Tre experience-sampling studier utforskade fördelningen av Big-Five-relevanta tillstånd (beteende) över 2 till 3 veckors vardag. Variabiliteten inom personen var hög, så att den typiska individen regelbundet och rutinmässigt manifesterade nästan alla nivåer av alla egenskaper i sitt dagliga beteende. För det andra var individuella skillnader i centrala tendenser till beteendefördelning nästan helt stabila. För det tredje, mängden beteendevariation (och skev och kurtos) avslöjades som stabila individuella skillnader. Slutligen visade sig mängden variabilitet inom person i extraversion återspegla individuella skillnader i reaktivitet mot extraversionsrelevanta situationssignaler. Således, decontextualized och noncontingent Big-Five innehåll är mycket användbart för beskrivningar av individers densitet fördelningar som helhet. Samtidigt behövs kontextualiserade och kontingenta personlighetsenheter (t.ex. villkorliga egenskaper, mål) för att beskriva den betydande variationen inom personen. Syftet med denna artikel är att identifiera aspekter av individers vardagliga karaktärsrelevanta beteende över tid som är relevanta för och kan förklaras av personlighetspsykologi. Antagandet är att, eftersom samma individ beter sig annorlunda vid olika tillfällen, en individs beteende över tiden bildar en fördelning; det centrala förslaget är att hela distributionen och dess flera komponenter är relevanta för-och att förklaras av-personlighet psykologi. Särskilt på grundval av en uppfattning av individer som aktivt reagerar på sammanhang (Allport, 1937; Brown & Moskowitz, 1998; Cantor, 1990; Diener, Larsen, & Emmons, 1984; Mischel, 1968; Mischel & Peake, 1982; Mischel & Shoda, 1998; Moskowitz, 1982; Nesselroade, 1988 Nesselroade,, 1991 Revelle, 1995) föreslås det, för det första, att den genomsnittliga individuella rutinmässigt och regelbundet uttrycker alla nivåer av alla egenskaper och att denna inom-person variabilitet är förutsägbar som individuella skillnader i reaktioner på situationer. För det andra, på grundval av arbete om förutsägbarhet av beteende (t.ex., Epstein, 1979; Moskowitz, 1982), Det föreslås att även om enskilda beteenden är mindre förutsägbara, medelvärdet av fördelningen är bland de mest förutsägbara variabler i psykologi. För det tredje, på grundval av teorin att variabilitet i sig är en stabil individ-skillnader egenskap (Fiske, 1961; Larsen, 1989; Murray, 1938), föreslås det att parametrar utöver medelvärdet är också meningsfulla aspekter av personlighet. Det vill säga, det är användbart för personligheten att uppfattas som densitetsfördelningar som helheter snarare än som endast en aspekt av distributionerna. För att utvärdera dessa påståenden empiriskt, tre erfarenhetssampling studier presenteras i vilken många individ-Jag tackar Anne Fleeson, Jason Fors, Alexandra Freund, Batja Mesquita, Benjamin Peterson, Daniel Green, Elizabeth Laney, och Adriane Malanos för deras hjälp med denna typ av arbete. Jag tackar också Max Planck Institute for Human Development, Center for Lifespan Development (direktör Paul B. Baltes) för stöd under skrivandet av denna artikel. Korrespondens angående denna artikel bör ställas till William Fleeson, Institutionen för psykologi, Wake Forest University, WinstonSalem, North Carolina 27109. Elektronisk post kan skickas till fivesoww® wfu.edu. uals beskrev deras nuvarande beteende flera gånger per dag i 2-3 veckor. Att direkt bedöma individers dagliga drag-relevant beteende över tid är avsett som viktigt av minst tre skäl. Viktigast är att den tar upp en grundläggande fråga om personlighetens natur: Hur manifesteras egenskapens innehåll i det dagliga beteendet, och skiljer sig individerna åt i en sådan manifestation? Om personlighetspsykologi kommer att säga något om beteende med dess konstruktioner, måste vi veta hur detta beteende är mönstrat och var individuella skillnader förekommer i dessa mönster (Barrett & Pietromonaco, 1997; Borkenau & Liebler, 1995; Borkenau & Ostendorf, 1998; Botwin, 1989; Buss & Craik, 1983; Larsen, 1989; Revelle, 1995; Schwartz, Neale, Marco, Shiffman, & Stone, 1999). Ett andra skäl till att detta är viktigt är att en betydande debatt inom personlighetspsykologin beror på beteendefördelningens faktiska karaktär (t.ex., Block, 1995; Cervone, 1991; Pervin, 1994). Specifikt, nyttan av strukturella eller noncontingent metoder för att förklara beteende beror på stabiliteten av aggregerade medel, medan nyttan av process eller kontingent metoder för att förklara beteende beror på mängden inom person variabilitet som ska förklaras. Med både Epstein (1994) och Mischel och Shoda (1998) som kräver kompromisser och integration mellan struktur- och processansatser för personlighet, verkar det som om fältet är förberett för slutet av denna debatt. I denna artikel föreslås ett sätt att integrera de två faktabaserade tillvägagångssätten till personlighet genom att visa att dragbegreppen omfattar både imponerande nivåer av stabilitet inom personen och imponerande nivåer av variabilitet inom personen. Den tredje anledningen till att bedöma vardagliga drag-relevant beteende är att det kan avslöja ytterligare aspekter av det dagliga beteendet över tiden som relevant för personligheten. Till exempel, det har länge varit teoretiserat att mängden variabilitet i sig är en stabil, individuella skillnader