મુખ્ય પુરાવા અને આંકડા
| વિશ્વસનીયતા મેટા-વિશ્લેષણમાં લક્ષણ | એકત્રિત પુનઃપરીક્ષણ અંદાજ |
|---|---|
| બહિર્મુખતા | 0.851 |
| સહમતિશીલતા | 0.778 |
| કર્તવ્યનિષ્ઠા | 0.817 |
| ન્યુરોટિસિઝમ | 0.816 |
| અનુભવ પ્રત્યે ખુલ્લાપણું | 0.810 |
આ અંદાજો કોષ્ટક 2માંથી લેવાયા છે અને વિવિધ સાધનોમાં બે મહિના સુધાના પુનઃપરીક્ષણ અંતરાલોને લગતા છે. કુલ નમૂનો 14,923 હતો. તેઓ ક્રમ-ગોઠવણીની સુસંગતતાનો સાર આપે છે; વ્યક્તિએ કેટલા સ્કેલ-પોઇન્ટ બદલવા જોઈએ તે નહીં, કે Helibrain કસોટી પર સાચા ફેરફારને ભૂલથી અલગ પાડતી કોઈ મર્યાદા પણ નહીં. ગ્નામ્બ્સ, 2014
લક્ષણ શું છે અને સ્થિતિ શું છે?
લક્ષણ પુનરાવર્તિત વલણનું વર્ણન કરે છે; સ્થિતિ ચોક્કસ પરિસ્થિતિમાં વર્તન કે અનુભવ સાથે સંબંધિત છે. ફ્લીસનના અનુભવ-નમૂનાકરણ અભ્યાસોમાં રોજિંદી પરિસ્થિતિઓમાં વ્યક્તિની અંદર નોંધપાત્ર ભિન્નતા જોવા મળી, સાથે લોકોની સરેરાશ પેટર્નમાં સ્થિર તફાવતો પણ મળ્યા. એક દિવસ અસામાન્ય રીતે મિલનસાર હોવું એ બહિર્મુખતામાં એટલા જ મોટા કાયમી ફેરફારની જરૂરિયાત દર્શાવતું નથી. ફ્લીસન, 2001
તેથી પ્રશ્નાવલીનો જવાબ આપતી વખતે મનમાં આવતાં ઉદાહરણો મહત્ત્વના બની શકે છે. વિશ્વસનીયતાની સમીક્ષામાં વર્તમાન મૂડ અને લાગણીઓ જેવા ક્ષણિક પ્રભાવોની ચર્ચા થાય છે, જ્યારે તે ભૂલ-ઘટકને આંતરિક સુસંગતતાથી અલગ રાખવામાં આવે છે. પુનઃપરીક્ષણનો નાનો તફાવત એ નથી જણાવતો કે કયો પ્રભાવ જવાબદાર હતો. ગ્નામ્બ્સ, 2014
શું દરેક ફેરફાર માત્ર માપનનો ઘોંઘાટ છે?
ના. રેખાંશકાળી સંશોધન લાંબા ગાળામાં સાચી સ્થિરતા અને ફેરફારની તપાસ કરે છે, જેમાં અંતરાલ અને ઉંમર પેટર્નને અસર કરે છે. રોબર્ટ્સ અને ડેલવેકિયોની સમીક્ષા તે વિકાસલક્ષી સરખામણીઓ વિશે છે. તેનો ઉપયોગ દરેક વ્યક્તિગત ફેરફારને નકારી કાઢવા માટે કે બે ટૂંકા ક્વિઝ સત્રોને દાયકાઓ લાંબા અભ્યાસ તરીકે ગણવા માટે ન કરવો જોઈએ. રોબર્ટ્સ અને અન્ય, 2000
તેના પર શું અસર કરે છે?
