Das Ziel jedes Testverfahrens ist es, anhand der Ergebnisse später gute und weniger gute Personen hinsichtlich ihrer Eignung für eine Ausbildungsstelle unterscheiden zu können, d. h. der Test muss gut differenzieren können. Diesem Umstand trägt u-form Rechnung, indem wir unsere Tests in regelmäßigen Abständen qualitativ überprüfen und optimieren. Dabei bedeutet „Optimierung“ insbesondere die Verteilung der Ergebnisse, die sich auf einem Test vereinen, zu verbessern.
Wenn man von „Verteilungsoptimierung“ spricht, stellt sich die Frage: „Was wäre die optimale Ergebnisverteilung für einen Test?“ bzw. „Wann differenziert ein Test gut?“
Hierfür gibt es in der Mathematik das Gauß-Modell der Normalverteilung, auch „Gaußsche Glockenkurve“ genannt. Das Gauß-Modell basiert auf dem zentralen Grenzwertsatz, der vereinfacht aussagt, dass sich die Verteilungen mehrerer Stichproben zur Untersuchung eines bestimmten Merkmals in Summe einer Normalverteilung annähern.
Beispiel „Körpergröße“:
Nehmen wir in einem Gedankenspiel an, wir würden die Körpergröße der erwachsenen Bevölkerung Berlins messen und zögen hierfür viele einzelne Stichproben mit jeweils 500 Personen. Die Körpergröße wird in den einzelnen Stichproben unterschiedlich verteilt sein. Zum Beispiel könnten in einigen Stichproben mehr sehr kleine als große Personen zu finden sein oder umgekehrt. In anderen Stichproben sind vielleicht auch gar keine sehr großen oder sehr kleinen Personen dabei. Legt man die vielen einzelnen Stichproben jedoch zusammen, wird sich die Verteilung Stück für Stück einer Normalverteilung annähern. Wenn dies der Fall ist, werden wir feststellen, dass es viele Menschen gibt, die über eine mittlere – also normale – Körpergröße verfügen, aber nur wenige Menschen, die sehr klein oder sehr groß sind. Zum Verständnis ist es zunächst unerheblich zu wissen, ab wann man als sehr klein, sehr groß oder normalgroß gilt. Wichtig ist die Art der Verteilung des Merkmals: wenige Ausprägungen in den Randbereichen (sehr kleine bzw. sehr große Menschen) und viele mittlere Merkmalsausprägungen (normal- bzw. mittelgroße Menschen). Eine solche Verteilung nennt sich Normalverteilung.
Ein weiteres Beispiel für ein Merkmal, das normalverteilt ist, ist die Intelligenz.
Auch die Fähigkeiten, die in den u-form Tests überprüft werden, unterliegen einer Normalverteilung. Analog zu den oben genannten Beispielen bedeutet das, dass wenige (sehr) schlechte und auch wenige (sehr) gute Ergebnisse erzielt werden, dafür aber mehr Ergebnisse in einem mittleren Bereich.
Die Spannweiten von schlechten zu guten Ergebnissen haben wir in der Vergangenheit in einem 6-stufigen Standard-Schema abgebildet, das in Schulen und anderen Institutionen weit verbreitet ist. Wenige Bewerberinnen und Bewerber sind dort in der Regel in den unteren Leistungsbereichen gelandet. Ebenso wenige in den beiden oberen Bereichen. Die meisten haben sich auf die beiden mittleren Leistungsbereiche aufgeteilt.
Durch die fortschreitende statistische Optimierung der Tests befinden sich zunehmend weniger Bewerberinnen und Bewerber in den ohnehin schon wenig besetzten oberen Leistungsbereichen, was entsprechend zu einer Verdichtung der Ergebnisse im mittleren Bereich führt und ggf. auch mehr Ergebnisse im unteren Bereich mit sich bringt. Dadurch wird die Auswahl geeigneter Azubis komplexer. Wir wirken dem entgegen, indem wir Ihnen zu unseren statistisch optimierten Tests nun eine neue Auswertungssystematik an die Hand geben. Die Kombination aus optimierten Tests und neuer Auswertung hilft Ihnen dabei, weiterhin die richtigen Azubis zu finden.
