该文从项目反应过程出发，认为可能是由于原有的维度分析方法将生活取向测验(LOT)及其修订版(LOT-R)这两个测验的项目反应理想点过程错误地限定为优势过程。导致两个测验违背单维性的结论；进而采用主成分分析的未旋转成分负荷散点图和对应分析的维度分数散点图，并结合项目相关矩阵法验证LOT和LOT-R的维度。结果显示LOT-R的单维性得到了验证，LOT由于包含两个测量应对的项目而导致违背单维性。最后作者提出应该与理想点过程相一致的心理计量学模型对LOT-R的数据进行分析。 彼得德鲁克标签：生活取向测验；理想点过程；优势过程；主成分分析；时应分析；项目相关矩阵
随着积极心理学的兴起，乐观逐渐成为人格和健康心理学研究中最常引证的建构之一Ⅲ。在各种乐观的建构中，气质性乐观为广大研究者所接受。气质性乐观按一般结果期望来定义，即乐观者一般倾向于期望有利的生活结果。该定义源自自我调节理论，在该理论中，假定乐观对人们处理新的或困难的情景有一个调节效应。当面临潜在的障碍时，乐观者比悲观者更可能坚持他们的目标方向的努力。
Scheier和Carver(1985)编制生活取向测验(LifeOrientation Test；LOT)用于气质性乐观的测量。LOT是一个自我报告问卷，共包括12个项目，其中有4个是附加项目，用来掩饰问卷的真实目的。其余8个正式项目中有4个正性词项目，4个负性词项目。
后来，有研究者质疑LOT中有两个项目反映的是人们的应对方式，而不是对未来事件积极结果的期望。为解决这个问题，Seheier，Carver和Bridges于1994年修订了LOT，把这两个项目删除，同时为保持正性词和负性词项目数的平衡，将一个负性词项目删除，并增加一个正性词项目。修订后的生活取向测验通常记为LOT－R。
有关气质性乐观的一个基础而又有争议的问题是关于LOT和LOT－R测量的建构的潜在维度。以Scheier等人为代表的一部分研究者坚持认为LOT和LOT－R的潜在结构是一个广泛性的乐观维度，赞成它是一个双极的概念，其中最消极的一端是悲观，最积极的一端是乐观；另一部分研究者则认为LOT和LOT－R是由两个独立的潜在维度：乐观和悲观组成。
先前的乐观研究者对LOT和LOT－R的维度检验大多是采用主成分分析和验证性因素分析方法进行的。研究者在做研究时都暗含了这两种方法是合理的假设。事实上这两种方法都暗含了项目反应过程是一种优势过程，即随着特质水平的增加，赞成与所测特质正向关联的项目的程度随之线性增加，反向关联的项目反向评分后也是如此。这种反应过程的假定对于非认知领域的正确性受到了一些态度研究者和人格研究者的质疑。他们发现，在态度和一些人格特质问卷上，项目反应的过程是一种理想点过程，项目反应函数是一个单峰对称形的曲线，即个体只赞成项目位置和他／她的态度或特质水平接近的项目，而当项目位置远离(无论高于还是低于)个体态度或特质水平时，个体均显示出一定程度的不赞成，项目位置与个体态度相差越大，不赞成的程度也就越大。Roberts，Donoghue和Laughlin指出，采用二级或等级的不赞成—赞成反应类别的项目，其反应过程很可能服从理想点过程。Stark，Chemyshenko，Drasgow和Williams发现，采用因素分析方法编制的16PF和大五人格问卷采用基于理想点反应过程开发的展开模型分析问卷中的项目反应，其拟合能力均高于优势模型。Meijer和Baneke采用非参数IRT模型分析经验法编制的MMPI抑郁量表时，发现了许多非单调反应函数的项目。Schuur和Kiem指出因素分析在分析两极的单维理论构念时常常是不正确的模型，会产生一个额外的虚假因素(即本来是一个潜在维度，却产生两个相关较小的因子)，认为采用理想点方法分析更为合理。
