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이들측면과 요인의 차이점은 무엇인가요?

이들측면과 요인의 차이점은 무엇인가요?


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요인과 패싯의 차이가 있는지 궁금합니다.

구체적으로 변혁적 리더십에 대한 연구를 하고 있다. 내 설문지에는 8가지 구성요소(패싯?)로 구성된 변혁적 리더십 이론에 기반한 8가지 요소가 있습니다. 설문지는 이론을 복사할 뿐입니다.


요인 및 측면

성격 특성 연구에서 특성은 종종 계층적으로 개념화됩니다. 또한 소수의 광범위한 특성(일반적으로 Big 5이지만 HEXACO 6과 같은 다른 숫자를 주장하는 경우도 있음)이 성격을 잘 설명한다는 광범위한 합의가 있습니다. Big 5는 Five Factor Model이라는 이름으로도 사용됩니다. "요인"이라는 용어는 이 분야의 규모 구성에 자주 사용되는 요인 분석 방법과 관련이 있을 가능성이 큽니다.

몇 가지 인기 있는 성격 테스트는 두 가지 수준(예: NEO-PI-R, HEXACO-PI-R, IPIP 등)에서 특성을 측정합니다. 예를 들어, NEO-PI-R은 5개의 넓은 요소로 구성되며, 각 요소는 6개의 좁은 면으로 구성됩니다.

요약하면 비슷한 의미를 가진 다양한 용어가 있습니다.

  • 광범위한 특성, 영역, 요인
  • 좁은 특성, 패싯

또 다른 일반적인 용어는 척도와 하위 척도의 용어입니다.

기본 수준에서 이것은 측정 계층의 두 수준을 설명하기 위한 편리한 용어입니다. 특히 더 넓은 수준이 더 낮은 수준에 의해 정의되는 경우에 그렇습니다.

추가 토론은 다음을 참조하십시오.

Anglim, J., & Grant, S.L.(2014). 요인에 대한 성격 측면의 증분 기준 예측: 편향되지 않은 추정치 및 신뢰 구간 얻기. 성격 연구 저널, 53, 148-157. https://osf.io/g8kbj/

테스트를 이론에 매핑한 사례

귀하의 경우 8개의 구성요소를 포함하는 이론에 8개의 척도를 매핑하고 있습니다. 이것은 요인-패싯 구분과 별로 관련이 없습니다.

아마도 주요 문제는 전체 척도가 있는지 여부입니다(예: 8개의 하위 척도가 있는 전체 리더십 효율성 척도). 잠재적으로 이것을 리더십 효과 요소라고 부를 수 있고 여덟 가지 요소를 "패싯"이라고 부를 수 있습니다. 그러나 단순히 8개의 구성 요소를 "척도" 또는 "하위 척도"라고 부르는 것이 더 일반적일 수 있습니다.


행동 양식

이 연구는 인지 신경학 연구소(INECO, 부에노스 아이레스, 아르헨티나)의 윤리 위원회의 승인을 받았습니다.

참가자들

참가자는 1,199명의 의사(남성 50.5%, 46.5 ± 11.8세, 평균 19.7± 의사 경력 12.0년)로 이전에 공감 및 소진에 대한 연구(Gleichgerrcht 및 Decety)에 대한 측정을 완료했으며, . 모든 참가자는 현재 일하고 있는 국가(남아메리카 대륙)에서 보드 인증을 받았습니다. 참가자는 사전 동의 및 설명 서신 아래에 있는 “I 동의” 버튼을 클릭하여 연구 참여에 동의했습니다.

절차

참가자들은 처음에 다음과 같은 일련의 설문지를 완료했습니다.

인구통계 및 직업적 배경

참가자들은 (a) 연령 (b) 성별 (c) 진료 분야 및 (d) 의사로 근무한 기간에 대한 정보를 제공했습니다(표 1).

표 1. 137명의 독립적인 평가자(의사)가 각 분야가 높은 감정적 피로도, ​​평균적 피로도 또는 낮은 감정 피로도의 설정을 나타내는지를 평가한 의견을 기반으로 한 의료 전문 분야의 분류.

공감

참가자들은 공감의 특정 측면을 평가하는 몇 가지 7-항목 하위 척도를 포함하는 대인 관계 반응 인벤토리(IRI Davis, 1983)를 완료했습니다. Personal Distress(PD 자신의 개인적인 불안과 타인의 감정에 대한 반응으로 불편함) 및 Perspective Take(다른 사람의 관점을 받아들이는 PT 경향). EC와 PD는 에이전트에 의해 유도된 자기 및 타인 지향적 감정 세트에 초점을 맞춘 정서적 공감의 두 가지 독립적인 측정으로 간주됩니다. 대신 PT는 공감의 인지적 측면을 측정합니다. 판타지 하위 척도는 책, 영화, 연극에 등장하는 가상 인물의 감정과 행동으로 상상적으로 자신을 바꾸려는 응답자의 경향을 활용하도록 설계되었기 때문에 제외되었습니다. 현재의 연구.

전문적인 삶의 질

긍정적인 측면과 부정적인 측면은 Stamm(2008)가 개발한 전문적인 삶의 질 척도 V(ProQOL)로 평가되었습니다. 이 척도는 3가지 척도를 얻기 위해 1(전혀 그렇지 않다)에서 5(매우 자주)까지의 30개 항목으로 구성되어 있다. 연민 피로의 요소 중 하나인 번아웃(BO), 특히 절망감 및 일을 처리하거나 일을 효과적으로 수행하는 데 어려움과 관련된 (c) 연민의 또 다른 구성 요소인 이차 외상 스트레스(STS) 극심한 또는 외상성 스트레스 사건에 대한 업무 관련 2차 노출로 구성된 피로. 원본 ProQoL 매뉴얼에 의해 설정된 컷오프 점수에 따라 참가자는 각 하위 도메인에 대해 다음과 같이 낮음, 평균 및 높음 그룹으로 분류되었습니다. lo-CS ≤ 44 44 < avg-CS < 57 hi-CS ≥ 57 lo-BO ≤ 43 43 < avg-CS < 56 hi-CS ≥ 56 lo-STS ≤ 42 42 < avg ≥ 56.

그런 다음 참가자들은 무작위 순서로 신체적 고통을 표현하는 개인(남성 6명, 여성 6명)을 보여주는 12개의 비디오 클립을 시청했습니다. 행동 과제에 사용된 비디오 클립은 원자가와 강도에 대해 검증되었으며 이전의 행동 및 기능적 신경 영상 연구에서 사용되었습니다(Lamm et al., 2007 Decety et al., 2010a). 이 클립은 고해상도 디지털 컬러 캠코더를 사용하여 정면에서 촬영했으며 대상의 코를 중심으로 머리 전체와 어깨 부분을 보여주었습니다. 영상은 하늘색 배경 커튼(병원에서 사용)을 배경으로 촬영되었으며 표적은 병원의 분위기를 재현하기 위해 흰색 의료용 블라우스를 입고 있었습니다. 현재 연구에 포함된 비디오는 모두 대상이 눈썹 내리기, 안와 조이기, 저주/입술 누르기 또는 입을 벌리거나 벌리는 등의 자연스러운 통증 반응을 보여주었으며, 이는 이전에 통증의 표정으로 인한 고정된 운동 패턴이었습니다. (Craig와 Patrick, 1985). 우리는 무작위로 행복을 경험하는 두 개의 비디오를 포함했습니다. 이 비디오는 무작위 응답을 제어하는 ​​데 사용되었습니다. 본 연구에 포함된 참가자는 모두 인지된 통증 강도의 10번째 백분위수 미만이었고 두 행복한 비디오 모두에서 개인적인 고통을 유발하여 제시된 자극에 주의를 기울이고 있었음을 확인했습니다.

통계 분석

한 번에 두 그룹 간의 종속 변수 비교(예: 여성 참가자 대 남성 참가자, 경험이 많은 의사와 경험이 적은 의사 등)가 수행되었습니다. 학생’s NS 테스트 및 일원 분산 분석을 사용하여 한 번에 3개 이상의 그룹에 걸쳐 변수를 비교했습니다. 또한 잠재적인 교란변수의 영향을 통제하기 위해 ANCOVA를 수행하였다. 주어진 요인과 그 상호작용의 주요 효과가 관련성이 있는 경우(예: 연민 피로 및 연민 만족도), 요인 2 × 2 ANOVA 설계가 사용되었습니다. 범주형 변수(예: 성별)를 분석할 때 분할표에 대한 Fisher 정확한 확률 검정이 사용되었습니다. 변수 간의 상관관계는 Pearson’s 상관계수를 이용하여 분석하였다. 모든 통계적 테스트에 대한 α 값은 0.05, 양측으로 설정되었습니다(표 2 및 3).

표 2. 전문 분야에 따라 참가자 그룹 간의 인구 통계, IRI 및 ProQoL 변수 비교.

표 3. 주관적인 통증 강도와 유발된 개인적 고통 및 공감 및 기타 변수의 다양한 측면에 대한 개인 성향 사이에서 발견된 상관 관계 요약.


추상적 인

그릿과 성실함의 구성은 밀접하게 연결되어 있습니다. 그러나 이 관계는 성실성의 복잡한 구조와 그릿(관심의 끈기의 일관성)의 다면적 개념을 설명하면서 분석되지 않았습니다. 본 연구에서는 상위요인, 1차 공통요인(근면성), 하위 고유요인으로 구분하여 성실성의 위계적 구조를 고려하면서 연관성을 분석하였다. 두 개의 샘플에 그리기(N = 413, 미디엄나이 = 15.29, 그리고 N = 530, 미디엄나이 = 31.75), 모든 수준에서 관계를 동시에 조사할 수 있는 확인적 요인 분석을 위한 확장 절차를 적용했습니다. 그릿의 끈기 측면은 공통 요인(95% 공유 분산)과 밀접하게 정렬되었으며 근면 요인과 강한 관련이 있었습니다. 일관성은 성실성의 공통 요인(53%)과 더 적은 분산을 공유했지만 자기 훈련 측면과 추가로 상관 관계가 있었습니다. 글로벌 그릿 스케일의 결과는 인내의 결과와 가장 유사했습니다. 그릿은 성실함의 상위 및 근면 측면을 결합하고 자기 훈련 측면의 독특한 측면을 공유하는 구성인 것으로 보이며, 이는 그릿과 그 측면이 성실성의 계층적 구조에 완전히 통합될 수 있음을 시사합니다.

Grit은 다양한 영역에서 성공을 예측하는 것으로 밝혀졌기 때문에 과학 분야뿐만 아니라 비과학 분야에서도 많은 관심을 받았습니다. 그릿 구성에 대한 연구가 시작된 이후로, 그릿과 성실성 측정 사이의 밀접한 관계에 대한 강력한 경험적 증거가 있었습니다(예: Credé, Tynan, & Harms, 2016 Duckworth & Quinn, 2009). 그러나 그릿 또는 그 하위 면(노력의 끈기 그리고 관심의 일관성) 성실성(conscientiousness)과 구별될 수 있으며, 효용이 큰 성격 심리학의 구성 요소(Poropat, 2009)는 여전히 열려 있습니다(예: Ivcevic & Brackett, 2014 Roberts, Donnellan, & Hill, 2012). 그 이유 중 하나는 성실함의 복잡한 구조와 그릿의 다면적 개념을 고려하면서 성실함과 투지 사이의 연결을 거의 분석하지 않았기 때문일 수 있습니다. 지금까지 대부분의 연구는 성실함과 투지(grit)의 복합 척도(개요는 Credé et al., 2016 참조) 사이의 상관 관계를 조사하여 두 구성의 다면적 특성을 무시했습니다.

현재 기사에서 우리는 우리의 가정을 테스트하기 위해 Roberts, Chernyshenko, Stark, and Goldberg(2005)가 제안한 위계적 성실성의 구조를 고려하여 이 허점을 해결합니다. 저자들은 성실성 위계의 다양한 수준에 위치한 여러 공통 요인을 확인했습니다. 더 높은 수준에서 성실성은 성실성의 능동적 측면과 억제적 측면으로 나눌 수 있습니다. 낮은 수준의 능동적 성실성에서 그들은 다음을 확인했습니다. 근면. 근면한 개인은 근면하고 탁월함을 갈망하며 도전에 직면하여 끈기 있습니다(Roberts et al., 2012). 이 정의는 개념적으로 그릿의 정의, 특히 노력 측면의 인내와 개념적으로 유사합니다. 근면성 요인은 다양한 측정 도구에 포함되어 있지만 아마도 수정된 NEO 성격 목록으로 가장 잘 표현될 것입니다(NEO PI-R, Costa & McCrae, 1992). 보다 구체적으로, 6개의 NEO PI-R 패싯 척도 중 4개는 주로 이 요인에 부하를 가하는 것으로 밝혀졌습니다(Roberts et al., 2005). 우리 연구에서 우리는 NEO PI-R에 의해 평가된 성실성의 측면에 기초가 되는 요인과 글로벌 그릿 척도와 그 측면 척도 노력의 인내(인내)와 관심의 일관성(일관성)의 관계를 분해하는 것을 목표로 했습니다. 이들은 (i) 상위 성실성 요인, (ii) 1차 근면성 요인, (iii) NEO PI-R의 성실성 척도의 각 측면과 관련된 하위 수준 고유 요인입니다. 우리는 모든 계층적 수준에서 투지와 성실성 간의 관계를 동시에 조사할 수 있게 해주는 확인적 요인 분석을 위해 새로 개발된 확장 절차(CFA Nagy, Brunner, Lüdtke, & Greiff, 2016)를 사용했습니다. 우리의 발견을 교차 검증하기 위해 우리는 별개의 모집단에서 가져온 두 개의 독립적인 표본(즉, 학생 표본과 더 이질적인 성인 표본)에서 결과를 복제했습니다.

그릿 연구 현황

지금까지 그릿에 대한 대다수의 연구는 그릿의 복합 척도와 중요한 성취 결과 사이의 관계를 조사했습니다. 요약하면, 글로벌 그릿은 특정 영역의 기술이나 지능을 능가하는 다양한 학업 및 직업 결과를 예측하는 것으로 밝혀졌습니다(Duckworth, Peterson, Matthews, & Kelly, 2007 Duckworth & Seligman, 2006 Fleckenstein, Schmidt, & Möller, 2014 Zimmermann & Schunk, 2011). 이는 더 높은 교육 성취도(Datu, Yuen, & Chen, 2017), 경력 변경 감소, 미 육군 사관학교 생도의 유지율 증가, Scripps National Spelling Bee 경쟁자의 최종 라운드 성취(Duckworth & 퀸, 2009). Robertson-Kraft와 Duckworth(2014)는 투지력이 있는 초보 교사가 교육 프로그램을 조기에 그만두고 학생들의 성취도를 높일 가능성이 더 적다는 것을 보여주었습니다. 대학생의 그릿 점수는 성적과 양의 상관관계가 있었고 미루는 것과 음의 상관관계가 있었습니다(Schmidt, Fleckenstein, Retelsdorf, Eskreis-Winkler, & Möller, 2017). 글로벌 그릿은 이전 성취 및 성취 열망을 통제한 후에도 주로 백인 학교에서 흑인 학생들의 학업 성공을 예측했습니다(Strayhorn, 2014).

대부분의 연구는 그릿의 글로벌 측정을 사용했지만 Credé et al.의 최근 메타 분석. (2016)은 그릿의 두 가지 측면(즉, 인내와 일관성)이 성취 결과를 예측하는 유용성이 다르다는 것을 보여주었습니다. 일관성과 비교하여 인내는 학업 성취도, 고등학교 GPA 및 대학 GPA에서 훨씬 더 많은 차이를 설명했습니다. 이것은 그릿의 글로벌 측정의 예측력이 주로 그릿의 인내 측면에 기인한다는 것을 시사합니다. 이 발견은 끈기와 그릿의 일관성 측면을 구별하는 것의 중요성을 강조합니다.

