Ph 3023 bil_07_pengenalan_kpd_pemilihan_nov_02-03

1

PEMILIHANPEMILIHAN

Menjelaskan definisi pemilihanMembincangkan perkaitan pemilihan

dengan perekrutanMembincangkan kepentingan pengukuran

dalam pemilihanMenjelaskan dua jenis pemilihan

(Pemilihan luaran dan pemilihan dalaman)

OBJEKTIF:

2

Definisi pemilihanDefinisi pemilihan

Pemilihan merujuk kepada proses memilih individu-individu yang mempunyai

kelayakan yang berkaitan untuk memenuhi jawatan-jawatan yang sedia ada atau

jawatan-jawatan yang akan diwujudkan pada masa hadapan dalam organisasi

(BSS 2001)

3

Perkaitan pemilihan dengan Perkaitan pemilihan dengan perekrutanperekrutan

Dalam proses HRP, salah satu langkah-langkahnya ialah perancangan tindakan

Dalam perancangan tindakan, aktiviti-aktiviti yang perlu dilakukan ialah:– Aktiviti penstafan (perekrutan, pemilihan, pengambilan)– Aktiviti HR yang lain (pampasan, latihan dan pembangunan)

Dengan itu, pemilihan adalah lanjutan drp aktiviti perekrutan Dalam proses perekrutan, bilangan pemohon yg berkelayakan cuba

dikumpulkan sebanyak mungkin Dalam proses pemilihan, jumlah pemohon cuba dikurangkan

dengan memilih calon-calon yang difikirkan paling layak di antara pemohon-pemohon

4

Kepentingan pengukuran dalam Kepentingan pengukuran dalam pemilihanpemilihan

Ruang perbincangan meliputi: Kepentingan & kegunaan pengukuran

Pengukuran & pemilihan Kegunaan spesifik ukuran (measures) dlm pemilihan

Konsep-konsep utama pengukuran Pengukuran Skor Korelasi (hubungan) antara skor2

Kualiti pengukuran Kebolehpercayaan pengukuran Kesahan pengukuran

5

Definisi pengukuranDefinisi pengukuran

Pengukuran ialah satu proses yg digunakan utk mengumpul & menyatakan (express) maklumat tentang orang-orang & pekerjaan-pekerjaan dlm bentuk angka (numerical form)– Cth: mengadakan ujian ke atas pemohon2 & menilai

respon/ tndk balas mereka utk menentukan skor ujian bagi setiap pemohon

Konsep dan prosedur pengukuran adalah terlibat secara langsung dgn isu2 perundangan, terutama dlm hal2 EEO/AA (Equal Employment Oppurtunity/Affirmative Action)

6

Kepentingan dan kegunaan Kepentingan dan kegunaan pengukuranpengukuran

Pengukuran dan pemilihan– Pemilihan dlm orgn sangat bergantung kpd kaedah dan cara menggunakan

pengukuran– Pengukuran adalah kaedah atau teknik utk menghurai dan menilai ciri2

(attributes) yg diminati oleh kita cth: ujian KSAO pemohon2, menilai prestasi pekerjaan pekerja2, penilaian

oleh pemohon terhdp berbagai jenis ganjaran,

– Proses pengukuran melibatkan (rujuk Exhibit 6.1): a) memilih ciri yg diminati b) membangunkan definisi operasi (operational dfn) ciri2 c) membina kaedah pengukuran (constructing a measure) ciri2 d) gunakan pengukuran utk menilai ciri2

– Hasil dari proses pengukuran dinyatakan dlm bentuk nombor atau skor

7


Kegunaan spesifik ukuran (measures) dlm pemilihan (rujuk Exhibit 6.1) Mengukur pekerjaan:– Dlm model pemadanan ind/pekerjaan, sesuatu pekerjaan memerlukan

keperluan & ganjaran yg tersendiri– Keperluan & ganjaran perlu dikenalpasti, didefinisi, dan diukur (melalui

proses analisis pekerjaan)– Melalui analisis pekerjaan, keperluan pekerjaan menjadi spesifik dari segi

tugas & KSAO (yg difikirkan perlu dlm melaksanakan tugas)– Sepanjang proses analisis pekerjaan, ianya melibatkan proses pengukuran cth: satu soalselidik mengenai tugas telah diisi oleh pekerja yg sedia ada dimana

mereka diminta menyatakan tahap kepentingan sesuatu set tugas dlm mementukan prestasi pekerjaan mereka. Skor yg diperolehi boleh dianalisa & dibangunkan dlm bentuk profil berangka utk keperluan pekerjaan, & seterusnya dpt kenalpasti jenis KSAO utk pekerjaan tersebut

8


Kegunaan spesifik ukuran dlm pemilihan (samb..)

