Asumsi Umum dalam Pengukuran Psikologis
Penyusunan Skala Psikologi
2026-08-25
Outline
- Kenapa asumsi perlu diperiksa
- Asumsi 1: atribut psikologis bervariasi secara kuantitatif
- Asumsi 2: atributnya terdistribusi normal
- Asumsi 3: atributnya continuous, bukan kategorikal
- Asumsi 4: semua item mengukur satu hal yang sama
- Asumsi 5: item bekerja dengan cara yang sama untuk semua kelompok
- Asumsi 6: responden bisa dan mau melaporkan kondisi internalnya
- Apa yang bisa kita lakukan terhadap asumsi-asumsi ini
Semua asumsi di atas punya kesamaan: asumsi-asumsi ini kita anggap benar tanpa pernah benar-benar kita periksa.
Dari Pertemuan 1 ke Pertemuan 2
Yang sudah Anda pelajari minggu lalu
Pengukuran psikologis dilakukan secara tidak langsung, lewat indikator sebagai “proksi.”
Definisi pengukuran sendiri masih diperdebatkan, dan kritik Michell soal apakah atribut psikologis benar-benar kuantitatif belum benar-benar tuntas dijawab.
Sebagian besar data psikologi bentuknya ordinal, tetapi diperlakukan sebagai interval.
Yang menentukan apakah kumpulan item Anda adalah skala adalah teori, bukan output software statistik.
Kenapa perlu satu pertemuan penuh hanya untuk membahas asumsi?
Karena asumsi-asumsi ini biasaya tidak laporkan secara eksplisit di laporan penelitian, tetapi hanya hasil penelitiannya saja.
Karena software tidak akan memperingatkan Anda kalau asumsi-asumsi ini dilanggar. Ia tetap mengeluarkan angka.
Karena di Pertemuan 9–15 nanti, Anda akan mengambil keputusan teknis yang semuanya bersandar pada asumsi-asumsi ini.
Apa saja asumsi pengukuran psikologi, dan kenapa perlu diperiksa
Asumsi sebenarnya bukan kelemahan
Ingat, pengukuran tidak pernah benar-benar bebas nilai atau objektif. Ia selalu theory-laden, sehingga hasil pengukuran harus dibaca dalam kerangka asumsi yang menyertainya.
Oleh karena itu, tidak ada pengukuran yang bebas asumsi. Termometer pun mengasumsikan bahwa hubungan/korelasi pemuaian air raksa bersifat linear terhadap suhu.
Asumsi adalah pegangan yang harus kita punya agar bisa mengukur objek ingin kita ukur.
Yang problematik bukan ada atau tidaknya asumsi, melainkan asumsi yang tidak disadari dan tidak pernah dideklarasikan.
Perbedaan yang penting
“Saya mengasumsikan neuroticism bersifat continuous, dan berikut alasannya” adalah pernyataan ilmiah.
“Saya menjumlahkan skor item skala kecemasan karena semua orang melakukannya” bukan pernyataan ilmiah.
Tiga kemungkinan status sebuah asumsi
Asumsinya benar. Tidak ada masalah ketika ini yang terjadi.
Asumsinya salah, tapi kesimpulannya tidak banyak berubah. Metode yang seperti ini disebut robust terhadap pelanggaran asumsi tersebut.
Asumsinya salah, dan kesimpulannya berubah total. Masalah ini yang perlu diatasi.
Enam asumsi yang akan kita bahas
| # | Asumsi | Bisakah diperiksa dengan data? |
|---|---|---|
| 1 | Atribut psikologis bervariasi secara kuantitatif | Sangat sulit |
| 2 | Sebaran datanya normal | Ya |
| 3 | Atributnya continuous, bukan kategorikal | Sebagian |
| 4 | Semua item mengukur satu konstruk yang sama | Ya |
| 5 | Cara item bekerja, sama untuk semua kelompok (invariance) | Ya, kalau datanya cukup |
| 6 | Responden bisa dan mau menjawab secara akurat | Sebagian |
Perhatikan bahwa asumsi yang paling mendasar (nomor 1) justru yang paling sulit diperiksa.
Asumsi 1: atributnya bervariasi secara kuantitatif
Apa yang kita lakukan ketika kita menjumlahkan item
Bayangkan skala kecemasan dengan 10 item, masing-masing 1–5. Anda menjumlahkannya menjadi satu skor 10–50.
Dengan menjumlahkan, Anda sudah mengasumsikan setidaknya tiga hal:
Setiap item punya bobot yang sama. Item 1 dianggap menyumbang sama besar dengan item 7.
