MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1177/10731911231190097

Медицинская библиотека · Assessment · 2023

Measuring the "Dark" Triad: Comparing the Five-Factor Model Antagonistic Triad Measure to Other Commonly Used Self-Report Instruments.

Rose Leigha, Lynam Donald R, Miller Joshua D

СтатьяСравнительное исследованиеВалидационное исследованиеПеревод пока не подготовлен

Аннотация

The "Dark" Triad (DT) refers to three personality constructs with ties to socially aversive behaviors: psychopathy, narcissism, and Machiavellianism. These constructs are commonly assessed via omnibus self-report inventories such as the Short Dark Triad (SD3) or the Dirty Dozen. Alternatively, researchers wishing to measure "dark" traits can compile stand-alone measures of each construct. Recently, the Five Factor Model Antagonistic Triad Measure (FFM ATM) was developed, which measures the DT from the perspective of the widely used Five Factor Model of personality. Initial validation studies indicated that the FFM ATM addresses common concerns with other omnibus inventories (e.g., allows for multifaceted examination of DT constructs). The current study tested the FFM ATM in relation to these other methods of measuring the DT (i.e., omnibus inventories and combinations of single-construct measures). Across three tests of validity (i.e., nomological network analysis, intraclass correlations, and incremental validity analyses), the FFM ATM showed favorable results and outperformed other measures of the DT.

Для цитирования: Rose Leigha, Lynam Donald R, Miller Joshua D. Measuring the "Dark" Triad: Comparing the Five-Factor Model Antagonistic Triad Measure to Other Commonly Used Self-Report Instruments.. Assessment. 2023. DOI: 10.1177/10731911231190097.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.