Erros e Preconceitos que Influenciam a Avaliação de Desempenho

Uma vez que o julgamento humano é muitas vezes sujeito à influência de preconceitos, preconceitos e outras influências subjetivas e externas, o problema de obter avaliações objetivas e precisas incoloured por essas influências é tremendamente difícil. Guilford (1954) classificou os diferentes tipos de erros constantes que estão aptos a ocorrer no processo de classificação e sugere certas precauções que podem ser tomadas. Erros constantes são aqueles que resultam de algum viés sistemático por parte do avaliador e são geralmente mais fáceis de lidar do que os erros de avaliadores que são não-sistemáticos ou aleatórios.

1. Erros de leniência:

Cada avaliador tende a carregar seu próprio conjunto de padrões ou referenciais que ele usa para fazer julgamentos de avaliação de desempenho. Um dos maiores problemas é equiparar diferentes avaliadores quanto a diferenças em seus padrões, de modo que suas classificações possam ser comparadas.

Alguns avaliadores podem ser melhor descritos como sendo geralmente “fáceis” ou tolerantes, enquanto outros podem ser classificados como “duros” ou severos em seus julgamentos ou avaliações. Quando um avaliador é excessivamente severo, é dito que ele está cometendo um erro de leniência negativa, enquanto os avaliadores fáceis cometem o erro de leniência positiva. O diagrama a seguir ilustra as distribuições de classificações que se pode obter de dois avaliadores diferentes - um que é excessivamente tolerante e o outro que é excessivamente severo.

Existem várias maneiras pelas quais os sistemas de classificação podem ser projetados para ajudar a evitar o erro de leniência. O primeiro método é definir claramente as categorias ou “pontos de ancoragem” usados ​​na escala. Por exemplo, se estivéssemos solicitando aos supervisores que classificassem seus subordinados em “proficiência total”, poderíamos usar uma das duas escalas mostradas abaixo.

A escala A não possui âncora ou pontos de referência que o avaliador possa usar como guia; ele deve estabelecer o seu próprio. O risco é que diferentes avaliadores definam os pontos de maneira diferente. Com a Escala B, um número de pontos foi definido para o avaliador, com a probabilidade de reduzir o problema. Esses pontos de ancoragem não resolvem completamente o problema de clemência, uma vez que a "baixa" de um avaliador pode ser a "média" de outro avaliador. Entretanto, a escala verbal introduz a possibilidade de um quadro de referência comum.

Um procedimento de ancoragem potencialmente mais eficaz do que o dado na Escala B é conhecido como o método do “Homem-chave”. Um dos métodos mais amplamente utilizados para combater o erro de leniência é empregar a técnica de distribuição forçada. Este é um procedimento que requer que o avaliador coloque uma certa proporção de suas respostas em diferentes categorias. Essa distribuição é mostrada na Figura 7.1.

Exigir que todos os avaliadores sigam uma distribuição padrão em termos do número de pessoas que devem ser designadas para cada categoria é um método eficaz de evitar erros de leniência. No entanto, muitas vezes faz com que os avaliadores fiquem levemente insatisfeitos ao serem forçados a um padrão de resposta tão rígido. Também leva muito mais tempo, pois é preciso ter cuidado para ter o número certo em cada categoria.

2. O Efeito Halo:

O erro do halo é uma tendência a deixar que a nossa avaliação de um indivíduo em uma característica influencie nossa avaliação dessa pessoa em outras características específicas. Portanto, se sentíssemos que o Trabalhador X era um funcionário de primeira linha em um aspecto, podemos tender a considerá-lo muito alto em todas as características, mesmo que ele seja um pouco medíocre em alguns aspectos.

Esse é um tipo muito comum de erro e também é muito difícil de corrigir. Symonds (1925) sugeriu que é mais provável que ocorra com as seguintes características:

1. Características não facilmente observadas

2. Traços desconhecidos

3. Traços não são facilmente definidos

4. Traços envolvendo reações interpessoais

5. traços de caráter

3. Erros de Classificação Lógica:

Este erro é bastante semelhante ao erro de halo. No erro de auréola, o avaliador inconscientemente deixa que seu julgamento de certos traços seja influenciado por sua avaliação do indivíduo sobre outros traços. Um erro lógico envolve um avaliador que tende a dar à pessoa uma pontuação alta em um traço específico, simplesmente porque ele sente que o indivíduo possui um segundo traço específico e acha que os dois traços estão logicamente relacionados. Quando um avaliador tende a superestimar a verdadeira relação entre as características, ele provavelmente comete esse erro de classificação.

4. Erros de contraste e semelhança:

O erro de contraste é um tipo de viés bastante interessante. Refere-se a uma tendência geral por parte de um avaliador de julgar os outros em um marinheiro oposto ao modo como ele se percebe. Se ele se percebe como sendo muito honesto, por exemplo, sua tendência seria classificar os outros um pouco abaixo do normal na dimensão “honestidade”.

O oposto de um erro de contraste, que pode ser chamado de erro de similaridade, é para o avaliador avaliar outras pessoas da mesma maneira que ele se percebe. Uma ilustração disso seria um avaliador, sentindo-se muito honesto, que atribui alta honestidade a todos os outros indivíduos também. Em outras palavras, os avaliadores devem ser treinados para avaliar os outros e não eles mesmos.

5. Erros de Tendência Central:

Alguns juízes ou avaliadores muitas vezes relutam em fazer julgamentos extremos sobre outros indivíduos. Essa relutância resulta na tendência de não usar as pontuações extremas da escala no instrumento de classificação. Isso, por sua vez, resulta em uma mudança substancial de forma na distribuição dos escores para aquele avaliador, como pode ser visto na Figura 7.2. Observe que a dispersão (variabilidade) dos julgamentos é muito menor para o avaliador que produz um erro de tendência central. Esse tipo de erro, portanto, resulta em uma restrição de alcance dos escores de critério - um artefato que pode ter um efeito nos coeficientes de validade subseqüentes. Uma das melhores maneiras de evitar esse erro é usando o sistema de distribuição forçada discutido anteriormente.

6. Erros de proximidade:

O último erro que vamos considerar geralmente vem da maneira pela qual os vários itens foram colocados ou ordenados no formulário de classificação. Às vezes referido como um "efeito de ordem", esse erro ilustra a influência que os itens ao redor têm na classificação que se dá a uma pessoa em um determinado item.

Se o item precedente foi uma característica na qual o indivíduo recebeu uma classificação muito favorável, o avaliador pode tender a deixar que a resposta favorável “set” seja transferida para o próximo item da lista. O resultado será uma classificação no próximo item um pouco maior do que a que poderia ser dada. Há sempre a possibilidade de ocorrer a reação inversa. Se os itens precedentes forem sobre traços nos quais o trabalhador foi geralmente classificado como alto, quando o avaliador chegar a um traço no qual o trabalhador realmente merece apenas uma classificação “moderada”, ele pode dar uma pontuação bastante desfavorável simplesmente por causa do efeito de contraste. dos itens anteriores.

O procedimento mais comum para minimizar o erro de proximidade é ter várias formas diferentes da escala de classificação, com os itens em uma ordem diferente em cada formulário. Infelizmente, quando o número de itens se torna grande, o controle sistemático sobre a ordem dos itens se torna extremamente complexo e difícil na maioria das situações práticas. A prática comum em evitar esse erro é geralmente limitada à construção de apenas duas formas, com os itens atribuídos a cada formulário usando uma tabela de números aleatórios.