Jarak antar-kategori respons setara. Selisih skor depresi 1→2 dianggap sama dengan selisih skor 4→5.
Skor bisa dijumlahkan. Orang dengan skor 40 dianggap punya kecemasan “dua kali lipat” orang dengan skor 20, atau setidaknya, selisih 10 poin punya arti yang sama di seluruh rentang skala.
Semua item punya bobot sama = bold assumption
Item “Saya kadang merasa gugup sebelum presentasi” dan item “Saya sering merasa akan mati karena panik” jelas menandakan tingkat keparahan yang berbeda.
Tetapi dalam penjumlahan biasa (unit weighting), keduanya bernilai maksimum 5 poin.
Artinya, skala kita memperlakukan dua pernyataan itu sebagai indikator yang setara.
Tetapi…
Ini persis yang membedakan Classical Test Theory dari Item Response Theory. IRT memungkinkan tiap item punya “tingkat kesulitan” dan “daya diskriminasi” sendiri. Kita akan bahas sekilas di Pertemuan 3.
Mata kuliah ini memakai CTT, jadi unit weighting adalah asumsi yang akan Anda pakai. Yang penting, Anda tahu bahwa asumsi inilah yang dipakai.
Asumsi 2: sebaran datanya normal
Dari mana asumsi normalitas berasal?
Adolphe Quetelet (1835) memperkenalkan gagasan l’homme moyen atau “manusia rata-rata”.
- Ia menerapkan kurva normal, yang saat itu dipakai untuk memodelkan error pengamatan astronomi, pada karakteristik manusia.
Implikasinya: kurva normal yang awalnya digunakan untuk memodelkan error pengukuran digunakan juga untuk memodelkan atribut yang melekat di manusia.
Galton kemudian memakainya untuk sifat-sifat psikologis, dan sejak itu normalitas menjadi semacam asumsi otomatis dalam psikometri.
- Inilah yang menjustifikasi pandangan eugenics yang amat rasis.
Yang perlu disadari
Tidak pernah ada bukti kuat bahwa atribut psikologis harus terdistribusi normal. Yang ada adalah kebiasaan yang diwariskan tetapi dari konteks yang amat berbeda.
Ada sirkularitas yang jarang dibicarakan
Dalam penyusunan skala, kita membuang item yang terlalu mudah atau terlalu sulit disetujui — item yang hampir semua orang menjawab “5/sangat setuju” (e.g., “Saya percaya Tuhan benar-benar ada”), atau hampir semua orang menjawab “1/sangat tidak setuju” (e.g., “Seks pranikah adalah kewajiban moral yang harus dilakukan semua orang”).
Item yang tersisa adalah item yang membelah responden di tengah.
Hasilnya: sebaran skor total menjadi lebih simetris dan menumpuk di tengah.
Perhatikan urutannya
Kita memilih item supaya sebarannya normal, lalu memperlakukan normalitas itu sebagai temuan tentang manusia. Padahal bagaimana cara partisipan merespon skala kita adalah konsekuensi dari cara kita menyusun skalanya.
Mari lihat data yang sebenarnya
Data IPIP Big Five (data/data.csv di repositori mata kuliah ini), 50 item, skala 1–5, n = 19.719 responden (jumlah baris mentah; Pertemuan 6 memakai n = 19.718 setelah listwise deletion).
Pertama, lihat tiga item secara terpisah:
| Item | Isi | Rata-rata | Skewness | Kurtosis |
|---|---|---|---|---|
| N3 | I worry about things | 3.84 | −0.83 | −0.16 |
| O2 | I have difficulty understanding abstract ideas | 2.15 | +0.78 | −0.23 |
| E1 | I am the life of the party | 2.63 | +0.21 | −0.96 |
Perhatikan
Item-itemnya jelas tidak normal. N3 menumpuk di ujung “setuju” (69% menjawab 4 atau 5), O2 menumpuk di ujung sebaliknya (67% menjawab 1 atau 2).
Sekarang lihat skor totalnya
Skor total tiap dimensi (10 item, rentang 10–50), data yang sama:
| Dimensi | Rata-rata | SD | Skewness | Kurtosis |
|---|---|---|---|---|
| Extraversion | 30.11 | 9.22 | −0.04 | −0.71 |
| Neuroticism | 30.97 | 8.62 | −0.08 | −0.60 |
| Conscientiousness | 33.47 | 7.31 | −0.09 | −0.38 |
Skewness mendekati nol, sebarannya jadi simetris.
