大五简版

大五人格测验简版（NEO）

1 量表编制背景

1981年，Goldberg在前人大量研究的基础上提出人格的“大五”（Big Five）或五因素模型（Five-factor model, FFM）,经过大量的研究，目前“大五因素”人格结构模型已经得到许多人格心理学家，特别是特质理论学派人格心理学家的认同，这五个因素分别是神经质、外倾性、开放性、顺同性（或宜人性）和严谨性（或认真性）。一些研究者如美国心理学家P.T.CostaJr.和R.R.McCrae认为，每个因素（人格维度或层面）之下还包含若干个特质，1985年据此编制了NEO个性问卷（Neuroticism Extraversion Openness Personality Inventory, NEO-PI），1992年进行了修订，修订后的量表英文缩写为NEO-PI-R（Revised Neuroticism Extraversion Openness Personality Inventory）。目前，NEO-PI-R是西方国家使用得最广泛的人格评定量表之一，已被用于人格的测量和研究、临床心理学、工业与管理心理学等许多领域。

大五人格量表(NEO-FFI)。1985年，Costa和McCrae根据对16PF的因素分析和自己的理论构想编制了最初的NEO人格问卷，即NEO-PI(NEO-Personality-Inventory，人格量表)。 1992年，Costa和McCrae发表了240个题项的NEO-PI-R大五人格量表。为了实际应用的需要，Costa和McCrae在对1985年版本的NEO-PI进行项目因素分析的基础上得出了一套包括60个题项的简版的NEO-FFI，12个题项的分量表包括了因素分析中对五因素的每一因素负荷最高的项目。 2 量表的信度和效度

大五人格简式量表（NEO Five-Factor Inventory，NEO-FFI）是NEO-PI的简化版，由NEO-PI中在各因子上负荷最大的12个题项构成，共有60个项目，每个项目有5个等级，从“强烈反对”到“非常赞成”。其神经质、严谨性、外倾性、宜人性和开放性五个因子的内部一致性信度分别为0.86，0.81，0.77，0.68，0.73。

NEO-PI-R中文本具有较好的信度，Cronbach’sα系数从0.77（顺同性）至0.92（神经质），重测信度从0.81（开放性）至0.91（外向性）；因子分析表明30 种人格特质分量表基本上负荷了五个主要公共因子（可解释57.65%的总体方差）；NEO-PI-R的神经质和外向性维度与EPQ的神经质和内外向维度的相关系数分别为0.744（p<0.01）和0.816（p<0.01）。NEO-FFI量表与NEO-PI-R量表有显著相关，这表明NEO-FFI秉承了NEO-PI-R量表效度的实质内容，一样的可靠和有效。 3 量表的中国化

本量表由Mccrae和costa编制，在华人地区使用的结果表明，具有良好的信度和效度。问卷共60个题目，为李克特5点量表，包括情绪稳定性(N)、外向/内向性(E)、和谐性(A)、责任心(C)、开放性(O)等五个维度。每个维度12个题目，分别计分。在本文中各分量表的内部一致性系数为0.53～0.88。

表7 大五人格

指导语：以下是一些有关自我情感、态度和行为的陈述。请仔细阅读每个陈述，看看

是否适合用来描述你自己。请逐题在相应的选项（1=非常不同意；2=不同意；3=没有意见；4=同意；5=非常同意）上划“√”，表明你同意该看法的程度。问卷不署名，敬请如实描述你的感受。回答无所谓对错好坏，不必花太多时间琢磨。

非常不同意 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

不同意 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

没有意见 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

同意

非常同意 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

1 我不是一个喜欢担忧的人 2 我喜欢有许多人和我在一起 3

我很喜欢沉浸在在幻想和白日梦里，并探索所有可能性，任其蔓延和发展

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

4 我尽量对遇到的每一个人有礼貌 5 我把自己的东西收拾、保持得干净整洁 6 我有时感到痛苦和愤慨 7 我爱笑

8 我认为培养新的爱好很有趣

9 有时我会恐吓或哄骗别人，使他们干我想让他们干的事情 10 我能很好地安排时间，使各种事情按时完成 11 当我处于极度紧张状态时，有时觉得自己都要崩溃了 12 我喜欢那些可以让我单独完成而不会被别人打扰的工作 13 我对艺术和自然的表现形式着迷 14 有些人认为我自私和自我中心

