A critical re‐examination and analysis of cognitive ability tests using the Thorndike model of fairness
Notice bibliographique
Résumé
The literature investigating the bias of cognitive ability tests (CATs) is often conflated with the controversy surrounding which method for determining test bias is superior. The general acceptance of the Cleary (1968) model of test bias in industrial/organizational psychology has served to deter evaluations of tests against other models of test bias because acceptance of the Cleary model as ‘superior’ implies the limited relevance of investigations of tests against other models of bias. Although these other models are not considered to be models of predictive bias in the psychometric sense, they nonetheless have significant implications for workplace diversity. Most notably, the existing literature lacks the precision and depth necessary to extrapolate the actual false‐rejection rate in selection decisions that burden visible minority groups when CATs are used. The current study identifies these gaps in the literature in addition to evaluating CATs against the Thorndike (1971) model of test bias. Results indicate that a one standard deviation (SD) difference in Black‐White CAT scores is associated with a Black‐White difference in job performance of approximately 1/3 SD. The Black‐White difference in job performance is reduced to approximately 1/10 SD when objective, rather than subjective, job performance criteria are used. We therefore conclude that CATs are biased against Blacks when evaluated using the Thorndike model. The implications for use of CATs in personnel selection are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,069 | 0,238 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».