Рентабельность методики. 
Психология труда, инженерная психология и эргономика

Применим для расчета рентабельности методики отбора известную в области экономики и социальной психологии формулу ожидаемой полезности, которая для принятия вероятного решения в мероприятии с двумя возможными исходами имеет следующий вид:

(11.10).

где Е — ожидаемая полезность (экономическая эффективность); р — вероятность предсказанного успеха; S — цена успеха (сумма сделок); q — вероятность НЕпредсказанной неудачи (упрощение q = 1 — р); F — цена неудачи (убыток от неудачи); С — себестоимость участия.

Эту формулу очень часто применяют ко многим вероятностным решениям, например к принятию решения в азартных играх (играх со случайным исходом) или к лотереям. Согласно формуле (11.10) ожидаемая полезность — это разность между ожидаемым выигрышем р х S и ожидаемым проигрышем q х F, вычисленным по теории вероятности (если не учитывать себестоимость). Но как раз себестоимость проведения теста, как мы увидим, крайне важна для расчета экономической эффективности тестового отбора (да и не только тестового — любой системы отбора по определенному критерию).

Как определить в случае тестирования параметры р и q для подстановки в формулу ожидаемой полезности (11.10)? Понятно, сложнее определить параметры S, F и С. Как мы выяснили только что в предыдущем параграфе, вероятность успеха р — это как раз показатель SC, или доля тех работников из числа принятых по результатам тестирования (А + В), которые стали успешно справляться (клеточка А в таблице сопряженности). Но тогда q — это величина, традиционно обратная к р, т. е. q = 1 — р, эго доля тех работников из числа принятых по результатам отбора (A + В), которые не смогли успешно справляться (клеточка В в таблице сопряженности).

Как же определить параметры S и F, т. е. не вероятности, а размеры выигрыша и проигрыша в ситуации выбора работника (платежи за соответствующие исходы)? Тут психологу-тестологу (специалисту по профотбору) явно потребуется помощь экономиста, ибо в разных организациях успех и неудача складываются по-разному. Все было бы проще, если бы успех S сводился лишь к доходности операций, выполненных успешным работником. Но из этого показателя надо вычесть величину затрат на этого работника — его заработную плату, себестоимость поддержания его рабочего места и т. п. Точно так же убыток F оценивается как разность между удачными операциями и прямым убытком (упущенной выгодой) от неудачных операций. У тестолога нет, как правило, достаточно данных, чтобы корректно учесть все составляющие для S и F. Тем не менее простейший шаг в определении величин S и F должен сделать сам тестолог — именно он должен проявить инициативу, вызвав некие ответные уточняющие действия со стороны экономистов. Например, и S, и F в случае продавцов (или менеджеров по продажам) можно приближенно оценить как суммы средней выручки, которую приносят эффективные продавцы (выполняющие плановый показатель по объему) и неэффективные продавцы (не выполняющие плановые показатели).

Попытаемся с помощью формулы ожидаемой полезности рассчитать экономическую эффективность (рентабельность) от использования недорогого (по затратам на саму методику) теста с достаточно низким показателем эмпирической валидности 0,4 (удвоенная разность между точностью 0,7 и уровнем случайного угадывания 0,5). Если, например, средний эффективный продавец продает в месяц товаров на сумму в 200 тыс. руб., а средний неэффективный — на сумму 50 тыс. руб. (при средней заработной плате любого продавца С = 50 тыс. руб.), то при вероятности успеха SC = 0,7 мы получаем следующую оценку ожидаемой полезности:

Но, тут же задумаемся, является ли эта сумма корректной оценкой рентабельности от внедрения системы тестирования (системы тестового отбора)? Очевидно, нет. Тут не учитываются как минимум две очень важные вещи. Во-первых, в оргзатраты С входит не только заработная плата самого работника, но и затраты W на само проведение тестирования (ведь это дополнительное мероприятие, без которого до сто внедрения организация вообще как-то обходилась). Обозначим эту сумму затрат для уточнения формулы (11.10) буквой W и назовем себестоимостью тестирования (проведения методики). Во-вторых, также необходимо вычесть базовую полезность Еь, которая достигалась в организации без всяких тестов, или других методик профотбора (еще до внедрения профотбора). В простейшем случае эта величина связана просто с параметром BR — легкость профессии (см. предыдущий параграф). Если BR = 0,6 без всяких тестов (просто потому, что 60% любых нанятых продавцов достигают успеха), то базовая полезность для нашего примера равняется.

Таким образом, уточненная формула расчета показателя рентабельности тестирования V может выглядеть так:

(11.11).

где п — число работников; Е — ожидаемая полезность в месяц в расчете на одного (среднего) работника, отобранного по тесту; Еь — базовая полезность (ожидаемая польза от работников, не отобранных или попавших в низкую группу по результатам тестирования); W — себестоимость тестирования.

