Les valoracions de rendiment busquen millorar el rendiment dels empleats mitjançant la mesura i l'anàlisi del rendiment laboral d'un empleat; aquest procés hauria de ser un feedback objectiu i fiable que es pugui utilitzar per desenvolupar i motivar els empleats.
Importància
"La fiabilitat i la validesa de la valoració segueixen sent problemes importants en la majoria dels sistemes d'avaluació, i els sistemes de valoració nous (i previsiblement millorats) sovint es troben amb una resistència substancial", segons l'article de Susan Taylor, "Due Process in Performance Appraisals", que va aparèixer a la Universitat de Cornell Ciència administrativa trimestral.
Per ser considerat fiable, un sistema d'avaluació de rendiment ha de mesurar de manera consistent i objectiva el rendiment dels empleats. La mateixa activitat exacta i els resultats que realitza qualsevol empleat han de ser mesurats i valorats exactament igual. Sense aquesta fiabilitat, els empleats perdran confiança en el procés d'avaluació i poden provocar reaccions contra els empleats.
Si els empleats no adquireixen el sistema d'avaluació del rendiment, el sistema no pot assolir els seus principals objectius de millorar el rendiment i motivar els empleats. Atès que la majoria de les empreses recompensen les qualificacions d'avaluació, un procés de valoració poc fiable frustrarà els empleats.
Fets
El biaix de Rater representa la major part de la falta de fiabilitat en el procés d'avaluació del rendiment. Cada sistema d'avaluació de l'acompliment es compon d'un cert grau de biaix d'error, ja que el judici humà és una part ineludible de qualsevol procés d'avaluació.
Tipus
Els tipus més comuns i simples de polarització de l'error són la clemència, la duresa, la tendència central i la similitud. El biaix de la línia de treball redueix la fiabilitat a causa de la tendència del rater a qualificar a tots els empleats més alt del que cal puntuar; La duresa esbiaixa la fiabilitat dels efectes mitjançant la qualificació de tots els esforços dels empleats més baixos que el seu rendiment real.
La tendència central genera un biaix de qualificació que situa a cada empleat enmig de l'escala de qualificació. Aquests tres biaixos poden ser el resultat de la personalitat o l'estat d'ànim d'un taxador i poden suposar un problema important.
Només utilitzar una part de l'escala de rendiment augmenta les probabilitats d'una falta de fiabilitat, ja que un rater amb tendència a la duresa i un ràster amb biaix de la clemència pot fer que dues funcions d'ocupació iguals siguin classificades completament diferents. El concepte de biaix de similitud reflecteix el defecte de qualificació comú del favoritisme.
Causes
Algunes altres causes menys freqüents i més complexes de fiabilitat de la valoració inclouen errors de contrast, halo i error de recurrència. Els errors de contrast es produeixen quan els avaluadors comparen els empleats amb altres empleats i no amb els estàndards objectius. El biaix d'halo afecta la fiabilitat perquè la visió general del valor del treballador influeix en totes les dimensions de les qualificacions de rendiment en comptes de mirar per separat i objectivament a cada secció.
L'error de recurrència causa una fiabilitat greu en les avaluacions, però aquest problema resideix en la mentalitat de l'empleat en lloc d'un biaix més gran; Els empleats que saben quan es realitzen les avaluacions s'asseguraran que realitzen el seu millor rendiment durant aquests temps només, donant lloc a un error de recurs.
Consideracions
Encara que l'eliminació del judici humà en el procés d'avaluació pot ser impossible, les tècniques següents reduiran les probabilitats de biaix. Estructurar formalment el sistema de taxació i capacitar als empleats en el procés de qualificació objectiu. La fiabilitat millorarà si el sistema de taxació té pautes específiques, definicions clares i escales de qualificació efectives. La falta de fiabilitat pot resultar que els avaluadors tinguin una formació, experiència i idees diferents sobre com avaluar adequadament els empleats; proporcionar la formació necessària pot ajudar a reduir la variació entre la mentalitat dels avaluadors.