15 我经常会遇到一些我没有充分准备的情况 16 我很少感到孤独或忧郁 17 我很喜欢和人们谈话 18

我认为让学生去听有争议的人的演讲只会让他们思想混乱，并把他们引向歧途

19 我是一个顽固、固执的人

20 我会尽心尽力去完成分配给我的所有任务 21 我常常会感到紧张和极度不安 22 我喜欢凑热闹

23 诗歌对我很少有影响甚至毫无影响 24 我知道我比多数人优秀

25 我的一系列目标很明确，并能逐步地实现它们 26 有时我感到自己毫无用处 27 我会避开人群

28 让思想无拘无束的漫游对我来说是件难事 29 如果我被人侮辱，我会尽量宽恕和忘却 30 通常我要花很多时间，才能安下心来工作 31 我很少感到恐惧或焦虑

非常不同意 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

不同意 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

没有意见 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

同意

非常同意 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

32 我常常感到自己精力旺盛，活力十足

33 我很少注意到自己在不同环境中的心情或感受的变化 34 我倾向于把人往好里想

35 我工作勤奋，以便实现自己的目标 36 我常常为人们对待我的方式而生气 37 我是一个快乐而兴致勃勃的人 38 我体验到很多不同的感受和情绪 39 有些人认为我冷漠，只为自己打算

40 当我答应做一件事时，人们总相信我能坚持到底 41 当事情变得不顺利时，我常会感到泄气，并想放弃 42 与别人聊天并没让我得到更多的乐趣 43

读一首诗或观赏一件艺术品，有时会让我感到内心强烈的冲动

我本应该是一个可靠和值得信赖的人，但有时做得却不是那么好

4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4

44 我的原则是讲求实际，不感情用事 45

46 我很少悲伤或忧郁 47 我的生活是快节奏的

48 我没什么兴趣思索宇宙的本质或人类的现状 49 通常我会尽力考虑周全

50 我做事富有成效，总能及时、正确地完成任务 51 我常常感到无助，想要别人来解决我的问题 52 我是一个很活跃的人

53 我对动脑筋的事有很强的好奇心 54 如果我不喜欢某些人，我就让他们知道 55 我好像从来不能把事情做得井井有条 56 有时我感到非常羞愧，简直想躲起来 57 我宁愿独自行动，而不愿领着他人一起干 58 我经常对理论或抽象的概念感兴趣

59 在必要时，我会操纵、控制别人，以达到我的目的 60 我力求把所有事情都做得十全十美

SPSS计分方法

compute n= (+6-neo1 +neo6 +neo11 +6-neo16 +neo21 +neo26 +6-neo31 +neo36 +neo41 +6-neo46 +neo51 +neo56)/12. VARIABLE LABELS n '神经质' .

compute e= (neo2 +neo7 +6-neo12 +neo17 +neo22 +6-neo27 +neo32 +neo37 +6-neo42 +neo47

+neo52 +6-neo57)/12.

VARIABLE LABELS e '外倾性' .

compute o= (+6-neo3 +neo8 +neo13 +6-neo18 +6-neo23 +neo28 +6-neo33 +neo38 +neo43 +6-neo48 +neo53 +neo58)/12. VARIABLE LABELS o '开放性' .

compute a= (neo4 +6-neo9 +6-neo14 +neo19 +6-neo24 +6-neo29 +neo34 +6-neo39 +neo44 +neo49 +6-neo54 +6-neo59)/12. VARIABLE LABELS a '宜人性' .

compute c= (neo5 +neo10 +6-neo15 +neo20 +neo25 +6-neo30 +neo35 +neo40 +6-neo45 +neo50 +6-neo55 +neo60)/12.

VARIABLE LABELS c '责任心' .

（不需反向计分，直接计算）

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/kn6v.html