方法
结果是怎么算出来的
最后更新：2026 年 10 月
1. 计分
每条陈述四个选项：不同意 -1、有点不同意 -0.33、有点同意 +0.33、同意 +1。每个维度 5 道题，跳过的不进分母。维度分是已答题目的平均，范围 -1 到 +1，0 是中间。
2. 误差
5 道题的回答不会完全一致。用维度内部的离散度估一个近似标准误：标准差 ÷ √题数。少于 3 题时按 0.45 处理；5 题完全一致时也有 0.06 的下限，避免显示成「零误差」。
分数条后的浅色阴影是 ±1 个近似标准误。它不是严格的置信区间，也不是人群里的百分位——只是告诉你这个维度的回答有多一致。题少，这个估计本身也很粗。
3. 12 种人格
取分数绝对值最大的一维作为人格。同分时，取标准误更小（回答更一致）的那一维，而不是按固定顺序硬选。最强维的绝对值小于 0.3 时显示「还没定型的提问者」；六个维全跳过时显示「还在潜水的提问者」。
4. 把握程度
拿第一维和第二维的差距，和它们各自误差合成后的范围比：差距小于 1 个误差算「低」，小于 2 个算「中」，否则算「高」。低的时候，第二维的名字会一起显示出来，因为这时候标签只是近似。
「我的记录」里的变化图用同一套分数：两条记录的差值如果小于两次测量的合成误差，会标成 ≈，不当作真实变化。
5. 没有常模
没有人群样本，所以不显示百分位，也不跟别人比。分数只描述你自己这次的选择，换一批人做，同样的分数含义可能不同。
6. 这不是经过信效度检验的量表
30 条陈述是按六个维度人工编写的，没有做项目分析、内部一致性、因子分析或重测。12 种人格是方便记忆的摘要，不是诊断，也不该拿来给别人贴标签。
7. 要更严谨，需要什么
- 200 人以上的预测试，做项目分析和每个维度的 Cronbach's α
- 探索性/验证性因子分析，确认六维结构真的成立
- 间隔两周的重测，看人格标签稳不稳定
- 潜在剖面分析，从数据里聚类，而不是先验地规定 12 种
在这些完成之前，请把它当作一面镜子，不是一把尺子。