karaktäristisk (Fiske, 1961; Larsen, 1989; Murray, 1938), men det har inte undersökts empiriskt för vardagsbeteende. Den här artikeln operationaliserar sådana begrepp som 1011 1012 FLEESON parametrar för densitetsfördelningar och kan därför empiriskt undersöka deras stabilitet och giltighet också. Denna artikel fokuserar särskilt på variabilitet och stabilitet i Big-Five-relevant beteende. Empiriskt demonstrera sådana fenomen för de fem stora är viktigt av minst två skäl. Å ena sidan skulle det vara trivialt lätt att välja beteenden som visar mycket lite eller mycket stabilitet och variabilitet; vad som är viktigt är att undersöka mängden variabilitet och stabilitet av specifikt det beteendeinnehåll som den ledande strukturella teorin innebär bör vara stabil. Å andra sidan är denna undersökning användbar för ytterligare testning och utveckling av de fem storas lönsamhet (användbarhet). Specifikt, denna artikel testar om det finns tillräcklig förutsägbarhet (stabilitet) i vardagliga manifestationer av de fem stora dragen för att rättfärdiga deras användbarhet som beskrivningar av individers beteende. Bestämma vad i beteende är att förklaras kräver att mäta ett omfattande urval av flera individers dagliga beteende, med hjälp av objekt som tillåter (a) kvantifiering av variabilitet på en meningsfull skala och (b) direkt översättning av dragbegrepp till beteende. De nuvarande studierna åstadkommer detta genom att anta att, precis som en individ kan karakteriseras av en nivå på en egenskap, som representerar den grad i vilken den individen uttrycker egenskapen (t.ex., en 5 på en 7-punkts Extraversion dimension representerar en måttligt extraverterad individ), ett beteende kan karakteriseras av en nivå på samma dimension, som representerar den grad som beteendet uttrycker egenskapen (t.ex. en 5 på 7-punkts Extraversion dimension representerar ett måttligt extraverterat beteende). Det vill säga, stater-kort sikt, kontinuerlig, konkreta sätt att agera, känsla, och / eller tänkande (Cattell, Cattell, & Rhymer, 1947; Fridhandler, 1986; Nesselroade, 1988; Patrick & Zuckerman, 1977; Spielberger, Lustene, & McAdoo, 1977) -kan beskrivas med samma innehåll och skala som är egenskaper. När det väl är accepterat att beteende kan karakteriseras som dragrelevanta tillstånd, är det lätt att se att en individs beteende med tiden bildar en fördelning. Figur 1 visar två extrema men möjliga tillståndsfördelningar. Den vänstra möjligheten är en av låg inom person variabilitet. De tre avbildade individerna överlappar mycket lite; även om varje individ ibland antar tillstånd längs hela dimensionen, agerar individerna vanligtvis på ett smalt och karakteristiskt sätt. Den centrala tendensen är således en lämplig beskrivning av sådana fördelningar, och den återstående variansen kan avfärdas som fel. Rätt ytterlighet är en av betydande inom person variation, föreställande samma tre individer. I detta fall är varje fördelning bred, så att varje individ rutinmässigt och regelbundet manifesterar alla nivåer av egenskapen, och som ett resultat av detta är det primära draget i figuren överlappning (dvs. individer är mycket lika i hur de beter sig). Icke desto mindre finns det skillnader mellan individer på platserna (central tendens eller nivå) och även i fördelningarnas storlek och former. Strukturella tillvägagångssätt är avsedda att beskriva hur en individ är i allmänhet och därmed tenderar att betona medelvärdet ensam och avfärda resten av distributionen som liten eller meningslös; processtillvägagångssätt är avsedda att beskriva hur individer olika reagerar på situationer och därmed tenderar att betona variabiliteten inom distributionen, avfärda individers unika fördelningsparametrar eller konturer som oförutsägbar Pervin, 1994). Förslaget i denna artikel är att de mest adekvata karakteriseringar av beteende fokuserar på hela distributionen. Det vill säga, personlighetspsykologi bör föreställa sig beteende som består av densitet fördelningar av tillstånd. Fem empiriska resultat skulle stödja övergången mot ett fokus på hela densitetsfördelningar för adekvat beskrivning av individuella skillnader i beteende. För det första, ju bredare den typiska individens fördelning är, desto mer av en viss individs beteende lämnas obeskrivligt av hans eller hennes menar ensam. För det andra skulle enskilda stater inte vara stabila (förutsägbara), eftersom det skulle vara ineffektivt att förutsäga en individs exakta läge inom distributionen. För det tredje skulle distributionsmedlen ändå vara mycket stabila, eftersom distributionen är den tillförlitliga egenskapen hos individers beteende och platsen (t.ex. medel) är ett viktigt inslag i en distribution. För det fjärde skulle åtminstone en annan fördelningsparameter också vara stabil. Det vill säga, om fördelningen är den stabila egenskapen hos individer, måste något medeloberoende sätt att beskriva denna fördelning visa stabilitet. Femte, inomperson beteende variabilitet måste vara meningsfull (predictable) och, helst, differentialt så för olika individer. Om en sådan variation bara vore fel (begriplig eller meningslös), skulle det inte vara värt att beskriva. Sammanfattningsvis, om individuella skillnader i beteende är bäst beskrivs som densitet fördelningar, en stor mängd beteendevariation kommer att finnas inom den typiska