作者：徐揚
**：《人力資源管理》2023年第08期
摘要：**結構化面試評分中如何準確地「去掉乙個最高分，去掉乙個最低分」，方法是用全部評分中的最高分與最低分作為統一尺度對全部評分進行線性變換，然後「去掉乙個相對最高分，去掉乙個相對最低分」，將最有效消除專家評分誤差。
關鍵詞：結構化面模糊評分線性變換
隨著人事制度改革的不斷深化，為更準確、更公平地識別人才，我國各地在公開招聘、競爭上崗中已普遍採用結構化面試。通常做法是成立面試專家小組，對候選人進行面試，依靠全體專家的模糊評分集合，來表示候選人的優差排序。為減少專家心理偏好，消除評分誤差，「去掉乙個最高分，去掉乙個最低分」成為分數統計慣例，本文稱之為絕對最值刪除。
但本文認為，絕對最值刪除未必湊效，從而提出了相對最值刪除的方法。
構造一次模糊評分活動，3名專家，對10名候選人進行評分如下表。我們把某一候選人所得的全部原始評分中的最高分與最低分稱為絕對最值。「去掉乙個最高分，去掉乙個最低分」即去掉絕對最值後，得出各候選人平均分，稱之為絕對刪除平均分。
如果不作刪除，則稱原始平均分。刪除絕對最值後，區域性改變了原始平均分的優良順序，若按照原始平均分，候選人m2為第2名，若按絕對刪除平均分，則候選人m2、m3、m4並列第2名，顯然只要刪除得當確有必要刪除。
實際評分時專家的目光肯定有差異，例如專家t1的尺度偏於寬鬆，專家t3的尺度則偏於從緊。寬鬆也好，從緊也好，只要10個候選人在專家眼中的優良排序基本一致，就可以說大多數專家的評分是客觀的。換言之，如能統一尺度，上述絕對最值未必都處在刪除之列，反而是更能反映候選人應得的分值。
由此引出相對最值的概念。以全部原始評分中的最高分與最低分為各專家的評分上下限，並完全保留所有候選人在所有專家心中的優良排序及間距不變，我們得到一組相對評分見表。
結構化面試評分表
國家公務員結構化面試評分表 2011年國家公 公共科目筆試的成績及最低合格分數線可於2010年1月上旬查詢，至此國家公 將進入面試階段。為了讓廣大考生提前了解面試，蒐集了國家公務員結構化面試評分表，僅供考生參考。一 每位考生的面試時間為20分鐘，回答問題的時間在15分鐘左右 給考生3分鐘準備時間在內...
結構化面試評分表
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