Mengukur individu (rujuk Exhibit 6.2) :– Sesetengah KSAO sangat penting kerana padan dgn keperluan pekerjaan

dlm orgn – Menggunakan pengukuran akan melicinkan lagi proses memilih pemohon2

yg berkelayakan dgn KSAO yg diperlukan– Berbagai jenis ukuran sentiasa diperbaiki dan dibentuk dari masa ke

semasa (cth: kaedah & kemahiran menaip)– Terdpt dua perbezaan KSAO pd ind2:

perbezaan interindividu (perbezaan antara individu) perbezaan intraindividu (perbezaan di dlm setiap individu)

– Dlm penstafan, ukuran ciri2 KSAO ind dianggap sebagai peramal (predictors) atau ujian (tests)

– Skor dr hasil ujian akan digunakan sebagai panduan utk aktiviti2 penstafan yg lain

9

Kepentingan dan kegunaan pengukuranKepentingan dan kegunaan pengukuran Kegunaan spesifik ukuran dlm pemilihan (samb..)

Mengukur hasil (measuring outcomes)– Hasil dr proses pemadanan ind/pekerjaan termasuklah faktor2 spt

prestasi kerja (job performance) dan pengekalan (retention)– Hasil2 (cth spt prestasi kerja & pengekalan) mesti diukur utk menentu

dan mengesan tahap yg dicapai– Kaedah utk mengukur mesti dibangunkan– Dlm penstafan, ukuran hasil kdg2 disebut ukuran kriteria– Ukuran kriteria termasuk menentukan tahap prestasi (performance

ratings) dan kadar lantik henti (turnover rates)– Skor yg diperolehi dpt membantu orgn dlm proses membuat

keputusan, sama ada tahap yg ada boleh diterima atau tidak, dan adakah tindakan pembetulan diperlukan atau tidak

cth: prestasi <, didpti < pengetahuan, oleh itu +kan pengetahuan, atau program latihan utk yg sedia ada/yg baru, atau +kan keperluan pekerjaan yg baru utk pengambilan baru

10


Kegunaan spesifik ukuran dlm pemilihan (samb..)

Mengawal dan menyimpan rekod (monitoring & record keeping)

– Melalui aktiviti mengawal dan menyimpan rekod, orgn mengumpul dan mencatat maklumat berangka (numerical information) yg mungkin boleh digunakan utk berbagai tujuan termasuk penstafan

– Orgn boleh membangunkan program mengawal dan menyimpan rekod utk sesuatu pekerjaan

– Maklumat yg boleh dicatat termasuk: tarikh memohon jantina, umur, etnik skor ujian terhdp pengetahuan dlm melakukan tugas ditawarkan pekerjaan/tidak dan tarikh menerima tawaran jumlah masa antara memohon dgn menerima/menolak tawaran

– Data yg diperolehi boleh dianalisa utk melihat pola demografik, purata skor, kadar lulus (berasaskan jantina, etnik), kecepatan memproses permohonan dll yg difikirkan perlu

11

Kepentingan dan kegunaan pengukuranKepentingan dan kegunaan pengukuran Kegunaan spesifik ukuran dlm pemilihan (samb..)

Kajian dan penilaian (research & evaluation)– Data yg sentiasa dikemaskini dan boleh dirujuk

(maintenance and availability of staffing data) boleh membantu dlm aktiviti kajian dan penilaian

– Kajian dan penilaian dpt menentukan keberkesanan sesuatu aktiviti penstafan, dan juga keberkesanan keseluruhan sistem penstafan

cth: menyiasat kebolehpercayaan & kesahan ujian2 mengenai pengetahuan dlm sesuatu tugas

cth: menganalisa kadar lulus ujian berasaskan jantina, etnik, utk analisis kesan sampingan (adverse impact analysis)

cth: meninjau aspek2 pemprosesan penstafan yg boleh dimajukan kecekapannya, spt mengambilkira pandangan pemohon tentang j/masa antara temuduga dan maklumbalas hasil temuduga

12

Konsep-konsep utama pengukuranKonsep-konsep utama pengukuran

Pengukuran– Definisi pengukuran yg > formal ialah proses memberi nombor2 kpd

objek2 utk mewakili kuantiti sesuatu ciri yg ada pd objek2 tersebut cth: ciri yg diukur ialah pengetahuan mengenai prinsip2 mekanik, dan

objek yg diukur ialah pemohon2 pekerjaan Implikasi dari dfn:

ciri (attribute) yg diminati mewakili konsep yg hendak diukur yg diukur ialah ciri, bukannya objek bila kaedah tertentu dipilih utk mengukur ciri, spt ujian pen-dan-kertas,

skor yg diperolehi menggambarkan fungsi kaedah yg digunakan tahap ciri yg dipunyai oleh objek dinyatakan dlm bentuk angka, dan

penentuan nilai2 ini telah dibangunkan dan ditetapkan terlebih dahulu dgn alasan2 yg menasabah

