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Disentangling qualitatively different faking strategies in high-stakes personality assessments: A mixture extension of the multidimensional nominal response model
Seitz, Timo
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Alagöz, Ömer Emre Can
;
Meiser, Thorsten
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seitz-et-al-2025-disentangling-qualitatively-different-faking-strategies-in-high-stakes-personality-assessments-a.pdf
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DOI:
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https://doi.org/10.1177/00131644251341843
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URL:
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https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/001316442...
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Weitere URL:
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https://www.researchgate.net/publication/391268699...
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-705620
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Dokumenttyp:
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Zeitschriftenartikel
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Erscheinungsjahr:
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2025
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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Educational and Psychological Measurement : EPM
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Band/Volume:
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85
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Heft/Issue:
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6
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Seitenbereich:
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1237-1277
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Ort der Veröffentlichung:
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Thousand Oaks, Calif. [u.a.]
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Verlag:
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Sage Periodicals Press
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ISSN:
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0013-1644 , 1552-3888
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Sozialwissenschaften > Psychologische Methodenlehre u. Diagnostik (Meiser 2009-)
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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150 Psychologie
310 Statistik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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faking , mixture model , response strategies , high-stakes assessments , multidimensional item response theory
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Abstract:
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High-stakes personality assessments are often compromised by faking, where test-takers distort their responses according to social desirability. Many previous models have accounted for faking by modeling an additional latent dimension that quantifies each test-taker’s degree of faking. Such models assume a homogeneous response strategy among all test-takers, reflected in a measurement model in which substantive traits and faking jointly influence item responses. However, such a model will be misspecified if, for some test-takers, item responding is only a function of substantive traits or only a function of faking. To address this limitation, we propose a mixture modeling extension of the multidimensional nominal response model (M-MNRM) that can be used to account for qualitatively different response strategies and to model relationships of strategy use with external variables. In a simulation study, the M-MNRM exhibited good parameter recovery and high classification accuracy across multiple conditions. Analyses of three empirical high-stakes datasets provided evidence for the consistent presence of the specified latent classes in different personnel selection contexts, emphasizing the importance of accounting for such kind of response behavior heterogeneity in high-stakes assessment data. We end the article with a discussion of the model’s utility for psychological measurement.
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Übersetzter Titel:
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Die Trennung qualitativ unterschiedlicher Faking-Strategien in High-Stakes-Persönlichkeitstestungen: Eine Mischerweiterung des multidimensionalen Nominal-Response-Modells
(Deutsch)
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Übersetzung des Abstracts:
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(ÜBERSETZUNG VON DeepL) Hochkarätige Persönlichkeitsbewertungen werden oft durch Vortäuschen beeinträchtigt, wobei die Testteilnehmer ihre Antworten entsprechend der sozialen Erwünschtheit verzerren. Viele frühere Modelle haben das Vortäuschen berücksichtigt, indem sie eine zusätzliche latente Dimension modelliert haben, die den Grad des Vortäuschens jedes Testteilnehmers quantifiziert. Solche Modelle gehen von einer homogenen Antwortstrategie aller Testteilnehmer aus, was sich in einem Messmodell widerspiegelt, in dem wesentliche Merkmale und Vortäuschen gemeinsam die Antworten auf die Fragen beeinflussen. Ein solches Modell ist jedoch falsch spezifiziert, wenn für einige Testteilnehmer die Beantwortung der Fragen nur eine Funktion substanzieller Merkmale oder nur eine Funktion von Vortäuschungen ist. Um dieser Einschränkung zu begegnen, schlagen wir eine Erweiterung des multidimensionalen nominalen Antwortmodells (M-MNRM) um eine Mischungsmodellierung vor, mit der qualitativ unterschiedliche Antwortstrategien berücksichtigt und Beziehungen zwischen der Verwendung von Strategien und externen Variablen modelliert werden können. In einer Simulationsstudie zeigte das M-MNRM eine gute Parameterwiederherstellung und eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit unter verschiedenen Bedingungen. Analysen von drei empirischen Datensätzen mit hohem Einsatz lieferten Belege für das konsistente Vorhandensein der spezifizierten latenten Klassen in verschiedenen Personalauswahlkontexten und unterstrichen die Bedeutung der Berücksichtigung einer solchen Heterogenität des Antwortverhaltens in Daten aus Bewertungen mit hohem Einsatz. Wir schließen den Artikel mit einer Diskussion über den Nutzen des Modells für die psychologische Messung.
(Deutsch)
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