Socially desirable responding and its elusive effects on the validity of personality assessments.
Notice bibliographique
Résumé
Past studies of socially desirable self-reports on the items of personality measures have found inconsistent effects of the response bias on the measures' predictive validities, with some studies reporting small effects and other studies reporting large effects. Using Monte Carlo methods, we evaluated various models of socially desirable responding by systematically adding predetermined amounts of the bias to the simulated personality trait scores of hypothetical test respondents before computing test-criterion validity correlations. Our study generally supported previous findings that have reported relatively minor decrements in criterion prediction, even with personality scores that were massively infused with desirability bias. Furthermore, the response bias failed to reveal itself as a statistical moderator of test validity or as a suppressor of validity. Large differences between some respondents' obtained test scores and their true trait scores, however, meant that the personality measure's construct validity would be severely compromised and, more specifically, that estimates of those individuals' criterion performance would be grossly in error. Our discussion focuses on reasons for the discrepant results reported in the literature pertaining to the effect of socially desirable responding on criterion validity. More important, we explain why the lack of effects of desirability bias on the usual indicators of validity, moderation, and suppression should not be surprising.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».