13


Pengukuran (samb..)– Pempiawaian (standardisation) bermaksud cara mengawal pengaruh faktor2 luaran ke atas skor yg

dihasilkan oleh pengukuran dan menentukan bahawa, setakat yg boleh, skor yg diperolehi dpt menggambarkan ciri yg diukur

ukuran piawai mempunyai tiga ciri asas: isi (kandungan) adalah sama (identical) utk semua objek yg dikukur

(cth: semua pemohon mengambil ujian yg sama) cara pengukuran dilaksanakan adalah sama utk semua objek (cth:

semua pemohon diberi masa yg sama utk ujian tertentu) peraturan dlm memberikan nombor kpd objek dlm mewakili kuantiti

ciri yg diukur telah ditentukan dgn jelas dan dipersetujui terlebih dahulu (cth: penentuan skor telah dibangunkan sebelum ujian dilaksanakan)

14

Konsep-konsep utama pengukuranKonsep-konsep utama pengukuran Pengukuran (samb..)

– Tahap pengukuran (levels of measurement) Terdpt bbrp tahap @ skala pengukuran: Nominal - ciri yg diminati dikategorikan & nombor diberikan utk mewakili

kategori2. Nombor2 tidak mewakili turutan/nilai cth: pengurus=1, kerani=2, jurujual=3,

Ordinal - skala ordinal dpt menentukan susunan/kedudukan ciri pd satu2 objek secara relatif shj

cth: ‘terbaik’ hingga ‘paling lemah’, ‘tertinggi’ hingga ‘terendah’, 1-5(kadar 1-2 tdk semestinya sama dgn 4-5),

Interval - spt skala ordinal, tetapi kadar perbezaan adalah sama antara titik2 bersebelahan (kadar 1-2 sama/sangat hampir sama dgn 4-5)

Nisbah (ratio) - spt skala interval, tetapi bermula dgn titik sifar. Dgn itu jumlah pd sesuatu ciri adalah absolute

cth: jumlah beban maksima yg boleh dipikul dlm jarak 100 m

15

Konsep-konsep utama pengukuranKonsep-konsep utama pengukuran Pengukuran (samb..)

– Ukuran objektif & ukuran subjektif Perbezaan bergantung kpd peraturan dlm memberikan nombor kpd ciri

yg hendak diuji Ukuran objektif - peraturannya telah ditentukan terlebih dulu dgn

kekunci/sistem skor tertentu cth: ujian pen-dan-kertas

Ukuran subjektif - peraturannya lebih longgar dan melibatkan seorg penentu kadar (rater) yg memberikan nombor berdasarkan budibicaranya/gelagatnya yg tersendiri dlm menilai ciri2 pd seseorg/objek

Selalunya terdpt perbezaan yg ketara dlm kedua2 jenis ukuran Kajian juga menunjukkan terdpt perhubungan (korelasi) yg sangat

rendah antara skor2 yg diperolehi dari ukuran obj & ukuran subj (mungkin disebabkan rater < menguasai sistem skor dlm menilai ciri pd objek)

16


Skor Pengukuran menghasilkan nombor atau skor Skor mewakili jumlah/nilai yg diberi kpd sesuatu ciri yg terdpt pd objek Skor ialah penunjuk berangka bagi sesuatu ciri Skor yg diperolehi boleh dimanipulasi utk memberi makna yg lebih jelas

ttg sesuatu ciri

Sukatan kecenderungan memusat & serakan (Central tendency and variability) (rujuk Exhibit 6.3)– Penunjuk bagi kecenderungan memusat ialah:

purata (min) median (nilai di tengah2 data antara skor2 yg telah disusun) mod (mode) (nilai skor yg paling kerap berlaku)

17

Konsep-konsep utama pengukuranKonsep-konsep utama pengukuran Skor (samb..)

Sukatan kecenderungan memusat & serakan (samb.) (rujuk Exhibit

6.3)– Penunjuk serakan ialah:

Julat (range) (antara skor terendah dgn skor tertinggi) sisihan piawai (standard deviation) (jumlah purata sisihan skor2

indvidu berbanding dgn purata skor, iaitu menggambarkan taburan skor2 berbanding dgn purata skor bagi satu-satu set data)

Persentil/perseratusan (Percentiles) (rujuk Exhibit 6.3)– Skor percentile bagi individu ialah peratus pemohon2 yg pencapaiannya

(skor2) kurang dpd individu tersebut dlm taburan skor2 cth: pemohon C - percentile ke 10 kerana (2/20 x 100)