Что входит в себестоимость обследования (тестирования) W? Это, конечно, не только заработная плата тестолога, но также себестоимость его рабочего места (рассчитанная, в том числе, с помощью учета стоимости квадратных метров арендуемой площади под одного работника офиса, месячной амортизации оборудования, всевозможных платежей за электроэнергию, интернет-трафик и т. д. и т. п.). Допустим, месячная заработная плата специалиста по оценке персонала (тестолога) равняется 60 тыс. руб., а себестоимость его рабочего места в месяц — округленно 10 тыс. руб. Тогда правильнее будет оцепить W в пересчете на одного тестируемого: 70 тыс. поделить на п — количество протестированных (обследованных). Себестоимость программно-методических средств на одного тестируемого примем условно за 1 тыс. руб. (пусть стоимость обработки результатов одного профессионально выполненного психометрического теста на удаленном сервере разработчика составляет в среднем примерно 30 условных единиц на 2014 г.). Тогда подставим в формулу (11.11) заданные арифметические значения и вычислим рентабельность на тот случай, если в месяц по тесту отбираются пять сотрудников:

Таким образом, мы подсчитали, что отбор пяти сотрудников в месяц уже через месяц окупает содержание внутри организации одного тестолога и использование им определенной тестовой компьютерной программы (хотя эффекта рентабельности нет, но нет и убытков). Конечно, если не нанимать тестолога в штат, а использовать его по принципу аутсорсинга, т. е. как внештатного сотрудника-совместителя, можно резко сократить величину W. Теперь рассмотрим, как при тех же параметрах — невысокой валидности 0,4 и тех же различиях в доходности от деятельности успешных и неуспешных работников — меняется рентабельность тестирования в зависимости от количества отбираемых кандидатов-соискателей. Рассмотрим случаи отбора трех и десяти работников в месяц.

Как видим, при небольших объемах оценочной работы организации нерентабельно держать в штате отдельного специалиста по оценке (тестолога) — надо брать его даже не на полставки, а на четверть ставки, не больше. Но если масштабы ощутимы (каждый месяц набирается в штат 10 новых работников), то содержание отдельного тестолога оказывается не только доступным, но и дает экономический эффект в размере, достаточном для обеспечения заработной платой новых специалистов (конечно, если 70 тыс. поделить на 10, то это будет слишком мало, но одного нового офисного работника, кроме самого тестолога, на этот эффект экономии можно прокормить).

Впрочем, нам здесь важно не добиваться какой-то особой правдоподобности приведенного примера, сколько показать читателю, как можно использовать формулы (11.10) и (11.11), а также показать, что экономического эффекта можно достичь и с помощью низковалидного, вероятностного инструмента оценки. Причем этот эффект можно доказать руководству (заказчику) с помощью вполне доступных вычислений.

В данном случае мы предложили упрощенный подход для расчета рентабельности методик, который логически связан с выделением двух групп — высокопродуктивных и низко-продуктивных работников. Следует сделать важную оговорку, что такой подход является весьма приближенным и уступает по своей точности определенным расчетным моделям, принятым на сегодняшний день в мировой прикладной психологии (см. обзорную статью Хайнца Холдинга в онлайн-журнале Methods of Psychological Research [8]). Однако в книге «Практическая тестология» [6] автор на расчетных примерах показывает, что предлагаемый им упрощенный подход для очень многих условий дает примерно те же результаты, что и формула B-C-G, названная так еще в 1965 г. по имени трех авторов — Brogden — Cronbach — Gleser.

Завершая разговор о рентабельности (экономической эффективности) различных методов профотбора, подчеркнем, что для массовых специальностей может оказаться более рентабельным подход, основанный на использовании недорогой методики с невысоким уровнем валидности, чем высоковалидной методики, по слишком дорогой по затратам. Таким образом, компьютеризированные тестовые методики для измерения профессиональных знаний и умений оказываются более конкурентоспособными в широком классе ситуаций по сравнению с более дорогими методами центра оценки (ассессмента), которые оправдывают себя только в случае более высокой цены единичной ошибки при отборе топ-менеджеров.

Выводы

Итак, в данной главе мы постарались построить новое представление о функциональных обязанностях психолога, занимающегося профотбором в организации. Эти обязанности включают овладение инструментальными методами профотбора (тестами), которые резко повышают рентабельность при профотборе на массовые специальности (даже при невысокой валидности), а также овладение расчетными формулами, обосновывающими рентабельность в деятельности самого специалиста. Такого практического психолога, вооруженного методами вычисления валидности и рентабельности методик профотбора, мы предложили называть «тестологом» .