Đánh giá hiệu suất
Phương pháp thu thập dữ liệu > Đánh giá phán đoán

Đánh giá phán đoán dường như là một tập hợp các phương pháp, và như vậy, có thể được coi là một phương pháp. Một cách tiếp cận phổ biến để có được PA là bằng các phương tiện. Bởi vì những người xếp loại là con người, một số lỗi sẽ luôn xuất hiện trong dữ liệu. Các loại lỗi phổ biến nhất là lỗi khoan hồng, lỗi xu hướng trung tâm và lỗi do hiệu ứng hào quang. Hiệu ứng hào quang được đặc trưng bởi xu hướng đánh giá một người đặc biệt mạnh ở một khu vực cao hơn so với xứng đáng ở các khu vực khác. Nó trái ngược với hiệu ứng Sừng, nơi một người được đánh giá là thấp hơn so với xứng đáng ở các khu vực khác do sự thiếu hụt trầm trọng trong một môn học duy nhất. Những lỗi này phát sinh chủ yếu từ nhận thức xã hội và lý thuyết ở chỗ cách chúng ta đánh giá và đánh giá các cá nhân khác trong các bối cảnh khác nhau có liên quan đến cách chúng ta "thu nhận, xử lý và phân loại thông tin".
Một phần thiết yếu của phương pháp này là đào tạo người chơi. Đào tạo người đánh giá là "quá trình giáo dục những người đánh giá để đưa ra những đánh giá chính xác hơn về hiệu suất, thường đạt được bằng cách giảm tần suất của hào quang, khoan hồng và lỗi xu hướng trung tâm". Huấn luyện người chơi cũng giúp những người xếp loại "phát triển một khung tham chiếu chung để đánh giá" hiệu suất của từng cá nhân. Nhiều nhà nghiên cứu và người trả lời khảo sát ủng hộ tham vọng đào tạo người đánh giá hiệu quả. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc đào tạo như vậy rất tốn kém, mất thời gian và chỉ thực sự có chức năng cho các đánh giá hành vi.
Một phần khác cần ghi nhớ là những tác động của động lực của người đánh giá đối với các đánh giá phán đoán. Không có gì lạ khi lạm phát xếp hạng xảy ra do động lực của người đánh giá (tức là "áp lực do tổ chức gây ra buộc người đánh giá phải đánh giá tỷ lệ tích cực"). Thông thường, những người đánh giá được khuyến khích đưa ra xếp hạng cao hơn vì thiếu sự trừng phạt của tổ chức liên quan đến đánh giá chính xác / không chính xác, mong muốn của người bảo lãnh để thăng chức, tăng lương, v.v. xếp hạng của tỷ lệ phản ánh thuận lợi cho người đánh giá.
Các phương pháp chính được sử dụng trong đánh giá hiệu suất phán đoán là:
Thang đánh giá đồ họa: thang đánh giá đồ họa (xem thang đo (khoa học xã hội)) là hệ thống được sử dụng phổ biến nhất trong PA. Trên một số yếu tố khác nhau, cấp dưới được đánh giá dựa trên 'bao nhiêu' của yếu tố hoặc đặc điểm mà họ sở hữu. Thông thường, những người xếp loại sử dụng thang điểm 5- hoặc 7 điểm; tuy nhiên, có tới 20 điểm.
Phương pháp so sánh nhân viên: thay vì cấp dưới bị đánh giá theo các tiêu chí được thiết lập trước, chúng được so sánh với nhau. Phương pháp này giúp loại bỏ xu hướng trung tâm và lỗi khoan hồng nhưng vẫn cho phép xảy ra lỗi hiệu ứng hào quang. Phương pháp thứ tự xếp hạng có những người xếp loại xếp hạng cấp dưới từ "tốt nhất" đến "tệ nhất", nhưng mức độ thực sự tốt hay xấu trên khía cạnh hiệu suất sẽ không được biết. Phương pháp so sánh ghép đôi yêu cầu người đánh giá chọn hai cấp dưới "tốt nhất" trong một nhóm trên mỗi thứ nguyên, sau đó xếp hạng các cá nhân theo số lần mỗi cấp dưới được chọn là một trong những "cấp dưới" tốt nhất. Phương pháp phân phối cưỡng bức là tốt cho các nhóm tỷ lệ lớn. Những người xếp loại đánh giá từng cấp dưới trên một hoặc nhiều chiều và sau đó đặt (hoặc "phù hợp với lực lượng", nếu bạn muốn) mỗi cấp dưới trong phân phối bình thường 5 đến bảy loại. Phương pháp phân loại hàng đầu có thể được áp dụng cho phương pháp phân phối bắt buộc. Phương pháp này xác định các cấp dưới có hiệu suất thấp nhất 10%, theo phân phối bắt buộc và loại bỏ họ để lại cho cấp dưới hiệu suất cao hơn 90%.
Danh sách kiểm tra hành vi và quy mô: hành vi rõ ràng hơn đặc điểm. Phương pháp sự cố quan trọng (hoặc kỹ thuật sự cố quan trọng) liên quan đến "các hành vi cụ thể biểu thị hiệu suất công việc tốt hay xấu". Các giám sát viên ghi lại các hành vi của những gì họ đánh giá là hiệu suất công việc có liên quan và họ tiếp tục kiểm soát các hành vi tốt và xấu. Một cuộc thảo luận về hiệu suất sau đó có thể làm theo. Thang đánh giá neo hành vi (BARS) kết hợp phương pháp sự cố quan trọng với phương pháp thang đánh giá bằng hiệu suất xếp hạng theo thang điểm nhưng với thang điểm được neo bởi sự cố hành vi. Lưu ý rằng BARS là công việc cụ thể. Trong phương pháp tiếp cận thang đo quan sát hành vi (BOS) để đánh giá hiệu suất, nhân viên cũng được đánh giá theo các điều khoản quan trọng. Về mặt đó, nó tương tự như BARS. Tuy nhiên, tỷ lệ thẩm định BOS phụ thuộc vào tần suất của các sự cố quan trọng khi chúng được quan sát xảy ra trong một khoảng thời gian nhất định. Xếp hạng được chỉ định theo thang điểm năm. Các sự cố hành vi cho thang đánh giá được phát triển theo cách tương tự như đối với BARS thông qua nhận dạng của người giám sát hoặc các chuyên gia về vấn đề khác. Tương tự, các kỹ thuật BOS đáp ứng cơ hội việc làm bình đẳng vì chúng có liên quan đến hành vi thực tế cần thiết để thực hiện công việc thành công.