18


Skor (samb..) Skor piawai (Standard scores) (rujuk Exhibit 6.3)– Bila mentafsir skor, kita selalu membandingkan skor2 ind dgn purata skor,

sama ada lebih atau kurang drp purata/min– Setakat mana pencapaian ind berbanding dgn min perlu dikaitkan dgn

serakan (variability) di sekeliling min (standard deviation)– Pengiraan perlu ‘dibetulkan’ utk menentukan setepat mungkin pencapaian

seseorg berbanding dgn min– Pembetulan ini boleh dikira dgn kaedah skor piawai

Z = (X - X)/SD

cth: pemohon S mempunyai skor Z = 1.7 (23 - 16.9)/3.25 Oleh itu pemohon S mencapai sisihan piawai 1.7 melebihi min

19


Skor (samb..) Skor piawai (Standard scores)..(samb)– Skor piawai juga berguna utk menentukan prestasi seseorg

secara relatifnya di dlm dua atau lebih ujian yg diambilnya

Cth: Ahmad ujian 1 ujian 2 skor mentah 50 48 min 48 46 SD 2.5 0.8 Z 0.8 2.5

– Pencapaian Ahmad dlm ujian 2 adalah lebih baik w/pun skor mentah dlm ujian 1 lebih tinggi

20


Korelasi antara skor-skor Selalunya, dlm penstafan terdpt lebih dari satu jenis skor utk sekumpulan ind

yg sama– cth: dua set skor KSAO

skor utk ujian pengetahuan mengenai prinsip mekanik skor pemarkahan keatas prestasi kerja

Adakah kedua2 jenis skor di atas berkaitan/ada korelasi? Jika ada, ujian pengetahuan boleh dijadikan sebagai peramal kpd prestasi kerja Utk melihat korelasi antara dua atau lebih set skor, kita boleh;

– plot g/rajah taburan (scatter diagrams)– mengira pekali korelasi (correlation coefficient)

21


Korelasi antara skor-skor (samb.. )– G/rajah taburan (scatter diagrams)(rujuk Exhibit 6.4)– Katakan ada dua set skor

skor ujian pengetahuan skor prestasi kerja (skala 1-5) titik2 X mewakili pencapaian ind dlm kedua2 skor

– Hasilnya: A korelasi yg sangat rendah antara ujian pengetahuan & prestasi

kerja (r= 0.10) B korelasi sederhana (r=0.25) C korelasi kuat (r=0.60)

22


Korelasi antara skor-skor (samb..) Pekali korelasi (correlation coefficient)(rujuk Exhibit 6.5)– Simbol bagi pekali korelasi ialah r– Nilai r ialah antara r=-1.0 hingga r=1.0– Semakin besar nilai r, semakin kuat perkaitan/korelasi antara set2 data cth: katakan ada dua set data (rujuk Exhibit 6.5)

skor ujian pengetahuan (X) skor prestasi kerja (Y) didpti r=0.58 (korelasi agak kuat)

23

Konsep-konsep utama pengukuranKonsep-konsep utama pengukuran Korelasi antara skor-skor (samb..)

Kesignifikan/keertian (significance) pekali korelasi – Boleh dilihat dari dua sudut:

keertian praktikal keertian statistik

Keertian praktikal (practical significance) semakin besar nilai r, semakin besar keertian praktikalnya cth: semakin besar nilai r antara ujian pengetahuan & prestasi kerja,

semakin besar keyakinan (certainty) bahawa pengetahuan ttg ssuatu kerja menjadi kunci kpd KSAO ssuatu prestasi kerja

natijahnya, skor dari ujian pengetahuan dpt meramal prestasi yg mungkin akan dicapai oleh seseorg semasa mereka menjadi pemohon

24


Korelasi antara skor-skor (samb..) Keertian statistik (statistical significance)

Korelasi utk satu pensampelan hanya menerangkan hubungan antara dua p/ubah bagi kumpulan sampel tersebut shj

W/b/pun, sampel tersebut mungkin mewakili satu populasi

Keertian statistik utk satu korelasi sampel boleh juga ditujukan kpd satu populasi dgn andaian nilai r yg diperolehi adalah dari sampel populasi itu sendiri

25

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Utk memudahkan cara, skor2 oleh indi2 dianggap sebagai mewakili ciri yg

tersendiri, dan bukan sebagai penunjuk kpd ciri tersebut– cth: skor dari ujian keupayaan mental ditafsirkan sama spt (synonymous)

tahap kecerdikan seseorang– cth: tahap prestasi yg diberikan oleh penilai dianggap sebagai penunjuk

sebenar prestasi seseorang– Oleh itu skor menjadi input utama dlm membuat keputusan ttg ssorg, spt

skor ujian keupayaan mental akan menentukan siapa yg layak menerima tawaran

– Dgn itu kualiti keputusan dan tindakan dipertaruhkan, begitu juga dgn kualiti pengukuran

