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===挑選和預測上的公平性=== 當測驗用來挑選人員和預測受測者前景時,通常是在各組受測者的測驗分數和準則分數之間的關係中找尋偏差存在與否的證據。在一個公認的廣義定義下,如果連接測驗和判別準則的回歸方程結果對需鑒別的各次群體受測者沒有明顯區別時,偏差便不存在。(有些公式不僅要求回歸斜率和截距相等,還要求估算值的標準誤差也必須相等。)如果測驗和判別準則的關係不一致的話,視受測者所屬的次群體,可能需制定不同決策規則。 如果整合一個所有受測者次群體的預測方程式表明任何一組受測者在準則方面的成績被系統地高估或低估時,當準則成績測量中的偏差又不能解釋時,一個辦法就是為這個次群體重新分別寫一個預測公式。另一個可能性就是替換或附加一個預測指標分數,以便在不降低整體預測準確性的同時減少差別預測。如果使用分別的回歸方程的話,他們用在不同受測者次群體的預測準則的分數分佈的效果需要檢查。注意:在美國,有些情形下對可確認的受測者次群體採用不同的挑選規則在法律上是被禁止的。然而,也有可能在有些情況下法律要求另外考慮挑選人員程序。 從技術層面考慮而期望將公平性和沒有偏差兩者等同的看法,和著重於測驗結果的看法之間常常很緊張。如果給定的分數是對所有次群體受測者做出同樣的預測成績的話,一個為其目的服務的、有效度的測驗可能被認為是公平的。但是它也可能被某些人認為不公平,如果各次群體的測驗平均分數不一樣的話,這是因為一個給定的錄取分數和判別限度在測驗平均分較低的次群體裡常會導致更大比例的錯誤否定的決定。換句話說,低分數的次群體通常會有較大比例的受測者由於其分數偏低而被拒絕,哪怕他們如果被錄取也會有成功表現。這個表面的悖論是因為測驗和預測效標之間因不完全相關而導致的統計上的後果。它不會因為任何其他的測驗特徵而發生,也和受測者次群體的人口統計方面的因素沒有直接關係,純粹是作為偏低分數函數的一個統計現象,和受測者次群體來源無關。例如,當把主要族裔次群體裡高分的一半受測者和低分的一半受測者拿來比較時,這種現象也會產生。一個測驗或另外什麼預測源的公平性應和與之相對的非測驗手段相比較才能看得出來。
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