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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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