그릿 연구의 시작부터 기존의 심리학적 구성물의 명목론적 네트워크에서 그릿을 어떻게 국소화할 것인가에 대한 지속적인 논의가 있어 왔습니다. 글로벌 그릿 구성은 비인지 기술(Farrington et al., 2012 Strayhorn, 2014), 성격의 좁은 측면(Duckworth et al., 2007 Muenks, Wigfield, Yang, & O'Neal, 2017 Rimfeld, Kovas, Dale, & Plomin, 2016), 그리고 성실성 영역에서 낮은 수준의 성격 특성으로 나타났습니다(Ivcevic & Brackett, 2014). 그릿의 범주화에 대한 이러한 다양한 접근 방식은 그릿과 개념적으로 관련된 구성(가장 관련성이 높은 것은 성실성)과의 관계를 조사하는 연구의 부족을 지적합니다. 실제로 Roberts et al. ( 2012 ) 그릿은 주로 성실함과 독립적으로 개발되었지만 둘 사이에는 분명한 연관성이 있다고 주장했습니다. 그들의 의견으로는 그릿을 더 넓은 성실성 영역의 척도 또는 최소한 성실성의 한 측면으로 보아야 합니다.

그릿에 대한 첫 번째 출판물에서 Duckworth et al. (2007)은 그릿이 Big Five 요인의 좁은 측면일 가능성을 지적했습니다. 저자들은 계속해서 대부분의 성실 개념과 관련된 단기 강도와 비교하여 그릿의 장기적 체력을 강조하면서 그것을 성실의 성취 측면과 비교했습니다. 목표 지향적 행동의 장기적인 측면은 그릿의 일관성 측면에 더 밀접하게 반영되는 반면, 인내 측면은 대부분의 개념화 및 성실성 측정의 핵심이기도 한 측면인 도전에 직면하여 근면과 끈기를 강조합니다. (Credé et al., 2016 Roberts et al., 2005). 이러한 추론에 따라, 그릿의 측면이 성실성의 구성 영역과 차별적인 관계를 보이는지, 일관성이 그릿과 성실성을 구별하는 요소인지(cf. Duckworth et al., 2007) 그리고 그릿이 할 수 있는지에 대한 질문이 나옵니다. 성실함과 구별될 정도로 성실함을 독특한 구성으로 간주하거나 성실함의 위계에 그릿을 완전히 통합하여 jangle 오류의 희생자가 되는 또 다른 구성을 식별할 수 있습니다.

그릿과 성실의 관계

많은 연구에서 실제 결과의 예측에 대한 성실성과 투지의 글로벌 측정의 상대적 기여도를 조사했습니다. 종합해보면 결과는 다소 엇갈린다. 한편으로, 일부 연구에서는 성취도(Duckworth et al., 2007)와 교육 성취도(Duckworth & Quinn, 2009)의 추가적인 변동을 성실성 이상으로 설명하기 위해 글로벌 그릿을 발견했습니다. 반면, Weston(2015)은 투지와 성실의 글로벌 척도가 동시에 고려되었을 때 문해 능력의 중요한 예측 변수가 아니라고 결론지었고, Dumfart와 Neubauer(2016)는 글로벌 그릿이 통제할 때 GPA의 추가 분산을 설명하지 않는다는 것을 발견했습니다. 성실을 위해. 이러한 이질적인 결과에 대한 한 가지 합리적인 설명은 연구자들이 성실성 구성을 구성하는 다양한 요인에 대한 민감도가 다른 성실성 척도를 사용했다는 것입니다.

성실성 측정과 글로벌 그릿 사이의 상관관계에 관한 연구 결과는 상당히 다양했습니다. Credé et al.의 최근 메타 분석. (2016)은 성실성을 평가하는 데 사용되는 측정의 신뢰성과 표본 크기를 통제한 후 글로벌 그릿 점수가 성실성과 강한 상관 관계가 있음을 발견했습니다. 그러나 이 연구는 1차 조사에서 평가된 성실성의 개념이나 측면의 차이를 설명하지 않았습니다. 문헌 검토에 따라 글로벌 그릿 측정과 성실성에 대한 상관 관계는 다음과 같이 다양했습니다. NS = Morris(2011)의 연구에서 0.40 및 NS Meriac, Slifka, LaBat(2015) 및 Duckworth et al.의 연구에서 = 0.77 (2007).그릿의 하위 측면 수준에서 성실성과의 상관 관계는 다음과 같습니다. NS = 0.42(쿠퍼, 2014) ~ NS = 0.74(Duckworth & Quinn, 2009) 인내심 및 NS = 0.27(Muenks et al., 2017) ~ NS = 0.64(Duckworth & Quinn, 2009) 일관성을 위해. Credé et al. ( 2016 ) 의 더 강한 수정 평균 상관 관계를 발견했습니다. ρ = 0.83 일관성보다 인내(ρ = 0.63). 따라서 그릿의 끈기 측면은 실제 결과의 주요 예측 변수일 뿐만 아니라 성실성 영역과 가장 밀접하게 관련되어 있습니다.

Credé et al. (2016) 및 Roberts et al. (2005)는 인내와 성실의 예측력의 유사성이 행동의 능동적 측면에서 개인의 차이를 포착하는 동일한 기본 구성을 반영한다는 사실에 기인한다고 제안합니다. 더욱이, 성실성 이상으로 그릿의 점진적 효과에 대한 일관되지 않은 결과는 관련 잠재 변수를 지정하는 데 사용된 성실성 측정의 민감도로 설명될 수 있습니다. 실제로, 이 맥락에서 대부분의 연구는 2개에서 10개 항목 사이에서 변하는 서로 다른 짧은 척도의 성실성을 사용했습니다. 반면에 Grit은 거의 독점적으로 Grit Scale과 그 번역으로 평가되었습니다. 이러한 많은 연구에서 9개 항목으로 구성된 Big Five Inventory(John & Srivastava, 1999)가 적용되었습니다(예: Duckworth et al., 2007 Duckworth & Quinn, 2009). 그러나 일부 연구에서는 예를 들어 4개(예: Fleckenstein et al., 2014) 또는 심지어 2개 항목(예: Muenks et al., 2017)으로 더 짧은 측정값을 사용했습니다.

성실성 측면에 대한 잘 정립된 하위 분류 체계가 없기 때문에 Roberts et al. ( 2005 ) 7 개의 주요 성격 설문지를 비교하고 다양한 이론적 고려 하에 개발된 광범위한 성실성 측면을 활용하는 광범위한 자기 보고 측정이 있음을 언급했습니다. 그들은 6개의 1차 요인으로 계층 구조를 식별했습니다. 근면, 주문하다, 자제, 책임, 전통주의, 그리고 (그림 1 참조). 흥미롭게도, 7개의 설문지의 하위 패싯 중 어느 것도 식별된 6개 요인 중 3개 이상에 영향을 미치지 않았습니다.

근면성은 적극적인 성실성의 핵심 측면 중 하나인 것으로 나타났습니다(MacCann et al., 2009 Roberts et al., 2005 Roberts et al., 2012 Roberts, Lejuez, Krueger, Richards, & Hill, 2014). 근면성 요인에서 높은 점수를 받은 개인은 근면하고, 야심차고, 자신감 있고, 수완이 있으며, 도전에 직면하여 끈기 있는 사람으로 간주됩니다(Roberts et al., 2005 Roberts et al., 2012). 따라서 개념적 수준에서 성실성의 근면성 측면은 그릿, 특히 인내성 측면과 매우 유사한 것으로 보입니다. 성실함과 투지(grit)의 이러한 측면 사이의 밀접한 관련성으로 인해, 투지가 성격 심리학의 표준 구성 요소에 점진적으로 추가되지 않는다고 합리적으로 가정할 수 있습니다. 그러나 그릿과 근면성과 일반 성실성 이상의 관계는 아직 실증적으로 조사되지 않았다. 근면함과 성실함 사이의 밀접하지만 다양한 관계가 어느 정도까지 근면에 기인할 수 있는지는 여전히 조사할 필요가 있습니다. 처음으로 우리는 이 요구 사항을 해결하는 것을 목표로 삼았습니다. 그것이 그릿 구성과 성실성과의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것이기 때문입니다.

현재 연구

앞서 언급한 배경에 비추어 볼 때, 다음 질문은 해결되지 않은 상태로 남아 있습니다. 그릿, 그 패싯 및 성실성 사이의 관계는 (i) 상위 성실성 요인, (ii) 개념적으로 가장 중요한 1차 요인으로 인한 것입니다. 끈기의 근면성(근면성)과 유사하고 (iii) 성실성 계층의 가장 낮은 수준에 위치한 측면 점수와 유사합니까? 이 결점을 해결하기 위해 우리는 개념적 수준에서 그릿과 가장 유사한 식별 가능한 근면 요소(Roberts et al., 2005)를 포함하는 그릿과 이론적으로 매우 근접한 성실성 척도를 사용하여 관계를 조사했습니다.

독일 NEO PI-R(Ostendorf & Angleitner, 2004 original Costa & McCrae, 1992)을 사용하여 성실성을 측정했습니다. 이전 연구에서 NEO PI-R의 6가지 성실성 측면 중 4가지가 주로 근면성 요인(Roberts et al., 2005), 즉, 능력, 의무감, 성취 노력, 그리고 자제. 나머지 두 가지 측면은 주문하다 그리고 숙고. NEO PI-R에 포함된 다른 측면과 달리 숙고는 성실성의 억제적 측면을 나타냅니다(Costa & McCrae, 1992).

Roberts et al.에 의해 제안된 계층 구조에 포함된 이론적으로 관련된 요소의 역할을 식별하기 위해. (2005), 우리는 내포 요인 모델(Brunner, Nagy, & Wilhelm, 2012)을 통해 요인을 분리했습니다. 이 모델에서 우리는 세 가지 종류의 요인, 즉 (i) 상급자 성실성 요인, (ii) a 중첩 일반 요인에 의해 설명되지 않은 패싯 척도 간의 상관관계를 설명하는 근면성 요인, 및 (iii) 고유 한 공통 요인에 의해 설명되지 않은 (신뢰할 수 있는) 분산을 나타내는 각 패싯 척도와 관련된 요인. 성실성과 그릿의 관계를 연구하기 위해, 우리는 그릿(글로벌 점수 및 패싯 점수)을 포함하여 내포 요인 모델을 확장했습니다. 최근에 제안된 CFA 확장 절차(Nagy et al., 2016)를 기반으로 우리 모델을 통해 이러한 관계를 동시에 평가할 수 있었습니다.

확장 절차는 그림 2(자세한 내용은 방법 섹션에 나와 있음)와 같이 그릿 측정과 결합된 NEO PI-R 성실 도구의 중첩 요소 표현을 기반으로 했습니다. 우리의 모델은 공통 요소의 상관 관계를 연구하는 데 사용되는 기존 SEM(구조적 모델링 접근)에서는 제공되지 않는 몇 가지 바람직한 속성을 가지고 있습니다. 첫째, 확장 절차는 NEO PI-R을 기반으로 식별된 공통 요소가 일단 추가 변수가 모델에 포함되면 의미가 변경되지 않도록 보장합니다. 이 문제를 문헌에서 해석적 교란이라고 합니다(Burt, 1976). . 둘째, 경로 다이어그램에서 볼 수 있듯이 우리 모델은 모든 공통 및 고유 요소와 그릿 스케일 간의 모든 관계를 동시에 추정할 수 있도록 했습니다. 기존 SEM 절차는 미리 지정된 값(일반적으로 0)으로 고정되어야 하는 요인의 상관 관계 중 적어도 일부가 필요하기 때문에 이러한 가능성을 제공하지 않습니다. 셋째, 우리 모델에는 고유한 요인과 그릿 패싯의 관계가 비신뢰성에 대해 수정된 것으로 간주되도록 임의 측정 오류의 수정이 포함되었습니다. 넷째, 사용된 모델은 그릿 측정이 공통적이고 독특한 성실성 요인과 공유하는 (신뢰성 수정된) 분산의 직접적인 분해를 허용했습니다. 이 기능을 통해 NEO PI-R에서 평가한 성실성 간의 관계를 이해하기 위한 다양한 요소의 중요성을 그릿과 함께 정량화할 수 있었습니다. 다섯째, 그릿의 패싯 점수를 포함하는 모델을 통해 성실성 요인과 패싯 점수의 합으로 정의되는 글로벌 그릿 스코어 간의 신뢰도 보정 상관관계를 도출할 수 있었습니다. 결과의 패턴은 성실과 투지 사이의 관계의 기초에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 그 관계가 오로지 상위의 성실성 요인에 기초한다는 견해를 지지하려면 그릿 척도와 일반 요인 사이에 통계적으로 유의한 상관관계가 필요하며, 그릿과 내포된 근면성 요인 사이, 그리고 그릿과 근면성 요인 사이의 상관관계는 무시할 수 있습니다. 각 패싯 척도와 관련된 고유한 요소. 또한 내포된 근면성 요인이 그릿 규모와 유의하게 관련되어 있음을 입증하는 발견은 상위 요인이 단독으로 관계를 적절하게 설명할 수 없음을 나타냅니다. 또한, 본 모델을 통해 공통적인 요인 외에 성실성의 각 측정 측면에 속하는 고유한 요인이 그릿 측정과 관련이 있는지 여부를 확인할 수 있었습니다.

광범위한 경험적 연구에서 그릿과 여러 가지 광범위한 성실성 척도 사이에 강한 연관성이 있음을 보여주었기 때문에(Credé et al., 2016), 우리는 (i) 상위 성실성 요인과 그릿의 두 측면 사이에 강력한 관계를 찾을 것으로 기대했습니다. 연구에서 일관성보다 성실함과 인내심 사이의 더 강한 관계를 문서화했기 때문에 인내가 이 요인과 더 강한 상관 관계가 있다고 가정하는 것이 합리적으로 보였습니다(Credé et al., 2016 MacCann & Roberts, 2010). 그릿의 두 측면이 상위 요인과 관련이 있을 것으로 예상했기 때문에 그 요인도 글로벌 그릿 점수와 강한 상관 관계가 있을 것으로 예상했습니다.

근면함과 근면함의 개념화 사이의 밀접한 일치 때문에 우리는 (ii) 근면함과 상위 성실함 요인의 관계를 고려한 후에도 내포된 요인이 근면함과 높은 상관관계가 있을 것으로 예상했습니다. 그러나 근면과 끈기는 도전에 직면했을 때 근면과 끈기를 강조하기 때문에 (iii) 인내는 일관성보다 근면과 더 밀접한 관련이 있을 것으로 예상했습니다. 이러한 기대에서 글로벌 그릿은 근면성 측면과도 밀접한 관련이 있음을 알 수 있습니다.

성실성의 측면 수준(즉, 고유 요인 수준)에서는 정교한 이론적 배경과 구축할 선행 연구가 부족하여 구체적인 가설을 도출하기 어려웠습니다. 그럼에도 불구하고 (iv) 자기 훈련이 목표 지향적인 행동의 장기적인 측면을 강조하기 때문에 특히 그릿의 일관성 측면으로 인해 자기 훈련이 그릿과 관련이 있을 것이라고 기대하는 것이 합리적으로 보였습니다. 보다 구체적으로, 자기 훈련은 지루함이나 산만함에도 불구하고 작업을 시작하고 끝까지 수행할 수 있는 능력으로 정의됩니다. 이는 그릿의 일관성 측면과 몇 가지 유사점을 공유하는 사양입니다(Duckworth et al., 2007).