Kualiti pengukuran boleh dilihat dari dua sudut:– Kebolehpercayaan – Kesahan

26

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Kebolehpercayaan pengukuran Kebolehpercayaan pengukuran merujuk kpd ketekalan (consistency)

pengukuran bagi sesuatu ciri Sesuatu ukuran boleh dipercayai sehingga ia dpt memberikan skor yg tekal

(consistent) utk mewakili sesuatu ciri Kebolehpercayaan yg benar2 tepat sukar utk diperolehi kerana adanya ralat dlm

mengukur (measurement error) Kebolehpercayaan adalah berkenaan dgn tahap (degree) Kebolehpercayaan adalah penting sama ada pd masa tertentu @ pd masa yg

berlainan Kebolehpercayaan juga penting dlm pengukuran objektif dan subjektif Kerangka konsep2 utama spt cth dlm Exhibit 6.6

– pengukuran dilakukan dlm dua masa berlainan: T1, T2

– satu ciri ‘A’ diukur dgn 4 sub-pengukuran: X1, X2, Y1, Y2 dgn 4 jenis skor– kebolehpercayaan pengukuran cuba dilihat dari segi ketekalan (consistency)

@ kesamaan (similarity) dlm set2 skor yg diperolehi– keadaan memerlukan perbandingan di antara skor2

27

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran

Kebolehpercayaan pengukuran (samb.. ) Perbandingan di dlm T1 atau T2 (Exhibit 6.6 / Exhibit 6.7)– Dlm pengukuran objektif:

menggunakan dua item - X1 dan Y1 , atau X2 dan Y2 perbandingan set2 skor sama ada di dlm T1 atau T2, dikenali

sebagai kebolehpercayaan tekal dalaman (internal consistency reliability)

skor2 yg dibandingkan ialah di antara X1 dan Y1, dan di antara X2 dan Y2.

diharapkan persetujuan di antara X1 dan Y1, dan di antara X2 dan Y2 adalah tinggi kerana item2 bertujuan mengukur ind A dan dilakukan di dlm masa yg sama (semasa T1 atau T2 )

28


Kebolehpercayaan pengukuran (samb.. ) Perbandingan di dlm T1 atau T2 (Exhibit 6.6 / Exhibit 6.7) samb..

– Dlm pengukuran subjektif menggunakan dua orang penentu kadar (raters) - X1 dan Y1 , atau X2

dan Y2

perbandingan set2 skor sama ada di dlm T1 atau T2, dikenali sebagai kebolehpercayaan interrater (interrater reliability)

skor2 yg dibandingkan ialah di antara X1 dan Y1, dan di antara X2 dan Y2.

diharapkan akan ada persetujuan yg tinggi di antara penentu kadar (raters) dlm memberi nombor/kadaran (rating) kerana pengukuran ke atas ciri yg sama pd ind A dilakukan dlm masa yg sama

29


Kebolehpercayaan pengukuran (samb.. )

Perbandingan di antara T1 dan T2 (Exhibit 6.6 / Exhibit 6.7)– Dlm pengukuran objektif:

menggunakan satu item dlm masa yg berlainan - X1 atau X2, atau Y1 atau Y2

perbandingan set2 skor di antara T1 dan T2, dikenali sebagai kebolehpercayaan uji-ulang uji (test-retest reliablity)

skor2 yg dibandingkan ialah di antara X1 dan X2, dan di antara Y1 dan Y2.

Jika A dijangka tidak berubah ketika di antara T1 dan T2, maka kebolehpercayaan uji-ulang uji sepatutnya tinggi

30



Perbandingan di antara T1 dan T2 (Exhibit 6.6 / Exhibit 6.7) samb.. – Dlm pengukuran subjektif:

menggunakan seorg penentu kadar (rater) yg sama dlm masa yg berlainan - X1 atau X2, atau Y1 atau Y2

perbandingan set2 skor di antara T1 dan T2, dikenali sebagai kebolehpercayaan intrarater (intrarater reliablity)

skor2 yg dibandingkan ialah di antara X1 dan X2, dan di antara Y1 dan Y2.

Jika A dijangka tidak berubah ketika di antara T1 dan T2, maka kebolehpercayaan intrarater sepatutnya tinggi

31

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Kebolehpercayaan pengukuran (samb.. )

Ralat pengukuran (measurement error)– Skor sebenar (actual scores) yg diperolehi dpd pengukuran sebenarnya

tidak tekal sepenuhnya kerana selalunya ada ralat dlm pengukuran– Skor yg tekal sepenuhnya (perfectly consistent scores) dikenali juga

sebagai skor sepatutnya (true scores)

skor sebenar = skor sepatutnya + ralat

(actual score) = (true score) + (error)

– Komponen ralat dlm skor sebenar adalah mewakili ketidakboleh-percayaan pengukuran

– Jenisr ralat terdiri dari: ralat ketidakcukupan/kelemahan (deficiency error) ralat pencemaran (contamination error)

32


Kebolehpercayaan pengukuran (samb.. ) Ralat pengukuran (measurement error) samb..

