全考課者のデータの良否を比較検討します。
中西課長は厳正化傾向、中西課長が評価した対象者への平均点は９４．８、同じ対象に対して、全体の考課者は１２４．３で、差し引き２９．４点辛い。金森課長は２０点甘い、寛大化傾向。手塚課長は、考課回答した対象者に対する、皆の標準偏差を１とすると、０．５６で、あまり差を大きくない、中心化傾向の評価とされています。図の赤丸印が、各考課者の傾向を示しています。
「公平クン」システムは、項目毎、複数の被考課者を比較しながらの絶対評価を行いますので、従来の紙の上で行ってきた、被考課者ごとの評価方式と異なり、「ハロー効果」のデータは生まれ難いことになります。しかし、項目ごとの評価であることから、特定項目の同点数考課を生む可能性は高くなります。上の例では、「同考課」欄に、それを示しています。ＳＡＢＣＤの５段階でなく、その間もある、９段階の評価方式にすることで、より、妥当な評価を促す、安易な同点数考課を少なくすることを狙っておりますが、その結果をチェックする指数です。
「不公正」という項目の数値は、各考課者の、各被考課者に対する項目ごとの、皆との評価の違いを、絶対値で比較したものと、相互の差の付け方を比較したものの累計を計算、皆と違うほど大きな数字になる指数としています。この数値は、標準偏差（点数の差の付け方の大きさ）の小さい、中心化傾向の人の指数は大きくなるような指数ともなっております。即ち、皆と違う評価をしており、中心化傾向でもある人は、この値が大きくなります。
集計計算をして出てきた、上のデータから、「不公正指数」の大きな考課者は、集計データから除いて計算を行う。これも一つの運用方法です。このような機能を、職場の全体に理解させることで、評価データをより公正なものにする。このシステムが生み出した妥当な人事への革新的な方法、制度です。
相互考課者を含む、考課者全員のデータ傾向をチェックします。甘辛、中心化、被考課者の相対的位置付けの違い、絶対考課レベルの違いを比較、不公正な可能性を数値で出力します。不公正欄の数値の大きなものが、集計計算に組み入れると不公正になる可能性が大きいという意味になります。考課者ウェイトの設定に際して、参考にするデータともなります。