Tetapi kurtosis-nya negatif semua: sebarannya lebih datar daripada kurva normal.
Apa yang terjadi?
Item-itemnya miring ke kiri dan ke kanan. Ketika dijumlahkan, kemiringan itu saling meniadakan.
Hasilnya terlihat simetris, tetapi bukan berarti atributnya normal. Yang terjadi adalah efek penjumlahan.
Dan sebarannya tetap tidak persis normal: bentuknya lebih datar, dengan responden yang lebih menyebar di rentang tengah daripada yang diperkirakan kurva normal.
Poin utamanya
Sebaran skor total yang “terlihat normal” bukan bukti bahwa atribut psikologisnya terdistribusi normal. Itu sebagian besar konsekuensi dari menjumlahkan banyak item.
Secara umum..
Micceri (1989) memeriksa 440 sebaran skor dari tes prestasi dan alat ukur psikologis bersampel besar.
Judul artikelnya: “The unicorn, the normal curve, and other improbable creatures.”
Temuannya: tidak satu pun sebaran itu memenuhi kriteria normalitas. Sebagian besar menunjukkan asimetri, ekor yang skewed, atau multimodalitas.
Kenapa ini penting untuk proyek Anda
Norma dan skor standar bergantung pada asumsi ini. Persentil, z-score, dan T-score yang akan Anda susun di Pertemuan 14 diturunkan dengan mengandaikan bentuk sebaran tertentu.
Kalau sebaran empirisnya tidak seperti itu, norma Anda akan salah menempatkan orang dan yang paling parah justru di ujung-ujung sebaran, tempat keputusan biasanya diambil.
Asumsi 3: atributnya continuous, bukan kategorikal
Dua kemungkinan bentuk konstruk
Dimensional/kontinum
Orang berbeda dalam derajat.
Tidak ada batas alami; yang ada hanya titik potong yang kita tetapkan sendiri.
Contoh: tinggi badan.
Taksonik (kategoris)
Ada dua kelompok yang benar-benar berbeda secara alami.
Batasnya bukan buatan peneliti.
Contoh: hamil/tidak hamil.
Ketika Anda ingin mengukur suatu konstruk psikologis, cari tahu mana yang benar secara teoretis untuk konstruk yang Anda ukur.
Ini adalah pertanyaan empiris, dan ada metodenya: taxometrics, dikembangkan Paul Meehl.
Bagaimana statusnya di literatur?
Haslam, Holland, & Kuppens (2012) meninjau 177 artikel taxometric (311 temuan) atas konstruk kepribadian dan psikopatologi.
Kesimpulannya: sebagian besar konstruk tampak dimensional. Setelah faktor pengganggu dikendalikan, mereka memperkirakan hanya sekitar 14% temuan yang benar-benar taksonik.
Artinya, sebagian besar “gangguan” yang kita perlakukan sebagai kategori sebenarnya lebih tepat digambarkan sebagai kontinum.
Hubungkan dengan Pertemuan 1
Ini juga problem yang melekat pada sistem diagnosis dan klasifikasi gangguan jiwa/kesehatan mental: sistem klasifikasi yang kategorikal, dipakai untuk konstruk yang buktinya menunjukkan kontinum. Itu juga yang melatarbelakangi project Research Domain Criteria (RDoC).
Kenapa ini penting untuk skala Anda
Kalau konstruk Anda dimensional tetapi Anda memaksakan kategori dalam norma Anda (“tinggi/sedang/rendah”), Anda membuang informasi dan menciptakan batas yang sebenarnya tidak ada di populasi.
Kalau konstruk Anda taksonik tetapi Anda menskalakannya, skor tengah Anda menggambarkan orang yang sebenarnya tidak ada.
Sebagian besar skala psikologis, termasuk yang akan Anda buat alat ukurnya, kemungkinan besar mengasumsikan dimensionalitas/continuum. Ini adalah asumsi yang umum, tapi asumsi ini perlu diuji.
- Tetapi, pengujian ini di luar cakupan project yang Anda kerjakan di MK ini.
Asumsi 4: semua item mengukur satu hal yang sama
Kenapa item-item dalam satu skala harus berkorelasi
Ingat logika skala dari Pertemuan 1: konstruk laten adalah penyebab respon partisipan atas item dari skala.
Kalau satu penyebab yang sama menyebabkan sepuluh item, kesepuluh item itu harus saling berkorelasi.