Ralat ketidakcukupan/kelemahan (deficiency error)

– berlaku apb gagal mengukur sebhgian drp sesuatu ciri yg sedang diuji

– cth: salah satu komponen kecekapan menaip - pengetahuan mengenai penggunaan sistem jari yg betul - tidak diuji, maka ujian kecekapan menaip adalh lemah/tidak cukup

– kegagalan mengukur mungkin kerana:

• definisi ciri yg tidak cukup/lengkap

• kelemahan dlm membina alat/kaedah pengukuran

• menggunakan apa saja kaedah yg ada utk memudahkan kerja, sebab2 kos, tuntutan kenaikan pangkat, dll

33



Ralat pengukuran (measurement error) samb..

Ralat pencemaran (contamination error)

– bermaksud gangguan2 yg tidak dikehendaki ke atas ukuran dan orang yg sedang diukur

– sumber pencemaran (rujuk Exhibit 6.8) susah utk di<kan dan dikawal kerana terlalu banyak dan berbagai jenis

34

Sumber pencemaran Contoh Cadangan utkmengawal

Jenis isi

Piawaian

Kemungkinanberpeluang bertndkbalas

Penentu kadar

Situasi dlm menentukadar

Isi yg tidak berkaitan

Masa berbeza utk ujian ygsama

Meneka jwpan oleh pengambilujian

Penentu kadar memberi kadaryg melampau

Orang yg ditemuduga ditanyaberbagai soalan

Definisikan jenis isi yg akandiliputi

Tentukan masa yg sama utksemua orang

Tidak dpt dikawal dari awallagi

Latih penentu kadar dlm halketepatan menentu kadar

Menyoal orang yg ditemudugadgn soalan2 yg sama

35



Pengiraan anggaran kebolehpercayaan Pengiraan di dlm masa yg sama, gunakan kiraan:

– pekali alfa, atau

– persetujuan interrater (interrater agreement)

Pengiraan di dlm masa yg berlainan, gunakan kiraan:

– kebolehpercayaan ujian-ujiansemula, atau

– persetujuan intrarater (intrarater agreement)

36


Pengiraan anggaran kebolehpercayaan (samb..)

Pekali alfa

() = n (ř)/{1 + ř(n-1)}

n = bilangan item atau bil penentu kadar (raters)

ř = purata korelasi antara item-item/raters

– Utk meningkatkan kebolehpercayaan tekal dlman sesuatu ukuran, sama ada:

tingkatkan bilangan item, atau tingkatkan bilangan korelasi antara item2

– dicadangkan nilai pekali alfa sesuatu ukuran 0.80 utk diterima kebolehpercayaannya

37



Persetujuan interrater (interrater agreement)– Katakan ahli2 panel di satu t/duga masing2 bebas menilai

sekumpulan pemohon dgn skala 1-5 (rujuk Exhibit 6.9)– Persoalannya: setakat manakah ada persetujuan dlm menilai

pemohon2 di kalangan penilai2 kadar/ahli2 panel tersebut?– Satu kaedah mudah ialah dgn mengira peratus persetujuan di

kalangan penilai2 kadar tersebut– Biasanya, kebolehpercayaan boleh diambil kira bila

persetujuan interrater 75%– Utk tujuan keputusan pengambilan, nilai persetujuan interrater

sepatutnya jauh melebihi 75%

38



Kebolehpercayaan uji-ulang uji– Pekali korelasi skor ujian drp dua masa yg berlainan dikira– Nilai r boleh dikira berdasarkan jumlah keseluruhan skor ujian,

atau nilai r berasingan boleh dikira berdasarkan skor utk setiap item

– Semakin tinggi nilai r, semakin stabil sesuatu pengukuran– Jika jarak masa adalah pendek (berjam2 @ berhari2), nilai r yg

tinggi diterima sebagai boleh dipercyai (r=0.90 atau >)– Jika jarak masa adalah lama (6 bulan >), nilai yg semakin

rendah boleh diterima sebagai boleh dipercayai (r=0.50 atau >)

39



Persetujuan intrarater (intrarater agreement)– Skor2 utk ciri yg sama yg diperolehi drp ind yg sama, yg

diukur oleh seorang penentu kadar yg sama dan dlm masa yg berlainan, akan dibandingkan

– Pengiraan boleh melibatkan kiraan nilai pekali korelasi antara dua set skor, atau boleh menggunakan formula dlm Exhibit 6.9

– Utk jangka masa yg pendek, r=0.80, atau peratus persetujuan=90% boleh diterima sebagai boleh dipercayai

– Utk jangka masa yg lebih panjang, nilai r atau nilai % persetujuan mungkin lebih rendah

