La personalità è un costrutto ampliamente studiato in psicologia e viene generalmente introdotto nella maggior parte delle ricerche (Donnellan, Oswald, Baird, & Lucas, 2006). Gli studiosi si trovano però spesso a includere, oltre alla personalità, anche un ampio numero di costrutti nei loro studi con il rischio che il rispondere a una grande quantità di item possa diventare un compito noioso o irritante per i partecipanti (Donnellan et al., 2006). L’utilizzo di questionari molto lunghi può portare a errori di misura perché i partecipanti sviluppano un umore negativo o perché rispondono in maniera non accurata a causa della frustrazione generata dalla lunghezza dell’assessment (Schmidt, Le, & Ilies, 2003). Inoltre l’utilizzo di questionari molto lunghi può aumentare la probabilità che i partecipanti decidano di non completare la compilazione degli strumenti, di non partecipare alle fasi successive di uno studio longitudinale o si rifiutino di partecipare a future ricerche (Donnellan et al., 2006). Per questa ragione, Donnellan et al. (2006) hanno ritenuto opportuno sviluppare uno strumento breve a partire dal 50-Item Personality Item Pool (Goldberg, 1999) per la misura dei tratti di personalità del modello dei Big Five considerati il modello dominante nella psicologia dei tratti di personalità (Costa & McCrae, 1992). Donnellan et al. (2006) sottolineano che in letteratura esiste già una misura breve, di soli 10 item, per rilevare i tratti di personalità del Big Five, vale a dire i TIPI (Goslin, Rentfrow, & Swann 2003). Tale strumento mostra tuttavia numerosi limiti. In primo luogo avendo soltanto due item per ciascuno dei cinque fattori di personalità, i TIPI mostrano un’attendibilità molto bassa con coefficienti di affidabilità che si aggirano intorno o si collocano al di sotto di .50 come riportato da Goslin et al. (2003). Inoltre, i TIPI presentano seri problemi nell’ambito dei modelli di equazioni strutturali in quanto, avendo soltanto due indicatori per fattore latente, possono generare problemi di stima dei modelli (Bollen, 1989; Kenny, 1979; Kline, 2004; Little, Lindenberger, & Nesselroade, 1999). Questo stesso problema, relativo al numero eccessivamente ridotto di item del TIPI, si applica anche all’analisi fattoriale per la quale si raccomanda che ciascun fattore sia rappresentato da almeno tre o quattro indicatori (Fabrigar, Wegener, MacCallum, & Strahan, 1999; Floyd & Widaman, 1995; Guadagnoli & Velicer, 1998). A partire da queste considerazioni, Donnellan et al. (2006) hanno dunque sviluppato il Mini-IPIP composto da 20 item, 4 per ciascuno dei Big Five. Donnellan et al. (2006) hanno costruito e valutato il Mini-IPIP attraverso cinque studi condotti con differenti partecipanti. Il primo studio condotto su un ampio gruppo di studenti universitari (N = 2.663) si è posto l’obiettivo di verificare le proprietà psicometriche del Mini-IPIP. Il secondo studio effettuato su 329 studenti di psicologia è stato utilizzato per definire la selezione dei 20 item del Mini-IPIP e per analizzarne le relazioni con la forma iniziale a 50 item e con i TIPI. Il terzo studio condotto su 300 studenti universitari è stato effettuato per confermare nuovamente su un ulteriore campione le proprietà psicometriche del Mini-IPIP ottenute negli studi precedenti. Lo studio 4 e lo studio 5, condotti rispettivamente su 216 studenti universitari e 148 studenti universitari, hanno esaminato la validità test-retest e ulteriori aspetti di validità di criterio del Mini-IPIP. Complessivamente i risultati dei cinque studi hanno mostrato che il Mini-IPIP presenta una soddisfacente coerenza interna vista la sua lunghezza e ampiezza dei contenuti. I coefficienti alfa nei cinque studi risultano tutti ampiamente superiori a .60. Le correlazioni del Mini-IPIP con la corrispondente versione lunga a 50 item e con altre misure dei Big Five tra cui i TIPI mostrano come lo strumento sia in grado di rilevare i tratti di personalità del modello dei Big Five in maniera accurata con un numero limitato di item, ma allo stesso tempo superando i limiti dei TIPI. Il Mini-IPIP mostra anche un’adeguata attendibilità test-retest sia a distanza di circa tre settimane sia a distanza di alcuni mesi (tra i sei e i nove mesi). Il Mini-IPIP ha mostrato validità predittiva in relazione ad ansia, depressione, ostilità/aggressività rilevate a distanza di circa tre settimane e validità predittiva in relazione a positive affect, negative affect, soddisfazione di vita a distanza di alcuni mesi.