individen, individuella skillnader i fördelning parametrar kommer att vara mycket stabil, och inom person variabilitet kommer att vara meningsfullt. Återstoden av inledningen utvecklar var och en av dessa tre idéer i sin tur. Adams personlighetsrelevanta beteende? Variabiliteten inom en person beskriver samma individ som agerar olika vid olika tillfällen, och den första hypotesen i den föreslagna modellen är att variabiliteten inom en person bör vara stor, nära den höga änden av förväntningarna. I STATERNAS DISTRIBUTIONER 1013 presenterar deltagarna studier som beskriver deras tillstånd flera gånger per dag i 2-3 veckor med adjektiv betygsatta på 7-punktsskalor, och inom person definieras som standardavvikelsen över det resulterande stora antalet stater (dvs. hur mycket de stater som tillhör en person skiljer sig från varandra). Mängden variation inom genomsnittsindividen ligger först mellan den minsta ytterligheten av liten variation och den maximala ytterligheten av total variation över hela provet av tillstånd (över och inom individer). Även om det är trivialt uppenbart att inom-person variation är större än noll, desto närmare inom-person variation är den totala variationen, de närmare individerna är att perfekt och fullständig överlappning i faktiska manifestation av egenskaper i det dagliga beteendet. Avståndet från den totala variationen beskriver således den mängd information som erhållits genom att veta vilken individ som agerar. Förutom att jämföras mot total variation jämförs inom person variation mot två andra observerade variationer: mellan person variation i egenskaper, och inom person variation i påverkar. Eftersom mängden variabilitet mellan människor är tillräcklig för att dra slutsatsen att olika individer har olika personligheter, jämföra mängden variabilitet inom den genomsnittliga individen med mängden variabilitet mellan individer beskriver hur nära variabiliteten inom personen är till den storlek som är tillräcklig för att dra slutsatsen att en individs beteende representerar olika personligheter. Variation inom person i påverkan är en användbar jämförelsestandard, eftersom påverkan är så variabel att den främst uppfattas som ett tillstånd och endast sekundärt och nyligen som ett drag (t.ex., se Ekman & Davidson, 1994, volym) och eftersom flera studier har kvantifierat mängden inom person variabilitet i påverkar (t.ex., Cattell, 1973; Eid & Diener, 1999; Eckenrode, 1984; Larsen, 1987; Larson, Csikzentmihalyi, & Graef, 1980; Zelenski & Larsen, 2000). Således, jämföra inomperson variabilitet i beteendet mot inom-person variabilitet i påverkar indikerar om beteendet är variabelt nog att motivera det också studeras som ett variabelt tillstånd koncept. En annan fördel att påverka är att det samlas in med samma skala och samma metod som är beteendevariabilitet, så att eventuella fördomar som införs genom metoden bör påverka varje uppskattning av variabilitet på motsvarande sätt och därmed inte vara relevant för jämförelser mellan dem. Personlighet psykologer har länge antagit att det finns inom person beteendevariation (t.ex., Allport, 1937; Fiske, 1961; Murray, 1938); syftet med denna artikel är att ta reda på hur mycket det finns. Befintlig teori och forskning kan inte säga oss om mängden är närmare till vänster eller till höger extrem i Figur 1. Men ju större graden av variabilitet inom personen är, desto mer behövs det för forskning som undersöker inom personprocesser av personlighet; betonar flexibilitet, anpassningsförmåga och responsivitet; och förklarar beteende som (differentiella) reaktioner på situationer, även i Big Five innehåll. Det vill säga, ju större variabiliteten inom personen är, desto större är möjligheten att integrera två sätt att närma sig personligheten, vilket gör kvantifieringen av mängden variabilitet inom personen till ett viktigt mål. av Traits Stabil (Predictable)? Enskilda skillnader i stater är viktiga för nyttan av egenskapsbegreppet. Det vill säga, ett sätt som dragbeskrivningar av individer kan få nytta av är genom att hänvisa till hur draget manifesteras i dessa individers dagliga beteende. Att till exempel beskriva en individ som måttligt angenäm får nytta av att den personen faktiskt uppför sig på ett måttligt angenämt sätt. Den föreslagna modellens andra, tredje och fjärde hypoteser gäller förekomsten av sådana individuella skillnader i stabila egenskaper. Eftersom beteendemässiga regulariteter ger nytta för egenskapsbegreppet, har det alltid varit en viktig uppgift inom personlighetspsykologi att undersöka i vilken grad beteendet visar regularitet. Den nuvarande synen är baserad på empiriskt arbete som visar plågsamt låga nivåer av förutsägbarhet av ett beteende från ett annat. I bästa fall, beteende vid ett tillfälle förutsäger beteende vid ett annat tillfälle på runt.30 nivå (se Mischel, 1968, för en översyn). I den nuvarande åsikten föreslås dock också mycket stabila och prediktiva individuella skillnader i fördelningen av stater, så länge dessa skillnader uppfattas på fördelningsnivå. Epstein (1979 ) och senare Moskowitz (1982 och kunde visa imponerande nivåer av förutsägbarhet genom att undersöka genomsnittliga beteende aggregat. I stället för att förutsäga ett beteende från ett annat beteende, Epstein (1979) framgångsrikt förutspådde aggregatet av flera beteenden från aggregatet av flera