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任湘LOT和LOT－R以及对它进行改编后的测验单维性违背的原因是否也是由于采用的方法对测验项目的反应过程进行了错误限定导致的呢?LOT和LOT－R是用于测量气质性乐观，气质性乐观是一种人格特质而不是一种认知特质，因而，其反应过程似乎应该与一般人格测验的项目反应过程更接近，同时尽管它是采用理论法编制，而不是象16PF或大五人格问卷那样采用因素分析方法编制或MMPI那样采用经验法编制，但它的项目反应格式采用等级的不赞成一赞成类别，因此与Chemyshenko等人和Stark等人研究中使用的问卷以及态度问卷有许多相似之处。这些相似性似乎能够表明LOT和LOT－R与16PF以及大五人格问卷中的项目反应过程是相似的。
根据前面的分析，文章采用与理想点过程相一致的方法检验LOT和LOT－R的单维性。目前检验测验的项目反应过程是否服从理想点过程的数据的单维性的通常做法主要是考查主
成分分析得到的未旋转成分负荷散点图的模式。Polak，Heiaer和Markde Rooij认为这种方法可能低估极端项目的量表值(即项目的位置)。最近，她们提出了一种新的方法，即对应分析方法用于探索项目的反应过程是否符合理想点过程。文章将它引入进来，并和主成分方法进行比较。同时，根据主成分法和对应分析方法得到的项目量表值考查项目间的相关矩阵，项目相关矩阵表现出来的特点也是验证项目反应过程服从理想点过程的测验的单维性的一种重要方法。
1 对象、资料和分析程序
研究对象来自两个被试样本：样本拉丝工艺Ⅰ和样本Ⅱ。样本Ⅰ中的参与者是某综合性大学独立学院的学生，由1254人组成，其中男生713人，女生551人，平均年龄18.91±1.07岁；样本Ⅱ的参与者是来自某师范大学的学生，包括2688人，其中男生1287人，女生1401人，平均年龄18.65±1.84岁。
工具为LOT和LOT－R的中译本。采用回译程序对LOT和LOT－R进行翻译得到LOT和LOT－R的中译本。翻译后的两个问卷被合并到一个问卷中施测，删除两个问卷重复的项目，附加项目按L01中的顺序排列。
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分析分两步进行：首先，在样本I上对LOT、在样本Ⅱ上对LOT－R采用主成分分析和对应分析得到两个测验的因子负荷散点图或维度分数散点图，并根据项目的量表值(第一主成分上的负荷或第一个维度上的分数)对项目的极端性进行排序，然后计算得到项目间的相关矩阵；接下来，对所分析的结果进行交叉验证，即在样本I上对LOT－R、在样本II上对LOT作类似第一步中的分析。所有的数据采用SPSS16.0进行处理和分析。
2 三种理想点方法的原理
2.1 主成分分析作为一种理想点方法的原理前面提到了主成分分析是建立在项目反应的优势过程基础之上，它如何和项目反应的理想点过程对应起来呢?一些研究者发现，项目反应过程符合理想点过程的一个单维(双极)的、由正负性词项目组成的测验，采用主成分分析
时将产生两个主成分，第一主成分上的负荷(不旋转)代表了原始的维度，而第二主成分上的负荷大小与第一主成分相关联，两个成分的负荷散点图呈现出半圆形的形状。上述研究者基本上是采用二次型展开模型通过模拟研究得出上述结论的。Roberts，Donoghue和hughling(2000)采用指数型展开模型进行模拟研究发现，项目反应过程服从该类模型的数据采用主成分分析时也得到两个主成分，成分负荷呈现出一个类似半圆形的形状，但在半圆的末端点处产生“向内折叠”的倾向，表现为一种“马蹄”(horseshoe)形模式。这表明主成分分析可能低估指数型展开模型中位于极端位置处的项目的量表值。
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