Examkin

Question

Difficulty: Hardİstatistiksel Ayrımcılık Modeli (Arrow ve Phelps)

Arrow ve Phelps tarafından geliştirilen İstatistiksel Ayrımcılık Modeli'nde, işverenin bir adayın beklenen verimliliğini (E(q)E(q)) tahmin ederken kullandığı bireysel sinyalin (örneğin bir test puanı) güvenilirliği (sinyal-gürültü oranı) gruplar arasında farklılık gösterebilmektedir. X grubuna yönelik test sonuçlarının verimliliği tahmin etmede yüksek güvenilirliğe (β\beta) sahip olduğu, Y grubuna yönelik sonuçların ise düşük güvenilirliğe sahip olduğu varsayıldığında; her iki gruptan da kendi grup ortalamasının (qˉ\bar{q}) üzerinde "yüksek ve eşit" puan alan iki aday için aşağıdakilerden hangisi doğrudur?

  1. İşveren, Y grubundaki adayın beklenen verimliliğini hesaplarken grup ortalamasına daha fazla ağırlık verir ve bu adayı X grubundaki benzerine göre daha düşük verimlilikte algılar.Answer
  2. B
    İşveren, Y grubundaki adaya karşı kişisel bir önyargı (zevk) beslediği için bu adayı verimlilik düzeyinden bağımsız olarak dışlamayı tercih eder.
  3. C
    Sinyal güvenilirliği azaldıkça bireysel puana verilen ağırlık arttığı için Y grubundaki aday, X grubundaki adaya göre daha yüksek bir beklenen verimlilik değerine sahip olur.
  4. D
    Adaylar grup ortalamalarının üzerinde puan aldıkları için işveren, gruplar arasındaki güvenilirlik farkını dikkate almadan her iki adaya da eşit ücret teklif eder.
  5. E
    Y grubundaki adayın eğitim düzeyi verimliliğini doğrudan artırdığı için testin güvenilirliği düşük olsa bile bu aday X grubundaki adaydan daha avantajlı konuma geçer.

Answer

Düşük sinyal güvenilirliğine sahip gruptaki üstün performanslı aday, işverenin grup ortalamasına daha fazla ağırlık vermesi nedeniyle, yüksek güvenilirliğe sahip gruptaki benzerine göre daha düşük bir beklenen verimlilik değerine sahip olur.
İstatistiksel ayrımcılık modelinde, işveren bir adayın verimliliğini tahmin ederken bireysel sinyal (test puanı) ile grup ortalamasının ağırlıklı bir kombinasyonunu kullanır. Bir grubun sinyal güvenilirliği (β\beta) düşükse, işveren o grubun üyelerini değerlendirirken bireysel puandan ziyade grup ortalamasına güvenir. Bu durumda, kendi grup ortalamasının üzerinde performans gösteren (başarılı) bir aday, güvenilirliği düşük olan grupta yer aldığı için 'ortalama' olarak algılanmaya daha yatkın olur ve yüksek güvenilirliğe sahip gruptaki eşdeğeri kadar yüksek bir beklenen verimlilik değerine ulaşamaz.

Step-by-Step Solution

1
Beklenen verimlilik formülünü analiz et.
E(q)=(1−β)qˉ+βsE(q) = (1 - \beta) \bar{q} + \beta s
Burada β\beta sinyal güvenilirliğini, qˉ\bar{q} grup ortalamasını ve ss bireysel sinyali temsil eder.
2
Güvenilirlik farkının (β\beta) ağırlıklar üzerindeki etkisini belirle.
Y grubu için β\beta düşük olduğundan, (1−β)(1-\beta) değeri yüksektir.
İşveren bireysel sinyale güvenemediği için grup ortalamasının (qˉ\bar{q}) ağırlığını artırır.
3
Grup ortalaması üzerindeki (s>qˉs > \bar{q}) adaylar için sonucu karşılaştır.
Düşük β\beta değeri, bireysel yüksek puanın (ss) etkisini zayıflatır ve tahmini grup ortalamasına (qˉ\bar{q}) yaklaştırır.
Y grubundaki başarılı aday, grubun genel (ortalama) profili tarafından aşağı çekilirken; X grubundaki aday, yüksek β\beta sayesinde bireysel başarısını daha iyi yansıtır.

Key Concept

Sinyal Güvenilirliği ve Ağırlıklandırma (Signal-to-Noise Ratio)

Practice More

Modelde beta (β\beta) değeri 1'e ulaştığında ayrımcılığın nasıl ortadan kalktığını ve tam bilgi durumunun sonuçlarını inceleyebilirsiniz.
Estimated Time:2m 30s
Rate this question

Topics

İstatistiksel Ayrımcılık Modeli (Arrow ve Phelps)

More questions from this topic