“理商”的测量:决策能力量表初步修订

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随着人员选拔不断精细化、岗位分工不断标准化,传统的心理选拔工具已经不能满足专业人员的选拔,开发有针对性的、有特色的心理测量工具对我国的人员选拔就具有重要意义。传统人员能力选拔主要关注对个体智力的评估,认为智商高者即为“聪明”,随着“理性思维”研究的兴起,人们发现“聪明人”常常做“傻事”可能是由于认知科学对“聪明”的界定出现了问题,人们能力的高低不仅取决于智力,还有独立于智力影响人们心智的特殊成分,Stanovich将这一成分称作“理性思维”,人们尽管具有足够的智力,却仍然“做傻事”的现象称为“理性障碍”(Dystationalia)。进入21世纪,信息的呈现方式不断增多,范围不断扩大,面临海量冗余信息反而容易使人们陷入真伪难辨的信息洪流中无法抉择,所以研究个体决策与判断等理性思维能力就具有重要的意义。而针对决策能力的测量评估不仅是人员选拔的重要依据、个体现实决策质量的重要预测变量,更为“理商”(Rationality Quotient,RQ)(代表理性思维能力水平)的有效测量评估提供了新的方法和思路。自“决策”研究兴起,针对其的研究就一直层出不穷,但是我国学者对其研究主要集中理论基础的探讨研究,鲜有应用性研究,更是缺乏相关测量评估的工具,所以本研究试图在归纳总结国际上决策能力研究的基础上,修订适合我国文化背景的决策能力评估方法,为筛选具有高超决策能力和优良决策风格的个体从事特殊工作岗位提供一个新的评估方式。研究目的:参考国内外决策能力研究的最新进展,考虑我国的现实需求,本研究引进了Fishhoff、Bruine和Parker根据其“决策核心技能集”理论构想结合行为决策领域的研究成果所开发的成人决策能力量表(Adult Decision-making Competence Scale,A-DMC),将其进行本土化,用以测量和评估决策者的决策能力水平。研究方法:1.引进翻译修订量表,采用spss等软件对量表进行项目分析、信度检验。2.采用测量个体算法心智的瑞文智力测验以及数学能力测验验证量表是否有效测量个体算法心智效率,采用评估个体思维倾向的认知反思测验、认知需求量表以及决策风格量表验证量表是否有效测量个体反省心智发展水平,采用决策偏差任务作为效标验证量表是否有效测量个体非理性程度。3.采用风险未知的模糊决策任务以及风险已知的风险决策任务验证算法心智相同决策能力不同的个体在模拟现实情境的实验室任务中的表现。研究结果:1.采用翻译回译和集体讨论的方式将决策能力量表进行本土化修订,最终形成的决策能力量表包括共134个条目,采用11个分测验,测量决策能力的六个维度,包括:抵御框架效应(Resistance to Framing,RF)、风险感知一致性(Consistency in Risk Perception,RP)、社会规范认知(Recognizing Social Norms,SN)、信心不足/过分自信(Under/overconfidence,UOC)、决策规则的使用(Applying Decision Rules,DR)、抵御沉没成本(Resistance to Sunk Costs,SC)。采用相关法、鉴别指数等方法对量表题目进行项目分析。2.信度分析。A-DMC各分量表的Cronbach’sα系数为0.64~0.85,平均0.711;量表2个月重测相关系数为0.47~0.78(p<0.001)。3.效度分析。本文采用三种方式对A-DMC进行效度分析,其中包括:内容效度、结构效度和效标关联效度,经检验A-DMC修订版的效度良好。内容效度:经过多位心理学行业专家多轮修订和审查,结合相关法,验证结果均表明A-DMC具有良好的内容效度。结构效度:进行探索性验证分析,探索量表单维模型和双维模型;采用验证性因素分析检验Fischhoff提出的决策能力6因素结构,经验证该6因素结构的模型拟合较好,A-DMC量表的结构效度在我国文化背景下亦符合Fischhoff的理论建构。效标效度:决策能力量表中得分高的被试瑞文智力测验、数学推理成绩更高,通常采用更理智的决策风格,其在赌徒谬误、大数定理、比率偏差、协相关决策偏差任务成绩显著高于低分被试,且决策能力问卷中得分高的被试在认知反思测验及认知需求量表中的得分更高,表明A-DMC有效测量了被试的反省心智。采用专家评定法区分高中低不同决策能力者,数据分析表明高决策能力者在决策能力量表中的得分显著优于低决策能力者,说明A-DMC能有效区分决策能力不同的个体。4.模拟现实情景任务中A-DMC效度验证研究为进一步验证量表效度,我们采用风险决策任务,研究被试模拟现实情境任务中的不同表现:选取高认知能力被试,排除由算法心智不同导致的决策质量差异,发现在风险已知的剑桥博弈任务中,高决策能力组决策质量更好,冲动性更低,风险调节能力更高;在风险未知的爱荷华博弈任务中,高决策能力组在模糊决策中学习能力更强,掌握应用规则更快。
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