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다면평가에서 평균표준편차 일치법이란?
- 2025-10-02
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다면평가를 운영하다 보면, 흔히 이런 고민이 생깁니다.
“어떤 평가는 너무 후하고, 어떤 평가는 지나치게 박하다.”
평가자마다 기준이 다르기 때문에 '동일한 성과'도 '제각각의 점수'로 기록되죠. 이때 공정한 평가를 위해 활용할 수 있는 통계적 방법이 평균/표준편차 일치법입니다.
● 원리
이 방법은 평가자별 평균과 표준편차를 계산한 뒤, 전체 평가군의 평균·표준편차에 맞추어 점수를 재조정합니다. 쉽게 말해, 평가자의 관대함이나 엄격함을 보정해 “같은 잣대”로 결과를 다시 맞추는 과정입니다.
● 장점
- 공정성 향상: 평가자 편향(관대/엄격, 중심화 경향 등)을 줄여 더 객관적 결과 도출
- 성과 분포 반영: 실제 분포 기반으로 고성과자와 저성과자의 차이를 드러냄
- 신뢰성 증가: 평가 대상이 많을수록 안정적이고 설득력 있는 결과 확보
● 단점
- 극단값 왜곡: 아주 높은/낮은 점수가 전체를 흔들 수 있음
- 성과 희석: 절대적 차이가 상대적 조정으로 줄어들 수 있음
- 적용 난이도: 계산 과정과 시스템 이해가 필요함
● 적합한 활용 상황
- 다양한 평가자가 동시에 참여할 때
- 부서 간 성과 비교가 필요한 경우
- 다면평가·인사고과에서 통합 점수를 산출할 때
반대로, 평가 대상이 적거나 절대적 성과 차이가 중요한 경우에는 오히려 불리할 수 있습니다.
● 포인트는 도구 자체보다 '맥락’입니다.
평균/표준편차 일치법은 강력한 보정 도구이지만, 모든 상황에 맞는 것은 아닙니다. 평가자 교육, 설명과 투명성, 그리고 조직 문화가 함께 뒷받침될 때 가장 효과적입니다.
공정한 평가 제도는 단순히 ‘점수를 조정하는 것’이 아니라, 조직이 평가를 대하는 태도를 바꾸는 과정이기도 합니다.
(AI요약)
[ 전체 글은 블로그 참조: https://blog.naver.com/bsc_hr/224029196048 ]