문화 심리학과 이문화 심리학의 차이점은 무엇입니까?

문화란 정확히 무엇인가? 문화는 사람들의 집단 내에서 발견되는 유사한 특성 및 특성(즉, 태도, 성격, 사고 과정, 의견, 신념, 감정 및 행동)을 나타냅니다. 이러한 특성과 특성은 일반적으로 대대로 전달됩니다. 이러한 특성과 특성 중 많은 부분이 문화 간에 겹치지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 예를 들어, 문화에 관계없이 모든 사람들은 행복, 슬픔, 분노를 경험합니다. 그러한 감정은 보편적이지만 그러한 감정이 표현되는 방식은 문화마다 다릅니다.

그렇다면 문화 심리학과 타문화 심리학의 차이점은 무엇입니까? 문화 심리학은 마음과 몸 사이의 연결을 연구하는 반면, 교차 문화 심리학은 특정 문화가 행동에 미치는 영향을 조사합니다. 즉, 문화 심리학은 일반적인 의미에서 마음과 행동에 초점을 맞추고, 교차 문화 심리학은 특정 문화 간의 사고 과정과 행동의 차이를 조사합니다. 아직도 헷갈리세요? 그렇다면 아마 혼자가 아닐 것입니다. 다행히 이 기사는 모호성을 "정리"하는 데 도움이 되므로 이러한 분기 중 하나가 귀하에게 적합한지 결정할 수 있습니다.


소개

International Society for the Study of Personality Disorders and Association for Research on Personality Disorders의 회원을 대상으로 한 설문 조사에서 응답자의 80%가 “인격 장애가 범주형 질병 개체보다 정상적인 성격의 변종으로 더 잘 이해된다고 밝혔습니다.&# x0201d 1, p542 실제로 미국 정신의학회(APA) 내 성격 장애 진단 및 분류 정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼(DSM-IV-TR 2) 분류 3,1의 보다 차원적인 모델, 특히 일반적인 성격 구조의 5요인 모델(FFM)로 이동하고 있습니다. 5 Frances 6은 차원 모델로의 전환이 “whether가 아니라 언제, 무엇을”의 문제라고 제안했습니다(p 110). Frances는 그 당시에 차기 회장이었습니다. DSM-IV. 7 그로부터 거의 20년이 지난 지금 DSM-IV, 그리고 앞으로 나올 진단 매뉴얼 5판의 주요 조정자들은 차원 분류로 전체 매뉴얼의 이동을 수용하고 있습니다. 8 “우리는 주요 차이점은 아니지만 다음 중 하나를 결정했습니다. DSM-IV 그리고 DSM-5 치수 측정의 더 두드러진 사용이 될 것입니다.” 3, p649

Frances 6은 언제뿐 아니라 어떤 차원 모델을 사용해야 하는지도 물었습니다. 의 텍스트 DSM-IV-TR 2 6가지 대안 모델의 차원을 참조합니다. (i) 신경증 대 정서적 안정성, 외향성 대 내향성, 경험에 대한 개방성 대 폐쇄성, 친화성 대 적대감, 성실성 대 비의존성으로 구성된 FFM의 5개 영역 9 (ii) Cloninger의 10 7차원 모델(자기 주도성, 협동성, 자기 초월의 3가지 특성과 함께 피해 회피, 새로움 추구, 보상 의존, 끈기의 4가지 기질) (iii) Livesley의 4요소 모델,&# x0201c 감정 조절 장애, 반사회적 행동, 억제성 및 강박성으로 구성됨 (iv) Clark과 Watson의 3요소 모델, 부정적인 감정성, 긍정적인 감정성 및 제약으로 구성되는 12,13 (v) 대리인 및 친교의 대인 관계 복잡성 차원 14 및 (vi) Millon이 제안한 세 가지 극성(즉, 자기 타자, 능동-수동 및 쾌락-고통). 15

첫번째 DSM-5 연구 계획 회의 8에는 성격 장애의 차원 모델의 궁극적인 개발을 위한 개념적 토대를 마련하는 작업 그룹이 포함되었습니다. 16 이 작업 그룹의 구성원은 특히 Livesley, 11 Clark 및 Watson, 12 Cloninger, 10 및 FFM의 차원 모델에 중점을 두었습니다. 9 후속에서 DSM-5 PD를 차원 분류로 전환하는 데 전념하는 연구 계획 회의에서 Widiger와 Simonsen 17은 주요 대안 간의 공통점을 찾기 위한 노력의 일환으로 4차원 모델을 제안했습니다. 이 모델은 정서적 안정 대 정서적 안정, 외향 대 내향, 적대 대 순응, 제약 대 충동으로 구성되었습니다. 각 영역에는 기존 대체 모델의 정상 및 비정상 특성 척도가 포함되었습니다. 그들은 다섯 번째 넓은 영역인 비관습성 대 경험에 대한 폐쇄성도 대안적 차원 모델에 포함된 모든 부적응적 특성 척도를 완전히 설명하는 데 필요할 것이라고 제안했습니다. 이 다섯 번째 영역은 Livesley 11의 4요인 모델과 Clark의 3요인 모델을 비롯한 일부 주요 대안에서 누락되었기 때문에 공통 모델에 포함되지 않았습니다. 12,18 그러나 비관습성 대 경험에 대한 폐쇄성의 영역은 FFM에 포함됩니다. 19,20 Markon et al 21은 Clark, 18 Livesley, 11 등의 모델을 나타내는 정상 및 비정상 성격의 수많은 척도에 대한 메타 분석적 요인 분석을 수행했으며 모든 대안 모델이 실제로 잘 통합되어 있다는 결론에 도달했습니다. 그들이 지적한 공통의 통합 5개 요소 구조는 ”빅 5 요소 구조와 매우 유사합니다“(p 144).

하지만 DSM-5 에 등장한 10대 성격장애 분류체계를 유지할 가능성이 높다. DSM-IV, 성격 병리 분류의 새로운 차원 모델은 새 매뉴얼의 섹션 3에 나타날 것입니다. 이 섹션에는 정식으로 채택되기 전에 추가 연구가 필요한 상태 및 분류가 포함될 것입니다. 섹션 3 DSM-5 FFM과 밀접하게 일치하는 5-도메인 차원 모델을 포함할 것입니다. 5,22 각 넓은 도메인은 인격 장애의 FFM 진단과 일치하는 인격 장애 범주에 대한 진단 기준 세트에 포함된 보다 구체적인 특성으로 더 분화됩니다. , 진단 매뉴얼의 다음 판에 제안되었습니다. 이 문서의 목적은 FFM에 대한 간략한 개요를 제공하고 FFM과 비교하는 것입니다. DSM-5 섹션 3 차원 특성 모델, 그리고 성격 및 성격 장애의 차원 모델로서의 잠재적인 강점과 이점을 설명합니다.


연구

나의 연구 주제는 인간 성격의 구조와 근원이다. "구조"는 주로 성격을 구성하는 기본 요소 또는 특성을 의미합니다. 심리 측정 연구에 따르면 5가지 광범위한 영역("빅 파이브")을 사용하여 대부분의 성격 구성 요소를 구성할 수 있습니다.

  • 신경증 (부정적인 감정, 불안, 취약성, 과민성)
  • 친화성 (이타주의, 공감, 협력, 공손함)
  • 성실 (조직, 근면, 근면, 제약)
  • 외향성 (긍정적인 감정, 열정, 사교성, 자기 주장)
  • 개방성/지성 (상상력, 지성, 호기심, 창의성)

인지, 감정, 동기 및 행동에서 가장 안정적으로 관찰할 수 있는 개인의 차이는 이 다섯 가지 영역 중 하나에 속하거나 둘 이상의 조합으로 설명할 수 있습니다.

뇌 기능의 개인차가 어떻게 성격의 개인차를 낳는가? 빅 파이브 모델은 개인차에 대한 방대한 양의 기존 연구를 통합하고 성격 신경과학의 새로운 분야를 조직하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 성격 측정은 상호 연관된 특성 변수의 큰 집합을 생성합니다. 뇌는 상호 작용하는 신경계의 큰 집합입니다. 저의 장기적인 목표는 신경 영상, EEG 및 분자 유전학을 포함한 기술을 사용하여 뇌의 지속적인 기능에서 특성을 해당 소스에 매핑하는 것입니다.

추가로, 저는 성격 특성의 기저에 깔린 심리생물학적 기능을 명시할 뿐만 아니라 적응 시스템의 통합되고 상호 작용하는 요소로 설명하는 사이버네틱 빅 파이브 이론을 개발했습니다.

주요 연구분야

빅 5에 기반한 성격의 계층적 모델

성격 특성은 서로의 상관 관계에 따라 계층 구조로 정렬하여 분류할 수 있습니다.각각 많은 관련 특성을 포함하는 광범위한 영역(예: 외향)은 계층 구조의 상단 근처에 위치하며 매우 구체적인 행동 및 경험 패턴(예: 많이 말하기)은 하단 근처에 있습니다. 보다 일반적인 특성 내에서 함께 그룹화되는 보다 구체적인 특성은 보다 일반적인 특성에 의해 반영되는 기본 소스를 공유할 가능성이 높습니다(그러나 보다 구체적인 수준에서 차별화된다는 사실은 모든 소스를 공유하지 않는다는 것을 의미합니다). 저는 Big Five와 관련하여 계층 구조에서 상위 및 하위 수준 특성을 모두 식별하기 위해 노력해 왔습니다. 결과 조직이 여기에 설명되어 있습니다.

  • Big Five의 고차 요소: 안정성과 가소성
    Big Five는 원래 성격 설명의 가장 일반적인 수준으로 생각되었습니다. 그러나 그들은 두 개의 고차 요인 또는 메타 특성. 이들 중 첫 번째는 정서적 안정성(신경증의 반대), 친화성 및 성실성을 결합합니다. 두 번째는 외향성과 개방성/지성을 결합합니다. 우리는 이들 중 첫 번째를 광범위한 안정성 요인으로 해석하고 두 번째를 가소성 또는 탐색 요인으로 해석했습니다. 안정성과 가소성은 모든 인간의 가장 광범위한 두 가지 요구 사항의 성격 표현을 나타냅니다. 1. 다양한 목표를 달성하기 위해 안정적인 심리사회적 조직을 유지해야 할 필요성, 2. 다음 상황에서 새로운 정보를 해당 조직에 통합해야 할 필요성 개인은 내적으로나 외적으로 변화한다. 이러한 요구의 우선 순위는 모든 생명체의 보편적인 문제, 즉 불확실성, 즉 예측할 수 없는 변화, 새로움, 이상, 예상치 못한, 미지의 것을 반영합니다. 안정성과 가소성을 유리하게 만드는 것은 바로 이 문제입니다. 안정성과 가소성에 대한 유사한 개념은 사회와 뉴런과 같이 다양한 현상을 이해하는 데 유용하게 적용될 수 있지만, 저는 그것들이 성격에 나타나는 특정한 표현에 가장 관심이 있습니다. 우리는 안정성이 신경 전달 물질 세로토닌과 연결되어 있고 가소성이 도파민과 연결되어 있다고 가정했습니다.
  • 패싯과 영역 사이: 빅 5의 10가지 측면
    행동-유전적 연구는 인기 있는 NEO Personality Inventory - Revised(Jang, Livesley, Angleitner, Riemann, & 버논, 2002). 우리는 훨씬 더 많은 수의 측면에 대한 분석에서 유사한 요인을 발견했습니다. 이러한 발견은 패싯과 영역 사이의 중간 수준의 성격 구조를 나타내는 각 Big Five 영역 내에서 두 가지 별개의(그러나 상관 관계가 있는) 요인 또는 측면이 있음을 나타냅니다. 우리는 BFAS(Big Five Aspect Scales)라고 하는 Big Five의 이러한 10가지 측면에 대한 100개 항목 측정값을 구성했으며, 이는 두 개의 대규모 샘플에서 검증되었습니다. BFAS는 빅 5의 척도를 제공하며, 각각은 두 가지 측면으로 나뉩니다. 이 측면은 패싯보다 더 간결하지만 도메인보다 더 구체적이며 별개의 유전 기질을 가지고 있는 것으로 보입니다. 우리는 성격 신경 과학에 대한 잠재적 유용성에 대해 낙관적입니다. BFAS는 공개 도메인입니다. 사용해 주세요! [본인 평가 및 동료 평가에 대한 BFAS 형식화 버전.] 또한 널리 사용되는 NEO PI-R에서 선별된 항목을 사용하여 10가지 측면을 측정하는 최적의 방법을 결정했습니다. 득점 키는 여기에 있습니다.

개방성/지성 및 인지 능력

나는 개방성/지성의 특성에 대한 심리생물학적 모델을 개발해 왔습니다. 저는 개방성/지성의 범위에 속하며 개인이 인지적으로 유연하고 창의적이도록 하는 다양한 고급 인지 기능(예: 지능, 통찰력, 추론, 발산적 사고, 작업 기억, 학습)에 관심이 있습니다.

정신병리와 성격

경험적 증거는 정신 병리학의 증상이 성격의 정상적인 변화와 함께 연속체에 있다는 것을 점점 더 드러냅니다. 저는 다양한 성격 특성이 다양한 종류의 정신병리학에 대한 위험을 반영하는 방식에 관심이 있으며, Bob Krueger와 함께 최근 사이버네틱 빅 파이브 이론을 확장하여 정신병리학에 대한 포괄적인 이론을 만들었습니다. 나는 또한 우울증, 충동 및 기타 외현화 문제(공격성, 약물 남용 및 반사회적 행동 포함), 정신병 경향과 같은 다양한 특정 형태의 정신병리와 성격 사이의 연관성을 조사했습니다.

과거 연구 분야

자기기만의 유형과 과정

나는 자기 기만의 개인차에 대해 대학원 고문인 Jordan Peterson이 수행한 연구에 참여했습니다. 우리는 자기기만을 자신의 계획이나 신념이 잘못되었다는 주관적인 증거를 탐색하지 못하는 것으로 생각합니다. 저는 특히 편향을 측정하기 위해 고안된 설문지의 요인 분석에서 발견되는 두 가지 유형의 자기기만의 차이점에 관심이 있었습니다. 첫 번째 유형은 과신 또는 이기주의이고, 두 번째 유형은 순응 또는 도덕주의입니다. 겉보기에 매우 다른 이러한 특성은 내부(이기주의) 또는 외부 도덕 체계(순응)에 관계없이 현재 계획 및 신념에 대한 엄격한 헌신이라는 중요한 것을 공유하는 것으로 보입니다.

정보화 대응의 개인차

정보화 시대에 컴퓨터와 인터넷은 점점 더 우리 일상의 일부가 되지만 컴퓨터 회사에서 확실히 진화하지 않은 종에 의해 숙달되어야 하는 매우 복잡한 기술 시스템을 구성하기도 합니다. 나는 일반적으로 사람들이 모든 종류의 새로운 복잡성에 반응하는 방식에 관심이 있습니다. 나는 특히 정보 기술에 대한 반응의 차이가 컴퓨터에서 점점 더 많이 발생하는 심리 평가에 영향을 미치는지 여부에 관심이 있습니다. Ian Spence와 함께 저는 정보 기술에 대한 광범위한 태도를 측정하기 위한 새로운 도구인 TPI(Technology Profile Inventory)를 개발했습니다. TPI의 최신 버전을 원하시면 저나 Ian Spence에게 연락하십시오.


아래 답변은 facet_grid() 또는 facet_wrap() 에 2개의 인수가 있는 경우를 나타냅니다.

y)는 일부 플롯이 비어 있어도 x*y 플롯을 표시합니다. 전:

4개의 고유한 cyl과 7개의 고유한 클래스 값이 있습니다.

