivale a un análisis discriminante (Totsuoka, 1974).
Un punto de corte es el valor mínimo que debe obtener un candidato en el predictor para ser aceptado en el cargo, por ejemplo, fijar un CI mínimo.
En el presente trabajo, el punto de corte se aplica sobre los valores que obtienen los candidatos en la ecuación de regresión múltiple y que en sí constituye un resumen de la información recogida en las pruebas
Para elegir un adecuado punto de corte, se debe considerar que en todo proceso de selección de personal se puede cometer dos tipos de errores: admitir postulantes que, en la práctica, resulten ineficientes y rechazar postulantes que, en la práctica, hubiesen tenido resultados eficientes. La disminución de un tipo de error puede significar el aumento del otro.
Como se puede apreciar en la figura 1, el punto de corte es el puntaje mínimo que puede obtener el candidato para ser aceptado. En el cuadrante C están los sujetos que superan el punto de corte, pero que obtienen un bajo desempeño laboral, en el cuadrante D se encuentran los sujetos que no alcanzan el punto de corte, pero, sin embargo, obtienen un buen desempeño.
Si se aumento la exigencia se puede reducir los "deficientes aceptados", pero se incremento a los "buenos rechazados" (figura 2).
Como se puede apreciar, disminuye la pro porción del cuadrante D, pero aumenta el cuadrante C.
Al elevar el punto de corte, también ocurre que disminuye el porcentaje total de los aceptados, por lo cual necesitamos una mayor razón de selección. La razón de selección es la proporción entre las vacantes y el número de candidatos, así una razón de selección de 1:4, significa que por cada vacante a ser cubierta se requieren cuatro candidatos.
En este estudio se consideró el rendimiento o desempeño laboral como la variable de pendiente, la cual se dividió en dos categorías: rendimiento y desempeño correcto e incorrecto. La variable independiente fue los resultados obtenidos por los sujetos en una batería de pruebas psicológicas compuesta por el GATB (subpruebas 3, 4, 5 y 6), el "Cuestionario de Preferencias Personales de Edwards" (EPPS) y el "Cuestionario de Personalidad 16 PF de Cattell, forma C- (16 PF-C), por lo tanto, se trata de un diseño multifactorial, con una variable dependiente dicotomizada o "muda".
Se trabajó con una muestra inicial de elección razonada de 80 sujetos, los cuales se encuentran trabajando en tareas similares a las requeridas a los candidatos. Por distintas razones sólo a 52 de ellos se les consideró el EPPS, ya que 11 protocolos fueron descartados por obtener menos de nueve puntos en la escala de consistencia que incluye el test, ocho sujetos no lograron responder en el tiempo límite (dos horas) y los ocho restantes no se les aplicó el instrumento por razones administrativos, por lo que la muestra quedó constituida definitivamente de la siguiente manera (Tabla 1):
2. 1. Procedimientos
a) Procedimientos para categorización y selección de la muestra
El diseño de la investigación requería categorizar a los sujetos según su rendimiento en el trabajo (variable dependiente). El instrumento ideal para ello habría sido la evaluación del desempeño, pero debido a que por presión sindical la empresa carece de ella, se procedió a utilizar un criterio sociométrico de clasificación. Se les preguntó al universo de jefaturas (51 sujetos): "Si usted tuviera que elegir dos o cuatro hombres, bajo su jefatura, para realizar un trabajo importante, ¿a quiénes escogería?, ¿a quiénes no escogería?". Con esta fórmula se obtuvo un total de 240 sujetos escogidos por 20 jefes; 160 no fueron escogidos y 14 fueron seleccionados por un supervisor y rechazados por otro (el universo de los trabajadores era de 700). El total de este último grupo (14) equivale a menos de un 5 % de los sujetos mencionados, por lo que se consideró que este sistema, aunque rudimentario, permitía una categorización válida del desempeño laboral.
Se eliminaron los sujetos escogidos contradictoriamente por sus jefes, escogiéndose los restantes al azar simple hasta completar 110 personas, de las cuales asistieron 88, siendo ocho eliminados por carecer de un nivel lector mínimo para responder los tests psicológicos.
2.2 Procedimiento para la elección de los tests
Los tests fueron escogidos por su capacidad teórica de evaluar variables cognitivas (5) y de personalidad (16), identificados como relevantes para el desempeño laboral en un análisis de las descripciones de cargo y por una encuesta aplicada al universo de las jefaturas, con lo cual se constituyó el perfil teórico de los trabajadores con buen rendimiento.
2.3 Aplicación de los tests
Los instrumentos. fueron aplicados a grupos pequeños, que en promedio constaban de seis sujetos. Se explicó el objetivo del trabajo y se les proporcionaron las instrucciones normalizados incluidas en los respectivos tests.
2.4. Instrumentos
Se utilizaron los siguientes tests psicológicos:
a) Cuestionario de Preferencias Personales de Edwards (EPPS). Es un test de elección forzado que evalúa 15 dimensiones de la personalidad normal y además, incluye una escala de consistencia en las respuestas. Para los efectos de cómputo se eliminaron aquellos protocolos que tenían una consistencia menor de 9 puntos brutos. El análisis estadístico se hizo con los puntajes directos.
b) Cuestionario de Personalidad 16 PF de Cattell, forma C (16 PF-C). Este instrumento consta de ítems que evalúan factores bipolares de personalidad de primer orden y cuatro factores bipolares de segundo orden y está orientado a medir dimensiones normales de personalidad. Cuenta también con una escala de distorsión motivacional, tendiente a detectar a quienes tratan de dar una mejor imagen de sí mismo.
