性格テスト
性格テスト
ヨハン・カスパー・ラヴァーターが示した4つの気質
メッシュD010556

性格検査は、人間の性格構成を評価する方法である。ほとんどの性格評価手段は（大まかに「性格検査」と呼ばれているが）、実際は内省的（すなわち主観的）な自己報告質問票（ LOTSデータではQデータ）の尺度、または評価尺度などの生活記録（Lデータ）からの報告である。[ 1 ] [ 2 ]レイモンド・キャッテルと同僚のフランク・ウォーバートンが客観的性格検査の作成に使用できる2000以上の客観的検査のリストを作成したにもかかわらず、性格の実際のパフォーマンス検査を構築する試みは非常に限られてきた。 [ 3 ]しかし、唯一の例外は客観的分析検査バッテリーであり、これは因子分析的に識別された10の性格特性次元を定量的に測定するように設計されたパフォーマンス検査である。[ 4 ] [ 5 ] Lデータ法とQデータ法の両方における大きな問題は、項目の透明性、評価尺度、自己申告の質問票が、評価を実施する理由や動機に応じて、適切な自己洞察の欠如（または他者に対する偏った認識）から完全な偽装（良いふり/悪いふり）に至るまで、動機や回答の歪みに非常に影響を受けやすいことです。[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]

最初の性格評価尺度は1920年代に開発され[ 9 ]、特に軍隊における人事選抜のプロセスを容易にすることを目的としていました。これらの初期の取り組み以来、ミネソタ多面性格検査（MMPI）、16性格因子質問票（16PF）、コムリー性格尺度（CPS）など、さまざまな性格尺度や質問票が開発されました。[ 10 ] [ 11 ]特に人事コンサルタントの間で人気がありますが、マイヤーズ・ブリッグス型指標（MBTI）には多くの心理測定上の欠陥があります。[ 12 ]最近では、改訂版NEO性格検査など、性格の5因子モデルに基づく多くの手段が構築されています。[ 13 ]しかし、ビッグファイブと関連する5因子モデルでは、正常な性格領域だけで知られている特性の分散の3分の2以下しか説明できないという疑問が生じています。[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]

米国の性格評価産業の価値は、年間20億ドルから40億ドルと推定されています（2013年現在）。[ 17 ]性格評価は、個人および人間関係のカウンセリング、臨床心理学、法医学心理学、学校心理学、キャリアカウンセリング、雇用テスト、労働安全衛生、顧客関係管理 など、幅広い場面で使用されています。

歴史

19世紀の人相学の本に描かれたイラスト

性格評価の起源は18世紀と19世紀に遡り、当時は頭蓋骨の隆起を計測する骨相学や、外見に基づいて性格を評価する人相学によって性格が評価されていました。 [ 18 ]フランシス・ゴルトン卿は19世紀後半に性格を評価する別のアプローチを取りました。語彙仮説に基づいて、ゴルトンは英語の辞書で性格を表す形容詞の数を推定しました。[ 19 ]ゴルトンのリストは最終的にルイス・レオン・サーストンによって、当時性格を表すのに一般的に使用されていた60語に絞り込まれました。[ 19 ]サーストンは1300人の参加者からの回答を因子分析し、この厳しく制限された60形容詞のプールを7つの共通因子に減らすことができました。[ 20 ] [ 19 ]この一般的な形容詞を因子分析する手順は、後にレイモンド・キャッテル（査読付きジャーナル文献に基づいて、20世紀で7番目に多く引用された心理学者）によって利用され、[ 21 ]その後、英語辞書の4000以上の感情用語のデータセットを利用し、最終的に最大8つの第2層の性格因子も測定する16性格因子質問票（16PF）の構築につながりました。 [ 22 ]推定ビッグファイブ性格特性を測定するために構築された多くの内省的（すなわち主観的）自己報告器具の中で、おそらく最も人気のあるのは改訂版NEO性格目録（NEO-PI-R）です。 [ 19 ]しかし、NEO-PI-Rの心理測定特性（因子分析/構成妥当性を含む）は厳しく批判されてきました。[ 23 ]