Il presente studio si è posto dunque l’obiettivo di analizzare le proprietà psicometriche del Mini International Personality Item Pool (Mini-IPIP) nella sua versione italiana, al fine di poter offrire un primo contributo alla validazione dello strumento per l’utilizzo nel contesto italiano.

 

Metodo

Partecipanti

Hanno partecipato allo studio 311 studenti dell’Università di Firenze. In relazione al genere, 28% partecipanti sono maschi e 72% partecipanti sono femmine con un’età media di 23.92 anni (DS = 5.01).

 

Strumenti

Mini International Personality Item Pool (Mini-IPIP). Lo strumento è composto da 20 item con formato di risposta su scala Likert a 5 punti (da 1 = veramente inaccurato a 5 = veramente accurato). Il Mini-IPIP consente di rilevare cinque fattori di personalità in accordo con il modello dei Big Five: Estroversione (esempio di item «Parlo con molte persone diverse alle feste»); Amicalità (esempio di item «Sento le emozioni degli altri»); Coscienziosità (esempio di item «Faccio subito i compiti»); Nevroticismo (esempio di item «Ho frequenti sbalzi d’umore»); Apertura mentale (esempio di item « Ho una vivida immaginazione»).

Le proprietà psicometriche della versione italiana del Mini-IPIP saranno analizzate nel presente studio. Gli item della versione originale del Mini-IPIP sono stati tradotti tramite il metodo della back translation.

Big Five Questionnaire (BFQ; Caprara, Barbaranelli, & Borgogni, 1993). Il BFQ è composto da 132 item e individua cinque dimensioni fondamentali per la descrizione e la valutazione della personalità, indicate come Energia (esempio di item «Mi sembra di essere una persona attiva e vigorosa»), Amicalità (esempio di item «Capisco quando la gente ha bisogno del mio aiuto»), Coscienziosità (esempio di item «Tendo a essere molto riflessivo»), Stabilità emotiva (esempio di item «Non mi capita spesso di sentirmi teso»), Apertura mentale (esempio di item «Sono sempre informato su quello che accade nel mondo»). Gli item presentano una modalità di risposta su scala Likert a 5 punti (da 1 = assolutamente falso per me a 5 = assolutamente vero per me). Il coefficiente alfa di Cronbach è di: .81 per l’Energia, .73 per l’Amicalità, .81 per la Coscienziosità, .90 per la Stabilità emotiva e .75 per l’Apertura mentale.

 

Procedura

Le somministrazioni sono avvenute collettivamente, a opera di personale specializzato e nel rispetto delle leggi sulla privacy. L’ordine di somministrazione è stato controbilanciato per controllare gli effetti dell’ordine di presentazione.

 

Analisi dei dati

La struttura fattoriale del MINI-IPIP è stata analizzata mediante Analisi Fattoriale Confermativa (AFC) attraverso l’utilizzo del programma statistico AMOS versione 6 (Arbuckle, 2005) con il metodo della massima verosimiglianza. Per valutare statisticamente il fit dei dati empirici al modello teorico sono stati utilizzati differenti indici: il rapporto del chi quadrato con i gradi di libertà (χ2/gdl), il Tucker-Lewis Index (TLI), il Comparative Fit Index (CFI), lo Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) e il Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Valori del rapporto del chi quadrato con i gradi di libertà (χ2/gdl) compresi tra 1 e 3 sono considerati indicatori di un buon adattamento. In relazione al TLI, Bentler e Bonnet (1980; Hu & Bentler 1999) affermano che un valore maggiore di .90 rappresenta un buon fit. Anche riguardo al CFI valori superiore a .90 sono considerati buoni (Bentler & Bonnet, 1980). Valori dell’SRMR e dell’RMSEA minori di .08 (Browne & Cudeck, 1993) sono indici di un buon fit (Giannini, Gori, De Sanctis, & Schuldberg, 2011; Schermelleh-Engel, Moosbrugger, & Muller, 2003; Steiger, 1990). L’attendibilità della SCS è stata verificata attraverso il coefficiente alfa di Cronbach. Per verificare aspetti di validità di costrutto, sono state esaminate, mediante il coefficiente r di Pearson, le correlazioni del Mini-IPIP con il BFQ.

 

Risultati

Per verificare la struttura a cinque dimensioni del Mini-IPIP è stata condotta un’analisi fattoriale di tipo confermativo. Gli indici di Goodness of Fit sono riportati in Tabella 1.

Tabella 1. Analisi Fattoriale Confermativa: Goodness of Fit

couns-3.17-22

Relativamente agli indici considerati, la versione italiana della scala conferma una struttura a cinque dimensioni.

Per quanto riguarda la consistenza interna, il coefficiente alfa di Cronbach è di:

.71 per l’Estroversione; .73 per l’Amicalità; .72 per la Coscienziosità; .74 per il Nevroticismo; .72 per l’Apertura Mentale.

