Wie Sie Ihre eigene Normgruppe fuer Hiring aufbauen
Generische Normgruppen sagen wenig ueber Ihren spezifischen Kontext aus. Erfahren Sie, wie Sie eine eigene Normgruppe aufbauen, die Ihre Hiring-Daten wirklich wertvoll macht.
Door Ingmar van Maurik · Founder & CEO, Making Moves
Warum generische Normgruppen nicht ausreichen
Wenn Sie Assessments in Ihrem Recruiting-Prozess einsetzen, werden die Ergebnisse immer mit einer Normgruppe verglichen: einer Referenzpopulation, die bestimmt, was ein hoher, durchschnittlicher oder niedriger Score ist. Die meisten Assessment-Anbieter bieten generische Normgruppen an, die auf Tausenden von Personen basieren, die den Test absolviert haben.
Das klingt solide, aber es gibt ein grundlegendes Problem. Diese generische Normgruppe enthaelt Menschen aus allen moeglichen Branchen, Funktionen, Niveaus und Laendern. Ein Score von 70 auf einem kognitiven Test kann fuer eine Rolle ausgezeichnet sein, fuer eine andere aber unterdurchschnittlich. Es ist so, als wuerde man die Leistung eines Marathonlaeufers mit dem Durchschnitt aller Sportler vergleichen, einschliesslich Schwimmern, Gewichthebern und Schachspielern.
Fuer Unternehmen, die datengetriebenes Hiring ernst nehmen, ist eine eigene Normgruppe kein Luxus, sondern eine Notwendigkeit. In diesem Artikel erklaeren wir Schritt fuer Schritt, wie Sie eine aufbauen.
Was genau ist eine Normgruppe
Eine Normgruppe ist eine Sammlung von Scores einer bestimmten Population, die als Referenzpunkt fuer die Interpretation neuer Scores dient. Wenn ein Kandidat ein Assessment absolviert und einen Score erhaelt, sagt dieser Score allein wenig aus. Erst wenn Sie diesen Score mit einer relevanten Normgruppe vergleichen, wissen Sie, ob er gut oder schlecht ist.
Die Elemente einer Normgruppe
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Generisch vs. spezifisch
Eine generische Normgruppe ist breit und leicht verfuegbar. Eine spezifische Normgruppe ist eng und muss selbst aufgebaut werden. Der Unterschied im Wert ist enorm:
Generische Normgruppe: sagt Ihnen, dass ein Kandidat besser abschneidet als 70 Prozent aller Menschen, die diesen Test jemals gemacht haben. Nuetzlich als Basislinie, aber nicht informativ genug fuer gute Entscheidungen.
Eigene Normgruppe: sagt Ihnen, dass ein Kandidat besser abschneidet als 70 Prozent der erfolgreichen Senior Developer bei vergleichbaren Unternehmen. Jetzt wissen Sie wirklich etwas.
Wie Sie Ihre eigene Normgruppe aufbauen
Schritt 1: Definieren Sie Ihre Zielpopulation
Beginnen Sie mit einer klaren Definition, fuer wen Sie die Normgruppe aufbauen. Seien Sie so spezifisch wie sinnvoll:
Je spezifischer, desto wertvoller die Normgruppe, aber auch desto laenger dauert es, ausreichend Daten zu sammeln. Beginnen Sie breit und verfeinern Sie, je mehr Daten Sie haben.
Schritt 2: Sammeln Sie Assessment-Daten
Der Kern Ihrer Normgruppe sind Assessment-Daten von Kandidaten, die Ihren Prozess durchlaufen haben. Idealerweise sammeln Sie:
Es ist essenziell, dass Sie Daten von allen Kandidaten sammeln, nicht nur von den Eingestellten. Wenn Ihre Normgruppe nur aus Einstellungen besteht, ist sie verzerrt und nicht repraesentativ fuer die tatsaechliche Verteilung.
Schritt 3: Bestimmen Sie die Mindestgroesse
Eine Normgruppe muss gross genug sein, um statistisch zuverlaessig zu sein. Die Faustregeln:
Bei 50 Einstellungen pro Jahr fuer eine bestimmte Funktionskategorie haben Sie nach 2 bis 4 Jahren eine gute Normgruppe. Zu lange? Dann beginnen Sie breiter, zum Beispiel alle technischen Funktionen, und verfeinern Sie spaeter.
Schritt 4: Berechnen Sie Normstatistiken
Mit ausreichend Daten berechnen Sie die Statistiken, die Ihre Normgruppe definieren:
Mittelwert und Standardabweichung bilden die Grundlage. Sie zeigen Ihnen, was der typische Score ist und wie gross die Streuung ist.
Perzentilwerte uebersetzen Rohscores in eine Position relativ zur Gruppe. Ein Perzentilwert von 75 bedeutet, dass der Kandidat besser abschneidet als 75 Prozent der Normgruppe.
Score-Bereiche definieren, was niedrig, durchschnittlich und hoch fuer Ihren Kontext ist:
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Schritt 5: Validieren Sie gegen Leistungsergebnisse
Eine Normgruppe wird erst dann wirklich wertvoll, wenn Sie sie gegen tatsaechliche Leistung validieren. Das bedeutet, die Beziehung zwischen Assessment-Scores und folgenden Faktoren zu untersuchen:
Wenn Sie feststellen, dass ein Score von 65 bei einem bestimmten Assessment stark mit Erfolg in der Rolle korreliert, wissen Sie, dass 65 ein aussagekraeftiger Schwellenwert fuer Ihre Normgruppe ist. Dies ist die Grundlage von Predictive Hiring.
Schritt 6: Pflegen und rekalibrieren
Eine Normgruppe ist kein statisches Produkt. Sie muessen sie regelmaessig aktualisieren:
Die Rolle der Technologie
Den Aufbau und die Pflege einer eigenen Normgruppe manuell durchzufuehren ist eine enorme Aufgabe. Sie benoetigen Daten aus mehreren Quellen, statistisch korrekte Berechnungen und kontinuierliches Monitoring. Hier beweist ein eigenes Hiring-System seinen Wert.
Ein gutes System:
Ohne ein solches System sind Sie auf Spreadsheets, manuelle Berechnungen und den guten Willen von jemandem angewiesen, der Statistik versteht. Das ist weder skalierbar noch zuverlaessig.
Haeufige Fehler
Nur Einstellungen in die Normgruppe aufnehmen: Dies fuehrt zu Range Restriction. Sie sehen nur die Spitze der Verteilung und verpassen das Gesamtbild.
Eine zu kleine Normgruppe verwenden: Mit weniger als 50 Scores sind Ihre Schlussfolgerungen statistisch unzuverlaessig. Warten Sie, bis Sie genug Daten haben, oder beginnen Sie breiter.
Nie rekalibrieren: Ihre Normgruppe veraltet, wenn sich der Arbeitsmarkt aendert, Ihr Unternehmen waechst oder die Rolle sich weiterentwickelt. Planen Sie mindestens eine jaehrliche Ueberpruefung.
Eine Normgruppe fuer alles verwenden: Verschiedene Rollen erfordern verschiedene Normgruppen. Eine Normgruppe fuer Developer ist nicht fuer Product Manager nutzbar.
Kernaussagen
Moechten Sie mit dem Aufbau Ihrer eigenen Normgruppe beginnen? Nehmen Sie Kontakt auf oder lesen Sie, wie generische Assessments zu kurz greifen und warum Individualisierung die Zukunft ist.