위는 일부가 비어 있어도 4 * 7 = 28개의 플롯을 표시합니다(일부 클래스에는 해당하는 cyl="5" 값이 없는 행과 같이 해당 실린더 값이 없기 때문) facet_wrap(x

y) 반면 실제 값이 있는 플롯만 표시합니다.

현재 표시되는 플롯은 19개로, cyl 및 class의 모든 조합에 대해 하나씩입니다.

facet_wrap(.) 문자열은 단일 변수를 기반으로 서로 다른 프레임(패싯)의 ggplot을 함께 표시합니다. facet_grid(.)는 두 개의 변수를 사용할 수 있습니다.

세 번째 변수를 사용하여 각 패싯을 그룹화할 수도 있습니다.

#실린더 및 클래스별 hwy 마일리지 대 배기량의 개선(또는 부족)을 보여줍니다.

주로 ggplot2 책, p. 148f.

패싯에는 세 가지 유형이 있습니다.

  • facet_null() : 단일 플롯, 기본값.
  • facet_wrap() : 패널의 1d 리본을 2d로 "감싸"합니다.
  • facet_grid() : 행과 열을 형성하는 변수로 정의된 패널의 2차원 그리드를 생성합니다.

facet_wrap()은 패널의 긴 리본(여러 변수에 의해 생성됨)을 만들고 2d로 래핑합니다. 이는 수준이 많은 단일 변수가 있고 보다 공간 효율적인 방식으로 플롯을 정렬하려는 경우에 유용합니다.

ncol , nrow , as.table 및 dir 을 사용하여 리본이 그리드로 래핑되는 방식을 제어할 수 있습니다. ncol 및 nrow는 열과 행의 수를 제어합니다(하나만 설정하면 됨). as.table 은 패싯이 오른쪽 하단에 가장 높은 값이 있는 테이블( TRUE ) 또는 오른쪽 상단에 가장 높은 값이 있는 플롯( FALSE )처럼 배치되는지 여부를 제어합니다. dir은 랩 방향을 제어합니다. 시간수평 또는 V에르티컬.

?facet_grid에서: facet_grid()는 행 및 열 패싯 변수로 정의된 패널 행렬을 형성합니다. 두 개의 이산 변수가 있고 변수의 모든 조합이 데이터에 존재할 때 가장 유용합니다.

행이나 열에서 여러 변수를 함께 "추가"하여 사용할 수 있습니다. a + b

facet grid() 에는 scale 과 동일한 값을 사용하는 space 라는 추가 매개변수가 있습니다.


사이코그래픽 세분화란?

심리적 세분화는 소비자의 성격 특성, 가치, 태도, 관심 및 라이프 스타일을 기반으로 시장을 나누는 것을 말합니다. 또한, 심리적 세분화를 식별하면 기업이 고객의 정확한 요구와 기대에 따라 제품을 개발하고 마케팅할 수 있습니다.

사이코그래픽 세분화의 도움으로 마케터는 더 많은 목표를 세울 수 있습니다. 결과적으로 올바른 채널을 선택하여 소비자에게 올바른 메시지를 전달할 수 있습니다. 또한 주요 세그먼트에 대한 노출을 극대화하기 위해 올바른 제안을 식별할 수 있는 능력이 있습니다. 따라서 기업이 보다 효과적인 광고 방법을 가질수록 돈을 보다 현명하게 사용하게 됩니다. 또한 비즈니스 엔터티는 많은 영역에서 성능이 향상됩니다.

심리적 세분화는 시장의 각 세그먼트에 적절한 제품을 마케팅할 수 있는 소비자의 관심과 태도에 따라 시장을 세분화합니다. 예를 들어 어떤 사람들은 환경을 좋아하지만 다른 사람들은 그렇지 않습니다. 또한 사이코그래픽 세분화는 디지털 광고뿐만 아니라 특히 PPC 캠페인 및 Facebook 광고와 같은 맥락에서 사람들을 돕습니다.

심리학적 세분화로 그룹화하는 방법

  • 성격 특성
  • 생활 양식
  • 의견, 태도, 관심사, 취미
  • 사회적 지위
  • 충성도
  • 용무

행동 양식

측정

감정표현불능증의 조치

TAS-20, 20-항목 Toronto Alexithymia Scale은 복제된 유효성과 신뢰성을 가진 자가 보고 도구입니다(Bagby et al., 1994a,b Taylor et al., 2003). 3개의 하위 척도 DIF(“와 같은 7개 항목)에서 파생된 총점을 제공합니다.나는 종종 내 몸의 감각에 당황한다.”), 감정 묘사의 어려움(DDF 다음과 같은 5개 항목: “내 감정에 맞는 말을 찾기가 어렵다.”) 및 외부 지향 사고(EOT와 같은 8개 항목: “I 일이 그렇게 된 이유를 이해하기보다 그냥 일이 일어나도록 내버려 두는 것을 선호합니다.”). 항목은 1에서 5까지의 Likert 척도로 평가되며 최대 점수는 100점입니다. 점수가 높을수록 감정표현불능증의 부하가 높음을 나타냅니다. TAS-20의 요인 구조는 영어 버전(Parker et al., 2003)과 다른 유럽 및 비유럽 언어(Taylor et al., 2003)에서 안정적이고 유효한 것으로 입증되었습니다. 독일어 버전의 처음 두 요소(DIF 및 DDF)는 만족스러운 내부 일관성을 가지고 있습니다(Cronbach's as 0.69 ~ 0.81 Bach et al., 1996). 세 번째 요인(EOT)이 가장 많은 항목 수를 갖는 척도임에도 불구하고 점수(0.55~0.61)가 더 낮음을 반복적으로 발견하였다(Bach et al., 1996 Parker et al., 2003). . 전체 TAS-20 및 각 하위 척도의 평균 항목 간 상관 관계도 허용됩니다(TAS-20의 경우 0.23, 하위 척도 DIF, DDF, EOT의 경우 각각 0.37, 0.40, 0.24)(Parker et al., 2003).

BVAQ. Bermond-Vorst-Alexithymia-Questionnaire(Vorst and Bermond, 2001)는 5개의 하위 척도로 구성되며, 각 척도는 8개의 항목으로 구성됩니다. 네덜란드어로 개발되었지만 독일어를 비롯한 많은 다른 언어로 검증되었습니다(Müller et al., 2004). BVAQ의 5가지 하위 척도는 다음과 같습니다.

(1) 난이도 감성화: 감정을 유발하는 사건(예: “누군가가 주체할 수 없이 우는 것을 보면 나는 꼼짝도 하지 않는다.”).

(2) 난이도 환상: 누군가가 공상, 상상, 백일몽을 하는 경향이 있는 정도(예: “잠들기 전에 온갖 사건, 만남, 대화를 상상해.”).

(3) 식별: 자신의 각성 상태를 정의하기 어려움(예: “내가 긴장할 때, 이것은 내 감정 중 어느 것에서 오는지 명확하지 않습니다..”).

(4) 분석하는: 자신의 감정적 반응에 대한 설명을 구하는 억제된 경향(예: “내가 불편할 때 왜 그런지 스스로에게 더 이상 고민하지 않겠습니다..”).

(5) 언어화: 누군가가 자신의 감정 상태와 반응을 전달할 수 있는 정도(예: “I 다른 사람들이 자신의 감정을 그렇게 자주 분석하는 것이 이상합니다.”) (Vorst 및 Bermond, 2001).

각 항목은 1~5점 Likert 척도로 평가됩니다. 가능한 최대 점수는 200점이며 점수가 높을수록 감정표현불능증이 높음을 나타냅니다. 총 BVAQ 점수는 Cronbach's 계수가 0.83으로 하위 척도의 점수 범위가 0.54에서 0.80이지만 매우 만족스럽습니다. 감성화 내부 일관성이 가장 낮습니다(Müller et al., 2004).

성격 차원의 측정

NEO-5요소 인벤토리(NEO-FFI). 이 목록은 신경증(N), 외향성(E), 개방성(O), 친화성(A), 그리고 성실성(C). 본 연구에서는 Borkenau와 Ostendorf(1993)의 독일어 번역을 사용합니다. NEO-FFI는 NEO-Personality Inventory(Costa and McCrae, 1992)의 축약된 형태이며 적절한 내부 일관성(각 척도의 0.64에서 0.80 Müller et al., 2004), 시간적 안정성, 그리고 유효성을 구성합니다.

감정적 경험의 척도

감정에 주의를 기울이고 감정을 명료하게 만드는 척도. 감정에 대한 주의력과 감정의 명료도 평가 척도(Lischetzke et al., 2001)는 1~4점 Likert 척도로 평가되는 12개 항목으로 구성됩니다. 이 도구는 독일어로 개발되었으며 안정적인 2요소 구조와 0.87의 주의력, 0.88의 명료한 감정의 높은 내부 일관성을 가진 강력한 심리 측정 특성을 가지고 있습니다(Lischetzke et al., 2001).

심리적 고통의 척도

증상 체크리스트-90-개정. SCL-90-R(Derogatis, 1977 Franke, 1995)은 심리적 고통의 평가를 위해 국제적으로 널리 사용됩니다. 9개의 하위척도를 가진 90개의 항목으로 구성되어 있으며 적절한 신뢰도와 만족스러운 구성타당도를 보여주었다. PST(양성 증상 총계, 절대적인 증상수)는 일반적인 심리적 고통의 지표로 분석에 사용된다.

견본

대상은 대중 교통 시스템의 공고를 통해 모집되었습니다. 그들은 TAS-20의 온라인 버전을 완성했습니다. 56점보다 높은 점수를 받은 사람들은 추가 조사를 위해 초대되었습니다. 따라서 샘플에는 고도로 감정표현 불능증이 있는 개인(HA)만 포함되었습니다. 현재 분석은 과거에 일반적으로 간과되었던 이 특정 HA 그룹 내의 차이점에 초점을 맞춥니다. 감정표현 불능증에 대한 높은 점수를 갖는 것은 정신 장애와 입증 가능한 관계가 있습니다. 따라서 현재 샘플에는 가능한 고유한 잠재 프로파일 중에서 심리적 고통의 정도에 대한 통찰력을 얻기 위해 감정표현 불능증에 대해 매우 높은 점수를 가진 개인만 포함됩니다.

감정표현불능증은 후기 청소년기 이후에야 안정적인 특성이기 때문에(Mattila et al., 2006), 22세 미만의 피험자는 분석에서 제외되었습니다. 표본의 평균 연령은 35.5세(SD = 11.4). 표본에는 96명의 여성(44.2%)이 포함되었으며 전체 참가자의 98.3%가 중등 학교 이상의 학위를 소지했습니다. 최종 샘플은 모두 독일어를 모국어로 보고한 217명의 개인으로 구성되었습니다. 참가자들은 참가에 대한 정보 리플렛과 �을 각각 받았습니다. 이 연구는 헬싱키 협정의 요구 사항과 양립 가능했으며 기관 윤리 위원회의 승인을 받았습니다.

절차

참가자들은 연구 설문지를 작성하기 위해 그룹 세션에 초대되었습니다. 동의서를 읽고 서명한 후, 피험자들은 개인용 컴퓨터에서 설문지를 작성하였다.

그룹 세션에서는 BVAQ, NEO-FFI, 감정에 대한 주의력 및 감정의 명료도 척도 및 SCL-90-R이 관리되었습니다. 모든 도구의 평균 및 표준 편차는 표 1에서 찾을 수 있습니다(연구된 모든 측정값 간의 상관 관계는 보충 자료 참조).

표 1. 전체 표본에 대한 적용 기기의 평균 및 SD(N = 217).

통계 분석

모든 분석은 소프트웨어 Mplus(버전 7 Muthén 및 Muthén, 1998/2012)를 사용하여 수행되었습니다. 먼저, LPA(LPA Lazarsfeld and Henry, 1968)가 수행되었고 높은 alexithymic(HA) 샘플 내에서 뚜렷한 평균 점수 프로파일이 확인되었습니다. LPA는 연속 지표를 사용하기 때문에 전통적인 의미의 잠재 클래스 분석과 다릅니다. 두 혼합 접근 방식에 공통적인 것은 관찰된 데이터 구조의 기초가 되는 모집단 이질성 또는 질적으로 다른 하위 유형의 가정입니다. LPA에서 하위 유형은 지표 변수에 대한 평균 점수의 고유한 프로필을 특징으로 합니다.

둘째, Vermunt(2010)가 제안하고 Mplus 7(Asparouhov and Muthén, 2012)에서 구현된 절차에 따라 수정된 3단계 방법에서 외부 변수 집합을 식별된 잠재 프로필에 공변량으로 연결했습니다. 이 방법은 일반적으로 잠재 클래스의 예측과 관련된 두 가지 문제를 방지합니다. 한편, 혼합물 성분의 수를 결정하는 데 사용되는 측정 모델은 동시 추정에서와 같이 공변량의 영향을 받지 않습니다. 이것은 공변량의 수가 많고 공변량과 프로파일 간의 관계가 보다 탐색적인 방식으로 조사되는 현재와 같은 연구에서 특히 중요합니다. 한편, 다항 로지스틱 회귀 모델에서 각 개인을 가장 가능성이 높은 프로필에 할당하고 프로필 구성원을 매니페스트 변수로 취급하는 일반적인 접근 방식은 분류 오류를 재도입합니다. 결과적으로 회귀 계수가 편향됩니다. 대조적으로 수정된 3단계 방법은 분류 오류 확률을 가중치로 사용하여 할당된 프로필 구성원을 잠재 프로필에 연결합니다. 이러한 재구성된 잠재 프로파일에 대한 공변량의 영향에 대한 추정은 최소한으로 편향됩니다. 모든 분석에서 유의 수준은 α = 0.05입니다.

잠재 프로파일 분석

LPA의 목적은 데이터 세트에서 발견된 평균 및 공분산 구조를 설명하기 위해 관찰되지 않은 하위 유형의 수와 특성을 결정하는 것입니다. 이 연구에서 LPA에 대한 지표는 5개의 BVAQ 하위 척도의 개별 합계 점수였습니다. 식별, 언어화, 분석, 환상, 그리고 감성화. TAS-20 하위 척도는 이미 표본 선택 과정에서 사용되었고 비실험실(온라인) 설정에서 평가되었기 때문에 지표 대신 외부 변수로 처리되었습니다. 베이스라인으로 모델은 표본의 평균과 공분산 구조를 완벽하게 재현하는 포화 모델 역할을 했습니다. 프로파일 수가 2개에서 5개까지인 서로 다른 LPA 모델을 기준 모델과 비교하고 서로 비교했습니다. 조건부 독립성의 가정은 유지되었으며 하위 척도 중 어느 것도 각 잠재 프로파일 내에서 상관 관계가 허용되지 않았습니다. 모든 모델은 강력한 표준 오차가 있는 최대 가능성을 사용하여 추정되었습니다. 모델 설정을 위한 Mplus 구문은 두 번째 작성자가 제공합니다.

LPA 모델의 그룹 수를 결정하는 규칙과 관련하여 여전히 약간의 불일치가 있습니다(예: Lubke and Muthén, 2005 Marsh et al., 2009). 한 가지 가능성은 정보 기준에 따라 모델을 비교하는 것입니다(Read and Cressie, 1988). 이러한 통계는 모델 간결성을 고려하므로 인덱스 값이 작을수록 모델 복잡성과 관련하여 더 적합함을 나타냅니다. 베이지안 정보 기준(BIC)이 혼합 모델에서 가장 잘 수행된다는 증거가 있습니다(Nylund et al., 2007). 따라서 우리는 결과 해석에 있어 BIC를 우선시했습니다. 또한 고려한 모델보다 클래스가 한 개 적은 모델이 데이터를 생성했다는 귀무가설을 테스트하는 Vuong-Lo-Mendell-Rubin 우도비 테스트(VLMR-LRT Lo et al., 2001)의 결과도 포함합니다. 중요한 결과는 고려된 모델이 클래스가 한 개 적은 모델보다 선호되어야 함을 의미합니다.

