现在,发现你的优势-第27章
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断老化。由于这一切，定位正确的员工的价值与日俱增。优秀组织的领导人必须更加精明和有
效地发挥员工的潜力。我们必须确保员工优势与所任职位完全匹配。只有这样．我们才能变得
空前强壮。只有这样，我们才能战无不胜。
字数：
55478
附录
关于优势识别器的技术报告
“优势识别器的研究基础是什么？为完善这个工具还将进行什么研究？
”盖洛普公司资深
华而不实信管西奥多
·L·海斯博士
在评价优势识别器这一工具时，必须先考虑许多技术问题。一类问题所涉及的是信息技术，
以及使用网络来开展人性研究的种种可能性。另一类涉及心理测量学，即通过测量而对人类行
为进行的科学研究。心理测量学有许多美国和国际标准（如
AERA/APA/NCME；1999）被用来评
估各种测试方法的信度，包括优势识别器。本报告讨论由这些标准产生的一些问题，以及一名
领导在其所属组织中运用优势识别器时可能遇到的一些技术问题。
我们为希望阅读原始资料的读者列出了若干技术参考文献。这些技术资料可从各地大学的
图书馆或在互联网上查到。欢迎读者与盖洛普联系，以做进一步的讨论，或查阅附在报告后部
的文献。
优势识别器是什么？
优势识别器是根据成功心理学对正常个性进行的一种网上评估。它是第一个特意为互联网
而开发的评估工具。优势识别器共有
180个项目，通过可靠的网络连接展示给用户。每个项目
列出一对描述句。例如
“我仔细阅读说明书
”和“我喜欢跳过细节切入正题
”。这些配对描述往往
位于某种情形的两端。测试者被要求挑选两者中最适合他
/他的描述，并表明适配程度。对于每
个项目，测试者有
20秒的回答时间，然后测试自动进入下一个项目（优势识别器的开发研究表
明，
20秒的时间限制基本不影响测试完成率）。这些项目分属
34个主题。
优势识别器基于什么样的个性理论？
优势识别器基于成功心理学的一般模型。它揭示个人动机（奋斗）、人际关系技能（交往）、
自我表达（影响）和学习风格（思维）。
什么是成功心理学？
成功心理学是一个框架或范例，是从健康和成功的生活功能视角来研究心理学的一种方法。
其研究课题包括乐观主义、积极的情感、灵性、欢娱、满意、个人发展和安康。这些课题（以
及类似课题）可以在个体层面上研究，也可以在工作班组、家庭或社区中研究。虽然一些诊疗
专家也在研究成功心理学，但通常诊疗专家所关注的是消除功能障碍，而成功心理学家则关注
维持或提高成功的可能。《美国心理学家》（2000）最近出了一期专刊，刊登了由几位最著名的
学者撰写的有关成功心理学的综述。
优势识别器是与式作有关的调查表，还是临床调查表，或者二者都是，或都不是？
优势识别器是一个基于成功心理学的综合性评估工具，主要应用于工作领域，但也用来理
解各种背景
家庭、执行小组和个人发展
下的个人行为。它不能用于临床评估或心理障碍的诊
断。
为什么优势识别器不基于
20年来已在研究刊物中得到公认的个性
“大五
（”“big
five”）因素？
个性的
“大五
”因素是神经质
neuroticism（反映感情的稳定性）、外向性
extroversion（寻求其
他人的陪伴）、开放性
openness（对经经验和亲思想等感兴趣）、宜人性
agreeablen
ess（可爱，
和谐）、责任心
conscientiousness（遵守纪律和规章，诚实）。大量科学研究证明人类修改功能可
归纳为这五个领域。这些研究跨越了多种文化和语言（例如，
McCrae
and
Costa，1987；McCrae，
Costa，Lima，et
al，1999；McCrae，Costa，Ostendorf，et
al，2000）。
优势识别器之所以不基于
“大五
”，是因为
“大五
”是一个测量模型，而不是概念模型。它是
从因子分析中得出的，而没有任何理论支撑。它由普通认同的几个修改要素组成，但概念上它
并不比四个或六个因素更正确（
Block，1995；Hogan，Hogan，and
Roberts，1996）。优势识别
器可以浓缩到
“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
IRT应用于异质或同质评测的方法，只是最近才开始研究（如
Waller，
Thompson，andWenk，2000）。下一步，优势识别器很可能用
IRT来加以改进。
优势识别器与正常个性、异常个性、职业兴趣和智能之间有什么构想效度联系？
优势识别器是基于成功心理学的对人际才干的综合评测。因此，它与上述量度之间存在关
联，其关联程度与个性测量与一般测量之间的关联程度相似。总之，这是个有待研究的实证性
问题。
优势识别器的得分会改变吗？