もう一つの初期の性格検査器具はウッドワース個人データシートで、第一次世界大戦のために開発され、新しい徴兵兵の精神医学的スクリーニングに使用された自己報告目録であった。 [ 18 ]

概要

性格評価尺度には様々な種類があります。自己申告式インベントリーでは、回答者に自身の性格特性を内省的に評価するよう求める多くの項目が実施されます。これは非常に主観的であり、項目の透明性が高いため、このようなQデータ尺度は動機付けや回答の歪みの影響を受けやすい傾向があります。[ 6 ]回答者は、リッカート尺度、より正確にはリッカート型尺度を用いて、各項目への同意度を示す必要があります。例えば、性格検査質問票のある項目では、「私はパーティーで様々な人と話をする」という記述に対する同意度を、1（「強く同意しない」）から5（「強く同意する」）までの尺度で評価するよう求められます。

歴史的に最も広く使用されている多次元性格検査はミネソタ多面性格目録（MMPI）であり、これはもともと古い精神医学的病理学を評価するために設計された精神病理学的検査である。[ 24 ] [ 25 ]

主観的/内省的な自己報告目録に加えて、観察測定、他者の評価、投影テスト（TATやインクブロットなど）、実際の客観的パフォーマンステスト（T データ）など、人間の性格を評価するための他の方法がいくつかあります。

トピック

規範

性格検査の得点の意味を直接的に解釈することは困難です。そのため、性格検査の作成者は、被検査者の得点を解釈するための比較基準となる基準の作成に多大な努力を払っています。これらの基準の一般的な形式としては、パーセンタイル順位、Zスコア、STENスコア、その他の標準化されたスコアなどがあります。

テスト開発

性格検査の開発については、相当な研究と考察が重ねられてきました。性格検査の開発は、反復的なプロセスであり、検査は徐々に改良されていきます。検査開発は、理論的根拠に基づいても統計的根拠に基づいても進めることができます。一般的に用いられる戦略としては、帰納的、演繹的、そして経験的という3つがあります。[ 26 ]今日作成される尺度は、これら3つの手法すべての要素を取り入れていることが多いです。

演繹的評価の構築は、測定する領域または構成概念を選択することから始まります。[ 27 ]構成概念は専門家によって徹底的に定義され、構成定義のすべての属性を完全に表す項目が作成されます。[ 27 ]次に、尺度の内部妥当性が最大になる項目が選択または削除されます。演繹的方法論によって作成された尺度は、帰納的および経験的尺度と比較して同等に妥当であり、構築にかかる時間が大幅に短縮されます。このプロセスから得られる明確に定義され、妥当な質問は、評価を受ける人が理解しやすいものになります。演繹的プロセスによって微妙な項目を作成できますが、[ 28 ]これらの尺度は、他の性格評価構築方法ほど嘘を検出できないことがよくあります。[ 27 ]

帰納的評価の構築は、多様な項目の作成から始まります。帰納的尺度のために作成された項目は、特定の理論や構成概念を表すことを意図したものではありません。作成された項目は、大規模な参加者グループに実施されます。これにより、研究者は質問間の自然な関係性を分析し、質問がどのようにグループ化されているかに基づいて尺度の構成要素にラベルを付けることができます。尺度によって評価される構成概念を特定するために、いくつかの統計手法が利用可能です。探索的因子分析と確証的因子分析は、研究者が初期項目への回答から尺度を作成できる最も一般的な2つのデータ整理手法です。