로지스틱 회귀 분석

획득한 프로필의 특성에 대한 보다 자세한 그림을 얻기 위해 수정된 3단계 방법의 맥락에서 프로필 구성원을 예측하기 위해 다항 로지스틱 회귀 모델이 지정되었습니다. 세 가지 예측 변수 세트를 지정하고 별도의 모델에서 테스트했습니다. (A) 심리적 고통의 지표로서 TAS-20 하위 척도 및 양성 증상의 수(SCL-90-R의 PST) (B) 5가지 NEO-FFI 성격 차원, (C) 감정에 대한 주의와 감정의 명료성.


중요 주제

인간 요인 심리학은 인간 공학, 디자인 및 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 주제에 관심이 있는 사람들에게 많은 기회를 제공하는 성장하는 분야입니다. Human Factors and Ergonomics Society의 한 설문조사에 따르면 이 분야의 초봉은 연간 $48,000에서 $75,000 사이입니다. 민간 부문에 고용된 박사 학위를 가진 전문가들은 가장 높은 소득자에 속해 연간 평균 거의 $180,000를 벌었습니다.


연구

나의 연구 주제는 인간 성격의 구조와 근원이다. "구조"는 주로 성격을 구성하는 기본 요소 또는 특성을 의미합니다. 심리 측정 연구에 따르면 5가지 광범위한 영역("빅 파이브")을 사용하여 대부분의 성격 구성 요소를 구성할 수 있습니다.

  • 신경증 (부정적인 감정, 불안, 취약성, 과민성)
  • 친화성 (이타주의, 공감, 협력, 공손함)
  • 성실 (조직, 근면, 근면, 제약)
  • 외향성 (긍정적인 감정, 열정, 사교성, 자기 주장)
  • 개방성/지성 (상상력, 지성, 호기심, 창의성)

인지, 감정, 동기 및 행동에서 가장 안정적으로 관찰할 수 있는 개인의 차이는 이 다섯 가지 영역 중 하나에 속하거나 둘 이상의 조합으로 설명할 수 있습니다.

뇌 기능의 개인차가 어떻게 성격의 개인차를 낳는가? 빅 파이브 모델은 개인차에 대한 방대한 양의 기존 연구를 통합하고 성격 신경과학의 새로운 분야를 조직하는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 성격 측정은 상호 연관된 특성 변수의 큰 집합을 생성합니다. 뇌는 상호 작용하는 신경계의 큰 집합입니다. 저의 장기적인 목표는 신경 영상, EEG 및 분자 유전학을 포함한 기술을 사용하여 뇌의 지속적인 기능에서 특성을 해당 소스에 매핑하는 것입니다.

추가로, 저는 성격 특성의 기저에 있는 정신생물학적 기능을 지정할 뿐만 아니라 적응 시스템의 통합되고 상호 작용하는 요소로 설명하는 사이버네틱 빅 파이브 이론을 개발했습니다.

주요 연구분야

빅 5에 기반한 성격의 계층적 모델

성격 특성은 서로의 상관 관계에 따라 계층 구조로 정렬하여 분류할 수 있습니다. 각각 많은 관련 특성을 포함하는 광범위한 영역(예: 외향)은 계층 구조의 상단 근처에 위치하며 매우 구체적인 행동 및 경험 패턴(예: 많이 말하기)은 하단 근처에 있습니다. 보다 일반적인 특성 내에서 함께 그룹화되는 보다 구체적인 특성은 보다 일반적인 특성에 의해 반영되는 기본 소스를 공유할 가능성이 높습니다(그러나 보다 구체적인 수준에서 차별화된다는 사실은 모든 소스를 공유하지 않는다는 것을 의미합니다). 저는 Big Five와 관련하여 계층 구조에서 상위 및 하위 수준 특성을 모두 식별하기 위해 노력해 왔습니다. 결과 조직이 여기에 설명되어 있습니다.

  • Big Five의 고차 요소: 안정성과 가소성
    Big Five는 원래 성격 설명의 가장 일반적인 수준으로 생각되었습니다. 그러나 그들은 두 개의 고차 요인 또는 메타 특성. 이들 중 첫 번째는 정서적 안정성(신경증의 반대), 친화성 및 성실성을 결합합니다. 두 번째는 외향성과 개방성/지성을 결합합니다. 우리는 이들 중 첫 번째를 광범위한 안정성 요인으로 해석하고 두 번째를 가소성 또는 탐색 요인으로 해석했습니다. 안정성과 가소성은 모든 인간의 가장 광범위한 두 가지 요구 사항의 성격 표현을 나타냅니다. 1. 다양한 목표를 달성하기 위해 안정적인 심리사회적 조직을 유지해야 할 필요성, 2. 다음 상황에서 새로운 정보를 해당 조직에 통합해야 할 필요성 개인은 내적으로나 외적으로 변화한다. 이러한 요구의 우선 순위는 모든 생명체의 보편적인 문제, 즉 불확실성, 즉 예측할 수 없는 변화, 새로움, 이상, 예상치 못한, 미지의 것을 반영합니다. 안정성과 가소성을 유리하게 만드는 것은 바로 이 문제입니다. 안정성과 가소성에 대한 유사한 개념은 사회와 뉴런과 같이 다양한 현상을 이해하는 데 유용하게 적용될 수 있지만, 저는 그것들이 성격에 나타나는 특정한 표현에 가장 관심이 있습니다. 우리는 안정성이 신경 전달 물질 세로토닌과 연결되어 있고 가소성이 도파민과 연결되어 있다고 가정했습니다.
  • 패싯과 영역 사이: 빅 5의 10가지 측면
    행동-유전적 연구는 인기 있는 NEO Personality Inventory - Revised(Jang, Livesley, Angleitner, Riemann, & 버논, 2002). 우리는 훨씬 더 많은 수의 측면에 대한 분석에서 유사한 요인을 발견했습니다. 이러한 발견은 패싯과 영역 사이의 중간 수준의 성격 구조를 나타내는 각 Big Five 영역 내에서 두 가지 별개의(그러나 상관 관계가 있는) 요인 또는 측면이 있음을 나타냅니다. 우리는 BFAS(Big Five Aspect Scales)라고 하는 Big Five의 이러한 10가지 측면에 대한 100개 항목 측정값을 구성했으며, 이는 두 개의 대규모 샘플에서 검증되었습니다. BFAS는 빅 5의 척도를 제공하며, 각각은 두 가지 측면으로 나뉩니다. 이 측면은 패싯보다 더 간결하지만 도메인보다 더 구체적이며 별개의 유전 기질을 가지고 있는 것으로 보입니다. 우리는 성격 신경 과학에 대한 잠재적 유용성에 대해 낙관적입니다. BFAS는 공개 도메인입니다. 사용해 주세요! [본인 평가 및 동료 평가에 대한 BFAS 형식화 버전.] 또한 널리 사용되는 NEO PI-R에서 선별된 항목을 사용하여 10가지 측면을 측정하는 최적의 방법을 결정했습니다. 득점 키는 여기에 있습니다.

개방성/지성 및 인지 능력

나는 개방성/지성의 특성에 대한 심리생물학적 모델을 개발해 왔습니다. 저는 개방성/지성의 범위에 속하며 개인이 인지적으로 유연하고 창의적이도록 하는 다양한 고급 인지 기능(예: 지능, 통찰력, 추론, 발산적 사고, 작업 기억, 학습)에 관심이 있습니다.

정신병리와 성격

경험적 증거는 정신 병리학의 증상이 성격의 정상적인 변화와 함께 연속체에 있다는 것을 점점 더 드러냅니다. 저는 다양한 성격 특성이 다양한 종류의 정신병리학에 대한 위험을 반영하는 방식에 관심이 있으며, Bob Krueger와 함께 최근 사이버네틱 빅 파이브 이론을 확장하여 정신병리학에 대한 포괄적인 이론을 만들었습니다. 나는 또한 우울증, 충동 및 기타 외현화 문제(공격성, 약물 남용 및 반사회적 행동 포함), 정신병 경향과 같은 다양한 특정 형태의 정신병리와 성격 사이의 연관성을 조사했습니다.

과거 연구 분야

자기기만의 유형과 과정

나는 자기 기만의 개인차에 대해 대학원 고문인 Jordan Peterson이 수행한 연구에 참여했습니다. 우리는 자기기만을 자신의 계획이나 신념이 잘못되었다는 주관적인 증거를 탐색하지 못하는 것으로 생각합니다. 저는 특히 편향을 측정하기 위해 고안된 설문지의 요인 분석에서 발견되는 두 가지 유형의 자기기만의 차이점에 관심이 있었습니다. 첫 번째 유형은 과신 또는 이기주의이고, 두 번째 유형은 순응 또는 도덕주의입니다. 겉보기에 매우 다른 이러한 특성은 내부(이기주의) 또는 외부 도덕 체계(순응)에 관계없이 현재 계획 및 신념에 대한 엄격한 헌신이라는 중요한 것을 공유하는 것으로 보입니다.

정보화 대응의 개인차

정보화 시대에 컴퓨터와 인터넷은 점점 더 우리 일상의 일부가 되지만 컴퓨터 회사에서 확실히 진화하지 않은 종에 의해 숙달되어야 하는 매우 복잡한 기술 시스템을 구성하기도 합니다. 나는 일반적으로 사람들이 모든 종류의 새로운 복잡성에 반응하는 방식에 관심이 있습니다. 나는 특히 정보 기술에 대한 반응의 차이가 컴퓨터에서 점점 더 많이 발생하는 심리 평가에 영향을 미치는지 여부에 관심이 있습니다. Ian Spence와 함께 저는 정보 기술에 대한 광범위한 태도를 측정하기 위한 새로운 도구인 TPI(Technology Profile Inventory)를 개발했습니다. TPI의 최신 버전을 원하시면 저나 Ian Spence에게 연락하십시오.


중요 주제

인간 요인 심리학은 인간 공학, 디자인 및 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 주제에 관심이 있는 사람들에게 많은 기회를 제공하는 성장하는 분야입니다. Human Factors and Ergonomics Society의 한 설문조사에 따르면 이 분야의 초봉은 연간 $48,000에서 $75,000 사이입니다. 민간 부문에 고용된 박사 학위를 가진 전문가들은 가장 높은 소득자에 속해 연간 평균 거의 $180,000를 벌었습니다.


소개

International Society for the Study of Personality Disorders and Association for Research on Personality Disorders의 회원을 대상으로 한 설문 조사에서 응답자의 80%가 “인격 장애가 범주형 질병 개체보다 정상적인 성격의 변종으로 더 잘 이해된다고 밝혔습니다.&# x0201d 1, p542 실제로 미국 정신의학회(APA) 내 성격 장애 진단 및 분류 정신 장애 진단 및 통계 매뉴얼(DSM-IV-TR 2) 분류 3,1의 보다 차원적인 모델, 특히 일반적인 성격 구조의 5요인 모델(FFM)로 이동하고 있습니다. 5 Frances 6은 차원 모델로의 전환이 “whether가 아니라 언제, 무엇을”의 문제라고 제안했습니다(p 110). Frances는 그 당시에 차기 회장이었습니다. DSM-IV. 7 그로부터 거의 20년이 지난 지금 DSM-IV, 그리고 앞으로 나올 진단 매뉴얼 5판의 주요 조정자들은 차원 분류로 전체 매뉴얼의 이동을 수용하고 있습니다. 8 “우리는 주요 차이점은 아니지만 다음 중 하나를 결정했습니다. DSM-IV 그리고 DSM-5 치수 측정의 더 두드러진 사용이 될 것입니다.” 3, p649

Frances 6은 언제 뿐만 아니라 어떤 차원 모델을 사용해야 하는지도 물었습니다. 의 텍스트 DSM-IV-TR 2 6가지 대안 모델의 차원을 참조합니다. (i) 신경증 대 정서적 안정성, 외향성 대 내향성, 경험에 대한 개방성 대 폐쇄성, 친화성 대 적대감, 성실성 대 비의존성으로 구성된 FFM의 5개 영역 9 (ii) Cloninger의 10 7차원 모델(자기 주도성, 협동성, 자기 초월의 3가지 특성과 함께 피해 회피, 새로움 추구, 보상 의존, 끈기의 4가지 기질) (iii) Livesley의 4요소 모델,&# x0201c 정서적 조절 장애, 반사회적 행동, 억제성 및 강박성으로 구성됨 (iv) Clark과 Watson의 3요소 모델, 부정적인 감정성, 긍정적인 감정성 및 제약으로 구성되는 12,13 (v) 대리인 및 친교의 대인 관계 복잡 차원 14 및 (vi) Millon이 제안한 세 가지 극성(즉, 자기 타자, 능동-수동 및 쾌락-고통). 15

첫번째 DSM-5 연구 계획 회의 8에는 성격 장애의 차원 모델의 궁극적인 개발을 위한 개념적 토대를 마련하는 작업 그룹이 포함되었습니다. 16 이 작업 그룹의 구성원은 특히 Livesley, 11 Clark and Watson, 12 Cloninger, 10 및 FFM의 차원 모델에 중점을 두었습니다. 9 후속에서 DSM-5 PD를 차원 분류로 전환하는 데 전념하는 연구 계획 회의에서 Widiger와 Simonsen 17은 주요 대안 간의 공통점을 찾기 위한 노력의 일환으로 4차원 모델을 제안했습니다. 이 모델은 정서적 안정 대 정서적 안정, 외향 대 내향, 적대 대 순응, 제약 대 충동으로 구성되었습니다. 각 영역에는 기존 대체 모델의 정상 및 비정상 특성 척도가 포함되었습니다. 그들은 다섯 번째 넓은 영역인 비관습성 대 경험에 대한 폐쇄성도 대안적 차원 모델에 포함된 모든 부적응적 특성 척도를 완전히 설명하는 데 필요할 것이라고 제안했습니다. 이 다섯 번째 영역은 Livesley 11의 4요인 모델과 Clark의 3요인 모델을 비롯한 일부 주요 대안에서 누락되었기 때문에 공통 모델에 포함되지 않았습니다. 12,18 그러나 비관습성 대 경험에 대한 폐쇄성의 영역은 FFM에 포함됩니다. 19,20 Markon et al 21은 Clark, 18 Livesley, 11 등의 모델을 나타내는 정상 및 비정상 성격의 수많은 척도에 대한 메타 분석적 요인 분석을 수행했으며 모든 대안 모델이 실제로 잘 통합되어 있다는 결론에 도달했습니다. 그들이 지적한 공통의 통합 5개 요소 구조는 ”빅 5 요소 구조와 유사합니다“(p 144).

하지만 DSM-5 에 등장한 10대 성격장애 분류체계를 유지할 가능성이 높다. DSM-IV, 성격 병리학 분류의 새로운 차원 모델은 새 매뉴얼의 섹션 3에 나타날 것입니다. 이 섹션에는 정식으로 채택되기 전에 추가 연구가 필요한 상태 및 분류가 포함될 것입니다. 섹션 3 DSM-5 FFM과 밀접하게 일치하는 5-도메인 차원 모델을 포함할 것입니다. 5,22 각 넓은 도메인은 인격 장애의 FFM 진단과 일치하는 인격 장애 범주에 대한 진단 기준 세트에 포함된 보다 구체적인 특성으로 더 분화됩니다. , 진단 매뉴얼의 다음 판에 제안되었습니다. 이 문서의 목적은 FFM에 대한 간략한 개요를 제공하고 FFM과 비교하는 것입니다. DSM-5 섹션 3 차원 특성 모델, 그리고 성격 및 성격 장애의 차원 모델로서의 잠재적인 강점과 이점을 설명합니다.


