Çoklu Regresyonla Personel Seçimi Modeli
Multiple Regression Model Of Selection
Tanım
Adayların birden fazla yordayıcı değişkendeki puanlarının, iş performans kriteriyle olan uyumlarını ağırlıklandırılarak hesaplandığı istatistiksel personel seçim modeli.
Örnek Vaka / Uygulama
Büyük bir teknoloji firması, yazılım mühendisi pozisyonu için adayları kodlama sınavı, analitik akıl yürütme testi ve yapılandırılmış mülakat puanlarıyla değerlendirmektedir. Çoklu regresyon modeli, bu üç farklı testten elde edilen verileri, geçmiş başarılı çalışanların performans kriterlerine göre ağırlıklandırarak tek bir işe alım olasılık skoru üretir. Algoritma, kodlama testinden ortalama alan ancak mülakatta olağanüstü performans sergileyen bir adayın, yüksek toplam skoru sayesinde işe alınmasını sağlar.
Derin Analiz
Endüstri ve Örgüt Psikolojisi ile psikometri literatüründe bu model, lineer cebir ve olasılık kuramına dayanan çok değişkenli bir analiz stratejisidir. Modelin temel varsayımı, yordayıcıların (örneğin bilişsel yetenek, kişilik envanteri puanları ve iş tecrübesi) iş kriteriyle doğrusal bir ilişki içinde olmasıdır. En büyük avantajı, kompanzasyon ilkesine dayanmasıdır; yani bir aday belirli bir yordayıcıdan düşük puan alsa bile, diğer bir yordayıcıdaki yüksek puanı bu eksikliği telafi edebilir. Eşitlik, her bir yordayıcıya optimum ağırlık (beta katsayıları) atayarak toplam varyansı maksimize eder ve böylece kurum için en yüksek isabet oranını hedefler.
Etimoloji
Latince 'multiplicare' (çoğaltmak, katlamak) + Late Latin 'regressio' (geriye dönüş, istatistiki ilişkide ortalamaya yönelme) + Fransızca 'modèle' ve Latince 'selectio' (seçme, ayıklama).
Karıştırmayın
Çoklu kesme noktası modeli (multiple cutoff model) ile sıklıkla karıştırılır. Kesme modelinde adayların her bir testten asgari barajı geçmesi zorunludur ve telafi (kompanzasyon) mekanizması yoktur; oysa çoklu regresyon modelinde zayıf olunan bir alan güçlü olunan başka bir alanla telafi edilebilir.