Para efectos de cómputos se consideraron los puntajes directos, sin corrección, de los factores de primer orden y los decatipos, con la corrección sugerido por Cattell para los factores de segundo orden.
c) Batería de Aptitudes Generales (GATB):
- Subprueba 4, mide el manejo de conceptos verbales.
- Subprueba 5, mide la capacidad de discriminar diferencias en dibujos de herramientas.
- Subprueba 6, mide habilidad numérica.
Los tres tests aplicados constan de numerosos subpruebas, pero sólo algunos de ellos discriminan entre los sujetos con distinto desempeño laboral. Por esta razón, el primer paso fue identificar dicha prueba discriminadora, para lo cual se utilizó la prueba "t" de Student y la correlación biserial por punto. Esta última es equivalente a la correlación de Pearson y se utiliza cuando una de las variables es continua y la otra dicotómica como en este caso lo fue el desempeño laboral. Se definió un nivel de significación de 0,05.
En la Tabla 2 se presentan las variables identificadas como discriminantes.
El segundo paso fue estudiar las correlaciones que tenían las variables discriminadoras entre sí, lo cual era especialmente importante porque el 16 PF-C comprende variables de segundo orden, las que se originan a partir de las otras variables. Para estos efectos se analizó las correlaciones parciales, eliminando aquellas variables que explicaban por sí mismas una cantidad insignificante de varianza no explicada por las otras variables. Esto llevó a la eliminación de los factores "C'' y ''G" del 16 PF-C (fuerza del yo y fuerza del superyo) que, en gran parte, están incluidas en el factor QIII de segundo orden.
El tercer paso fue efectuar el análisis de regresión lineal múltiple, con su respectivo análisis de varianza para determinar la significación global (Tabla 4).
También se efectuó el cálculo de los promedios y desviaciones típicas obtenidos por los grupos de rendimiento elevado y bajo, en la ecuación de regresión lineal múltiple:
Con estos datos se efectuó un estudio de punto de corte", el que consiste en determinar cuáles postulantes quedan seleccionados y cuáles rechazados.
Si a los futuros candidatos a esta empresa se les aplicase los tests estudiados y sus resultados se llevasen a la ecuación de regresión lineal, se obtendría un valor más preciso por cada uno de ellos, el cual permitiría tomar la decisión sobre su incorporación, o no, a la empresa. Para esta decisión es necesario fijar un punto de corte. En la presente investigación se sugiere utilizar un punto de corte de 0,779, que es el valor promedio obtenido en el grupo con buen desempeño en la ecuación de regresión lineal. Al disponer de los promedios y desviaciones de ambos grupos (ver Tabla 5), se puede determinar la probabilidad de qué un determinado sujeto pertenezca a una u otra categoría de desempeño laboral y disminuir las probabilidades de asignar a los sujetos a una categoría errónea. En el presente estudio la probabilidad de que un candidato del grupo de bajo rendimiento logre alcanzar el punto de corte es de, aproximadamente, un 6 % (z = 1,88), mientras que un candidato de buen desempeño tiene un 50 % de probabilidades de superar dicho punto de corte.
En la evaluación del criterio, mediante la metodología sociométrica expuesta anteriormente, el 60 % de los trabajadores nombrados eran considerados de buen rendimiento y el 40 % de bajo nivel de rendimiento en el trabajo. Si se parte del supuesto que la población de postulantes tendría un desempeño laboral futuro similar a la población de trabajadores actuales y consideramos las características de la distribución de la muestra en la ecuación de regresión se deduce que, con un punto de corte de 0,779, son aceptados, aproximadamente, el 33 % de los candidatos, lo que requiere de una proporción de selección de 1:3 (para un cargo tres candidatos), lo cual es considerado razonable.
Este 33 % aceptado es la suma de un 31 % de los candidatos con características similares al grupo de buen desempeño y un 2 % es el de bajo desempeño. El porcentaje de los candidatos rechazados 67 %, se descompone en un 31 % de probable buen desempeño y un 37 % de futuro mal desempeño. Este análisis se resume a la izquierda de la Tabla 6.
A la derecha se hace el análisis sobre el porcentaje total de los aceptados y los rechazados. Como se puede apreciar, del total de los candidatos aceptados, el 94 % pertenecerá al grupo de buen desempeño y sólo el 6 % al de desempeño deficiente.
Si comparamos estas cifras con los porcentajes actuales, 60 % de buen desempeño y 40 % de bajo rendimiento, tenemos que el modelo matemático expuesto logra resultados que son, aproximadamente, 6,7 veces mejores que los tradicionales, lo que puede traducirse en un importante incremento de la capacidad para predecir eficiencia laboral.
Es importante tener en cuento que la aplicación de esta metodología permite resultados satisfactorios, con correlaciones de mediana intensidad. Por cierto, se puede hacer el mismo análisis, usando distintos combinaciones de variables, por ejemplo, no aplicar la prueba de Edwards, pero, por razones de tiempo, no fue posible hacer otras combinaciones en esta ocasión.
Otro aspecto interesante a destacar es el bajo poder discriminante del test de Edwards, prueba que es ampliamente utilizado en selección de personal. Probablemente esta bajo capacidad discriminante se deba a lo obvio que resultan sus ítems, por lo cual es fácilmente falseable. Recuérdese que la escala de validez que incluye esta prueba apunta a evaluar la consistencia de las respuestas, por lo que no permite detector a quien falsea sus preferencias consistentemente en una mismo dirección.
