IPIP-NEO

方法

这份测验如何搭建与计分

这里写的一切都可核对。题目属于公有领域,常模由公开发布的数据算出,而你的作答与百分位之间的算术,下面按步骤写清楚了。

  • 公有领域的题目
  • 来自开放数据的常模
  • 计分过程完整公开
支撑百分位表的作答记录
521,748
五个维度下的侧面
30
每一版的对照组
12

从作答到百分位

四个步骤,没有黑箱。没有任何东西用秘密公式加权,也没有任何东西被手工调整。

  1. 你在五点量表上作答

    每条陈述从强烈不同意的一分到强烈同意的五分。反向措辞的题目会重新编码,好让每一题里更大的数字都表示这项特质更多。

  2. 作答相加成为侧面

    侧面就是自己题目的简单加总:300 版十题,120 版四题。没有因子权重,也没有重新标度。

  3. 六个侧面构成一个维度

    五个维度中的每一个都是自己六个侧面之和。所以维度可以停在中间,而它下面的侧面正朝相反方向拉扯。

  4. 总分被放进对照组

    你的原始总分在与你同性别、同年龄段的人的分布里找到位置。百分位就是这个位置:该组中低于你的比例。

百分位是经验性的,直接取自分布,而不是取自罩在上面的正态曲线。相同取值各分一半,这是通行做法,也让一个非常常见的分数无法独占它所在的整级台阶。

这件工具从哪里来

International Personality Item Pool 由 Lewis Goldberg 及同事汇集,是公有领域对商业问卷的一个回答:一大批短句,任何人都可以使用、改编,并在其上发表量表。

IPIP-NEO 系列问卷由 John A. Johnson 在这个题库上搭起。300 题版测量大五文献所汇聚的五个宽维度和三十个侧面;120 题版是同一工具已发表的短版,由每个侧面最好的四条标记构成。

本站原样实现两个版本。英文陈述逐字照录,并按已发表计分键的顺序排列,因为常模只对原始措辞有效。

题库以及在其上搭起的问卷属于公有领域。这里其余的一切,即解释性文字、解读、插图与代码,都是我们自己的工作。

谁的常模,基于什么样本

百分位把你与真实的人相比,而不是与一个理论平均值相比。我们的表由 Johnson 公开发布的作答数据算出,每版一套,只保留作答完整、填写了性别且年龄在 16 到 90 岁之间的记录。

每一版都有自己的表,按性别和四个年龄段划分,另有更宽的备用组,用于那些否则会过于稀薄的格子。这比听上去更要紧:同样的原始分,在二十岁男性与五十五岁女性身上落在不同的百分位,把两者平均只会把真实差异藏起来,而不是消除它。

若你跳过性别或年龄,比较对象就是该版本的全体样本。对照组始终在结果页上写明,好让你看清自己的数字是什么的百分位。

这些常模描述的是在线做过 Johnson 问卷的人,也就是一份比人口普查更年轻、更识字的互联网样本。它是这件工具公开可得的最佳参照,而不是全体人口。

低:最低的 30%
中等:中间的 40%
高:最高的 30%
在中位数处切开,会把一半人叫作高、另一半叫作低,那什么也没说。中间四十个百分点的一条带,说的才是老实话:在多数特质上,多数人并不显眼,带着消息的只有两端。

量表有多可靠

此处的信度是内部一致性,以克隆巴赫 α 衡量,由我们从同一批数据算出。它回答一个很窄的问题:一个量表内部的题目是一起动,还是在同一个标签下测着不同的东西?

五个维度在长版落在约 0.91 到 0.96 之间,在短版落在约 0.82 到 0.91 之间,心理测量把这读作强量表。侧面按设计更短,所以位置更低:十题时平均约 0.84,四题时平均约 0.76。

实际含义是:维度稳定到可以照面值来读,而单个侧面值得更谨慎,短版尤其如此,靠近带的边界时尤其如此。

IPIP-NEO-300IPIP-NEO-120

这些分数是什么的证据

五因素结构并非来自关于人性的理论。它来自词汇假设:如果人与人之间的某个差异在日常生活中要紧,语言终会为它造出词来;把这些词收集起来做因子分析,同样的五个宽泛聚类会在不同样本和不同语言里一再出现。

侧面是下面那一层,它们之所以存在,是因为维度被证明太粗。两个尽责性相同的人,一旦把条理、自律与责任感分开,就完全分道扬镳,而这些区分预测的是不同的事。

大五分数与人们在意的结果相关,但相关的方式一如人格测量惯有的那样谦逊:它们挪动概率,并不裁定任何事。它们描述跨越许多情境的倾向要好得多,预测某个人在某一次会怎么做则要弱得多。

IPIP-NEO 不是 NEO PI-R

两者共用一张地图:五个维度、每个六个侧面,侧面名称也大体相同,因为 IPIP 量表就是为测量同样的构念而写的。它们并不共用题目、出版方或常模。

NEO PI-R 是商业问卷,有自己的手册、自己的标准化样本和自己的授权。IPIP-NEO 是瞄准同样目标的独立公有领域工具。一方的分数不能拿到另一方的表上读,这里的结果也不是 NEO PI-R 的结果。

我们在每一页都写这句话是有原因的:在互联网上二者被不断混为一谈,多半是为了让一份免费测验听起来比实际更官方。

诚实的边界

这是自陈。你在描述自己,而自我描述受心情、自我了解以及“承认什么显得合适”所左右。所以这份测验用于选拔毫无用处:一旦有什么押在答案上,答案就会变。

跨文化比较踩在最薄的地面上。常模来自单一的互联网样本,且以英语人群为主,而特质在不同地方的表达方式不同,因此百分位更宜读作你在做过这份问卷的人当中的位置,而不是关于你所在国家的一句断言。

我们把题目译成其他语种的译文由我们完成且非官方。计分始终跑在英文原文上而不是译文上,但译过的句子仍可能落得略有不同,这是多语种免费测验真实的限制。

  • 一次作答是一张快照:特质以年为单位保持稳定,却并非永久钉死;
  • 单个侧面,尤其在短版,比一个维度带着更多不确定;
  • 这不是临床工具,对障碍只字未言;
  • 常模是互联网样本,不是人口普查。

到哪里核对

本站赖以搭建的材料都是公开的。如果这里的某个数字对你重要,请到源头去读,而不是听我们一面之词。

读完方法,去做测验

两个版本都免费,也都完全按上面所述计分。完整版给出最清晰的侧面画像;短版约需十五分钟。

免费、无需注册、结果即时可见