행동 양식

이 연구는 인지 신경학 연구소(INECO, 아르헨티나 부에노스 아이레스)의 윤리 위원회의 승인을 받았습니다.

참가자들

참가자는 1,199명의 의사(남성 50.5%, 46.5 ± 11.8세, 평균 19.7± 의사 경력 12.0년)로 이전에 공감 및 소진에 대한 연구(Gleichgerrcht 및 Decety)에 대한 측정을 완료했으며, . 모든 참가자는 현재 근무하고 있는 국가(남아메리카 대륙)에서 보드 인증을 받았습니다. 참가자는 사전 동의 및 설명 서신 아래에 있는 “I 동의” 버튼을 클릭하여 연구 참여에 동의했습니다.

절차

참가자들은 처음에 다음과 같은 일련의 설문지를 완료했습니다.

인구통계 및 직업적 배경

참가자들은 (a) 연령 (b) 성별 (c) 진료 분야 및 (d) 의사로 근무한 기간에 대한 정보를 제공했습니다(표 1).

표 1. 137명의 독립적인 평가자(의사)가 각 분야가 높은 감정적 피로도, ​​평균적 피로도 또는 낮은 감정 피로도의 설정을 나타내는지를 평가한 의견을 기반으로 한 의료 전문 분야의 분류.

공감

참가자들은 공감의 특정 측면을 평가하는 몇 가지 7-항목 하위 척도를 포함하는 대인 관계 반응 인벤토리(IRI Davis, 1983)를 완료했습니다. Personal Distress(PD 자신의 개인적인 불안과 다른 사람의 감정에 반응하는 불편함) 및 Perspective Take(다른 사람의 관점을 받아들이는 PT 경향). EC와 PD는 에이전트에 의해 유도된 자기 및 타인 지향적 감정 세트에 초점을 맞춘 정서적 공감의 두 가지 독립적인 측정으로 간주됩니다. 대신 PT는 공감의 인지적 측면을 측정합니다. 판타지 하위 척도는 책, 영화, 연극에 등장하는 가상 인물의 감정과 행동으로 상상적으로 자신을 바꾸려는 응답자의 경향을 활용하도록 설계되었기 때문에 제외되었습니다. 현재의 연구.

전문적인 삶의 질

긍정적인 측면과 부정적인 측면은 Stamm(2008)가 개발한 전문적인 삶의 질 척도 V(ProQOL)로 평가되었습니다.이 척도는 3가지 척도를 얻기 위해 1(전혀 그렇지 않다)에서 5(매우 자주)까지의 30개 항목으로 구성되어 있다. 연민 피로의 요소 중 하나인 소진(BO), 특히 절망감 및 일을 처리하거나 업무를 효과적으로 수행하는 데 어려움과 관련된 (c) 연민의 또 다른 구성 요소인 이차 외상 스트레스(STS) 극심한 또는 외상성 스트레스 사건에 대한 업무 관련 2차 노출로 구성된 피로. 원본 ProQoL 매뉴얼에 의해 설정된 컷오프 점수에 따라 참가자는 다음과 같이 각 하위 도메인에 대해 낮음, 평균 및 높음 그룹으로 분류되었습니다. lo-CS ≤ 44 44 < avg-CS < 57 hi-CS ≥ 57 lo-BO ≤ 43 43 < avg-CS < 56 hi-CS ≥ 56 lo-STS ≤ 42 42 < avg ≥ 56.

그런 다음 참가자들은 무작위 순서로 신체적 고통을 표현하는 개인(남성 6명, 여성 6명)을 보여주는 12개의 비디오 클립을 시청했습니다. 행동 과제에 사용된 비디오 클립은 원자가와 강도에 대해 검증되었으며 이전의 행동 및 기능적 신경 영상 연구에서 사용되었습니다(Lamm et al., 2007 Decety et al., 2010a). 이 클립은 고해상도 디지털 컬러 캠코더를 사용하여 정면에서 촬영했으며 대상의 코를 중심으로 머리 전체와 어깨 부분을 보여주었습니다. 영상은 하늘색 배경 커튼(병원에서 사용)을 배경으로 촬영되었으며 표적은 병원의 분위기를 재현하기 위해 흰색 의료용 블라우스를 입고 있었습니다. 본 연구에 포함된 비디오는 모두 대상이 눈썹 내리기, 안와 조이기, 저주/입술 누르기 또는 입을 벌리거나 벌리는 등의 자연스러운 통증 반응을 보여주었습니다. (Craig와 Patrick, 1985). 우리는 행복을 경험하는 두 개의 비디오를 무작위 순서로 포함했습니다. 이 비디오는 무작위 응답을 제어하는 ​​데 사용되었습니다. 본 연구에 포함된 참가자는 모두 인지된 통증 강도의 10번째 백분위수 미만이었고 두 행복한 비디오 모두에서 개인적인 고통을 유발하여 제시된 자극에 주의를 기울이고 있었음을 확인했습니다.

통계 분석

한 번에 두 그룹(예: 여성 참가자 대 남성 참가자, 더 많은 의사와 경험이 적은 의사 등) 간의 종속 변수 비교가 수행되었습니다. 학생’s NS 테스트 및 일원 분산 분석을 사용하여 한 번에 3개 이상의 그룹에 걸쳐 변수를 비교했습니다. 또한 잠재적인 교란변수의 영향을 통제하기 위해 ANCOVA를 수행하였다. 주어진 요인과 그 상호작용의 주요 효과가 관련성이 있는 경우(예: 연민 피로 및 연민 만족도), 요인 2 × 2 ANOVA 설계가 사용되었습니다. 범주형 변수(예: 성별)를 분석할 때 분할표에 대한 Fisher 정확한 확률 검정이 사용되었습니다. 변수 간의 상관관계는 Pearson’s 상관계수를 이용하여 분석하였다. 모든 통계 테스트에 대한 α 값은 0.05, 양측 양측으로 설정되었습니다(표 2 및 3).

표 2. 전문 분야에 따라 참가자 그룹 간의 인구 통계, IRI 및 ProQoL 변수 비교.

표 3. 주관적인 통증 강도와 유발된 개인적 고통 및 공감 및 기타 변수의 다양한 측면에 대한 개인 성향 사이에서 발견된 상관 관계 요약.


추상적 인

그릿과 성실함의 구성은 밀접하게 연결되어 있습니다. 그러나 이 관계는 성실성의 복잡한 구조와 그릿(관심의 끈기의 일관성)의 다면적 개념을 설명하면서 분석되지 않았습니다. 본 연구에서는 상위요인, 1차 공통요인(근면성), 하위 고유요인으로 구분하여 성실성의 위계적 구조를 고려하면서 연결성을 분석하였다. 두 개의 샘플에 그리기(N = 413, 미디엄나이 = 15.29, 그리고 N = 530, 미디엄나이 = 31.75), 모든 수준에서 관계를 동시에 조사할 수 있는 확인적 요인 분석을 위한 확장 절차를 적용했습니다. 그릿의 끈기 측면은 공통 요인(95% 공유 분산)과 밀접하게 정렬되었으며 근면 요인과 강한 관련이 있었습니다. 일관성은 성실성의 공통 요인(53%)과 더 적은 분산을 공유했지만 자기 훈련 측면과 추가로 상관 관계가 있었습니다. 글로벌 그릿 스케일의 결과는 인내의 결과와 가장 유사했습니다. 그릿은 성실함의 상위 및 근면 측면을 결합하고 자기 훈련 측면의 독특한 측면을 공유하는 구성인 것으로 보이며, 이는 그릿과 그 측면이 성실성의 계층적 구조에 완전히 통합될 수 있음을 시사합니다.

Grit은 다양한 영역에서 성공을 예측하는 것으로 밝혀졌기 때문에 과학 분야뿐만 아니라 비과학 분야에서도 많은 관심을 받았습니다. 그릿 구성에 대한 연구가 시작된 이후로, 그릿과 성실성 측정 사이의 밀접한 관계에 대한 강력한 경험적 증거가 있었습니다(예: Credé, Tynan, & Harms, 2016 Duckworth & Quinn, 2009). 그러나 그릿 또는 그 하위 면(노력의 끈기 그리고 관심의 일관성) 성실성(conscientiousness)과 구별될 수 있으며, 효용이 큰 성격 심리학의 구성 요소(Poropat, 2009)는 여전히 열려 있습니다(예: Ivcevic & Brackett, 2014 Roberts, Donnellan, & Hill, 2012). 그 이유 중 하나는 성실함의 복잡한 구조와 그릿의 다면적 개념을 고려하면서 성실함과 투지 사이의 연결을 거의 분석하지 않았기 때문일 수 있습니다. 지금까지 대부분의 연구는 성실성과 근면성(개요는 Credé et al., 2016 참조)의 복합 척도 사이의 상관관계를 조사하여 두 구성의 다면적 특성을 무시했습니다.

현재 기사에서 우리는 우리의 가정을 테스트하기 위해 Roberts, Chernyshenko, Stark, and Goldberg(2005)가 제안한 계층적 성실성의 구조를 고려하여 이 허점을 해결합니다. 저자들은 성실성 위계의 다양한 수준에 위치한 여러 공통 요인을 확인했습니다. 더 높은 수준에서 성실성은 성실성의 능동적 측면과 억제적 측면으로 나눌 수 있습니다. 낮은 수준의 능동적 성실성에서는 다음을 확인했습니다. 근면. 근면한 개인은 근면하고 탁월함을 갈망하며 도전에 직면하여 끈기 있습니다(Roberts et al., 2012). 이 정의는 개념적으로 그릿의 정의, 특히 노력 측면의 인내와 개념적으로 유사합니다. 근면성 요인은 다양한 측정 도구에 포함되어 있지만 아마도 수정된 NEO 성격 목록으로 가장 잘 표현될 것입니다(NEO PI-R, Costa & McCrae, 1992). 보다 구체적으로, 6개의 NEO PI-R 패싯 척도 중 4개는 주로 이 요인에 부하를 가하는 것으로 밝혀졌습니다(Roberts et al., 2005). 우리 연구에서 우리는 NEO PI-R에 의해 평가된 성실성의 측면에 기초가 되는 요인과 글로벌 그릿 척도와 그 측면 척도 노력의 인내(인내)와 관심의 일관성(일관성)의 관계를 분해하는 것을 목표로 했습니다. 이들은 (i) 상위 성실성 요인, (ii) 1차 근면성 요인, (iii) NEO PI-R의 성실성 척도의 각 측면과 관련된 하위 수준 고유 요인입니다. 우리는 모든 계층적 수준에서 투지와 성실성 간의 관계를 동시에 조사할 수 있게 해주는 확인적 요인 분석을 위해 새로 개발된 확장 절차(CFA Nagy, Brunner, Lüdtke, & Greiff, 2016)를 사용했습니다. 우리의 발견을 교차 검증하기 위해 우리는 별개의 모집단에서 가져온 두 개의 독립적인 표본(즉, 학생 표본과 더 이질적인 성인 표본)에서 결과를 복제했습니다.

그릿 연구 현황

지금까지 그릿에 대한 대다수의 연구는 그릿의 복합 척도와 중요한 성취 결과 사이의 관계를 조사했습니다. 요약하면, 글로벌 그릿은 특정 영역의 기술이나 지능을 능가하는 다양한 학업 및 직업 결과를 예측하는 것으로 밝혀졌습니다(Duckworth, Peterson, Matthews, & Kelly, 2007 Duckworth & Seligman, 2006 Fleckenstein, Schmidt, & Möller, 2014 Zimmermann & Schunk, 2011). 이는 더 높은 교육 수준(Datu, Yuen, & Chen, 2017), 경력 변경 감소, 미 육군 사관학교 생도의 유지율 증가, Scripps National Spelling Bee 경쟁자(Duckworth & 퀸, 2009). Robertson-Kraft와 Duckworth(2014)는 투지력이 있는 초보 교사가 교육 프로그램을 조기에 그만두고 학생들의 성취도를 높일 가능성이 더 적다는 것을 보여주었습니다. 대학생의 그릿 점수는 성적과 양의 상관관계가 있었고 미루는 것과 음의 상관관계가 있었습니다(Schmidt, Fleckenstein, Retelsdorf, Eskreis-Winkler, & Möller, 2017). 글로벌 그릿은 이전 성취와 성취 열망을 통제한 후에도 주로 백인 학교에서 흑인 학생들의 학업 성공을 예측했습니다(Strayhorn, 2014).

대부분의 연구는 그릿의 글로벌 측정을 사용했지만 Credé et al.의 최근 메타 분석. (2016)은 그릿의 두 가지 측면(즉, 인내와 일관성)이 성취 결과를 예측하는 유용성이 다르다는 것을 보여주었습니다. 일관성에 비해 인내는 학업 성취도, 고등학교 GPA 및 대학 GPA에서 훨씬 더 많은 차이를 설명했습니다. 이것은 그릿의 글로벌 측정의 예측력이 주로 그릿의 인내 측면에 기인한다는 것을 시사합니다. 이 발견은 끈기와 그릿의 일관성 측면을 구별하는 것의 중요성을 강조합니다.

그릿 연구의 시작부터 기존의 심리학적 구성체의 명목론적 네트워크에서 그릿을 국소화하는 방법에 대한 지속적인 논의가 있었습니다. 글로벌 그릿 구성은 비인지 기술(Farrington et al., 2012 Strayhorn, 2014), 성격의 좁은 측면(Duckworth et al., 2007 Muenks, Wigfield, Yang, & O'Neal, 2017 Rimfeld, Kovas, Dale, & Plomin, 2016), 그리고 성실성 영역에서 낮은 수준의 성격 특성으로 나타났습니다(Ivcevic & Brackett, 2014). 그릿의 범주화에 대한 이러한 다양한 접근은 그릿과 개념적으로 관련된 구성(가장 관련성이 높은 것은 성실성)과의 관계를 조사하는 연구가 부족함을 지적합니다. 실제로 Roberts et al. ( 2012 ) 그릿은 주로 성실함과 독립적으로 개발되었지만 둘 사이에는 분명한 연관성이 있다고 주장했습니다. 그들의 의견으로는 그릿을 더 넓은 성실성 영역의 척도 또는 최소한 성실성의 한 측면으로 보아야 합니다.

그릿에 대한 첫 번째 출판물에서 Duckworth et al. (2007)은 그릿이 Big Five 요인의 좁은 측면일 가능성을 지적했습니다. 저자는 계속해서 성실의 성취 측면과 비교하여 대부분의 성실 개념과 관련된 단기 강도와 비교하여 그릿의 장기적인 체력을 강조했습니다. 목표 지향적 행동의 장기적인 측면은 그릿의 일관성 측면에 더 밀접하게 반영되는 반면, 인내 측면은 대부분의 개념화 및 성실성 측정의 핵심이기도 한 측면인 도전에 직면하여 근면과 끈기를 강조합니다. (Credé et al., 2016 Roberts et al., 2005). 이러한 추론에 따라, 그릿의 측면이 성실성의 구성 영역과 차별적인 관계를 보이는지, 일관성이 그릿과 성실성을 구별하는 요소인지(cf. Duckworth et al., 2007) 그리고 그릿이 할 수 있는지에 대한 질문이 나옵니다. 성실함과 구별될 정도로 성실함을 독특한 구성으로 간주하거나 성실함의 위계에 그릿을 완전히 통합하여 jangle 오류의 희생자가 되는 또 다른 구성을 식별할 수 있습니다.

