25. 검사 종류 : 일반 정신능력 검사, 감각 및 운동능력 검사 등
1) 일반 정신능력 검사(General mental ability: g)
○ 대부분의 직무에서의 성공을 예측하는 것으로 밝혀짐, 타당도는 r=.40-.60
○ Murphy(1996)-직무수행을 예측을 위한 g의 타당도에 관한 연구는 I&O에서 성공사례 중 하나
○ Reeve & Hakel(2002): “인간의 개인차를 대표하는 g가 예측하지 못하는 결과나 준거는 사실
상 없다는 것을 많은 자료들이 입증을 해주고 있다.”
○ Murphy(1996)-g는 지나치게 단순화 시킨 것
○ Sternberg(1997): 지능 삼원론(학업, 실용, 창의적 지능)
○ Hedlund & Sternberg(2000)-기업에서는 빠른 환경 변화에 잘 적응할 수 있는 종업원들을 원
한다, 실생활 문제는 지능검사처럼 명백하지 않다. - 실용지능이 보완할 수 있음
○ 지능검사의 종류: 오티스 자기 시행형 지능검사, 원더릭 인사검사, 웨스만 인사분류 검사, 웩슬
러 지능검사 등.
2) 기계 적성 검사
○ 기계적 원리들을 얼마나 이해하고 있는지를 측정(열전도, 속도, 중력, 힘)
○ Bennett의 기계 이해력 검사가 대표적, 문제를 포함한 그림으로 구성되어 있음
○ 제조 및 생산 직무 수행을 잘 예측함, 여성이 남성보다 점수가 낮음
Q. 어느 좌석에 앉은 승객이 가장 좋은 승차감을 느낄 수 있겠는가?
Q. 금속을 자르는 데 어떤 가위가 더 좋겠는가?
3) 감각 및 운동 능력 검사
○ 신체의 움직임이나 감각의 조절과 통제를 평가하는 검사
○ 운동능력이 중요한 직무에서 사용
- 민첩성, 시각 및 청각 능력, 협응, 정확성 등
4) 성격 검사
○ 개인이 가지고 있는 어떤 기질이나 성향을 측정하는 것으로 개인에게 일관적으로 나타날 수 있
는 어떤 독특한 특징을 추론하는 것임. 성격검사는 옳고 그른 답이 없음
(1) Big 5
○ 성격특성을 잘 분류할 수 있는 5개의 성격요인이 있다고 동의, 직무수행을 예측하는 데 유용
○ 예측 타당도 r=.20
○ 신경증 (Neuroticism): 개인의 정서적 불안정성 수준
○ 외향성 (Extraversion): 사교적, 주장이 강하고, 적극적, 말이 많고 정렬적, 외향적 경향성
○ 경험에 대한 개방성 (Openness to experience): 호기심 많고, 상상력이 풍부, 틀에 박히지 않은 성향
○ 원만성 (Agreeableness): 협조적이고 도움을 주고 함께 지내기 편한 성향
○ 성실성 (Conscientiousness): 목적의식이 분명, 의지가 강하고, 계획적, 자제력이 강한 성향
○ Barrick & Mount(1991). 통합분석을 통해 외향성이 관리자나 영업사원과 같이 사회적 상호작
용을 포함하는 직업 수행에 타당한 예측변인이라고 결론 내림
○ Salgado(1997): 성실성은 모든 직업들과 서로 다른 여러 문화에 걸쳐 직무수행 준거들과 일관
된 상관을 보여주고 있음
○ 성격 측정치들은 지능이 수행을 예측하는 부분 외에 추가로 예측함으로써 증분적인 예측 타당도
를 가지고 있음(Judge et al., 1999).
○ 지능이 할 수 있는(can do) 차원을 나타낸다면 성격은 하고자 하는”will do”의 차원
○ 성격검사의 실무적인 문제는 응답왜곡(직무지원자들이 좋게 보이려고 성격검사에 거짓으로 응답
하는 행동) 없이 성격을 측정할 수 있는 방법을 찾아내는 것
5) 정직성 검사
○ 피검사자의 정직성이나 성실성을 측정하는 지필검사로 누가 절도, 반생산적 행동을 할 것인지
알아내는 것이 목적
○ 외현적 정직성 검사: 검사 의도를 지원자가 명확하게 파악할 수 있음
- 절도나 다른 형태의 비정직성에 대한 태도 + 절도나 불법행위 자백
- 거짓 반응이 있을 수 있음
○ 성격에 기초한 검사: 절도 자체는 묻지 않고, 절도예측 성격 평가 문항을 포함
- 지원자의 기분을 상하게 할 가능성이 적다, 주로 성실성과 정서적 안정성을 평가함
연구결과
○ 범죄자들이 책임감, 신뢰성, 규칙 준수 低, 절도, 규율 위반, 결근과 같은 반생산적 조직행동을
효과적으로 예측
○ Wanek(1999): 다른 조건들이 동일하다면 정직성 검사 점수가 높은 사람을 뽑는 것이 좋음
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