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1702628902 事实上,受斯丕曼研究影响的心理学家们实施了各种各样的组合试验进行因子分析,除了一般智能之外,他们有时还得出了多个因子。
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1702628904 在这些研究中最著名的一个,就是赛斯顿于1938年发表的多因子智能说。赛斯顿对许多与智能相关的测验结果进行了因子分析,最终整理出7种表示智能的因子。
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1702628906 感知空间与立体认识的空间智能。
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1702628908 与计算能力相关的数学智能。
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1702628910 善于理解语言和文章内容的语言智能。
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1702628912 与判断和反应速度相关的感觉智能。
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1702628914 能够进行理论判断的推理智能。
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1702628916 快速灵活使用语言的流畅性智能。
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1702628918 擅长记忆的记忆智能。
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1702628920 也就是说,比如空间智能,即便在算数的图形问题和拼图,以及计算立方体个数等测试中与几乎所有的项目都有紧密联系,但是在文章问题和与记忆相关的问题中,却属于几乎没有任何联系的因子。
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1702628922 在近年来的智能研究中,也经常出现关于一般智能还是多因子智能的讨论,在对诸多的智能检测方法进行分析后,发现“与不分领域的检查项目全体都有联系的因子”,也就是一般智能大概对全部得分有30%~60%的影响。但是,关于一般智能究竟是什么这一问题,目前还没有明确的答案。
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1702628924 心理统计学家的思考方法
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1702628926 除了智能之外,心理统计学家还希望对“心灵”和“精神”等看不见、摸不着的抽象事物进行测试。通过对上述对象进行测试,他们就可以对行动和成果与精神疾病的关联性进行分析,否则的话,他们就连“工作的意义比金钱更加能够影响员工的工作热情”这样单纯的假设都无法进行实际证明。
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1702628928 因此,他们必须对自己希望进行测试的“抽象的概念”作一个定义。比如,将“工作的意义”定义为“工作对社会的贡献与得到正面社会评价的切身感觉”,这样一来就可以找到许多与之相关联的问题。
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1702628930 心理统计学家们的问卷并不是他们一拍脑袋想出来的。他们会事先找到“认为自己的工作有意义的人”和“认为自己的工作没有意义的人”进行调查,确认什么样的回答与“意义”有关联,调查别人针对于此提出过什么样的理论,以及国内外是否进行过同类的心理调查,在上述一切都准备完毕之后,他们才会根据得到的数据制作问卷。
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1702628932 制作好的问卷一般在进行正式的测试前,还需要进行检验。方法是找几十个人来做这张问卷。如果这里面有几乎所有人都回答“是”,或者几乎所有人都没有回答的问题,那么这些没有什么作用的问题就会被删除。
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1702628934 接下来,就是与因子分析的结果进行对比,根据事先预测的因子结构,删除与多个因子相关的项目以及与任何因子都毫无关联的项目。然后过一段时间等回答者忘记相关内容后再进行一次同样的测试,删除那些每次回答时结果不同的问题。
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1702628936 经过这些过程最终制作出来的问卷,可以说是在科学测试中最重要的标尺。基于因子结构计算出来的最后得分,应该就是对希望测试的抽象概念最直观的表示。接下来,就可以用这个分数进行回归分析或者其他分析,甚至可以和你感兴趣的其他变量一起进行分析。
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1702628938 除了回归分析之外,心理统计学家们还有一个比较常用的分析方法被称为通径分析,就是将包含心理因子的变量间的关联性通过椭圆(或者长方形也可以)和箭头来进行表示。
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1702628940 在开本浩矢所著的《研究开发的组织行动》(中央经济社)一书中对此进行了实际的研究论证,让我们来看一看其研究的结果。开本浩矢等人对企业研究对象的工作热情轨迹进行了分析,结果显示业绩较高的研究对象们的工作热情轨迹如图6–2所示。
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1702628945 摘自:开本浩失,《研究开发的组织行动》,(中央经济社)。
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1702628947 图6–2 高业绩群体的研究对象们的工作热情轨迹
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1702628949 其中箭头上的–1~+1的数字就是相关系数,可以看作与相关性一致的指标。另外带星号(*)的数值,表示这个数值具有的关联性的p值小于0.05。
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1702628951 开本浩矢等人针对“工作意义”这个心理学的概念,进行了关于“内在动力”的讨论。但是,像“对社会的贡献”和“学习与成长的机会”等与“工作意义”相关的因子,对高业绩的研究对象们却几乎没有影响(不过,对低业绩的研究对象们还是有影响的)。
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