그릿과 성실의 관계

많은 연구에서 실제 결과의 예측에 대한 성실성과 투지의 글로벌 측정의 상대적 기여도를 조사했습니다. 종합하면 결과는 다소 엇갈립니다. 한편으로, 일부 연구에서는 성취도(Duckworth et al., 2007)와 교육 성취도(Duckworth & Quinn, 2009)의 추가적인 변동을 성실성 이상으로 설명하기 위해 글로벌 그릿을 발견했습니다. 반면, Weston(2015)은 투지와 성실의 글로벌 측정이 동시에 고려되었을 때 문해 능력의 중요한 예측 변수가 아니라고 결론을 내렸고, Dumfart와 Neubauer(2016)는 글로벌 투지가 통제할 때 GPA의 추가 분산을 설명하지 않는다는 것을 발견했습니다. 성실을 위해. 이러한 이질적인 결과에 대한 한 가지 합리적인 설명은 연구자들이 성실성 구성을 구성하는 다양한 요인에 대한 민감도가 다른 성실성 척도를 사용했다는 것입니다.

성실성 측정과 글로벌 그릿 사이의 상관관계에 관한 연구 결과는 상당히 다양했습니다. Credé et al.의 최근 메타 분석. (2016)은 성실성을 평가하는 데 사용되는 측정의 신뢰성과 표본 크기를 통제한 후 글로벌 그릿 점수가 성실성과 강한 상관 관계가 있음을 발견했습니다. 그러나 이 연구는 1차 조사에서 평가된 성실성의 개념이나 측면의 차이를 설명하지 않았습니다. 문헌 검토에 따라 글로벌 그릿 측정과 성실성에 대한 상관 관계는 다음과 같이 다양했습니다. NS = Morris(2011)의 연구에서 0.40 및 NS Meriac, Slifka, LaBat(2015) 및 Duckworth et al.의 연구에서 = 0.77 (2007). 그릿의 하위 측면 수준에서 성실성과의 상관 관계는 다음과 같습니다. NS = 0.42(쿠퍼, 2014) ~ NS = 0.74(Duckworth & Quinn, 2009) 인내심 및 NS = 0.27(Muenks et al., 2017) ~ NS = 0.64(Duckworth & Quinn, 2009) 일관성을 위해. Credé et al. ( 2016 ) 의 더 강한 수정 평균 상관 관계를 발견했습니다. ρ = 0.83 일관성보다 인내(ρ = 0.63). 따라서 그릿의 끈기 측면은 실제 결과의 주요 예측 변수일 뿐만 아니라 성실성 영역과 가장 밀접하게 관련되어 있습니다.

Credé et al. (2016) 및 Roberts et al. (2005)는 인내와 성실의 예측력의 유사성이 행동의 능동적 측면에서 개인의 차이를 포착하는 동일한 기본 구성을 반영한다는 사실에 기인한다고 제안합니다. 더욱이, 성실성 이상 그릿의 점진적 효과에 대한 일관되지 않은 결과는 관련 잠재 변수를 지정하는 데 사용된 성실성 측정의 민감도로 설명될 수 있습니다. 실제로, 이러한 맥락에서 대부분의 연구는 2개에서 10개 항목 사이에서 변하는 서로 다른 짧은 척도의 성실성을 사용했습니다. 반면에 Grit은 거의 독점적으로 Grit Scale과 그 번역으로 평가되었습니다. 이러한 많은 연구에서 9개 항목으로 구성된 Big Five Inventory(John & Srivastava, 1999)가 적용되었습니다(예: Duckworth et al., 2007 Duckworth & Quinn, 2009). 그러나 일부 연구에서는 예를 들어 4개(예: Fleckenstein et al., 2014) 또는 심지어 2개 항목(예: Muenks et al., 2017)으로 더 짧은 측정값을 사용했습니다.

성실성 측면에 대한 잘 정립된 하위 분류 체계가 없기 때문에 Roberts et al. ( 2005 ) 7 가지 주요 성격 설문지를 비교하고 다양한 이론적 고려 하에 개발된 광범위한 성실성 측면을 활용하는 광범위한 자기 보고 측정이 있음을 지적했습니다. 그들은 6개의 1차 요인으로 계층 구조를 식별했습니다. 근면, 주문하다, 자제, 책임, 전통주의, 그리고 (그림 1 참조). 흥미롭게도, 7개의 설문지의 하위 패싯 중 어느 것도 식별된 6개 요인 중 3개 이상에 영향을 미치지 않았습니다.

근면성은 적극적인 성실성의 핵심 측면 중 하나로 나타났습니다(MacCann et al., 2009 Roberts et al., 2005 Roberts et al., 2012 Roberts, Lejuez, Krueger, Richards, & Hill, 2014). 근면성 요인에서 높은 점수를 받은 개인은 근면하고, 야심차고, 자신감 있고, 수완이 있으며, 도전에 직면하여 끈기 있는 것으로 간주됩니다(Roberts et al., 2005 Roberts et al., 2012). 따라서 개념적 수준에서 성실성의 근면성 측면은 그릿, 특히 인내 측면과 매우 유사한 것으로 보입니다. 성실함과 투지(grit)의 이러한 측면 사이의 밀접한 관련성으로 인해, 투지가 성격 심리학의 표준 구성 요소에 점진적으로 추가되지 않는다고 합리적으로 가정할 수 있습니다. 그러나 그릿과 근면성과 일반 성실성 이상의 관계는 아직 실증적으로 조사되지 않았다. 근면함과 성실함 사이의 밀접하지만 다양한 관계가 어느 정도까지 근면에 기인할 수 있는지는 여전히 조사할 필요가 있습니다. 처음으로 우리는 이 요구 사항을 해결하는 것을 목표로 삼았습니다. 그것이 그릿 구성과 성실성과의 관계를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것이기 때문입니다.

현재 연구

앞서 언급한 배경에 비추어 볼 때, 다음 질문은 해결되지 않은 상태로 남아 있습니다. 그릿, 그 패싯 및 성실성 사이의 관계는 (i) 상위 성실성 요인, (ii) 개념적으로 가장 중요한 1차 요인으로 인한 것입니다. 끈기의 근면성(근면성)과 유사하고 (iii) 성실성 계층의 가장 낮은 수준에 위치한 패싯 점수와 유사합니까? 이 결점을 해결하기 위해 우리는 개념적 수준에서 그릿과 가장 유사한 식별 가능한 근면 요소(Roberts et al., 2005)를 포함하는 그릿에 이론적으로 매우 근접한 성실성 척도를 사용하여 관계를 조사했습니다.

독일 NEO PI-R(Ostendorf & Angleitner, 2004 original Costa & McCrae, 1992)을 사용하여 성실성을 측정했습니다. 이전 연구에서 NEO PI-R의 6가지 성실성 측면 중 4가지가 주로 근면성 요인(Roberts et al., 2005), 즉, 능력, 의무감, 성취 노력, 그리고 자제. 나머지 두 가지 측면은 주문하다 그리고 숙고. NEO PI-R에 포함된 다른 측면과 달리 숙고는 성실성의 억제적 측면을 나타냅니다(Costa & McCrae, 1992).

Roberts et al.에 의해 제안된 계층 구조에 포함된 이론적으로 관련된 요소의 역할을 식별하기 위해. (2005), 우리는 내포 요인 모델을 통해 요인을 분리했습니다(Brunner, Nagy, & Wilhelm, 2012). 이 모델에서 우리는 세 가지 종류의 요인, 즉 (i) 상급자 성실성 요인, (ii) a 중첩 일반 요인에 의해 설명되지 않은 패싯 척도 간의 상관관계를 설명하는 근면성 요인, 및 (iii) 고유 한 공통 요인에 의해 설명되지 않은 (신뢰할 수 있는) 분산을 나타내는 각 패싯 척도와 관련된 요인. 성실성과 그릿의 관계를 연구하기 위해, 우리는 그릿(글로벌 스코어 및 패싯 스코어)을 포함하여 내포 요인 모델을 확장했습니다. 최근에 제안된 CFA 확장 절차를 기반으로(Nagy et al., 2016), 우리 모델을 통해 이러한 관계를 동시에 평가할 수 있었습니다.

확장 절차는 그림 2(자세한 내용은 방법 섹션 참조)와 같이 그릿 측정과 결합된 NEO PI-R 성실성 도구의 중첩 요소 표현을 기반으로 했습니다. 우리의 모델은 공통 요인의 상관 관계를 연구하는 데 사용되는 기존 SEM(구조적 모델링 접근)에서는 제공되지 않는 몇 가지 바람직한 속성을 가지고 있습니다. 첫째, 확장 절차는 NEO PI-R을 기반으로 식별된 공통 요소가 일단 추가 변수가 모델에 포함되면 의미가 변경되지 않도록 보장합니다. 이 문제를 문헌에서 해석적 교란이라고 합니다(Burt, 1976). . 둘째, 경로 다이어그램에서 볼 수 있듯이 우리 모델은 모든 공통 및 고유 요소와 그릿 스케일 간의 모든 관계를 동시에 추정할 수 있도록 했습니다. 기존 SEM 절차는 미리 지정된 값(일반적으로 0)으로 고정되어야 하는 요인의 상관 관계 중 적어도 일부가 필요하기 때문에 이러한 가능성을 제공하지 않습니다. 셋째, 우리 모델에는 고유한 요인과 그릿 패싯의 관계가 비신뢰성에 대해 수정된 것으로 간주되도록 무작위 측정 오류 수정이 포함되었습니다. 넷째, 사용된 모델은 그릿 측정이 공통적이고 고유한 성실성 요인과 공유하는 (신뢰성 수정된) 분산의 직접적인 분해를 허용했습니다. 이 기능을 통해 NEO PI-R에서 평가한 성실성 간의 관계를 이해하기 위한 다양한 요소의 중요성을 그릿과 함께 정량화할 수 있었습니다. 다섯째, 그릿의 패싯 점수를 포함하는 모델을 통해 성실성 요인과 패싯 점수의 합으로 정의되는 글로벌 그릿 스코어 간의 신뢰도 보정 상관관계를 도출할 수 있었습니다. 결과의 패턴은 성실과 투지 사이의 관계의 기초에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다. 상관관계가 오로지 상위의 성실성 요인에 기초한다는 견해를 지지하려면 그릿 척도와 일반 요인 사이에 통계적으로 유의한 상관관계가 필요하며, 그릿과 내포된 근면성 요인 간의 상관관계는 물론, 그릿과 근면성 요인 간의 상관관계도 무시할 수 있습니다. 각 패싯 척도와 관련된 고유한 요소. 또한 내포된 근면성 요인이 그릿 규모와 유의하게 관련되어 있음을 입증하는 발견은 상위 요인이 단독으로 관계를 적절하게 설명할 수 없음을 나타냅니다. 나아가 우리의 모형을 통해 성실성의 측정된 각 측면에 속하는 고유한 요인이 공통요인 외에 그릿의 척도와 관련이 있는지 여부를 확인할 수 있었습니다.

광범위한 경험적 연구에서 그릿과 여러 가지 광범위한 성실성 척도 사이에 강한 연관성이 있음을 보여주었기 때문에(Credé et al., 2016), 우리는 (i) 상위 성실성 요인과 그릿의 두 측면 사이에 강력한 관계를 찾을 것으로 기대했습니다. 연구에서 일관성보다 성실함과 인내 사이의 더 강한 관계를 문서화했기 때문에 인내가 이 요인과 더 강한 상관 관계가 있다고 가정하는 것이 합리적으로 보였습니다(Credé et al., 2016 MacCann & Roberts, 2010). 그릿의 두 측면이 상위 요소와 관련이 있을 것으로 예상했기 때문에 그 요소도 글로벌 그릿 점수와 강한 상관 관계가 있을 것으로 예상했습니다.

근면함과 근면함의 개념화 사이의 밀접한 일치 때문에 우리는 (ii) 근면함과 상위 성실함 요인의 관계를 고려한 후에도 내포된 요인이 근면함과 높은 상관관계가 있을 것으로 예상했습니다. 그러나 근면과 인내는 모두 도전에 직면했을 때 근면과 끈기를 강조하기 때문에 (iii) 인내는 일관성보다 근면과 더 밀접한 관련이 있을 것으로 예상했습니다. 이러한 기대에서 글로벌 그릿은 근면성 측면과도 밀접한 관련이 있음을 알 수 있습니다.

성실성의 측면 수준(즉, 고유 요인 수준)에서는 정교한 이론적 배경과 구축할 선행 연구가 부족하여 구체적인 가설을 도출하기 어려웠습니다. 그럼에도 불구하고 (iv) 자기 훈련은 특히 그릿의 일관성 측면으로 인해 목표 지향적인 행동의 장기적인 측면을 강조하기 때문에 그릿과 관련이 있을 것이라고 기대하는 것이 합리적으로 보였습니다. 보다 구체적으로, 자기 훈련은 지루함이나 산만함에도 불구하고 작업을 시작하고 끝까지 수행할 수 있는 능력으로 정의됩니다. 이는 그릿의 일관성 측면과 몇 가지 유사점을 공유하는 사양입니다(Duckworth et al., 2007).


행동 양식

측정

감정표현불능증의 조치

TAS-20, 20-항목 Toronto Alexithymia Scale은 복제된 유효성과 신뢰성을 가진 자가 보고 도구입니다(Bagby et al., 1994a,b Taylor et al., 2003). 3개의 하위 척도 DIF(“와 같은 7개 항목)에서 파생된 총점을 제공합니다.나는 종종 내 몸의 감각에 당황한다.”), 감정 묘사의 어려움(DDF 다음과 같은 5개 항목: “내 감정에 맞는 말을 찾기가 어렵다.”) 및 외부 지향 사고(EOT와 같은 8개 항목: “I 일이 그렇게 된 이유를 이해하기보다 그냥 일이 일어나도록 내버려 두는 것을 선호합니다.”). 항목은 1에서 5까지의 Likert 척도로 평가되며 최대 점수는 100점입니다. 점수가 높을수록 감정표현불능증의 부하가 높음을 나타냅니다. TAS-20의 요인 구조는 영어 버전(Parker et al., 2003)과 다른 유럽 및 비유럽 언어(Taylor et al., 2003)에서 안정적이고 유효한 것으로 입증되었습니다. 독일어 버전의 처음 두 요소(DIF 및 DDF)는 만족스러운 내부 일관성을 가지고 있습니다(Cronbach's as 0.69 ~ 0.81 Bach et al., 1996). 세 번째 요인(EOT)이 가장 많은 항목 수를 갖는 척도임에도 불구하고 점수(0.55~0.61)가 더 낮음을 반복적으로 발견하였다(Bach et al., 1996 Parker et al., 2003). . 전체 TAS-20 및 각 하위 척도의 평균 항목 간 상관 관계도 허용됩니다(TAS-20의 경우 0.23, 하위 척도 DIF, DDF, EOT의 경우 각각 0.37, 0.40, 0.24)(Parker et al., 2003).

BVAQ. Bermond-Vorst-Alexithymia-Questionnaire(Vorst and Bermond, 2001)는 5개의 하위 척도로 구성되며, 각 척도는 8개의 항목으로 구성됩니다. 네덜란드어로 개발되었지만 독일어를 비롯한 많은 다른 언어로 검증되었습니다(Müller et al., 2004). BVAQ의 5가지 하위 척도는 다음과 같습니다.

(1) 난이도 감성화: 감정을 유발하는 사건(예: “누군가가 주체할 수 없이 우는 것을 보면 나는 꼼짝도 하지 않는다.”).

(2) 난이도 환상: 누군가가 공상, 상상, 백일몽을 하는 경향이 있는 정도(예: “잠들기 전에 온갖 사건, 만남, 대화를 상상해.”).