andra beteenden. Individuella skillnader i det dagliga beteendet är således närvarande och uppenbara. De aktuella studierna bygger vidare på detta arbete genom att testa om aggregerade metoder är stabila när man specifikt bedömer Big-Five-relevant beteende och när det bedöms med adjektiv. Det förutsägs att sådana medel kommer att vara mycket stabila och att icke-kontingenta Big Five-beskrivningar av individer kan vara mycket användbara. Den nuvarande synen skiljer sig dock från den traditionella uppfattningen om beteendefördelningar som ett medel eller tendens plus något fel. Däremot föreslår jag att personlighetspsykologer fokuserar på hela distributionen, att den är meningsfull som helhet och att medelvärdet bara är en parameter för sådan distribution. Ett test av denna uppfattning är om minst en annan fördelningsparameter än medelvärdet också visar regelbundenhet (Berdie, 1969; Larsen, 1989). Den genomsnittliga tendensen beskriver placeringen av huvuddelen av individens tillstånd. Till exempel, en person med ett genomsnitt på 6 på en 7-punkts Extraversion skala ses inte som någon som agerar mycket extraverted utan snarare som en som agerar i den övre halvan av Extraversion dimension något oftare än i den nedre halvan. En annan fördelningsegendom är dess storlek (standardavvikelse), som beskriver mångfalden av en individs beteende-hur olika han eller hon agerar från ögonblick till ögonblick. Slutligen, form (skew och kurtosis) beskriver frekvensen och riktningen av en individs extrema beteenden. Även om det är en decennier gammal idé att människor har karakteristiska intervall av variabilitet i beteende (Fiske, 1961; Murray, 1938), har det studerats främst med humör, påverkan, eller känslor (t.ex., Eid & Diener, 1999; Larsen & Diener, 1987; Larson et al., 1980). Det är inte känt om mängden av vardagliga beteendevariationer inom personer är en stabil individ-skillnader karaktäristisk. Stabiliteten hos en fördelningsparameter utöver medelvärdet, i kombination med den stora storleken på den genomsnittliga fördelningen, skulle tyda på att hela fördelningen blir fokus för individuella skillnader. Rollen av situationella botemedel Att ägna uppmärksamhet åt inom-person variabilitet i beteende är värt endast om den variabiliteten är meningsfull (predictable) snarare än mätningsfel (oförutsägbar). Mycket inom person varians i beteende är sannolikt att vara ett svar på variabilitet i relevant situational cues (t.ex., människor är mer extraverted i stora grupper än i små grupper): Eftersom situational cues varierar i vardagen beteende varierar också. En viktig uppgift för personlighetspsykologer är att förklara situationens teckens gemensamma inflytande med personligheten på beteendet. Det är dock sannolikt att vara särskilt intressant för personlighetspsykologer, eftersom individer sannolikt skiljer sig i sin känslighet eller reaktivitet till sådana signaler (t.ex., vissa individer kan inte öka eller ens minska sin nivå av Extraversion med storleken på gruppen). Dessa skillnader har teoretiserats som Person X Situation växelverkan (Magnusson & Endler, 1977) och som villkorliga, om-då egenskaper (Shoda, Mischel, & Wright, 1994; Thome, 1989 ). En ytterligare konsekvens av individuella skillnader i känslighet för signaler kan vara individuella skillnader i mängden inom person variabilitet (Brown & Moskowitz, 1998). Generaliserad respons på signaler (t.ex., självövervakning; Snyder, 1974; eller påverka intensitet; skulle leda till ökad variation i alla egenskaper. Emellertid, om olika signaler är relevanta för olika egenskaper (storleken på gruppen är mindre sannolikt att vara en kö för samvete än för Extraversion), att vara känslig för signalerna för en viss egenskap skulle resultera i att individen agerar mer varierat på detta drag, särskilt. Det vill säga, en person vars handlingar skiljer sig från varandra i ett drag kan vara en person som ger ett starkt gensvar på de tillfälliga signalerna för detta drag. Att testa dessa idéer kräver att man identifierar de relevanta situationssignalerna för ett givet drag och sedan bedömer dem tillsammans med beteendet. Att göra det för alla egenskaper ligger helt klart utanför räckvidden för denna artikel, men det är möjligt att göra det för Extraversion som en illustration. Jag använder tid på dagen och antalet närvarande andra som situationstecken, eftersom de båda är intuitivt kraftfulla för Extraversion och har visat sig vara relevanta för Extraversion (Blake, 1971; Brown & Moskowitz, 1998; Eysenck, 1981; Larsen, 1985; Larsen & Kasimatis, 1990; mindre är känt om deras relevans för andra egenskaper, även om se Rusting & Larsen, 1998). Fyra förutsägelser görs till stöd för hypotesen att känslighet för signaler och individuella skillnader i känslighet ger inom-person varians med psykologisk mening. Först, om inom-person variabilitet representerar meningsfull varians i beteende snarare än nyckfulla eller slumpmässiga svar, då kommer det att variera avsevärt med tiden på dagen och med antalet närvarande andra, men olika egenskaper kommer att svara annorlunda på dessa situationella signaler. För det andra, om personligheten åtminstone något uttrycks i olika känslighet för signaler, kommer individer att skilja sig åt i hur deras dragnivåer reagerar på signalerna. För det tredje, om känsligheten för signaler är