Folgt die individuelle Arbeitsleistung einer paretischen Verteilung?

Ein Hinweis auf ein Folgepapier ÜBER DIE VERTEILUNG DER ARBEITSLEISTUNG: DIE ROLLE VON MESSMERKMALE BEI ​​BEOBACHTETEN ABWEICHUNGEN VON DER NORMALITÄT und die anschließende Suche brachten mich zu dieser Diskussion. Leider habe ich keinen vollen Zugriff auf diese Artikel.

Von den beiden Fragen, die gestellt wurden, nein, ich würde nicht erwarten, eine Normalverteilung zu finden, und nein, ich würde nicht erwarten, eine Pareto-Verteilung zu finden. Wie in der G+-Diskussion erwähnt wurde, mit der Artem verlinkt ist , sehen wir tendenziell eine schiefe Verteilung, z. B. eine logarithmische Normalverteilung.

Ein gutes Werkzeug zur Untersuchung dieser Art von Situationen, insbesondere in dynamischen / systembasierten Situationen, ist die Verwendung von Simulationen. Dies habe ich 2010 in einem Blog-Beitrag zum „erzwungenen Ranking“ getan, der im Kern häufig von einer normal verteilten Leistung ausgeht.

Der Post zeigt eine Auswahl jeglicher Art, die schnell zu einer verzerrten Population führt. Diese Auswahl kann entweder bei der Einstiegsauswahl oder während eines Leistungsbeurteilungszyklus erfolgen. Was ich in diesem einfachen Modell nicht untersucht habe, aber wiederum das Ergebnis unterstützt, ist die Selbstselektion – dh die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mitarbeiter das Unternehmen verlässt, hängt bis zu einem gewissen Grad von seiner Einschätzung der Eignung ab.

Ich untersuche auch, was passiert, wenn wir eine Wahrscheinlichkeitsverteilung nicht nur für das Individuum verwenden, sondern auch eine Verteilung für den wahrscheinlichen Messfehler (denn nur in seltenen Situationen kann die Leistung objektiv gemessen werden). Hierarchisches Modell macht Sinn.

In meiner täglichen Arbeit arbeite ich mit leitenden HR-Leuten, um ihnen zu helfen, ihre Belegschaft besser zu verstehen. Ich finde Simulation ein leistungsstarkes Werkzeug. Wir können einige einfache Annahmen treffen und zeigen, dass im Laufe der Zeit unerwartete Ergebnisse auftreten werden. Oft wird sich zeigen, dass Normalverteilungen im Laufe der Zeit logisch nicht gelten.

Mir gefällt, dass O'Boyle und Aguinis (2012) die Bedeutung der Diskussion über die Verteilung der Arbeitsleistung hervorheben. Ihre Ergebnisse zeigen deutlich, dass für einige Leistungsmetriken eine Normalverteilung eine sehr schlechte Darstellung ist. Sie präsentieren auch ein überzeugendes Argument dafür, warum dies praktische Auswirkungen auf die Verwaltung der Humanressourcen hat. Abgesehen davon denke ich, dass es ein paar Probleme bei der Verallgemeinerung ihrer Ergebnisse gibt.

Problem, was die natürliche Leistungsmetrik ist

Es ist möglich, eine Variable zu transformieren, um ihre Verteilung zu ändern. Beispielsweise ist es üblich, eine Log- oder Quadratwurzeltransformation auf schiefe Variablen anzuwenden, um die resultierende Variable annähernd normal zu machen. Um also über die Leistungsverteilung zu sprechen, wird man mit der Frage konfrontiert, was die geeignete Leistungsmetrik für eine gegebene Variable ist.

Um ein konkretes Beispiel zu nennen, sind Zeitmaße für die Ausführung einer Aufgabe oft positiv verzerrt. In einigen Fällen wird es mit einer inversen Gaußschen Verteilung modelliert (z. B. Baayen & Milin, 2010). Anstatt die Zeit zum Ausführen einer Aufgabe zu verwenden, können Sie die Produktivität jedoch als die Anzahl der Male messen, die eine Aufgabe in einer Zeiteinheit ausgeführt wird. Dies ist ein Vielfaches des Kehrwerts der Zeit zum Ausführen der Aufgabe (d. h.$c \times 1/y$wo$y$ist Zeit, eine Einheit zu produzieren und$c$ist die Zeit, die für die wiederholte Ausführung der Aufgabe zur Verfügung steht). Zusätzlich zur Umkehrung der Skala wird es auch die Verteilung erheblich verändern.

