Improving the Measurement of the Big Five via Alternative Formats for the BFI-2
Notice bibliographique
Résumé
The Big Five Inventory-2 (BFI-2; Soto & John, Citation2017a) was developed to improve on the limitations of the original BFI by balancing the number of positively and negatively worded items and establishing a hierarchical structure for the Big Five traits. However, as the BFI-2 employs a Likert format with agree–disagree options, it suffers from common problems of the Likert format, including acquiescence bias and method effects due to the negatively worded items. In this research, we converted the BFI-2 into three alternative formats: Expanded, Item-Specific-Full, and Item-Specific-Light. These formats have tailored response options for each item and avoid the use of negatively worded items, thereby addressing the issues associated with the Likert format. Across two studies (N = 1,335 and N = 1,451), we randomly assigned Canadian undergraduate students to complete the BFI-2 in the original Likert format or one of the three alternative formats. Results showed that the Likert and alternative formats exhibit similar predictive validity. However, the alternative formats—particularly the Expanded format—showed better psychometric properties, including enhanced factor structure, increased reliability, and possibly reduced careless responding. We recommend that researchers consider adopting the BFI-2 in these alternative formats and adapting other Likert scales to these alternative formats.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».