dragspecifik, kommer variabiliteten inte att vara starkt korrelerad mellan olika egenskaper. Slutligen, om individuella skillnader i mängden variabilitet i ett drag representerar känslighet för detta drags signaler, då variabiliteten i Extraversion kommer att vara förutsägbar från reaktivitet av Extraversion till tid och till antal andra (samma kommer inte att gälla för andra egenskaper, om inte tid och antal andra visar sig vara relevanta för en annan egenskap också). I de följande tre erfarenhetsprovtagningsstudierna bedöms den genomsnittliga individuella fördelningen över tid samt individuella skillnader i sådan fördelning. Den föreslagna modellen förutsäger att a) densitetsfördelningen är betydande och meningsfullt prediktiv variabilitet i närheten av möjligheternas höga ände, b) densitetsfördelningen är mycket stabil, och c) ytterligare parametrar för densitetsfördelningen (storlek och form) är också stabila egenskaper hos individer. Förutom att lägga till en användbar femte empirisk demonstration att aggregerade medel är mycket stabila, de nuvarande studierna är de första att direkt och kvantifierbart bedöma manifestationen av egenskapen innehåll i en längre period av den typiska individens dagliga beteende, testa stabiliteten i storlek och form egenskaper beteendetillstånd distributioner, och undersöka stabilitet och förutsägbarhet av de specifikt Big-Five-relevanta egenskaper beteende. Dessa uppgifter är viktiga för att upptäcka hur människor faktiskt skiljer sig från varandra i yttringar av egenskaper i det dagliga livet, för att bidra till integrationen av process och struktur inom själva egenskapsbegreppet och för att empiriskt identifiera ytterligare individuella skillnader i det dagliga beteendet. Studie 1 Deltagare. Fyrtiosex studenter vid ett litet sydöstligt universitet deltog i experimentet i partiellt uppfyllande av kraven för en introduktionskurs i psykologi. Förfarande. Fem gånger per dag i 13 dagar beskrev deltagarna hur de hade betett sig och känt sig under den föregående timmen. Rapporterna färdigställdes regelbundet var 3:e timme (till kl. 15.00, 18.00, 21.00 och midnatt) och tog ungefär 1-2 minuter att slutföra. Rapporterna färdigställdes på Palm Pilots (US Robotics, Los Angeles, CA), handhållna datorer ungefär lika stora som en miniräknare. Varje fråga trycktes på en liten skärm, och deltagarna svarade genom att trycka ett nummer med en plaststylus. Varannan dag, deltagarna laddade ner sina data, och de som missade en nedladdning kontaktades. Den sista dagen i studien, deltagarna slutförde också en standard Big Five och påverka inventeringen (den positiva och negativa Effect Scale [PANAS]; Watson, Clark, & Tellegen, 1988). Den första rapporten ägde rum under en 45-min inledande session. Förfarandet förklarades, frågor besvarades och deltagarna valde kodnamn för att göra deras anonymitet framträdande. Den unika karaktären hos denna studie, att den undersökte en fullständig bild av 2 veckor av varje individs liv, betonades såväl som att det var viktigt att de fullbordar så många rapporter som möjligt. I slutet av den inledande sessionen uppmanades deltagarna att dra sig tillbaka för partiell kredit om de ansåg att studien skulle vara alltför påträngande. Svarsfrekvensen låg inom normalgränserna för sådana erfarenhetsstudier. Av de möjliga 65 rapporterna per deltagare var medelvärdet 49,6 rapporter (76 %) och medianen 53,5 rapporter (82,3 %) med ett intervall på 13-63 rapporter. Deltagarna hade instruerats att missa en rapport om det skulle vara en stor olägenhet att slutföra (t.ex. under körning, under en examen, under praktik, under sömn). Deltagarna fick också veta att de kunde slutföra en rapport upp till 3 timmar senare än planerat, men att ändå beskriva schemalagd timme. Rapporter missades också eftersom deltagarna glömde eller hade datorproblem. För att upprätthålla datakvaliteten uteslöt jag avslutade rapporter om de inte uppfyllde strikta kriterier. För det första uteslöts rapporter som innehöll fyra eller fler värden som saknades eller minst 85 % identiska svar (t.ex. rapporter där en deltagare svarade "1" på varje post-lämna dessa rapporter i skulle artificiellt blåsa upp inom person variabilitet). För det andra är en fördel för Palm Pilots att de i hemlighet registrerar datum och tidpunkt för slutförandet. Således var alla händelser avslutade minst 1 timme tidigare eller 3 timmar senare än den planerade tiden exkluderade, vilket garanterar att alla rapporter avslutades nära i tid till det beskrivna beteendet. Totalt exkluderades 342 av de 2 281 rapporterna av ett av dessa skäl (15 %). Material. De dagliga rapporterna var samma format som traditionella adjektivbaserade Big Five och påverkar skalor, med undantag för att deltagarna i stället för att beskriva sig själva i allmänhet beskrev sitt beteende och sina känslor under föregående 1 timme (t.ex. "Under den föregående timmen, hur väl beskriver "talkativ"? Var och en av de fem stora och påverkar var representeras av fyra punkter (Extraversion: pratsam, energisk, bestämd, äventyrlig; Överenskomlighet: kooperativ, förtroendefull, oförskämd, varm; Medvetenhet: organiserad, oberoende, hårt arbetande, ansvarig; Känslomässig stabilitet: perturbable, otrygg, optimistisk, sårbar; Intellekt: intelligent, filosofisk, nyfiken, kreativ; Positiv Effect: upphetsad, entusiastisk, stolt, alert; Negative