性格の五因子モデルはこの方法を用いて開発された。[ 29 ]高度な統計手法は、項目間または構成概念間の、これまで特定されていなかった、あるいは予期せぬ関係を発見する機会を含む。また、受験者が何を測定しているのか理解できないような微妙な項目の開発を可能にし、事前に開発された理論よりも構成概念の実際の構造をよりよく表す可能性がある。[ 30 ]批判としては、より広い集団には当てはまらない項目関係を発見する脆弱性、項目関係の混乱のために各構成要素で何が測定されるのかを特定するのが困難、あるいは当初作成された質問では十分に扱われていなかった構成概念などが挙げられる。[ 31 ]

経験的に導き出される性格評価には統計的手法が必要です。経験的性格評価の中心的な目標の一つは、性格の2つの異なる側面を妥当に識別できるテストを作成することです。経験的テストの構築には多大な時間がかかります。テストが意図された通りの測定を行っていることを確認するために、心理学者はまず、理想的には多数の参加者から、自己報告または観察報告を通じてデータを収集します。

自己報告と観察者報告

性格検査は、評価対象者に直接実施することも、観察者に直接実施することもできます。自己申告では、対象者は自分自身に関する性格項目に回答します。自己申告が一般的に用いられます。観察者申告では、対象者は他人に関する性格項目に回答します。最も正確な結果を得るためには、観察者は評価対象者をよく理解している必要があります。自己申告と観察者申告のスコアを組み合わせることで、誤差を減らし、評価対象者をより正確に描写することができます。自己申告と観察者申告は、同様の結果をもたらす傾向があり、その妥当性を裏付けています。[ 32 ]

直接観察報告

直接観察とは、第三者が他者を直接観察し評価することです。第三者は、観察対象が特定の状況でどのように行動するかを観察します（例：子供が休み時間に校庭でどのように行動するか）。観察は、自然な環境（例：校庭）または人工的な環境（社会心理学実験室）で行うことができます。直接観察は、就職活動で成功する可能性のある応募者（例：仕事のサンプル[ 33 ]）や、幼児における母親の愛着（例：メアリー・エインズワースの奇妙な状況）を特定するのに役立ちます。この方法の目的は、対象の真の行動を直接観察することです。直接観察の限界は、対象者が観察されていることを知っているため、行動が変化する可能性があることです。[ 34 ] 2つ目の限界は、行動特性の中には、他の特性（例：社交性 ）よりも観察が難しいもの（例：誠実さ ）があることです。3つ目の限界は、直接観察は他の多くの方法（例：自己申告）よりも費用と時間がかかることです。[ 32 ]

職場における性格テスト

性格テストの歴史は20世紀初頭に遡りますが、1988年に米国で雇用主によるポリグラフの使用が違法となって初めて、性格テストはより広く利用されるようになりました。[ 35 ]これらの性格テストの背後にある考え方は、雇用主が離職率を下げ、窃盗、薬物乱用、感情障害、職場での暴力といった形で現れる経済的損失を防ぐことができるというものです。応募者が、雇用主にとって実際よりも魅力的に見えるように、性格テスト項目への回答を偽る可能性もあります。[ 36 ]

性格テストは経営コンサルティングサービスの一環として行われることが多く、特定のテスト実施資格を有するコンサルタントは、追加サービスを提供し、自身の資格を証明する手段となります。これらのテストは、潜在的な求職者の絞り込みや、昇進に適した従業員の選定に利用されています。[ 37 ]米国連邦政府は、民間部門以外では性格テストサービスの重要な顧客であり、軍を含む約200の連邦機関が性格評価サービスを利用しています。[ 37 ]

性格テストは求職者を評価する上で最も信頼性の低い指標の一つであるという証拠があるにもかかわらず、[ 38 ]候補者を選別する方法として依然として人気があります。

テスト評価

性格検査を評価する基準はいくつかある。検査が成功するには、利用者は(a)検査結果が再現可能であること、(b)検査が作成者が測定しようとしているものを測定していることを確認する必要がある。基本的に、性格検査は信頼性と妥当性を示すことが期待される。信頼性とは、短期間内に同じサンプルに2回検査を実施した場合、両方の検査のスコアがどの程度類似しているかを指す。検査の妥当性とは、検査が測定対象としている構成概念（例えば、神経症傾向）を測定しているという証拠を指す。[ 39 ]

