这几年，越来越多企业在招聘、干部选拔、培训发展中引入心理测评、心理测试工具，比如常见的MBTI、Big Five（大五人格）、DISC、16PF、SCL-90、SDS、SAS 等各类量表。很多管理者会问一句：“这个测评准不准？”但很少有人追问：“这个测评，对不同人群公不公平？”
在企业场景里，心理测评往往和机会挂钩：录不录用、能不能晋升、适不适合关键岗位。一旦结果存在偏见，就可能对某些群体不利，比如特定年龄层、性别、地区背景或不同教育水平的人。
所以，企业在使用心理测评、心理测试之前，除了关注“测得准不准”，更应该系统地做一件事：对测评结果进行“公平性审查”，尽量避免对特定群体的隐性偏见。
从三个角度看待“公平”的心理测评
说到公平，很多人第一反应是：“题目里不能有歧视性用词。”这当然重要，但远远不够。更专业的做法，是从三个层面来检查测评工具和结果。
1）题目层面：有没有对某些群体“天然不利”的题干
不公平，有时候就藏在题目里。例如：
- 使用过多专业术语，对文化程度较低或经验较少的候选人不友好；
- 题目默认某种生活方式，比如“和同事下班后经常去酒吧聚会让我很开心”；
- 某些职业场景题明显偏向某个性别、行业或岗位类型。
在审查题目时，可以做几件事：
- 让不同背景的员工试答：一部分一线员工、一部分管理层、一部分技术岗、一部分职能岗，看他们是否有“看不懂”“不适用”的反馈；
- 检查是否存在暗含刻板印象的表述，例如将“情绪敏感”自动与“女性”“年轻人”等标签绑定；
- 尽量用通俗语言描述心理特质，让不同教育程度的人都能理解。
这一步，看起来像在“抠字眼”，却直接影响到后面的测评分布。
2）量表层面：常用心理量表在本土场景是否适配
很多经典量表，如 Big Five（大五人格）、EPQ（艾森克人格问卷）、SCL-90（症状自评量表）、SAS、SDS、MMPI 等，在心理学界都有较扎实的研究基础，但用于企业场景时，核心问题在于：
- 样本是来自普通人群还是特殊人群？
- 标准分是基于哪一类人？
- 有没有做过本土化的修订和信效度检验？
企业在引入某一套心理测评系统时，可以向服务方提出一些关键问题：
- “你们的常模样本里，包含多少职场人？行业、岗位结构大概如何？”
- “有没有做过不同性别、年龄段、地区人群的对比分析？是否存在显著差异？”
- “对于 SCL-90、SDS 这类更偏临床或心理健康筛查的量表，你们在职场中的解读边界是什么？”
如果量表本身没有适合职场人群的常模，而企业又把它直接用在招聘或晋升筛选中，就很容易出现“过度解读”或“误伤”某些人群的情况。
3）决策规则层面：如何使用测评结果更关键
真正产生不公平的，往往不是量表本身，而是企业“用”的方式。一些常见风险包括：
- 把心理测评作为“一票否决”，完全替代面试和综合评估；
- 只用某个维度的高低做判断，例如“情绪稳定低就不能进核心岗位”，而不看整体表现；
- 用统一的刚性分数线，对所有岗位都一刀切。
更稳妥的做法是：
- 把心理测评、心理测试结果当作“辅助信息”，而不是唯一标准；
- 针对不同岗位设计不同的测评组合和权重，比如销售重视外向性与抗压，研发重视专注和审慎；
- 对接近边缘分数的人，多给一次访谈或情境模拟机会，看实际行为是否与量表一致。
这些看起来是管理策略问题，但背后是对“人”更整体、更温和的理解方式。
企业如何自己做一轮“偏见体检”
在保障数据合规的前提下，企业其实可以用非常实际的方式，对现有心理测评系统做一轮“偏见体检”。可以从这几个问题入手：
- 同一批参加心理测评的人，男性与女性在关键维度上的平均分差异是否异常大？
- 不同年龄段（比如90后、80后、00后）的测评结果，是否存在某一群体普遍“被打低分”的维度？
- 不同教育背景、地区背景的候选人，是否在“是否通过测评”的结果上存在明显差别？
- 在通过测评进入岗位的人群中，后续的实际绩效表现，是否和测评结论匹配？有无对某类人“看低”或“看高”的情况？
如果发现某个群体在某一维度上系统性“吃亏”，就需要进一步排查：
- 是题目表述问题？
- 是常模样本不匹配导致？
- 还是企业的决策规则过于刚性？
有些成熟的心理测评平台，会为企业提供群体画像、结果对比和分层分析工具，让 HR 在后台就能看到不同维度的分布、差异和趋势。这类可视化分析，有助于企业更直观地发现潜在偏见，而不是完全“凭感觉”。
借力专业平台，把控测评的边界和温度
很多企业人力资源团队并非心理学科班出身，对心理量表、心理测评结果的理解，多少会有些担心“用不准”。这时候，选择一个在心理测评领域有深度积累的平台，会省下大量试错成本。
以橙星云为例，目前已累计为数百万用户生成心理测评报告，覆盖职业发展、性格气质、智力情商、焦虑抑郁、亲子关系、人际关系、爱情婚姻、两性心理、青少年和职场心理等多个维度。大量的测评数据沉淀，让平台在做问卷设计、量表选择和常模建立时，更容易结合不同人群特点，做出更细致的区分，而不是“一把尺子量所有人”。
在企业服务方面，橙星云为多类机构提供过心理健康管理与测评支持，包括学校安全场景、医疗健康机构、职场员工关怀项目、婚姻家庭服务、育儿与老年照护相关场景等。这类跨场景的经验，让平台在处理敏感维度（比如焦虑、抑郁、成瘾倾向等）时，会更加注意解读边界，不轻易给个体贴“标签”，而是提供更侧重支持性的建议。
对企业来说，与其自己“关起门来”琢磨每一道题是否合理，不如让专业团队配合完成问卷修订、群体分析和结果解释。企业更需要关注的是：
- 在什么环节用哪些测评？
- 结果如何与培训、关怀、岗位设计联动？
- 哪些维度适合用来筛选，哪些维度更适合用来支持员工发展？
当心理测评真正回到“帮助人更好工作和生活”的初衷，而不是只作为一道冷冰冰的关卡，被测者的接受度和信任感也会自然提升。
把心理测评变成对人友好的工具
心理测评本身并不带偏见，带偏见的是人们如何设计、如何使用。在企业实践中，如果能够坚持几条简单但重要的原则：
- 题目表述尊重多样性，不强行套用刻板印象；
- 量表选择有依据，适度参考 Big Five、SCL-90、SDS、SAS、MMPI 等常见工具，同时关注是否适配当前人群；
- 决策规则有弹性，把心理测试结果当作辅助判断，而不是简单“打勾打叉”；
- 定期通过数据比较不同群体的测评表现，发现并修正潜在偏差；
- 在必要时引入专业平台和心理学顾问，帮助解读和迭代。
心理测评、心理测试就可以从“筛选谁不行”的工具，变成“看见每个人特点、帮助其更好发展”的抓手。当员工感受到：企业不是用量表来给自己下“定论”，而是通过科学的评估了解他们的情绪状态、人际风格和工作倾向，为他们提供更合适的岗位匹配和成长资源时，心理测评就不再是让人紧张的考试，而是一段被理解、被支持的经历。这，也是企业在数字化管理时代，真正提升组织温度的一种方式。