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文章基本信息

  • 标题:Coeficiente Phi(Lambda) y la fiabilidad de las decisiones sobre selección de personal
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  • 作者:René Gempp
  • 期刊名称:Revista de Psicología
  • 印刷版ISSN:0719-0581
  • 出版年度:2014
  • 卷号:23
  • 期号:1
  • 页码:12-20
  • DOI:10.5354/0719-0581.2014.32869
  • 语种:Spanish
  • 出版社:Universidad de Chile. Facultad de Ciencias Sociales
  • 摘要:En el contexto de selección de personal es habitual que los tests psicológicos sean utilizados para hacer clasificaciones dicotómicas de personas. En esos casos, los coeficientes de fiabilidad convencionales, diseñados para estimar la fiabilidad de un puntaje, no resultan apropiados para estimar la precisión de la clasificación resultante. En este trabajo se presenta el coeficiente Phi(Lambda) desarrollado por Brennan y Kane (1977) en el marco de la Teoría de la Generalizabilidad (Brennan, 2001), para estimar la fiabilidad de un punto de corte. Además, se presenta un software gratuito desarrollado para facilitar la estimación del coeficiente y se demuestra su uso a través de un ejemplo empírico, con un test de selección de personal.
  • 其他摘要:In the context of personnel selection it is usual that psychological tests are employed for dichotomous classifications of applicants. In such cases, the conventional reliability coefficients, designed to estimate score reliability, are not suitable for estimating the accuracy of classifications. This paper introduces the Phi(Lambda) coefficient developed by Brennan and Kane (1977) in the framework of Generalizability Theory (Brennan, 2001) for estimating the reliability of a cutting point. In addition, a free software was developed to facilitate the estimation of the coefficient and its use is demonstrated through an empirical example, using a recruitment test.
  • 关键词:selección de personal, fiabilidad, clasificación, Phi(Lambda), Teoría de la Generalizabilidad.;personnel selection, reliability, classification, Phi(Lambda), Generalizability Theory.
  • 其他关键词:personnel selection, reliability, classification, Phi(Lambda), Generalizability Theory.
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