分析

回答者の回答は分析の計算に使用されます。データ分析は長いプロセスです。ここでは2つの主要な理論が用いられます。1つは観察スコアに用いられる古典的テスト理論（CTT）[ 40 ]、もう1つは「項目に対する人の反応をモデル化する一群」である項目反応理論（IRT）です。[ 41 ] [ 42 ]これら2つの理論はそれぞれ異なる「レベル」の反応に焦点を当てており、研究者は結果を十分に理解するために両方の理論を用いることが推奨されます。

非回答

まず、項目無回答に対処する必要がある。無回答は、n項目のいずれにも回答しなかった単位無回答、または個々の質問に対する項目無回答のいずれかである。単位無回答は通常、除外処理される。[ 43 ]項目無回答は代入によって処理されるべきである。代入方法は、テスト項目とアンケート項目によって異なる。

スコアリング

項目の採点方法としては、不正解に「0」、正解に「1」を割​​り当てるのが一般的です。テストに複数の回答オプションがある場合（多肢選択式など）、不正解の場合は「0」、部分的に正解の場合は「1」、正解の場合は「2」が割り当てられます。[ 43 ]性格テストは、次元的（規範的）アプローチまたは類型的（イプサティブ）アプローチを使用して採点することもできます。ビッグファイブなどの次元的アプローチでは、性格を個人によって異なる連続的な次元の集合として説明します。項目の得点から、「観察された」得点が計算されます。これは通常、重み付けされていない項目の得点を合計することによって求められます。

批判と論争

性格と社会的要因

1960年代と1970年代には、一部の心理学者が性格という概念そのものを否定し、多くの行動は状況依存的であると考えました。[ 44 ]この考えは、性格が特定の状況における行動を予測するものではないという事実によって裏付けられました。しかし、より広範な研究により、行動が複数の状況にわたって集約されている場合、その性格は行動の概ね良好な予測因子となり得ることが示されました。現在では、ほぼすべての心理学者が、社会的要因と個人差要因（すなわち性格）の両方が行動に影響を与えることを認めています。現在の議論は、これらの要因の相対的な重要性と、それらの要因がどのように相互作用するかをめぐって行われています。

回答者の偽装

自己申告による性格特性評価における問題点の一つは、回答者がしばしば回答を歪曲できることである。[ 45 ]意図的な偽装とは、利益を得るために回答を歪曲することである。偽装には主に2つの種類がある。良い偽装とは、より良い自己イメージを提示する偽装であり、悪い偽装とは、より悪い自己イメージを提示する偽装である。[ 46 ]

いくつかのメタ分析によると、就職選考プロセスの一環として性格テストを受けるなど、重大な状況下で性格テストを受けた場合、人々はそのテストのスコアを大幅に変えることができることが示されています。[ 47 ] [ 48 ]

実験的設定での研究[ 49 ]では、学生サンプルに性格テストで故意に嘘をつくように指示したところ、彼らは明らかに嘘をつく能力を示したことが示されています。2007年には、5000人以上の求職者が6ヶ月の間隔を置いて同じ性格テストを2回受けましたが、結果に有意な差は見られませんでした。これは、人々が回答を著しく歪曲することはない可能性があることを示唆しています[ 50 ] 。