40


Implikasi kebolehpercayaan Darjah kebolehpercayaan sesuatu pengukuran mempunyai

dua implikasi:– mentafsir skor2 setiap ind dan ralat piawai pengukuran– kesan kebolehpercayaan ke atas kesahan pengukuran

Ralat piawai pengukuran (standard error of measurement = SEM) SEM dpt memperbaiki ketepatan sebenar skor ssorg pemohon dlm had2 tertentu Didpti 95% peluang/kebarangkalian (dari hasil kajian) bahawa skor sepatutnya

bagi ssorg adalah berada dlm 2(SEM) Jika skor oleh Ahmad=22, dan SEM=5, maka skor sepatutnya bagi Ahmad

ialah 22 2(5) = 12 - 32 (12 hingga 32) Kebanyakan pengukuran dlm penstafan tidak begitu boleh dipercayai dan

perbezaan yg kecil dlm skor yg disebabkan oleh SEM selalunya diabaikan

41


Implikasi kebolehpercayaan samb..

Hubungan kebolehpercayaan dgn kesahan (relationship to validity) Kebolehpercayaan pengukuran sesuatu ciri mempunyai implikasi yg

terus dgn kesahan pengukuran tersebut

rxy rxx

kesahan pengukuran kebolehpercayaan pengukuran

Jika kebolehpercayaan = 0.75, maka kesahan = .86 W/b/pun, nilai kebolehpercayaan yg tinggi tidak semestinya sah Kebolehpercayaan boleh disahkan, tetapi tidak semestinya sah

42


Kesahan pengukuran (validity of measures)

– Kesahan satu ukuran didefinisikan sebagai darjah di mana ia mengukur ciri yg hendak diukur

– Pertimbangan (judgements) mengenai kesahan pengukuran berlaku melalui proses pengumpulan data dan bukti mengenai pengukuran, dan mengesan bagaimana pengukuran dibangunkan dan sama ada taabiran (inference) yg tepat boleh dibuat dr skor yg diperolehi

– Kesahan pengukuran berkait rapat dgn: ketepatan pengukuran ketepatan ramalan

43

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Kesahan pengukuran (validity of measures) samb..

Ketepatan pengukuran (accuracy of measurement) (rujuk Exhibit 6.10)

Setakat manakah tepatnya ujian tentang pengetahuan mengenai sesuatu ciri?

Kita cuba melihat darjah pertindanan di antara ciri yg sedang diukur dgn ukuran sebenar ciri tersebut

Katakan dua bulatan yg mewakili ciri dan ukuran bertindan tetapi tidak sepenuhnya

Kawasan bertindan mewakili ketepatan ukuran, kawasan ciri yg tidak bertindan mewakili kekurangan dlm ukuran dan kawasan ukuran yg tidak bertindan mewakili pencemaran dlm pengukuran

Semakin besar kawasan pertindanan, semakin besar darjah ketepatan pengukuran

Ketepatan memerlukan kebolehpercayaan, dan juga memerlukan lebih bukti

44

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Kesahan pengukuran (validity of measures) samb..

Ketepatan peramalan (accuracy of prediction) (rujuk Exhibit 6.11)

Ukuran2 sentiasa dibangunkan krn ukuran2 dpt menyediakan maklumat mengenai manusia yg boleh digunakan utk meramal tentang mereka

Sesuatu ujian akan digunakan utk membantu dlm membuat keputusan, spt mengambil ssorg utk bekerja, yg mana sebenarnya ialah meramal orang yg layak utk pekerjaan tersebut

Ketepatan ssuatu ujian dlm meramal kejayaan pekerjaan pd masa hadapan memerlukan penelitian terhdp hubungan antara skor2 sesuatu ujian (predictor) dan skor ukuran kejayaan ssuatu pekerjaan itu (criterion)

Ketepatan peramalan ialah peratusan jumlah peramalan yg betul, yg boleh mengambil nilai antara 0% - 100%

Cth peramal/ujian (predictor) ialah ujian pengetahuan ttg prinsip mekanik, dan cth ukuran kejayaan pekerjaan (criterion) ialah prestasi pekerjaan secara keseluruhan

45

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Kesahan pengukuran dlm pemilihan Adalah penting utk mempunyai dan menggunakan peramal2 yg betul2

mewakili KSAO yg hendak diukur, dan peramal2 tersebut perlu tepat dlm meramal kejayaan dlm pekerjaan

Jenis2 kesahan ialah:– kesahan berasaskan kriteria (criterion-related validition)– kesahan kandungan (content validition)– kesahan konstruk/berandaian (construct validation)(tidak dibincang)

Kesahan berasaskan kriteria (rujuk Exhibit 6.12)

Komponen dan turutannya ialah:– Analisis pekerjaan (melibatkan tugas dan dimensi, & KSAO dan motivasi)– Ukuran2 kriteria (melibatkan prestasi pekerjaan & lain2 hasil/outcomes)– Ukuran2 peramal (melibatkan kaedah penilaian)– Skor peramal-kriteria (melibatkan kesahan serentak/selari & kesahan

jangkaan/telahan) (rujuk Exhibit 6.13)– Hubungan peramal-kriteria (melibatkan pengiraan & keertian)

46

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Kesahan pengukuran dlm pemilihan samb..

