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私たちの目的は、Browne（1992）によって開発された厳密なテストを適用して、Circumplexモデルがビッグファイブパーソナリティデータに適合するかどうかを判断することでした。このテストは、性格データにまだ適用されていません。別の目的は、ブレンドアイテムがビッグファイブ特性間の相関を説明したかどうかを判断することでした。Eugene-Springfieldコミュニティサンプルとプロの労働者キャリア経験調査の2つの作業サンプルを使用しました。Circumplexへの適合は、Browne（1992）の手順でテストされました。Circumplexeをグラフ化して、複数の特性（ブレンドアイテム）に荷重があるアイテムを識別し、これらのアイテムを削除すると5因子モデル（FFM）の特性相互相関が変化したかどうかを判断しました。両方のサンプルで、Circumplex構造はFFM特性によく適合します。各サンプルには、デュアルファクター負荷があるアイテムがありました（最初のサンプルに8項目、2番目に21項目）。ブレンドアイテムを削除すると、FFM特性間のコンストラクトレベルの相互相関にほとんど影響がありませんでした。厳密なテストは、Circumplexモデルへの性格データの適合が良いことを示していると結論付けています。この発見は、Circumplexモデルが人格特性の組織を理解する際の因子モデルと競合することを意味します。また、Circumplex構造は、FFM特性間の相互相関を評価するための理論的および経験的に健全な理論的根拠を提供します。ブレンドアイテムを排除した後でも、FFMの性格特性は相関したままでした。
私たちの目的は、Browne（1992）によって開発された厳密なテストを適用して、Circumplexモデルがビッグファイブパーソナリティデータに適合するかどうかを判断することでした。このテストは、性格データにまだ適用されていません。別の目的は、ブレンドアイテムがビッグファイブ特性間の相関を説明したかどうかを判断することでした。Eugene-Springfieldコミュニティサンプルとプロの労働者キャリア経験調査の2つの作業サンプルを使用しました。Circumplexへの適合は、Browne（1992）の手順でテストされました。Circumplexeをグラフ化して、複数の特性（ブレンドアイテム）に荷重があるアイテムを識別し、これらのアイテムを削除すると5因子モデル（FFM）の特性相互相関が変化したかどうかを判断しました。両方のサンプルで、Circumplex構造はFFM特性によく適合します。各サンプルには、デュアルファクター負荷があるアイテムがありました（最初のサンプルに8項目、2番目に21項目）。ブレンドアイテムを削除すると、FFM特性間のコンストラクトレベルの相互相関にほとんど影響がありませんでした。厳密なテストは、Circumplexモデルへの性格データの適合が良いことを示していると結論付けています。この発見は、Circumplexモデルが人格特性の組織を理解する際の因子モデルと競合することを意味します。また、Circumplex構造は、FFM特性間の相互相関を評価するための理論的および経験的に健全な理論的根拠を提供します。ブレンドアイテムを排除した後でも、FFMの性格特性は相関したままでした。
Our objective was to apply the rigorous test developed by Browne (1992) to determine whether the circumplex model fits Big Five personality data. This test has yet to be applied to personality data. Another objective was to determine whether blended items explained correlations among the Big Five traits. We used two working adult samples, the Eugene-Springfield Community Sample and the Professional Worker Career Experience Survey. Fit to the circumplex was tested via Browne's (1992) procedure. Circumplexes were graphed to identify items with loadings on multiple traits (blended items), and to determine whether removing these items changed five-factor model (FFM) trait intercorrelations. In both samples, the circumplex structure fit the FFM traits well. Each sample had items with dual-factor loadings (8 items in the first sample, 21 in the second). Removing blended items had little effect on construct-level intercorrelations among FFM traits. We conclude that rigorous tests show that the fit of personality data to the circumplex model is good. This finding means the circumplex model is competitive with the factor model in understanding the organization of personality traits. The circumplex structure also provides a theoretically and empirically sound rationale for evaluating intercorrelations among FFM traits. Even after eliminating blended items, FFM personality traits remained correlated.
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