回答者の偽装を減らし、検出するために、いくつかの戦略が採用されてきました。研究者たちは、電子的に実施されるテストの回答のタイミングを調べて、偽装を評価しています。短く単純な構文では、偽装された回答では、真実の回答と比較して回答時間が長くなる傾向があります。一方、より長く、より複雑で、否定的な表現では、時間に違いは見られません。[ 51 ]戦略の1つは、偽装を検出する方法があり、検出されると回答者にマイナスの結果（たとえば、採用対象から外れる）がもたらされることをテストで警告することです。強制選択（イプサティブテスト）には、PICK（最も適合するステートメントを選択）、MOLE（最も適合するステートメントと最も適合しないステートメントを選択）、RANK（類似度の高いものから低いものの順位付け）の3つの形式がありますが、強制選択を使用して偽装を防ぐ有効性は決定的なものではありません。[ 52 ]

最近では、項目反応理論のアプローチが採用され、偽装者を見分ける項目反応プロファイルの特定に一定の成果を上げています。実際には偽装することはできますが、それが顕著なレベルに達することは稀です。偽装を成功させるには、理想的な答えが何であるかを知っている必要があります。自己主張という単純なことでさえ、自己主張が弱く、自己主張しているように見せようとする人は、しばしば間違った項目を支持してしまいます。これは、自己主張が弱い人が自己主張を攻撃性、怒り、反抗的な行動などと混同しているためです。

心理学的研究

教育における性格と知能の重要性に関する研究では、自己評価よりも他人が性格評価を行った場合の方が成績予測の精度が4倍近く高くなるという証拠が示されています。[ 53 ]

追加のアプリケーション

MBTI質問票は、自己分析の一環として、あるいは社会における他者との関わり方を簡潔に表現するために、人々がよく使うツールです。採用活動で広く採用されていることでよく知られていますが、個人の間では、ポジティブな特性と、覚えやすい名前の「タイプ」にのみ焦点を当てていることが人気です。この質問票を使用する人の中には、ソーシャルメディアや出会い系プロフィールで自分の性格タイプを自己申告する人もいます。[ 54 ]出版社による厳格な著作権保護のため、多くの評価は、このフレームワークに基づいて修正されたテストを提供する無料ウェブサイトから提供されています。[ 37 ]

非科学的な性格タイプ診断クイズもまた、一般的な娯楽の一つです。特にBuzzFeedは、ユーザーが作成したクイズを公開することで有名になりました。これらのクイズは、ユーザーがポップカルチャーのどのキャラクターや有名人に最も似ているかを判断する性格診断テストが主流でした。 [ 55 ]

性格テストは、職場や学校環境において適性検査の一種としても用いられてきました。ある研究では、「ビッグファイブ」を含む15の性格タイプを網羅したテストが用いられ、パイロットの性格スコアと航空分野での成功との相関関係が調べられました。その結果、誠実性と自信のスコアが高いほど航空試験の合格率が高くなる一方で、神経症傾向が低いほど合格率が高くなることが示されました。しかし、性格テストは真の科学ではなく、「理想的なパイロット」を正確に予測することはできません。[ 56 ]

性格検査は家畜にも応用されつつあります。家畜が大胆か、臆病か、それとも恐れ知らずか、そして他の家畜とどのように交流するかを調べることが目的です。これらの検査は、様々な事柄を予測し、農場でどれだけうまくやっていくかを予測するように設計されています。例えば、鶏の場合、恐怖を声に出して表現するかどうかを予測することができます。これらの検査は、農家が家畜の健康と生産性を向上させるのに役立ちます。[ 57 ]

危険

応募者に個人的な考えや感情を回答を通じて明らかにさせ、それが採用条件となるように見せかけることは、プライバシーの問題として懸念されます。また、性格検査を装って特定の集団を違法に差別する危険性もあります。[ 58 ]

性格検査の結果が適切な文脈以外で使用されるリスクに加え、誤った実施方法では不正確な結果をもたらす可能性があります。特に、イプサティブ性格検査は採用選考においてしばしば誤用され、あたかも規範的な尺度であるかのように誤って扱われています。[ 59 ]