Das Beispiel zeigt, dass nicht nur jede gegebene Leistungskennzahl eine Vielzahl von Verteilungen annehmen kann, sondern dass es oft mehr als eine natürliche Leistungskennzahl gibt.

Wie kann die Verteilung über Aufgaben und Leistungsmetriken variieren?

Im Folgenden werden die in dem Artikel verwendeten Leistungsmaße zusammengefasst, deren Ergebnisse zeigten, dass sie von einer Paretischen Verteilung besser angepasst wurden als von einer Normalverteilung.

• Akademisch: Anzahl der Veröffentlichungen in Top-Zeitschriften über einen Zeitraum von 9,5 Jahren
• Kreativ: Anzahl der Nominierungen für Auszeichnungen; Anzahl der Top-500-Songs usw.
• Politisch: Anzahl der Auftritte in der Legislatur; Zeit im Amt
• Sport: Homerun-Zählung; Anzahl der Siege; Tore geschossen;

Es gibt mehrere gemeinsame Elemente, die diese Leistungsdomänen beschreiben:

• Höhere Punktzahlen bei diesen Metriken werden erreicht, indem man nahe an den Besten in der Domäne liegt. Bei den meisten Sportwettkämpfen werden die Preise nicht gleichmäßig verteilt. Die Gehälter und Preise sind für die an der Spitze viel höher. Ähnliche Argumente lassen sich über den politischen Erfolg anführen.
• Höhere Leistung führt oft zu zusätzlicher Unterstützung, die die Leistung verstärkt. Wenn Sie ein erfolgreicher Autor sind, erhalten Sie wahrscheinlich mehr Unterstützung von Verlagen in Bezug auf Werbung und Produktionsunterstützung.
• Die Aufgaben haben keine natürlichen Leistungsbeschränkungen und sind oft nicht standardisiert. Ich stelle mir vor, dass die Verteilung auf standardisiertere Aufgaben normaler wäre. Beispielsweise würde die Anzahl der Anrufe, die in einem Callcenter erfolgreich bearbeitet werden, oder die Anzahl der Widgets, die auf einer Produktionslinie von angemessen geschulten Mitarbeitern hergestellt werden, variieren, wäre aber viel normaler verteilt.

In einem Artikel von Theodore Micceri (1989) überprüfte er die Verteilung der Testergebnisse in einer breiten Palette von psychometrischen Tests und fand erhebliche Unterschiede im Grad, in dem Normalität erreicht wurde. Während Micceri (1989) als Kritik an der Allgegenwärtigkeit der Normalverteilung verwendet wird, hebt er auch hervor, dass Verteilungen über Kontexte und Domänen hinweg erheblich variieren können, wobei einige normal sind, andere nicht.

O'Boyle und Aguinis stellen dies in ihrer Diskussion fest

Unsere zentrale Erkenntnis ist, dass die Verteilung der individuellen Leistung keiner Gaußschen Verteilung, sondern einer Paretischen Verteilung folgt.

Dies ist hilfreich, um diejenigen zu ermutigen, die weitere Forschung zur Leistungsverteilung betreiben möchten. Nichtsdestotrotz variiert die Leistungsverteilung in Abhängigkeit von der Aufgabe und der verwendeten Leistungsmetrik. Alle Datensätze, die in O'Boyle und Aguinis verwendet werden, haben bestimmte Merkmale gemeinsam und lassen einen großen Teil des Aufführungsraums aus.

Daher denke ich, dass die Frage richtig formuliert sein sollte: "Unter welchen Bedingungen ist die Verteilung der Aufgabenleistung durch eine paretische Verteilung gekennzeichnet?" oder um den Bereich möglicher Leistungsverteilungen umfassender zu beschreiben: "Was bewirkt, dass die Leistungsverteilung variiert?"

Meine anfängliche Hypothese ist, dass Leistungsverteilungen mit Fragen der Aufgabenstandardisierung, inhärenten Leistungsbeschränkungen und dem Grad, in dem der Gewinner alles bekommt, zusammenhängen. Allerdings würde ich mir eine umfassendere Überprüfung der Leistungskennzahlen wünschen, die systematisch ein breiteres Aufgabenspektrum untersucht.

Verweise

• Micceri, T. (1989). Das Einhorn, die normale Kurve und andere unwahrscheinliche Kreaturen. Psychological Bulletin, 105 , 156. PDF
• Baayen, RH & Milin, P. (2010). Reaktionszeiten analysieren. Internationale Zeitschrift für psychologische Forschung, 3 , 12-28. Pdf