乱中求序

在性格研究历史的早期就已经很明显了，关于特征而收集到的大量数据都只是些原始材料。有关-个人的-套杂乱的特征分数，并不能合起来形成关于这个他或者她的性格的整体图象，而且，从大量受试者的样品当中得出的分数编辑起来，并不能给整体意义上的性格提出什么新见解。

奥尔波特指出了这个问题：“似乎已经很清楚，我们在性格和动机当中所寻找的-些单位是些相当复杂的结构而不是基本分子单元。”可是，特征检测是分子式的，而且，还不能明确地看出，按照比如由M M PI所产生的26种特征分数得出的-大堆发现，怎样就能看到-个结构，可以从-组不同测试法当中收集到的成百种分数更不能做到这-点。

好几位心理学家提议，要从混乱当中求得秩序，即把-些联合特征合并成更大-些的趋向或者共存特征如“总体动作”，“幸福感”及“情感稳定性”，或者变成心理动力学上的共存特征如进攻性及口唇或者肛门趋向。其它-些人建议把性格特征归类为双模式的范围或者类型，如荣格把人群分成外向及内向两类。

可这都是些模糊不清的笼统词。研究者们需要强有力的证据来证明，特征是以非常清晰的、可辨识的串连贯起来的。而-种把这个证据收集起来的办法是存在的。高尔顿曾找到了相互关系分析法，即是-种检测互变量的统计学上的步骤（-种变量发生变化的程度，如某种特征，在另-个特征或者变量发生变化时会随之发生变化）。接着，英国心理学家和统计学家查尔斯·斯皮尔曼又设计出了最为复杂的方法，叫做因素分析，它是要同时检测-整个变量组中各个变量的相互关系——这正好是让特征数据产生意义所需要的东西。这个方法很复杂，但其基本概念却非常简单。如果-组特征都共同变化——也即是说，在任何特征里面，如果-个较高或者较低的分数都伴有另-些特征的分数也变高或者变低——那就有理由假定，它们-定受到某种起总体作用的普通倾向或者因素的影响。

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