Effect: betryckt, irriterad, nervös, skyldig). De fem stora är lämpligt att bedöma med en stor variation av adjektiv (Goldberg, 1992); för denna studie valde jag adjektiv som a) laddade på den rätta faktorn i Goldberg (1992), antingen ensam eller som en del av en bipolär artikel, eller i De Raad, Hendriks, och Hofstee (1994); b) tillsammans representerade bredden av en faktor; c) användes lätt för att beskriva beteende; och d) innehöll inga känslor ord, särskilt för Extraversion och Känslomässig stabilitet (för att undvika redundans med påverkan skala). Dessutom användes perturbable och nyfiken snarare än deras motsatser för att underlätta deltagarnas förståelse. För påverkan valdes åtta representativa poster från Panas. Poster presenterades i Goldbergs (1992) ogenomskinliga ordning: De fem dragen cyklades genom en adjektiv per cykel i den ovan angivna ordningen, följt av alternerande negativa och positiva effekter adjektiv. Alla adjektiv besvarades på skalor från 1 till 7, med högre tal vilket betyder att adjektivet var mer beskrivande. Skala poäng för de fem egenskaperna och två effekter beräknades för varje rapport genom att ta medelvärdet av motsvarande fyra punkter (efter backning). Således producerade varje deltagare ca 45 beskrivningar av hur väl hans eller hennes beteende i 45 olika 1-timmars perioder var beskrivande av var och en av de fem stora faktorerna och hur han eller hon mådde under samma 1-timme perioder. Skillnaderna mellan dessa beskrivningar representerar variabilitet i stater, och likheter mellan beskrivningarna representerar stabilitet i stater. Deltagarna angav också om 0, 1-3, 4-10, eller 10 eller fler andra var närvarande. Efter den dagliga studien avslutade deltagarna standard Big Five och påverkar skalor, beskriver hur de är i allmänhet. De fem stora skalan bestod av samma 20 adjektiv (utom att ogenomträngliga och ovetande användes i denna bedömning). Påverkan mättes med samma åtta punkter. Tillförlitlighet beräknades i alla inkluderade rapporter och befanns likna tillförlitligheten hos Big Five egenskaper och påverka skalor i tidigare arbete: för Extraversion, Cronbachs a =.72; för Överenskomlighet, a =.66; för Medvetenhet, a =.68; för Känslomässig stabilitet, a =.62; för Intellect, a =.69; för positiv påverkan, a =.80; och för Negativ påverkan, a =.74. Resultaten är indelade i tre delar. För det första beskrivs fördelningen av stater över tiden inom den genomsnittliga individen. Närmare bestämt kvantifieras variabiliteten och sedan jämförs med flera andra variabilitetskvantiteter. För det andra bedöms individuella skillnader i densitetsfördelningar genom att testa splithalva stabiliteter för flera fördelningsparametrar. För det tredje testas hur känslig situationen är när det gäller att producera variabilitet inom en person. Mängd variabilitet. Den första delen tar upp hur mycket beteendet hos en individ förändras från timme till timme. Jag försöker hitta mängden av variabilitet mellan den ena extrema åsikten att det finns lite inom person variabilitet och den andra extrema åsikten att individer överlappar helt i uttrycket av egenskaper i deras dagliga beteende. Jag bedömde den senare ytterligheten genom att ta standardavvikelsen, separat för varje egenskap och påverka, över hela datamängden tillstånd (dvs. det är den totala och individuella-onormala variationen i tillstånd); vänsterstängerna i figur 2 visar dessa standardavvikelser. Variationen inom en person bedömdes genom att beräkna sju standardavvikelser per deltagare, en för varje egenskap och påverkansfaktor, med varje sådan standardavvikelse som representerar det belopp som individen varierar från timme till timme i hur han eller hon manifesterar ett visst drag. Den andra uppsättningen stänger i figur 2 visar genomsnitten för individer av dessa standardavvikelser, vilket innebär att de representerar storleken på den genomsnittliga deltagarens övertidstillståndsvariabilitet. Det är inte förvånande att de fem egenskaperna inom person variabler är större än noll; men de är Total variation är standardavvikelsen som beräknas i alla erfarenhetsprovande rapporter, vilket representerar hur många stater skiljer sig från varandra (till skillnad från skådespelaren). Variation mellan personer är standardavvikelsen över dragnivåer som bedöms i ett standardformulär eller över beteendemässiga medelvärden från erfarenhetsprovtagningen. Som förutspått, inom-person variation är nära det totala, ungefär samma som mellan-person variation i egenskaper, och nästan lika mycket som inom-person variation i påverkar. FLEESON relativt nära den totala variabiliteten i provet och därmed nära den höga änden av möjligheter och att slutföra överlappningar mellan individer. Två ytterligare sätt att utvärdera omfattningen av variabiliteten inom en person finns i figur 2. För det första är standardavvikelser nästan lika med att påverka standardavvikelser, och vissa är större. En inom-objektig enkelriktad analys av varians (ANOVA) visade att de sju standardavvikelserna skiljer sig från varandra, F(6, 270) = 15.16, p <.001 (alla parvisa skillnader större än.09 skiljer sig signifikant från varandra vid p <.05). Viktigast, Extraversion var mer variabel än Negative Affect, alla andra egenskaper var mindre varierande än Positiv Affect, och Överenskomlighet var det enda