主题:〖九型人格学基础〗
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九型人格测试REPS参数分析

作者:沈有道

      九型人格专业测试系统REPS是基于数学模型与数理统计的方法,在提交测试以后,系统提供测试数据统计分析,这是用于测试数据分析研究的,一般用户不用理会。

      在QQ群和网络上有不少学员问到这些复杂的参数,分别代表什么意思,在这里用一份测试报告为例,做个简要解释。

这是一份测试报告的贴图,



1、测试结果,该学员最可能的型号是8号,次可能的型号是3号

在REPS测试中,我们提供最有可能的两个型号供学员参考,学员在这两个号码的提示下,阅读该型号的行为特点描述的文本,通常情况下可以发现自己和某个型号的描述比较符合,这个号码非常有可能就是自己的性格号码。

另外,网站中有很多文章,邀请你去阅读,对照自己,探索出自己的性格类型。


2、霍尼三元组参数

在σH1这一组参数中 思维0.49 情绪 0.51 直觉0.46,表明本次测试数据更靠近直觉组, 直觉组的型号是8号,9号和1号。(思维组 567,情绪组234,直觉组891)

σH2这一组参数中 进攻0.44 屈从 0.51 退缩0.53,表明本次测试数据更靠近进攻组, 进攻组的型号是3号,7号和8号。(进攻组 378,屈从组126,退缩组459)

在σH3这一组参数中 正向0.53 能力 0.49 负向0.47,表明本次测试数据更靠近负向组, 负向组的型号是4号,6号和8号。(正向组 279,能力组135,负向组468)

因此,从三元组的参数看来,本次测试数据接近8号。


3、型号得分统计表

    测试结果就是根据这个得分排名得出的,本次测试中,最高得分是49.7,是8号,第二位是3号得分27.0,系统据此给出测试结果的是:最可能是8号,次可能是3号。

    同时我们也发现,这次测试中最高项的得分49.7,并不是很高。

    如果最高得分大于75分,测试者也反馈说自己的型号和测试结果相符,在这种情况下,本次测试数据就自动进入样本,帮助优化数学模型的参数,系统在不断优化中准确度就会越来越高。

副型参考指标σEa σEb σEc

    注意到8号那一行的σEa σEb σEc 这3个指标中,σEc的数值较少,可以理解为,本次测试数据表明,该测试者的性格副型很可能为社交副型。(a-自保副型,b-一对一副型,c-社交副型)


4、测试的有效性(效度)

    Validity的指标代表本次测试的有效性,最高为100,最低为0,本次测试的效度是58.33,是比较适中的。

Validity的大小和测试者有关,和题目和算法无关,以下情况会影响Validity的数值:

(1) 测试者答题太多或者答题太少 

(统计表明,答题数在36-84之间,测试结果比较准确)

(3) 含糊答题太多  

含糊答题是指大量答题都是选择“有点符合”,很少肯定地回答 “符合”。

(4) 肯定答题太多或者太少  

肯定答题是指选择“符合”的题数,这个数字小于12或者大于36,都会影响测试的有效性。


总结

从目前运行的效果来看,这套测试算法准确度远远高于市面上的“型号题得分汇总方法”,随着合格样本的增加,准确度会越来越高。



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