Korelasi antar-item itulah satu-satunya tanda yang bisa kita amati dari variabel yang tidak bisa kita amati.
Ketika mengasumsikan bahwa ada “penyebab yang sama” yang membuat item saling berkorelasi, maka item-item ini tidak boleh berkorelasi lagi (local independence).
Konsekuensinya
Karena itu, korelasi antar-item bisa dipakai untuk mengestimasi seberapa kuat hubungan tiap item dengan konstruk latennya, meskipun konstruknya sendiri tidak pernah kita ukur langsung.
Asumsi unidimensionalitas
Unidimensionalitas: seluruh item dalam satu skala disebabkan oleh satu variabel laten.
Kalau ternyata ada dua konstruk yang bercampur dalam satu skala, skor totalnya menjadi campuran yang tidak jelas maknanya.
Kalau alat ukur Anda mencampurkan dua konstruk yang berbeda, dua orang dengan skor total yang sama persis bisa memiliki kondisi psikologis yang sama sekali berbeda.
Contoh yang sering terjadi
Skala “kesejahteraan psikologis” yang mencampur item tentang suasana hati dan item tentang kondisi keuangan. Keduanya mungkin berkorelasi, tapi keduanya bukan satu hal yang sama.
Skor 40 bisa berarti “hati tenang, ekonomi sulit” atau “ekonomi mapan, hati gelisah”. Angkanya sama, kondisi psikologis orangnya sangat berbeda.
Asumsi local independence
Setelah kita memperhitungkan variabel latennya, item-item seharusnya tidak lagi saling berhubungan.
Artinya: seluruh alasan dua item berkorelasi harus berasal dari konstruk laten, bukan dari hal lain.
Pelanggaran yang paling umum: dua item yang isinya nyaris sama.
Contoh pelanggaran
“Saya sering merasa sedih” dan “Saya kerap merasa murung”.
Kedua item ini akan berkorelasi tinggi, tapi sebagian karena keduanya memang kalimat yang hampir sama, bukan hanya karena depresi. Reliabilitas skala Anda akan terlihat bagus secara artifisial.
Kita bahas cara menghindarinya saat menulis item di Pertemuan 10.
Asumsi 5: item bekerja dengan cara yang sama untuk semua kelompok
Satu item, artinya dapat berbeda
Kita mengasumsikan bahwa item yang sama artinya sama bagi laki-laki dan perempuan, bagi mahasiswa dan pekerja, bagi orang Jawa dan orang Sulawesi.
Kalau asumsi ini tidak terpenuhi, membandingkan skor antar-kelompok menjadi tidak sah dilakukan, ini mirip seperti membandingkan suhu yang diukur dengan dua termometer yang skalanya berbeda (e.g., termometer Kelvin dan Celcius).
Dalam psikometri, properti ini disebut measurement invariance; pelanggarannya di tingkat item disebut differential item functioning (DIF).
Bagaimana cara mengujinya?
Uji formalnya membutuhkan keterampilan teknis yang lebih kompleks dan sampel dengan ukuran besar, jadi kita tidak akan mempelajarinya di mata kuliah ini. Yang perlu Anda punya sekarang adalah kesadaran bahwa asumsi ini Anda gunakan.
Reference-group effect
Heine, Lehman, Peng, & Greenholtz (2002) menunjukkan masalah pada perbandingan skala Likert antar-budaya.
Ketika seseorang menjawab “Saya orang yang teliti”, ia menilai dirinya relatif terhadap orang-orang di sekitarnya, bukan terhadap standar universal.
Akibatnya, responden dari budaya yang punya standar ketelitian tinggi bisa memberi skor diri lebih rendah, meskipun perilakunya justru lebih sesuai dengan konstruk itu.
Implikasinya cukup mengganggu
Perbandingan rata-rata skor antar-negara pada skala self-report bisa berkebalikan dengan keadaan sebenarnya, tetapi anehnya, datanya kelihatannya baik-baik saja.
Kenapa ini sangat relevan untuk Anda
Banyak skala yang beredar di Indonesia adalah adaptasi dari skala berbahasa Inggris.
Back-translation memastikan terjemahannya setara. Ia tidak memastikan maknanya setara, apalagi bahwa itemnya berfungsi sama pada partisipan Indonesia.
Kalau kelompok Anda memilih mengadaptasi skala yang sudah ada (tetapi ditulis dalam bahasa asing dan diuji secara empirik di negara lain), measurement invariance bukan sekadar masalah penerjemahan, tetapi masalah psikometrik.