draget mindre variabel än Negative Effect. För det andra visar figur 2 också variation mellan personer i egenskaper, representerad av hur mycket individer skiljer sig från varandra i deras genomsnittliga nivåer. Denna studie ger två sätt att beräkna genomsnittliga nivåer: poäng på standardfrågeformulär och medelvärden av tillstånd under de två veckorna. De längst till höger i figur 2 visar standardavvikelser mellan dessa två mått på genomsnittliga nivåer. F tester på skillnader mellan två varianser visade att inom-person varians i Extraversion var större än mellan-person varians i Extraversion frågeformulär poäng, F(41,43) = 1.90, p <.05, och större än mellan-person varians i Extraversion beteende medelvärden, F(41, 45) = 2.06, p <.05; att inom-person variation i Consciciousness var större än mellan-person varians i Consciciousness beteende medelvärden, F(41, 45) = 2.15, p <.01; och att inom-person variation inte skiljer sig från mellan person variation för någon annan egenskap. Sammanfattningsvis skiljer sig individer från sig själva över tiden åtminstone lika mycket som de skiljer sig från varandra på den genomsnittliga nivån, och mer så för egenskaperna Extraversion och Medvetenhet. Det första syftet med denna artikel är att beskriva den genomsnittliga individuella fördelningen av tillstånd under en kort tidsperiod. Figur 3 visar normala fördelningar beräknade med de medelvärden och standardavvikelser som observerats för genomsnittsindividen för varje egenskap. Bredden på dessa distributioner gör klart att den genomsnittliga individuella rutinmässigt och regelbundet manifesterar alla nivåer av Extraversion, Medvetenhet, och Intellekt och de flesta nivåer av Överenskomlighet och Känslomässig stabilitet i hans eller hennes dagliga beteende. Sammanfattningsvis varierar en individs beteende från timme till timme under en 2-veckorsperiod nära den högsta möjliga, nästan så mycket som påverkar varierar från timme till timme och minst så mycket som individer skiljer sig från varandra. En sådan variation är nära slutet på de förväntade möjligheterna. Individuella skillnader i statliga fördelningar. Det andra syftet med denna artikel är att identifiera de individuella skillnader i beteende som är tillgängliga för att beskrivas på ett nomotetiskt sätt. Det grundläggande antagandet är att de individuella skillnader i beteende som är tillgängliga att beskrivas är de som visar viss regelbundenhet över tid-så, de som korreleras över två oberoende bedömningar (dvs. split-halv tillförlitlighet). Det centrala påståendet är att de individuella skillnader som visar regelbundenhet är fördelningen av stater, till skillnad från enskilda stater eller till endast en parameter för distributionerna. Om detta påstående är korrekt är a) enskilda tillstånd inte i hög grad korrelerade mellan oberoende bedömningar, b) distributionsorter (medel) är starkt korrelerade mellan bedömningar, och c) minst en annan fördelningsparameter är också i hög grad korrelerad mellan bedömningar. Delstatsnivå För det första valdes två rapporter slumpmässigt ut för varje deltagare (med de begränsningar som inte fanns inom de fem första rapporterna och att de två rapporterna var minst sex rapporter bortsett från varandra) och korrelationer beräknades för var och en av fem egenskaper i de två rapporterna (dvs. från en slumpmässigt vald timme till en annan). Detta upprepades för 20 prövningar, och genomsnittet av de 20 resulterande korrelationerna för varje egenskap presenteras i den översta raden i tabell 1 (eftersom deltagarna skilde sig i antalet avslutade rapporter, olika antal deltagare bidrog till varje försök; notera också att standardfelen är alla mindre än 0,05, vilket tyder på att ytterligare prövningar skulle vara osannolikt att väsentligt ändra resultaten). Dessa korrelationer är något högre än den traditionella.30 gränsen men är tillräckligt låga för att indikera att nivåerna av enskilda stater inte uppvisar tillräcklig regelbundenhet för att vara fokus för personlighetsbeskrivningar. För det andra visas genomsnitts- och standardavvikelsen för var och en av de inom-individuella parametrarna i tabell 1 (sjur som är större än ± 2,6 och kurtoser större än ± 2.1 har vindoriserats). Fördelningen mellan individer var relativt normal, vilket tyder på att sådana parametrar kan behandlas som variabler för individuella skillnader (kurtoser var mindre normala på grund av avvikelser). Slutligen testades regelbundenheten på distributionsnivån, med början i genomsnitt. Varje deltagares rapporter delades slumpmässigt upp i två ungefär lika stora halvor; medel för varje halva beräknades för varje egenskap, och korrelationer beräknades mellan de två halvorna. Positionsstabilitetslinjen i tabell 1 visar de genomsnittliga korrelationer som erhållits från 10 sådana försök (standardfelen är alla under 0,02, vilket tyder på att ytterligare försök sannolikt inte kommer att väsentligt ändra resultaten). Dessa korrelationer närmar sig 1.00, vilket visar att platsen för en individs fördelning är mycket förutsägbar. Till exempel.90 korrelationen för Extraversion innebär att en individs genomsnittliga nivå av Extra version i hälften av data var nästan identisk med hans eller hennes genomsnittliga nivå av Extraversion i den andra halvan av data. (Stegande upp enstats korrelationer med Spearman-Brown profetia