Modelos de toma de decisiones en selección de personal: una revisión

Abstract

En el presente trabajo, se analizan las ventajas e inconvenientes de los modelos de toma de decisiones (juicios clínicos y estadísticos) utilizados en los procesos de selección de personal en la empresa a partir de la revisión de las investigaciones realizadas sobre tales modelos. Los datos, muestran que los estadísticos son superiores, aunque dependiendo del tipo de criterios y predictores y del carácter compensatorio o no de las variables que entran en juego, parece que una adecuada combinación de ambos proporcionaría los mejores resultados. Al final, se presenta un modelo de clasificación de los modelos posibles en selección basado en la combinación de las dimensiones de Roe y Grcultier (989). Para esta propuesta, se ha tenido en cuenta: el tipo de aproximación en la predicción (signos/muestras), el grado de formalización del método (formales/clínicos), la orientación en la predicción (individual/diferencial), el tipo de muestra para la validación (concurrente/predictiva), el número de variables predictivas (una/varias), el tipo de procedimiento de decisión (correlación/punto de corte) y el modo de valoración de las variables predictoras (compensatorio/no compensatorios).

This paper analyses the advantages and disadvantages of decision making models (clinical and statistical judgments) used in the personnel selection processes in enterprises beginning with the review of researches made on such models. Data shaw that the statistical models come better off, however, depending on the type of criteria and predictors and on the compensatory character or not of the implied variables. it seems that and adequate combination of both would provide the best results. At the end, a classification model out of the potential ones in selection is presented, based on the Roe and Grcutier (1989) dimension combination. For this proposal it has been taken into account: the type of approach in prediction (signs/samples), the method formalization degree (formal/clinical), orientation in prediction (individual/differential), the type of sample for validation (concurrent/predictive), the number of predictive variables (one/several), the type of decision procedure (correlation/cutting scores) and the way to evaluate the-predictive variables (compensatory/not compensatory).