从区分性关键事件中提取出的能力素质指标是根据现实中不同的绩效行为提炼得出的，就相当于有着优秀绩效的人的得分必然就处于能力素质模型的高层级上。依此类推，不同的层级对应着不同行为模式的表现，而这些不同的行为模式最终导致了不同的绩效水平。因此，在衡量一个受测者的“标尺”上面，CBENS-C做到了分层的科学合理性（即标尺刻度的统一）。

传统的测评工具告诉我们一个人属于什么类型、什么样风格、什么样的特点，但是如果当两个人都属于同一种风格或特点的时候。我们又怎么来衡量两者间的差距呢？来源于实际绩效的能力素质指标的分层标准可以帮助我们清楚地了解到每个受测者在各项能力素质指标上所能达到的层级，最后综合各方面的指标层级的数据，我们就可以准确地对任何一位受测者进行量化的评估。从而更清楚的看出同一批人中，各人各项能力的优劣强弱。

在大规模甄选（校园招聘）过程中，问题更集中在如何从3000人中挑1000人，挑500人，挑100人。精益求精是甄选常见的实际问题。
另外，在招聘时求职者供给量不足时，问题又变成如何从矮子中找高子。这也是甄选常见的实际问题。
任何人为主观设定的标准线都无法兼顾以上两种供给需求间不平衡的实际状况，CBENS-C系统通过在企业人群中预先验证，根据实际划分标准线，游刃有余地解决了这个问题。