formel förutsagda värden liknande dessa empiriskt observerade värden.) Figur 4 visar två exempel scatterplots från enstaka försök, en förutsäga Extraversion vid ett enda tillfälle från Extraversion vid ett annat enstaka tillfälle, och den andra förutsägande genomsnittliga Extraversion i ena halvan av data från genomsnittlig Extraversion i den andra halvan av data. Den viktiga punkten i dessa siffror är att korrelationerna baseras på hela skalan av möjliga medel. Det vill säga, individer skilde sig från varandra i platsen för deras distributioner, och sådana skillnader matchades exakt i två oberoende halvor av data. Men för att visa att det är distributionen som är stabil och inte bara den genomsnittliga tendensen, är det viktigt att visa att åtminstone en annan parameter i distributionerna också visar regelbundenhet. Varje deltagares data delades slumpmässigt in i två ungefär lika stora halvor; standardavvikelser, skevar och kurtoser beräknades för varje halva; och parametrarna korrelerades över halvor (sjur större än ± 2,6 omkodades som ± 2,6 för att undvika avvikelser som dominerade resultaten; extrema kurtoser omkodades till ± 2,1). Tio sådana studier upprepades, och medelvärdet av korrelationerna mellan de 10 studierna visas i tabell 1. Storleken på en individs fördelning var helt klart en pålitlig egenskap hos individen, även om den inte var lika tillförlitlig som platsen. Skew visade viss regelbundenhet, men inte mycket mer än enskilda stater. Kurtos är av tvivelaktig status: Oberoende bedömningar var positivt korrelerade, men bara något. Det kan vara så att kurtos kräver fler rapporter för en stabil bedömning, eller det kan vara så att kurtos inte är en viktig individuell skillnad (de låga korrelationerna för kurtos också påpekar att aggregering inte artificiellt skapar stabilitet-bara när egenskapen är en stabil aspekt av individen gör aggregering producerar stora korrelationer). Sammanfattningsvis är genomsnittlig tendens en mycket vanlig röding- Note. Medel- och standardavvikelser är ämnesöverskridande statistik som beräknas på parametrarna inom ämnesgränserna. Medel beskriver den typiska deltagarpoängen på parametern, och standardavvikelsen beskriver hur mycket deltagare som skiljer sig från varandra i parametern. Stabilitet beskriver korrelationer som beräknas från en slumpvis vald timme till en annan från samma individ eller från en slumpvis provtagen halva till den andra halvan som tillhör samma individ; stabiliteten är därmed lik split-halv tillförlitlighet. akteristisk för individers beteende, och mer än genomsnittlig tendens krävs för att tillräckligt beskriva allt som är regelbundet om individers beteende. Discriminant validitet för parametrar. Individer som var mer variabel, skev, eller kurtotic på en egenskap tenderade att vara något mer variabel, skev, eller kurtotic, respektive på andra egenskaper. Tvärgående korrelationer av standardavvikelser varierade från -.08 till.70, med ett genomsnitt r =.38; tvärgående korrelationer av skevar varierade från -.12 till.50, genomsnittlig r =.28; och tvärgående korrelationer av kurtoser varierade från.04 till.42, genomsnittlig r =.20. Detta positiva mångfaldiga i variabilitet av svar, som är sant av individuella skillnader i påverka variabiliteter (Eid & Diener, 1999; Larsen & Diener, 1987), sannolikt representerar både meningsfull personJevel tendenser att bete sig mer eller mindre varierande för allt beteendeinnehåll (t.ex. generaliserad situational kö känslighet) samt mindre meningsfull metod varians eller individuella skillnader i svar stilar (t.ex. tendensen att använda extrema tal). Även om dessa over-trait korrelationer är betydligt mindre än även split-halva, samma-trait korrelationer rapporterade ovan, är det viktigt att fastställa att beteende regularities representerar mer än svar stilar och att de är drag specifika. Ovanstående stabilitetsanalyser upprepades därför i ytterligare 10 studier, förutom att standardavvikelsen för ett visst drag i hälften av uppgifterna förutsågs samtidigt från standardavvikelserna för alla fem dragen i den andra halvan av uppgifterna. Den resulterande unika standardiserade betas, visas i tabell 2, beskriva stabiliteten i standardavvikelser som är oberoende av generaliserade svar stilar. Mönstret av starkare korrelationer längs diagonalerna visar att avlägsnandet av generaliserade responsstilar hade liten effekt på samma-trait stabiliteter men eliminerade över-trait korrelationer. Individuella skillnader i parametrar representerar alltså mer än responsstilar, och deltagarna reagerade diskriminerande på de olika dragen. Skew och kurtos Stabilities sjönk något mer när generaliserade respons stilar togs bort: Skew samma-trait unika betas varierade från.28 till.47, genomsnittliga r =.37, och kurtosis samma-trait unika betas varierade från.05 till.33, genomsnittliga r =.22. Dessa var dock högre än över-trait unika betas: skew = -.18 till.29, genomsnitt r =.06, kurtos = -.11 till.14, genomsnitt r =.05.
Dessutom varierar uttrycket av personlighetsdrag inom personer över tiden REF.
Toward a structure- and process-integrated view of personality: Traits as density distributions of states.
{'venue': 'Journal of personality and social psychology', 'journal': 'Journal of personality and social psychology', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}