“大五
”,但是这样做得不到什么新的东西。事实上,若将优势识别器测试者的得
分归纳成这五项,得到的信息将比对
“大五
”的现有测量更少,因为后者除了五项得分外,还列
出其分项得分。
为什么优势识别器使用这
180个配对项目,而不用其他项目?
年来,盖洛普对成功人士进行了系统而规范的研究,而上述配对描述就反映了这些研究结
果。它们源于对项目功能的定量分析,以及对各主题及其所含项目所具有的代表性的内容分析,
并注意到整个评估的构想效度。一旦确定了我们要评估的人类行为范围,可选的项目既多又杂。
为人熟知的个性评估项目从
150项到
400项不等。
优势识别器项目是不是自模评分(
Ipsative)?如是,会不会限制项目的得分?
自模是个数学术语,指的是一个数据矩阵
如一组得分
的一个特性。
如果每个测试者的总得分是一个常数,该数据矩阵就被称为自模。更一般地说,自模表明,
一组数据可以描述某个个人,但对不同人之间的比较,则作用十分有限。例如,一个人可以对
自己偏爱的颜色,别人也可对他们喜爱的颜色排序。由于其自模性,你无法比较他们对于某种
特定颜色的偏爱强度,而只能比较偏爱排序。在优势识别器的
180个项目中,不到
30%的项目
是自模评分。这些项目分布于各个主题中,而每个主题项下至多有一个项目的评分会产生一个
自模数据矩阵(
Plake,1999)。
优势识别器如何计算主题得分?
得分的计算基于测试者对于描述的平均偏向程度。对于每个描述,测试者有三个选项:非
常同意,同意,中性。我们通过一个专有公式,赋予每个选项一个分值。将每个主题所含各项
目的得分平均,就得出该主题的得分。得分可以是平均分、标准分或百分位。
在开发优势识别器的过程中有没有使用现代测验分数理论(如项目反应理论
IRT)?
盖洛普长期进行基于才干的优势研究,优势识别器旨地运用其多年积累的知识和经验。因
此,开始时,测试项目的选择都基于传统的效度证据(构想、内容、标准)。这是开发评测工具
的惯行方法。关于将