技術進歩が現場に与える影響

新たな技術の進歩により、データを収集・分析する方法の可能性が増加し、性格を信頼性高く評価するために使用できるデータの種類が広がっています。[ 60 ]求職者のソーシャルメディアの定性的な評価はソーシャルメディア自体と同じくらい長い間存在していましたが、多くの科学的研究により、ソーシャルメディアの使用パターンをさまざまな指標に量子化し、性格を定量的に評価することに成功しています。[ 60 ]スマートフォンやスマートウォッチなどのスマートデバイスも、新しい方法で前例のない量のデータを収集するために使用されています。[ 60 ]また、脳スキャン技術も劇的に進歩し、現在では個人の性格を非常に正確に分析できるように開発されています。[ 60 ]

データ収集方法の進歩に加えて、データ処理方法も急速に改善されています。[ 60 ]ビッグデータと膨大なデータベースのパターン認識（データマイニング）の進歩により、これまで以上に優れたデータ分析が可能になりました。[ 60 ]また、これにより、以前は確実に解釈することが困難または不可能であった大量のデータ（たとえば、インターネットからのデータ）の分析が可能になります。[ 60 ]現在、性格テストのゲーミフィケーションなど、テストをより興味深いものにし、性格評価データを歪める心理現象の影響を低減するなどの研究分野もあります。[ 60 ]

このデータ収集は、個人のデジタルフットプリントに基づいて機械で作成される性格検査にもつながりました。これまでのところ、この検査はかなり正確であることが証明されていますが、この種の技術は非常に新しいものです。本論文では、データマイニングが性格にどのような役割を果たしているかに焦点を当てています。[ 61 ]

新しいデータ収集方法には、個人の性格を評価するために公開データを分析することや、いつ同意が必要かなど、新たな倫理的懸念が伴います。[ 60 ]

性格テストの例

5因子モデルの性格テスト

ビッグファイブの性格特性の様々なタイプ：

  • NEO PI-R（改訂版NEO性格検査）は、5因子モデル（FFM）の最も重要な尺度の一つです。この尺度はコスタとマクレーによって作成され、文章形式の240項目で構成されています。コスタとマクレーは、5つの領域をそれぞれ6つの側面（合計30の側面）に分割し、FFMの測定方法を変更しました。[ 81 ]
  • 5因子モデル評価フォーム（FFMRF）は、2001年にLynamとWidigerによって、NEO PI-Rの簡略化された代替として開発されました。このフォームは30のファセットで構成され、ビッグファイブの各ファセットに6つのファセットが割り当てられています。[ 82 ]
  • 10項目性格検査（TIPI）と5項目性格検査（FIPI）は、ビッグファイブ性格特性の非常に簡略化された評価形式である。[ 83 ]
  • 5因子性格特性目録-児童（FFPI-C）は、5因子モデル（FFM）に基づいて児童の性格特性を測定するために開発されました。[ 84 ]
  • ジョン、ドナヒュー、ケントルによって開発されたビッグファイブインベントリー（BFI）は、5因子モデル（FFM）の領域を評価する形容詞からなる44項目の自己申告式質問票です。[ 85 ] 10項目のビッグファイブインベントリーは、定評のあるBFIの簡易版です。時間的制約下での性格検査を提供するために開発されました。BFI-10は、BFIの5つの側面をそれぞれ2項目のみで評価することで、BFIの長さを短縮しています。[ 86 ]
  • 5因子モデル評価のための半構造化面接（SIFFM）は、人格モデルまたは人格障害を測定することを目的とした唯一の半構造化面接である。この面接では、NEO PI-Rに提示された5つの領域と30のファセットを評価し、さらに各ファセットの正常域と異常域の両方を評価する。[ 87 ]
  • ビッグファイブアスペクトスケール（BFAS）は、DeYoungとPetersonの論文で提示されているように、個人間で見られる性格の違いのほぼすべて（因子分析ごと）をカバーする5つの領域と10のサブ領域を評価します。[ 88 ]

参照

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