પ્રશ્નાવલી બદલવાથી માપન બદલાય છે
TIPI, BFI-10, BFI-2 અને IPIP માર્કર વિવિધ વિધાનો અને સ્કોરિંગ પદ્ધતિઓ વાપરે છે. તેમનાં વ્યાપક લક્ષણ-લેબલોમાં સામ્ય હોય છે, પણ તેમના આંકડાકીય પરિણામો સીધા સરખાવી શકાય તે જરૂરી નથી. તેથી સાઇટ્સ વચ્ચેનો સ્કોર-તફાવત વ્યક્તિત્વમાં અચાનક ફેરફારને બદલે અલગ માપન દર્શાવી શકે છે. ગોસ્લિંગ અને અન્ય, 2003 રેમસ્ટેડ્ટ અને અન્ય, 2007 સોટો અને અન્ય, 2017 આંતરરાષ્ટ્રીય વ્યક્તિત્વ વિધાન સંગ્રહ, 2026
ટૂંકાં સાધનો ચોકસાઈ અને વ્યાપનો થોડો ભાગ પણ ગુમાવે છે. BFI-2 ટૂંકા સ્વરૂપનો લેખ ચર્ચે છે કે તેનાં 30- અને 15-વિધાન સ્વરૂપો ક્યારે યોગ્ય છે, અને સૌથી ટૂંકા સ્વરૂપમાંથી સૂક્ષ્મ પાસા-અર્થઘટન સામે ચેતવે છે. જ્યારે દરેક સ્કોરને ટેકો આપતી માહિતી ઓછી હોય ત્યારે નાના તફાવતો અંગે ખાસ સાવચેતી રાખવી જોઈએ. સોટો અને અન્ય, 2017
0–100 સ્કોરનો અર્થ શું છે?
સંબંધિત IPIP-આધારિત કાર્ય માટે, ડિસ્પ્લે તમારા જવાબોને તેમના ન્યૂનતમ અને મહત્તમ વચ્ચે ફરી માપે છે. તે વસ્તીમાં તમારું પર્સન્ટાઇલ નથી કે તમારામાં રહેલા વ્યક્તિત્વની ટકાવારી પણ નથી. એક જ કાચા-સ્કેલ સ્થાનનું વસ્તીમાં સ્થાન અલગ પ્રશ્નાવલી કે ધોરણ-જૂથ હેઠળ અલગ હોઈ શકે છે. આંતરરાષ્ટ્રીય વ્યક્તિત્વ વિધાન સંગ્રહ, 2026 આંતરરાષ્ટ્રીય કસોટી આયોગ, 2001
સરખામણીઓને વધુ સમજપાત્ર કેવી રીતે બનાવી શકાય?
એક જ પ્રશ્નાવલી, ભાષા, સૂચનાઓ અને સ્કોરિંગ વાપરો, અને ગયા વખતનું પરિણામ પુનઃ ઉત્પન્ન કરવાનો પ્રયાસ કરવાને બદલે ઇચ્છિત પુનરાવર્તિત પેટર્ન વિશે જવાબ આપો. કસોટીના સંદર્ભને ધ્યાનમાં રાખો. આ અર્થઘટનની પદ્ધતિઓ છે, વ્યક્તિત્વનો સ્કોર સ્થિર રહે તે માટેની માન્ય તકનીક નથી. આંતરરાષ્ટ્રીય કસોટી આયોગ, 2001 ગ્નામ્બ્સ, 2014
જો કોઈ ફેરફાર મહત્ત્વનો લાગે, તો એક પુનઃપરીક્ષણ પરથી તેને કારણ આપવાને બદલે તે સમય અને પરિસ્થિતિઓમાં ટકી રહે છે કે નહીં તે ધ્યાનમાં લો. ટાંકવામાં આવેલું સંશોધન આ ઓનલાઇન અમલીકરણ માટે સાચા ફેરફાર ગણાય તેવા પોઇન્ટની સાર્વત્રિક સંખ્યા પૂરી પાડતું નથી. ગંભીર પરિણામો ધરાવતા અર્થઘટન માટે ચોક્કસ સાધનના માપનના પુરાવાની જરૂર પડશે. ગ્નામ્બ્સ, 2014 આંતરરાષ્ટ્રીય કસોટી આયોગ, 2001
વાસ્તવિક નિષ્કર્ષ એ છે કે વ્યક્તિત્વના માપનમાં સ્થિર સંકેત અને ભિન્નતા બંને હોઈ શકે છે. સંપૂર્ણ સમાનતા કે સતત ઊછળતું-પડતું થવું, બંનેને અગાઉથી ધારી લેવા જોઈએ નહીં. ફ્લીસન, 2001 રોબર્ટ્સ અને અન્ય, 2000
સંબંધિત મફત કસોટી અજમાવો
બિગ ફાઇવ વ્યક્તિત્વ કસોટી
બિગ ફાઇવ કસોટીને રચનાબદ્ધ સ્વ-વર્ણન તરીકે અજમાવો. જો તમે તેને ફરી જુઓ, તો એ જ 50-વિધાન સાધનની સરખામણી કરો અને સંદર્ભ યાદ રાખો. સ્કોરમાં ફેરફાર એ કોઈ ક્લિનિકલ નિદાન કે તમારું વ્યક્તિત્વ મૂળભૂત રીતે બદલાઈ ગયાનો પુરાવો નથી.