(3) 식별: 자신의 각성 상태를 정의하기 어려움(예: “내가 긴장할 때, 이것은 내 감정 중 어느 것에서 오는지 명확하지 않습니다..”).

(4) 분석하는: 자신의 감정적 반응에 대한 설명을 구하는 억제된 경향(예: “내가 불편할 때 왜 그런지 스스로에게 더 이상 고민하지 않겠습니다..”).

(5) 언어화: 누군가가 자신의 감정 상태와 반응을 전달할 수 있는 정도(예: “I 다른 사람들이 자신의 감정을 그렇게 자주 분석하는 것이 이상합니다.”) (Vorst 및 Bermond, 2001).

각 항목은 1~5점 Likert 척도로 평가됩니다. 가능한 최대 점수는 200점이며 점수가 높을수록 감정표현불능증이 높음을 나타냅니다. 총 BVAQ 점수는 Cronbach's 계수가 0.83으로 하위 척도의 점수 범위가 0.54에서 0.80이지만 매우 만족스럽습니다. 감성화 내부 일관성이 가장 낮습니다(Müller et al., 2004).

성격 차원의 측정

NEO-5요소 인벤토리(NEO-FFI). 이 목록은 신경증(N), 외향성(E), 개방성(O), 친화성(A), 그리고 성실성(C). 본 연구에서는 Borkenau와 Ostendorf(1993)의 독일어 번역을 사용합니다. NEO-FFI는 NEO-Personality Inventory(Costa and McCrae, 1992)의 축약된 형태이며 적절한 내부 일관성(각 척도의 0.64에서 0.80 Müller et al., 2004), 시간적 안정성, 그리고 유효성을 구성합니다.

감정적 경험의 척도

감정에 주의를 기울이고 감정을 명료하게 만드는 척도. 감정에 대한 주의력과 감정의 명료도 평가 척도(Lischetzke et al., 2001)는 1~4점 Likert 척도로 평가되는 12개 항목으로 구성됩니다. 이 도구는 독일어로 개발되었으며 안정적인 2요소 구조와 0.87의 주의력, 0.88의 명료한 감정의 높은 내부 일관성을 가진 강력한 심리 측정 특성을 가지고 있습니다(Lischetzke et al., 2001).

심리적 고통의 척도

증상 체크리스트-90-개정. SCL-90-R(Derogatis, 1977 Franke, 1995)은 심리적 고통의 평가를 위해 국제적으로 널리 사용됩니다. 9개의 하위척도를 가진 90개의 항목으로 구성되어 있으며 적절한 신뢰도와 만족스러운 구성타당도를 보여주었다. PST(양성 증상 총계, 절대적인 증상수)는 일반적인 심리적 고통의 지표로 분석에 사용된다.

견본

대상은 대중 교통 시스템의 공고를 통해 모집되었습니다. 그들은 TAS-20의 온라인 버전을 완성했습니다. 56점보다 높은 점수를 받은 사람들은 추가 조사를 위해 초대되었습니다. 따라서 샘플에는 고도로 감정표현 불능증이 있는 개인(HA)만 포함되었습니다. 현재 분석은 과거에 일반적으로 간과되었던 이 특정 HA 그룹 내의 차이점에 초점을 맞춥니다. 감정표현 불능증에 대한 높은 점수를 갖는 것은 정신 장애와 입증 가능한 관계가 있습니다. 따라서 현재 샘플에는 가능한 고유한 잠재 프로파일 중에서 심리적 고통의 정도에 대한 통찰력을 얻기 위해 감정표현 불능증에 대해 매우 높은 점수를 가진 개인만 포함됩니다.

감정표현불능증은 후기 청소년기 이후에야 안정적인 특성이기 때문에(Mattila et al., 2006), 22세 미만의 피험자는 분석에서 제외되었습니다. 표본의 평균 연령은 35.5세(SD = 11.4). 표본에는 96명의 여성(44.2%)이 포함되었으며 전체 참가자의 98.3%가 중등 학교 이상의 학위를 소지했습니다. 최종 샘플은 모두 독일어를 모국어로 보고한 217명의 개인으로 구성되었습니다. 참가자들은 참가에 대한 정보 리플렛과 �을 각각 받았습니다. 이 연구는 헬싱키 협정의 요구 사항과 양립 가능했으며 기관 윤리 위원회의 승인을 받았습니다.

절차

참가자들은 연구 설문지를 작성하기 위해 그룹 세션에 초대되었습니다. 동의서를 읽고 서명한 후, 피험자들은 개인용 컴퓨터에서 설문지를 작성하였다.

그룹 세션에서는 BVAQ, NEO-FFI, 감정에 대한 주의력 및 감정의 명료도 척도 및 SCL-90-R이 관리되었습니다. 모든 도구의 평균 및 표준 편차는 표 1에서 찾을 수 있습니다(연구된 모든 측정값 간의 상관 관계는 보충 자료 참조).

표 1. 전체 표본에 대한 적용 기기의 평균 및 SD(N = 217).

통계 분석

모든 분석은 소프트웨어 Mplus(버전 7 Muthén 및 Muthén, 1998/2012)를 사용하여 수행되었습니다. 먼저, LPA(LPA Lazarsfeld and Henry, 1968)가 수행되었고 높은 alexithymic(HA) 샘플 내에서 뚜렷한 평균 점수 프로파일이 확인되었습니다. LPA는 연속 지표를 사용하기 때문에 전통적인 의미의 잠재 클래스 분석과 다릅니다. 두 혼합 접근 방식에 공통적인 것은 관찰된 데이터 구조의 기초가 되는 모집단 이질성 또는 질적으로 다른 하위 유형의 가정입니다. LPA에서 하위 유형은 지표 변수에 대한 평균 점수의 고유한 프로필을 특징으로 합니다.

둘째, Vermunt(2010)가 제안하고 Mplus 7(Asparouhov and Muthén, 2012)에서 구현된 절차에 따라 수정된 3단계 방법에서 외부 변수 집합을 식별된 잠재 프로필에 공변량으로 연결했습니다. 이 방법은 일반적으로 잠재 클래스의 예측과 관련된 두 가지 문제를 방지합니다. 한편, 혼합물 성분의 수를 결정하는 데 사용되는 측정 모델은 동시 추정에서와 같이 공변량의 영향을 받지 않습니다. 이것은 공변량의 수가 많고 공변량과 프로파일 간의 관계가 보다 탐색적인 방식으로 조사되는 현재와 같은 연구에서 특히 중요합니다. 한편, 다항 로지스틱 회귀 모델에서 각 개인을 가장 가능성이 높은 프로필에 할당하고 프로필 구성원을 매니페스트 변수로 취급하는 일반적인 접근 방식은 분류 오류를 재도입합니다. 결과적으로 회귀 계수가 편향됩니다. 대조적으로 수정된 3단계 방법은 분류 오류 확률을 가중치로 사용하여 할당된 프로필 구성원을 잠재 프로필에 연결합니다. 이러한 재구성된 잠재 프로파일에 대한 공변량의 영향에 대한 추정은 최소한으로 편향됩니다. 모든 분석에서 유의 수준은 α = 0.05입니다.

잠재 프로파일 분석

LPA의 목적은 데이터 세트에서 발견된 평균 및 공분산 구조를 설명하기 위해 관찰되지 않은 하위 유형의 수와 특성을 결정하는 것입니다. 이 연구에서 LPA에 대한 지표는 5개의 BVAQ 하위 척도의 개별 합계 점수였습니다. 식별, 언어화, 분석, 환상, 그리고 감성화. TAS-20 하위 척도는 이미 표본 선택 과정에서 사용되었고 비실험실(온라인) 설정에서 평가되었기 때문에 지표 대신 외부 변수로 처리되었습니다. 베이스라인으로 모델은 표본의 평균과 공분산 구조를 완벽하게 재현하는 포화 모델 역할을 했습니다. 프로파일 수가 2개에서 5개까지인 서로 다른 LPA 모델을 기준 모델과 비교하고 서로 비교했습니다. 조건부 독립성의 가정은 유지되었으며 하위 척도 중 어느 것도 각 잠재 프로파일 내에서 상관 관계가 허용되지 않았습니다. 모든 모델은 강력한 표준 오차가 있는 최대 가능성을 사용하여 추정되었습니다. 모델 설정을 위한 Mplus 구문은 두 번째 작성자가 제공합니다.

LPA 모델의 그룹 수를 결정하는 규칙과 관련하여 여전히 약간의 불일치가 있습니다(예: Lubke and Muthén, 2005 Marsh et al., 2009). 한 가지 가능성은 정보 기준에 따라 모델을 비교하는 것입니다(Read and Cressie, 1988). 이러한 통계는 모델 간결성을 고려하므로 인덱스 값이 작을수록 모델 복잡성과 관련하여 더 적합함을 나타냅니다. 베이지안 정보 기준(BIC)이 혼합 모델에서 가장 잘 수행된다는 증거가 있습니다(Nylund et al., 2007). 따라서 우리는 결과 해석에 있어 BIC를 우선시했습니다. 또한 고려한 모델보다 클래스가 한 개 적은 모델이 데이터를 생성했다는 귀무가설을 테스트하는 Vuong-Lo-Mendell-Rubin 우도비 테스트(VLMR-LRT Lo et al., 2001)의 결과도 포함합니다. 중요한 결과는 고려된 모델이 클래스가 한 개 적은 모델보다 선호되어야 함을 의미합니다.

로지스틱 회귀 분석

획득한 프로필의 특성에 대한 보다 자세한 그림을 얻기 위해 수정된 3단계 방법의 맥락에서 프로필 구성원을 예측하기 위해 다항 로지스틱 회귀 모델이 지정되었습니다. 세 가지 예측 변수 세트를 지정하고 별도의 모델에서 테스트했습니다. (A) 심리적 고통의 지표로서 TAS-20 하위 척도 및 양성 증상의 수(SCL-90-R의 PST) (B) 5가지 NEO-FFI 성격 차원, (C) 감정에 대한 주의와 감정의 명료성.


문화 심리학과 이문화 심리학의 차이점은 무엇입니까?

문화란 정확히 무엇인가? 문화는 사람들의 집단 내에서 발견되는 유사한 특성 및 특성(즉, 태도, 성격, 사고 과정, 의견, 신념, 감정 및 행동)을 나타냅니다. 이러한 특성과 특성은 일반적으로 대대로 전달됩니다. 이러한 특성과 특성 중 많은 부분이 문화 간에 겹치지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 예를 들어, 문화에 관계없이 모든 사람들은 행복, 슬픔, 분노를 경험합니다. 그러한 감정은 보편적이지만 그러한 감정이 표현되는 방식은 문화마다 다릅니다.

그렇다면 문화 심리학과 이문화 심리학의 차이점은 무엇입니까? 문화 심리학은 마음과 몸 사이의 연결을 연구하는 반면, 교차 문화 심리학은 특정 문화가 행동에 미치는 영향을 조사합니다. 즉, 문화 심리학은 일반적인 의미에서 마음과 행동에 초점을 맞추고, 교차 문화 심리학은 특정 문화 간의 사고 과정과 행동의 차이를 조사합니다. 아직도 헷갈리세요? 그렇다면 아마 혼자가 아닐 것입니다. 다행스럽게도 이 기사는 이러한 분기 중 하나가 귀하에게 적합한지 결정할 수 있도록 모호성을 "정리"하는 데 도움이 될 것입니다.


사이코그래픽 세분화란?

심리적 세분화는 소비자의 성격 특성, 가치, 태도, 관심 및 라이프 스타일을 기반으로 시장을 나누는 것을 말합니다. 또한, 심리적 세분화를 식별하면 기업이 고객의 정확한 요구와 기대에 따라 제품을 개발하고 마케팅할 수 있습니다.

사이코그래픽 세분화의 도움으로 마케터는 더 많은 목표를 세울 수 있습니다. 결과적으로 올바른 채널을 선택하여 소비자에게 올바른 메시지를 전달할 수 있습니다.또한 주요 세그먼트에 대한 노출을 극대화하기 위해 올바른 제안을 식별할 수 있는 능력이 있습니다. 따라서 기업이 보다 효과적인 광고 방법을 가질수록 돈을 보다 현명하게 사용하게 됩니다. 또한 비즈니스 엔터티는 많은 영역에서 성능이 향상됩니다.

심리적 세분화는 시장의 각 세그먼트에 적절한 제품을 마케팅할 수 있는 소비자의 관심과 태도에 따라 시장을 세분화합니다. 예를 들어 어떤 사람들은 환경을 좋아하지만 다른 사람들은 그렇지 않습니다. 또한 사이코그래픽 세분화는 디지털 광고뿐만 아니라 특히 PPC 캠페인 및 Facebook 광고와 같은 맥락에서 사람들을 돕습니다.

심리학적 세분화로 그룹화하는 방법

  • 성격 특성
  • 생활 양식
  • 의견, 태도, 관심사, 취미
  • 사회적 지위
  • 충성도
  • 용무

아래 답변은 facet_grid() 또는 facet_wrap() 에 2개의 인수가 있는 경우를 나타냅니다.

y)는 일부 플롯이 비어 있어도 x*y 플롯을 표시합니다. 전:

4개의 고유한 cyl과 7개의 고유한 클래스 값이 있습니다.

위는 일부가 비어 있어도 4 * 7 = 28개의 플롯을 표시합니다(일부 클래스에는 해당하는 cyl="5" 값이 없는 행과 같이 해당 실린더 값이 없기 때문) facet_wrap(x

y) 반면 실제 값이 있는 플롯만 표시합니다.

현재 표시되는 플롯은 19개로, cyl 및 class의 모든 조합에 대해 하나씩입니다.

facet_wrap(.) 문자열은 단일 변수를 기반으로 서로 다른 프레임(패싯)의 ggplot을 함께 표시합니다. facet_grid(.)는 두 개의 변수를 사용할 수 있습니다.

세 번째 변수를 사용하여 각 패싯을 그룹화할 수도 있습니다.

#실린더 및 클래스별 hwy 마일리지 대 배기량의 개선(또는 부족)을 보여줍니다.

주로 ggplot2 책, p. 148f.

패싯에는 세 가지 유형이 있습니다.

  • facet_null() : 단일 플롯, 기본값.
  • facet_wrap() : 패널의 1d 리본을 2d로 "감싸"합니다.
  • facet_grid() : 행과 열을 형성하는 변수로 정의된 패널의 2차원 그리드를 생성합니다.

facet_wrap()은 패널의 긴 리본(여러 변수에 의해 생성됨)을 만들고 2d로 래핑합니다. 이는 수준이 많은 단일 변수가 있고 보다 공간 효율적인 방식으로 플롯을 정렬하려는 경우에 유용합니다.

ncol , nrow , as.table 및 dir 을 사용하여 리본이 그리드로 래핑되는 방식을 제어할 수 있습니다. ncol 및 nrow는 열과 행의 수를 제어합니다(하나만 설정하면 됨). as.table 은 패싯이 오른쪽 하단에 가장 높은 값이 있는 테이블( TRUE ) 또는 오른쪽 상단에 가장 높은 값이 있는 플롯( FALSE )처럼 배치되는지 여부를 제어합니다. dir은 랩 방향을 제어합니다. 시간수평 또는 V에르티컬.

?facet_grid에서: facet_grid()는 행 및 열 패싯 변수로 정의된 패널 행렬을 형성합니다. 두 개의 이산 변수가 있고 변수의 모든 조합이 데이터에 존재할 때 가장 유용합니다.

행이나 열에서 여러 변수를 함께 "추가"하여 사용할 수 있습니다. a + b

facet grid() 에는 scale 과 동일한 값을 사용하는 space 라는 추가 매개변수가 있습니다.