Kesahan berasaskan kriteria (rujuk Exhibit 6.12) samb..

– Skor peramal-kriteria (melibatkan kesahan serentak & kesahan jangkaan) (rujuk Exhibit 6.13)

Jika pekerja semasa digunakan, ia melibatkan rekabentuk kesahan serentak Jika pemohon pekerjaan digunakan, ia melibatkan rekabentuk kesahan

peramalan Kesahan peramalan lebih berkesan berbanding dgn kesahan serentak kerana

tidak dipengaruhi oleh pengalaman dan lebih bersifat mewakili bakal2 pemohon pd masa hdpan

– Hubungan peramal-kriteria (melibatkan pengiraan & keertian)– Bila skor peramal (ujian/predictor) dan skor kriteria (kejayaan pekerjaan)

diperolehi, nilai r (korelasi) perlu dikira– Nilai r dirujuk sebagai kesahan bagi skor peramal

cth: jika r=.35, peramal dianggap mempunyai kesahan 0.35 kemudian tentukan keertian praktikal & keertian statistik bagi r jika memenuhi syarat keertian, peramal dianggap sah &boleh digunakan dlm

proses pemilihan

47

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Kesahan pengukuran dlm pemilihan samb..

Kesahan kandungan (content validation) (rujuk Exhibit 6.15)

Kesahan kandungan berbeza dari kesahan berasaskan kriteria kerana ia tidak menggunakan ukuran kriteria

Komponen dan turutanya ialah:– analisis pekerjaan (melibatkan tugas dan dimensi, & KSAO dan motivasi)– ukuran2 peramalan (melibatkan kaedah2 penilaian)

Pertimbangan (judgment) digunakan apb ada kemungkinan terdpt korelasi antara skor peramal dgn skor kriteria, jika ada ukuran kriteria dibuat

Kdg2 kesahan kandungan dikenali sebagai kesahan pertimbangan (judgmental validation)

Kesahan kandungan sesuai dlm dua keadaan:– bila sampel terlalu kecil utk kesahan yg berkaitan dgn kriteria (n<30)– bila ukuran kriteria tidak ada, @ kualiti ukuran kriteria dipersoalkan

48

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Generalisasi Kesahan (validity generalization) Persoalan:

– jika sesuatu peramal (ujian, proses t/duga, soalselidik maklumat biografi, dll) adalah sah utk satu jenis pekerjaan tertentu dlm orgn A, adakah ia juga sah utk pekerjaan yg sama di dlm orgn B?

– Atau adakah kesahan hanya spesifik utk pekerjaan tertentu dan orgn tertentu shj?

– Hasil kajian yg berasaskan kesahan situasi-spesifik mendpti kesahan adalah bersifat spesifik dan bargantung pd keadaan

– Oleh itu kesahan sepatutnya tidak boleh disamakan utk semua situasi Sebaliknya, jika nilai r (kesahan) yg berbeza2 dikawal secara statistik dan nilai

kesahan yg sepatutnya bagi ssuatu ciri itu didpti bererti (keertian praktikal @ statisitk), maka kesahan sesuatu ciri itu meliputi semua keadaan (rujuk Exhibit 6.17)

Bukti menunjukkan kesahan sesuatu ciri boleh meliputi semua keadaan

49

Kualiti PengukuranKualiti Pengukuran Generalisasi Kesahan samb..

Dlm amalan penstafan, generalisasi kesahan boleh digunakan dgn cadangan2 berikut:– semua peramal (ujian dll) perlu dirujuk kpd kesahan kandungan– jika boleh, kajian kesahan berasaskan kriteria perlu dilakukan dahulu– mesti waspada dgn pengakuan tentang apa2 kesahan atau generalisasi

kesahan yg tidak berasaskan kpd kesahan berasaskan kriteria– kesahan sesuatu peramal adalah spesifik kpd kriteria tertentu, dan tidak

boleh digunakan utk kriteria lain tanpa bukti kesahan dlm kriteria tersebut cth: ujian mental dgn prestasi tidak boleh digunakan utk ujian mental

(yg sama) dgn kehadiran– orgn harus terlibat dgn berbagai kajian kesahan yg dpt digunakan utk

semua keadaan

Ph 3023 bil_07_pengenalan_kpd_pemilihan_nov_02-03

Documents

Transcript of Ph 3023 bil_07_pengenalan_kpd_pemilihan_nov_02-03