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个性的“大五”因素是神经质neuroticism（反映感情的稳定性）、外向性extroversion（寻求其他人的陪伴）、开放性openness（对经经验和亲思想等感兴趣）、宜人性agreeablen ess（可爱，和谐）、责任心conscientiousness（遵守纪律和规章，诚实）。大量科学研究证明人类修改功能可归纳为这五个领域。这些研究跨越了多种文化和语言（例如，McCrae and Costa，1987；McCrae，Costa，Lima，et al，1999；McCrae，Costa，Ostendorf，et al，2000）。
优势识别器之所以不基于“大五”，是因为“大五”是一个测量模型，而不是概念模型。它是从因子分析中得出的，而没有任何理论支撑。它由普通认同的几个修改要素组成，但概念上它并不比四个或六个因素更正确（Block，1995；Hogan，Hogan，and Roberts，1996）。优势识别器可以浓缩到“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IRT应用于异质或同质评测的方法，只是最近才开始研究（如Waller，Thompson，and Wenk，2000）。下一步，优势识别器很可能用IRT来加以改进。
优势识别器与正常个性、异常个性、职业兴趣和智能之间有什么构想效度联系？
优势识别器是基于成功心理学的对人际才干的综合评测。因此，它与上述量度之间存在关联，其关联程度与个性测量与一般测量之间的关联程度相似。总之，这是个有待研究的实证性问题。
优势识别器的得分会改变吗？｜饭饭TXT免费下载小说论坛手打团队手打，转载请注明：fftxt/bbs/index。php｜
这是一个重要的问题，可以从技术上回答，也可以从概念上回答。
技术上的答案：我们期待优势识别器所测量的才干会表现出一种特性，叫信度。信度有若干定义。其中一个定义在技术上称为内部一致性，其所指的是得分中依赖于主题本身的内容，而与心情、疲劳等影响因素无关的那一部分。高度的内部一致性表明，主题的各个项目提供了一个互相一致的计数，而不反映其他影响。盖洛普的研究人员最近使用5万多名测试者的数据，调查了优势识别器主题的内部一致性。因为每个主题之下的项目数是不同的，从4个到15个不等，我们对每个主题的平均项目相关率进行了调整，以反映包含15个项目的主题的内部一致性。分析表明平均内部一致性为0。785。内部一致性的最大值为1。而信度的经验目标值是0。80。因此，优势识别器的各个主题体现了可接受的内部一致性。信度的第二个定义在技术上称为重试信度。其所指的是一段时间内得分的稳定程度。优势识别器的几乎所有主题的6个月重试信度都稳定在0。60…0。80之间。重试信度最大值是1，表明两次测试的得分完全一样。
概念上的答案：虽然，对信度进行全面评估是一个实证性问题，但对人的才干的概念来源，也不可忽视。盖洛普多年来用综合定性和定量的方法对杰出人物的终身主题进行了大量的系列研究。我们的研究对象从十几岁的少年到七十几岁的成人。每项研究的焦点在于识别与成功有关的持久的思维、感觉和行为模式。访问所问的问题既有前瞻性的，也有回顾性的。例如：“你希望10年后做什么？”“你几岁时完成第一笔销售？”换言之，在我们的研究中，我们对杰出业绩的兴趣在时间框架上是长期的，而不是短期的。我们开发的许多项目都对职业稳定性进行了有效的预测，继而表明，被度量的属性是持久的。通过在两三年的时间范围内跟踪研究工作业绩，盖洛普得以更深刻地理解，究竟是什么因素使研究对象持续杰出，而不是昙花一现。在我们原来进行的终身主题研究中，有不少与动机和价值观有关的维度和项目。我们在设计优势识别器工具时，对此有所参照，以求识别这些持久的人类特性。
目前优势识别器的应用还处于初始阶段，因而我们还不清楚，我们所度量的个人的显著特性能否持久。一般来说，会是很多年而不会是几个月。我们或许可以预测，少则五年，多则三、四十年或更长。有越来越多的证据（如Judge，Higgins，Thoresen，and Barrick，1999）说明，个性的某些方面在人生的几十年内都能预测。优势识别器的某些主题可能会比另一些主题更持久。对不同年龄组的交叉研究将对常规行为模式的年龄变化提出初步解释。因此，如果测试中发现主题发生表面的变化，就应首先考虑是否存在测量误差，而不应急于肯定，测试者的内在特性、情感或认知发生了变化。若出现任何表面上的差异，也应请测试者作出自己的解释。
优势识别器的主题得分会随种族、性别或年龄而变化吗？｜饭饭TXT免费下载小说论坛手打团队手打，转载请注明：fftxt/bbs/index。php｜
盖洛普以一般人群为对象，研究了优势识别器的主题。这些研究的目的在于反映所有可能的测试者，而不是申请或从事某种工作的特定群体。根据我们的全球主题数据库，主要人口群体之间的平均得分差小于0。04点（即1点的1/400）。
实际上，这些得分差异可以忽略不计。而且，它们并不稳定。例如，与销售关系最密切的一个主题可能是“成就”。对于“成就”主题，男性得分高于女性0。031点；非白人（少数群体）得分高于白人（主流群体）0。048点；40岁以下得分高于40岁及以上0。033点。对于经理来说，一个重要主题是“统筹”。对于“统筹”主题，女性得分高于男性0。021点；白人（主流群体）得分高于非白人（少数群体）0。016点；40岁以下得分低于40岁及以上0。053点。最后，很多人相信“体谅”主题对于人际关系，特别是教学很重要。在这方面，女性得分高于男性0。248点；白人（主流群体）得分高于非白人（少数群体）0。030点；40岁以下得分高于40岁及以上0。014点。
从统计上看，鉴于目前优势识别器的数据库仅有5万多样本，即使这些细小的得分差也可被视为有“统计意义”。这实际上是一个样本规模的问题。必须注意的是，如果使用d…prime为测量单位，所有主题的男女之间平均有效规模差异是0。099（即主题得分差与被测者所属群体之间的平均关联度低于0。05）。白人（主流群体）与非白人（少数群体）之间平均有效规模差异是0。133（即主题得分差与被测者所属群体之间的平均关联度低于0。07）。40岁以下群体与40岁及以上群体之间平均有效规模差异是0。05（即主题得分差与被测者所属群体之间的平均关联度低于0。03）。此外，许多这类微小得分差都是有利于所谓的“弱势”群体非白人、女性和40岁及以上群体。最后，即使有较大差别，也不表示某一群体在主题得分上“优于”另一群体，而只表示，在数据库层面上，我们可以预见某些特定群体的得分趋势。
盖洛普研究人员在分析这些结果时，得出了四点结论。第一，“弱势”群体相对一坟流群体的主题得分平均差是很小的，一般小于0。04点，转换成d…prime单位后得分差小于0。10。因此，这些群体之间在得分分布上没有明显的或度量层面上的偏向。可比群体的98％至100％的重叠。
第二，得分差极小，因而只在少数情况下有统计意义。这是因为完成优势识别器测试的人数超过5万，继而夸大了任何得分差。即使有较大的差别，一般都对“弱势”群体有利。
第三，没有哪个主题优于其他主题。它们只是代表不同优势的潜力而已。建立优势不是零和游戏。
总之，在全球数据库层面上的细微差别并不导致个体层面上的有实际