Pertanyaan yang harus dijawab kelompok Anda
Siapa populasi sasaran skala Anda, dan apakah item Anda masuk akal untuk seluruh subkelompok di dalamnya? Kita pakai pertanyaan ini lagi saat menetapkan sampel uji coba di Pertemuan 12.
Asumsi 6: responden bisa dan mau menjawab akurat
Asumsi yang paling sering dilupakan
Skala self-report mengandaikan dua hal sekaligus:
Responden mampu mengamati kondisi internalnya dan melaporkannya.
Responden bersedia melaporkannya apa adanya.
Keduanya asumsi ini bisa gagal, dan gagalnya dengan proses yang berbeda.
Soal kemampuan: akses ke proses mental cenderung terbatas
Nisbett & Wilson (1977), dalam artikel berjudul “Telling more than we can know”, menunjukkan bahwa orang sering tidak punya akses terhadap proses mental yang sebenarnya memengaruhi perilaku mereka.
Ketika ditanya alasan, mereka tetap menjawab, tetapi jawabannya sering berupa teori awam (lay theories) yang masuk akal, bukan laporan yang akurat atas proses psikologis yang sesungguhnya terjadi.
Implikasi untuk penulisan item
Item yang menanyakan perilaku yang sifatnya konkret (“Berapa kali seminggu Anda …”) umumnya lebih dapat diandalkan daripada item yang menanyakan sebab (“Mengapa Anda …”).
Kita pakai prinsip ini saat menulis item di Pertemuan 10.
Soal kesediaan: social desirability
Responden cenderung menjawab dengan cara yang membuat dirinya tampak baik: kadang sadar, kadang tidak.
Efeknya paling kuat pada konstruk yang punya muatan moral: kejujuran, prasangka, kepatuhan beragama, penggunaan zat, perilaku seksual.
Jaminan anonimitas membantu, tetapi tidak menghilangkannya sama sekali.
Yang perlu diantisipasi kelompok Anda
Kalau konstruk yang Anda pilih punya “jawaban yang diterima” secara sosial, sebaran skor Anda akan menumpuk di satu ujung (e.g., ceiling atau floor effect). Anda akan kesulitan membedakan responden satu sama lain karena data Anda variansnya rendah.
Gaya menjawab (response styles)
Acquiescence: kecenderungan menyetujui pernyataan apa pun, terlepas dari isinya.
Extreme responding: kecenderungan memilih ujung skala (1 atau 5).
Midpoint responding: kecenderungan bertahan di tengah (3) untuk menghindari ekstrimitas jawaban.
Ketiganya berbeda antar-budaya, sehingga bercampur dengan persoalan invariance di asumsi sebelumnya.
Satu solusi parsial, dengan risiko yang berbeda
Acquiescence biasanya diredam dengan menyisipkan item bernada terbalik (unfavorable atau reverse-worded).
Tetapi item terbalik punya masalahnya sendiri: sebagian responden salah membacanya, dan seringkali item-item terbalik justru mengelompok sendiri dalam analisis faktor seolah-olah membentuk dimensi terpisah. Kita bahas plus-minusnya di Pertemuan 10.
Partisipan yang menjawab asal-asalan
Sebagian responden mengisi tanpa membaca, terutama pada kuesioner panjang, daring, dan tanpa insentif.
Meade & Craig (2012) menunjukkan bahwa proporsinya bisa cukup besar untuk mengubah hasil analisis faktor dan estimasi reliabilitas.
Ini adalah konsekuensi dari desain instrumen yang terlalu membebani partisipan secara kognitif.
Yang bisa Anda lakukan saat uji coba
Catat waktu pengerjaan, perhatikan pola jawaban yang seragam (misalnya semua “3”), dan tetapkan aturan pembersihan data sebelum melihat hasilnya. Anda bisa rencanakan bersama kelompok di Pertemuan 12.
Lalu, apa yang harus dilakukan?
Konsekuensinya
Semua yang kita bahas hari ini juga berlaku pada alat ukur yang sudah mapan dan dipakai luas.
Ini bukan berarti “pengukuran psikologi tidak ada gunanya.”
Kesimpulan yang tepat: pengukuran psikologis berguna sejauh kita jujur tentang batasannya.
Apa yang bisa diusahakan
Bukan berarti Anda diminta untuk membuat skala yang bebas asumsi, karena ini tidak mungkin dilakukan. Melainkan Anda harus membuat skala yang asumsinya dinyatakan, diperiksa sejauh bisa diperiksa, dan dilaporkan apa adanya.
