摘要: 文章介绍了在 ItemStudy 中添加了 reverse item 但仍为非线性,给出了相关链接和代码更新。提到对 xy 轴 pivot 尝试非线性相关,展示了 reverse 前后的结果图片。讨论认为区别不大,参数略变,绝对值大相关高,可能是语义“范围”问题,相似度高但相关性负很多的例子中套话结构占空间,被测变量内在相关性也有影响,还指出 item 的 reverse 是对被测变量而言的方向,并非语义方向。

Method

找到了reverse item
https://ipip.ori.org/new16PFKey.htm
以及代码更新

Result

将上文的xy轴pivot一下,可以尝试非线性相关。总觉得这么准的测试是不是因为产生数据的时候有什么bug(系统性缺陷)。

Screenshot_20240515_191019.jpg
plot.jpg
Reverse前

Screenshot_20240515_203427.jpg
reversed.jpg
Reverse后

Discussion

好像没什么区别)参数略变一点但是大差不差。不过很奇怪的是,绝对值确实大相关很高。
有可能语义还是“范围”上的东西,并不是内容指向的关系。

参考:相似度$0.8629223749658081$很高但是相关性$-0.5933206623847347$负很多的例子:

{
    "C5": "I am not easily frustrated",
    "P8": "I am not easily annoyed"
}

可能套话结构占了很多空间,导致相似度高。

另外被测变量内在的相关性也会很大影响。如例:虽然两者都是负面情绪,但是它们都可以被认为是压抑后的内外向表现(挫折和愤怒),是可以在一定程度上认为是一个轴的两端。

另外,C5不是Reverse而P8是Reverse。Item的Reverse其实是对于被测变量而言的方向,并不是语义上的方向,这一点非常值得注意。

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