Le correlazioni del Mini-IPIP con il BFQ sono riportate in Tabella 2.

Tabella 2. Correlazioni del Mini-IPIP con il BFQ.

couns-3.17-24
Nota. N = 311.  * p < .05. ** p < .01.

Discussione

L’obiettivo del presente lavoro è stato quello di offrire un primo contributo alla validazione della versione italiana del Mini-IPIP a cura di Di Fabio e Saklofske.

L’adeguatezza del modello a cinque fattori è stata provata dall’Analisi Fattoriale Confermativa. L’attendibilità della scala verificata mediante il calcolo del coefficiente alfa di Cronbach è risultata soddisfacente e comunque in linea con la versione originale dello strumento (Donnellan et al., 2006) Le correlazioni del Mini-IPIP con il BFQ sottolineano un’adeguata validità di costrutto dello strumento relativamente alle misure effettuate. I risultati mostrano dunque che il Mini-IPIP è in grado di rilevare i tratti di personalità del modello BFQ in maniera adeguata.

Sebbene i risultati ottenuti mostrino come il Mini-IPIP sia uno strumento valido e attendibile per la misura dei tratti di personalità del modello dei Big Five nel contesto italiano, è necessario sottolineare che il presente studio mostra il limite di aver analizzato le proprietà psicometriche di tale strumento esclusivamente con studenti universitari dell’Università di Firenze che non risultano rappresentativi della realtà italiana. In studi futuri dovrebbero pertanto essere inclusi studenti universitari di altre aree geografiche in Italia. Sarebbe anche auspicabile verificare le proprietà psicometriche del Mini-IPIP con altri target come ad esempio studenti di scuola superiore e adulti.

Nonostante i limiti evidenziati, la versione italiana del Mini-IPIP risulta uno strumento in grado di rilevare in maniera accurata i Big Five anche nel contesto italiano, fornendo una misura breve ed agevole per la rilevazione della personalità costrutto che merita di essere approfondito a vari livelli nella ricerca in psicologia e dunque anche nella psicologia dell’orientamento e nel career counseling.

Bibliografia

Arbuckle, J. L. (2005). Amos 6.0 user’s guide. Chicago, IL: SPSS.

Bentler, P. M., & Bonnet, D. C. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin, 88(3), 588-606.

Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. New York: Wiley.

Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136-162). Newsbury Park, CA: Sage.

Caprara, G. V., Barbaranelli, C., & Borgogni, L. (1993). BFQ: Big Five Questionnaire. Manuale. Firenze, Italia: Giunti O.S. Organizzazioni Speciali.

Costa, P. T. Jr., & McCrae, R. R. (1992). NEO-PI-R professional manual. Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.


Donnellan, M. B., Oswald, F. L., Baird, B. M., & Lucas, R. E. (2006). The mini-IPIP scales: Tiny-yet-effective measures of the Big Five factors of personality. Psychological assessment, 18(2), 192.

Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4, 272-299.

Floyd, F. J., & Widaman, K. F. (1995). Factor analysis in the development and refinement of clinical assessment instruments. Psychological Assessment, 7, 286-299.

Giannini, M., Gori, A., De Sanctis, E., & Schuldberg, D. (2011). A Comparative analysis of attachment: Psychometric properties of the PTI Attachment Styles Scale (ASS). Journal of Psychotherapy Integration, 21(4) 363-381.

Goldberg, L. R. (1999). A broad-bandwidth, public-domain, personality inventory measuring the lower-level facets of several five-factor models. In I. Mervielde, I. J. Deary, F. De Fruyt, & F. Ostendorf (Eds.), Personality psychology in Europe (Vol. 7, pp. 7-28). Tilburg, The Netherlands: Tilburg University Press.

Gosling, S. D., Rentfrow, P. J., & Swann, W. B., (2003). A very brief measure of the Big-Five personality domains. Journal of Research in Personality, 37, 504-528.

Guadagnoli, E., & Velicer, W. F. (1988). Relation of sample size to the stability of component patterns. Psychological Bulletin, 103, 265-275.

Hu, L.T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1-55.

Kenny, D. A. (1979). Correlation and causality. New York: Wiley.

Kline, R. B. (2004). Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York: Guilford Press.

Little, T. D., Lindenberger, U., & Nesselroade, J. R. (1999). On selecting indicators for multivariate measurement and modeling latent variables: When “good” indicators are bad and “bad” indicators are good. Psycho- logical Methods, 4, 192-211.

Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Muller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and goodness-of-fit models. Methods of Psychological Research Online, 8, 23-74.

Schmidt, F. L., Le, H., & Ilies, R. (2003). Beyond alpha: An empirical examination of the effects of different sources of measurement error on reliability estimates for measures of individual differences constructs. Psychological Methods, 8, 206-224.

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