Kenapa banyak orang tidak melakukannya?
Psychometrics is one of the most successful branches of psychology . . . [yet] the average psychologist is not aware of the developments in the field.
Borsboom berargumen bahwa psikometri dan psikologi substantif berjalan makin terpisah.
Alat untuk memeriksa asumsi-asumsi ini sudah tersedia sejak lama, tetapi jarang dipakai oleh peneliti yang tidak memiliki training psikometri.
Salah satu tujuan mata kuliah ini adalah mencegah agar ini tidak terjadi pada Anda.
Checklist untuk laporan proyek Anda
Bentuk konstruk — dimensional atau kategorikal? Apa alasannya?
Dimensionalitas — apakah item Anda mengukur satu hal? Bagaimana Anda memeriksanya?
Sebaran — bagaimana bentuk sebaran skor Anda yang sebenarnya? Jangan diasumsikan, lihat datanya.
Kelompok — siapa populasi Anda, dan adakah subkelompok yang itemnya mungkin berfungsi berbeda?
Sumber bias respons — apakah konstruk Anda rawan social desirability? Apa yang Anda lakukan soal itu?
Lima poin ini akan menjadi bagian dari laporan akhir Anda.
Rangkuman
6️⃣ asumsi pengukuran psikologi
Kuantitatif — menjumlahkan item mengasumsikan bobot yang sama dan jarak yang setara.
Normal — asumsi warisan dari konteks lain, bukan temuan empirik. Sebaran skor total yang simetris sebagian besar adalah efek penjumlahan.
Continuous — sebagian besar konstruk psikologis tampak dimensional, tetapi ini tetap perlu dideklarasikan.
Penyebab variabel laten yang sama — unidimensionalitas dan local independence menentukan apakah skor total Anda bermakna.
Berlaku untuk semua kelompok — item yang sama tidak selalu berarti sama untuk semua kelompok.
Partisipan tidak selalu bisa menjawab akurat — orang punya keterbatasan akses ke dirinya sendiri, dan punya alasan untuk tidak berterus terang.
Untuk Pertemuan 3
Kita masuk ke kerangka utama mata kuliah ini: variabel laten.
- Apa artinya menyebut sesuatu “variabel laten”, dan apa konsekuensinya.
- Classical Test Theory: \(X = T + E\), dan asumsi-asumsi yang menyertainya.
- Kenapa reliabilitas bisa didefinisikan sebagai proporsi varians.
- Sekilas Item Response Theory sebagai kerangka teori pengukuran alternatif dan apa yang ditawarkannya ketika asumsi unit weighting dilepaskan.
Persiapan
Baca DeVellis & Thorpe (2022), Bab 2. Kalau sempat, Bab 3 dari Petersen tentang konstruk.
Ada pertanyaan❓
Catatan
- Paparan disusun dengan menggunakan dan Quarto dengan template dari UNAIR Theme.
- Kontak saya via amelia.zein@psikologi.unair.ac.id
Rujukan
Borsboom, D. (2006). The attack of the psychometricians. Psychometrika, 71(3), 425–440.
DeVellis, R. F., & Thorpe, C. T. (2022). Scale development: Theory and applications (5th ed.). SAGE.
Haslam, N., Holland, E., & Kuppens, P. (2012). Categories versus dimensions in personality and psychopathology: A quantitative review of taxometric research. Psychological Medicine, 42(5), 903–920.
Heine, S. J., Lehman, D. R., Peng, K., & Greenholtz, J. (2002). What’s wrong with cross-cultural comparisons of subjective Likert scales? The reference-group effect. Journal of Personality and Social Psychology, 82(6), 903–918.
Meade, A. W., & Craig, S. B. (2012). Identifying careless responses in survey data. Psychological Methods, 17(3), 437–455.
Meehl, P. E. (1995). Bootstraps taxometrics: Solving the classification problem in psychopathology. American Psychologist, 50(4), 266–275.
Micceri, T. (1989). The unicorn, the normal curve, and other improbable creatures. Psychological Bulletin, 105(1), 156–166.
Nisbett, R. E., & Wilson, T. D. (1977). Telling more than we can know: Verbal reports on mental processes. Psychological Review, 84(3), 231–259.
Petersen, I. T. Principles of psychological assessment: With applied examples in R. https://isaactpetersen.github.io/Principles-Psychological-Assessment/
Quetelet, A. (1835). Sur l’homme et le développement de ses facultés. Bachelier.