这是一个重要的问题，可以从技术上回答，也可以从概念上回答。
技术上的答案：我们期待优势识别器所测量的才干会表现出一种特性，叫信度。信度有若
干定义。其中一个定义在技术上称为内部一致性，其所指的是得分中依赖于主题本身的内容，
而与心情、疲劳等影响因素无关的那一部分。高度的内部一致性表明，主题的各个项目提供了
一个互相一致的计数，而不反映其他影响。盖洛普的研究人员最近使用
5万多名测试者的数据，
调查了优势识别器主题的内部一致性。因为每个主题之下的项目数是不同的，从
4个到
15个不
等，我们对每个主题的平均项目相关率进行了调整，以反映包含
15个项目的主题的内部一致性。
分析表明平均内部一致性为
0。785。内部一致性的最大值为
1。而信度的经验目标值是
0。80。因
此，优势识别器的各个主题体现了可接受的内部一致性。信度的第二个定义在技术上称为重试
信度。其所指的是一段时间内得分的稳定程度。优势识别器的几乎所有主题的
6个月重试信度
都稳定在
0。60…0。80之间。重试信度最大值是
1，表明两次测试的得分完全一样。
概念上的答案：虽然，对信度进行全面评估是一个实证性问题，但对人的才干的概念来源，
也不可忽视。盖洛普多年来用综合定性和定量的方法对杰出人物的终身主题进行了大量的系列
研究。我们的研究对象从十几岁的少年到七十几岁的成人。每项研究的焦点在于识别与成功有
关的持久的思维、感觉和行为模式。访问所问的问题既有前瞻性的，也有回顾性的。例如：
“你
希望
10年后做什么？
”“你几岁时完成第一笔销售？
”换言之，在我们的研究中，我们对杰出业
绩的兴趣在时间框架上是长期的，而不是短期的。我们开发的许多项目都对职业稳定性进行了
有效的预测，继而表明，被度量的属性是持久的。通过在两三年的时间范围内跟踪研究工作业
绩，盖洛普得以更深刻地理解，究竟是什么因素使研究对象持续杰出，而不是昙花一现。在我
们原来进行的终身主题研究中，有不少与动机和价值观有关的维度和项目。我们在设计优势识
别器工具时，对此有所参照，以求识别这些持久的人类特性。
目前优势识别器的应用还处于初始阶段，因而我们还不清楚，我们所度量的个人的显著特
性能否持久。一般来说，会是很多年而不会是几个月。我们或许可以预测，少则五年，多则三、
四十年或更长。有越来越多的证据（如
Judge，Higgins，Thoresen，and
Barrick，1999）说明，
个性的某些方面在人生的几十年内都能预测。优势识别器的某些主题可能会比另一些主题更持
久。对不同年龄组的交叉研究将对常规行为模式的年龄变化提出初步解释。因此，如果测试中
发现主题发生表面的变化，就应首先考虑是否存在测量误差，而不应急于肯定，测试者的内在
特性、情感或认知发生了变化。若出现任何表面上的差异，也应请测试者作出自己的解释。
优势识别器的主题得分会随种族、性别或年龄而变化吗？
盖洛普以一般人群为对象，研究了优势识别器的主题。这些研究的目的在于反映所有可能
的测试者，而不是申请或从事某种工作的特定群体。根据我们的全球主题数据库，主要人口群
体之间的平均得分差小于
0。04点（即
1点的
1/400）。
实际上，这些得分差异可以忽略不计。而且，它们并不稳定。例如，与销售关系最密切的
一个主题可能是
“成就
”。对于
“成就
”主题，男性得分高于女性
0。031点；非白人（少数群体）得
分高于白人（主流群体）
0。048点；
40岁以下得分高于
40岁及以上
0。033点。对于经理来说，
一个重要主题是
“统筹
”。对于
“统筹
”主题，女性得分高于男性
0。021点；白人（主流群体）得分
高于非白人（少数群体）
0。016点；
40岁以下得分低于
40岁及以上
0。053点。最后，很多人相
信“体谅
”主题对于人际关系，特别是教学很重要。在这方面，女性得分高于男性
0。248点；白人
（主流群体）得分高于非白人（少数群体）
0。030点；
40岁以下得分高于
40岁及以上
0。014点。
从统计上看，鉴于目前优势识别器的数据库仅有
5万多样本，即使这些细小的得分差也可
被视为有
“统计意义
”。这实际上是一个样本规模的问题。必须注意的是，如果使用
d…prime为测
量单位，所有主题的男女之间平均有效规模差异是
0。099（即主题得分差与被测者所属群体之间
的平均关联度低于
0。05）。白人（主流群体）与非白人（少数群体）之间平均有效规模差异是
0。133（即主题得分差与被测者所属群体之间的平均关联度低于
0。07）。40岁以下群体与
40岁及以上
群体之间平均有效规模差异是
0。05（即主题得分差与被测者所属群体之间的平均关联度低于
0。03）。此外，许多这类微小得分差都是有利于所谓的
“弱势
”群体
非白人、女性和
40岁及以上
群体。最后，即使有较大差别，也不表示某一群体在主�
