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Wahyu Widhiarso
Estudios anteriores sugieren que existen diferencias individuales que afectan a la forma en que las personas falsifican sus respuestas en las medidas de personalidad en diversos grados. Estos factores deben tenerse en cuenta para obtener información más precisa sobre el comportamiento falso. Este estudio mostró una técnica de análisis que puede adaptar las diferencias individuales en un estudio de la falsificación inducida experimentalmente. Este experimento de dise˜no mixto contó con 2 grupos aleatorios (forma honrada frente a falsa), cada uno de los cuales cumplimentó una medida de personalidad de 5 factores 2 veces.
Este estudio analizó los datos utilizando el ANCOVA generalizado (g-ANCOVA) como una alternativa al ANCOVA tradicional ya que el g-ANCOVA puede adaptar tanto las diferencias individuales con manipulación previa (covariables) como la interacción, estimando los efectos de la inducción a la falsificación. También mostramos el uso de EffectLite, un programa para el análisis univariable y multivariable de las diferencias de medias incondicionales, condicionales y medias entre los grupos, que respaldó el presente estudio proporcionando un análisis que utilizó el g-ANCOVA.
Previous studies suggest that there are individual differences that affect the way that people fake their responses on personality measures to varying degrees. These factors should be taken into account to obtain more accurate information regarding faking behavior.
This study demonstrated an analysis technique that can accommodate individual differences in an experimentally induced faking study. This mixed-design experiment used two randomized groups (honest vs. faking condition), who each completed a five-factor personality measure twice. This study analyzed data using the generalized ANCOVA (g-ANCOVA) as an alternative to the traditional ANCOVA, since the g-ANCOVA can accommodate both individual differences in prior manipulation (covariates) and interaction, estimating the effects of inducement to fake.
We also demonstrated the use of EffectLite, a program for the univariate and multivariate analysis of unconditional, conditional, and average mean differences between groups, and which supported the present study by providing analysis using g-ANCOVA.