સામાન્ય પ્રશ્નો
શું મારે બરાબર એ જ પરિણામની અપેક્ષા રાખવી જોઈએ?
ના. ટૂંકા ગાળાની વિશ્વસનીયતા નોંધપાત્ર છે, પણ સંપૂર્ણ નથી, અને તે સાધન તથા લક્ષણ પ્રમાણે અલગ પડે છે. ગ્નામ્બ્સ, 2014
શું હું બે સાઇટ્સના સ્કોર સરખાવી શકું?
ફક્ત જો તેમનાં સાધનો, સ્કોરિંગ અને સંદર્ભ પદ્ધતિઓ તે સરખામણીને ટેકો આપે તો જ. માત્ર મળતા આવતા લક્ષણ-નામ પૂરતા નથી. આંતરરાષ્ટ્રીય કસોટી આયોગ, 2001
શું એક મૂડ નવા પરિણામને સમજાવી શકે છે?
તે ફાળો આપી શકે છે, પણ એક સ્કોરનો તફાવત તેનું કારણ ઓળખતો નથી. ક્ષણિક પ્રભાવો અને લાંબા ગાળાની પેટર્ન વચ્ચે ભેદ કરવો જરૂરી છે. ગ્નામ્બ્સ, 2014 ફ્લીસન, 2001
સ્રોતો
- ગોસ્લિંગ અને અન્ય (2003). બિગ-ફાઇવ વ્યક્તિત્વ ક્ષેત્રોનું અત્યંત સંક્ષિપ્ત માપ.
- રેમસ્ટેડ્ટ અને અન્ય (2007). એક મિનિટ કે તેનાથી ઓછા સમયમાં વ્યક્તિત્વનું માપન: અંગ્રેજી અને જર્મનમાં બિગ ફાઇવ ઇન્વેન્ટરીનું 10-વિધાન ટૂંકું સંસ્કરણ.
- સોટો અને અન્ય (2017). નેક્સ્ટ બિગ ફાઇવ ઇન્વેન્ટરી (BFI-2): વ્યાપ, ચોકસાઈ અને આગાહી શક્તિ વધારવા માટે 15 પાસાઓ સાથેનું પદાનુક્રમિક મોડેલ વિકસાવવું અને મૂલ્યાંકન કરવું..
- સોટો અને અન્ય (2017). બિગ ફાઇવ ઇન્વેન્ટરી–2નાં ટૂંકાં અને અતિ-ટૂંકાં સ્વરૂપો: BFI-2-S અને BFI-2-XS.
- ગ્નામ્બ્સ (2014). બિગ ફાઇવના માપો માટે વિશ્વસનીયતા ગુણાંક (પુનઃપરીક્ષણ વિશ્વસનીયતા)નું મેટા-વિશ્લેષણ.
- ફ્લીસન (2001). વ્યક્તિત્વનું રચના- અને પ્રક્રિયા-સંકલિત દૃષ્ટિકોણ તરફ: સ્થિતિઓના ઘનતા-વિતરણ તરીકે લક્ષણો..
- રોબર્ટ્સ અને અન્ય (2000). બાળપણથી વૃદ્ધાવસ્થા સુધી વ્યક્તિત્વના લક્ષણોની ક્રમ-સુસંગતતા: રેખાંશકાળી અભ્યાસોની માત્રાત્મક સમીક્ષા..
- આંતરરાષ્ટ્રીય કસોટી આયોગ (2001). કસોટી ઉપયોગ માટેની આંતરરાષ્ટ્રીય માર્ગદર્શિકા.
- આંતરરાષ્ટ્રીય વ્યક્તિત્વ વિધાન સંગ્રહ (2026). 50-વિધાન IPIP બિગ-ફાઇવ પરિબળ માર્કર: સ્કોરિંગ કી અને વિશ્વસનીયતાઓ.
