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第22部分(第5页)

“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

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