調査によると、回答者が同じような望ましい性格記述子を繰り返し選択しなければならない相対得点のビッグファイブ尺度は、特に嘘や偏った反応がある場合に、性格特性を正確に評価する従来のビッグファイブ尺度の代替手段になる可能性があることが示唆されている。正常および「模造品」バイアスの応答条件下で、GPAと創造的達成を予測する能力に関して従来のビッグファイブの尺度と比較した場合、相対得点の尺度は、両方の条件下でこれらの結果を有意かつ一貫して予測した。しかし、リッカート質問票は偽装条件ではその予測能力を失った。このように、相対得点の尺度は、ビッグファイブのリッカート尺度よりも、偏った反応の影響を受けにくいことが分かった。
主要五因子性格検査.
私は自分自身のことを……
各項目に用いた選択肢の番号を用いて、得点化を行う。それぞれの特性に関しては得点化の方法は、以下のようになっている。
批判.
提案されたビッグファイブモデルは多くの批判的検討の対象となり、そして批判に対してモデルを守る対象になった。
限られた範囲.
多くの研究で、五因子はお互いに完全には直交しておらず、五因子は独立していない。何人かの研究者は直交性があることの方がより望ましいと考えている。なぜなら、直交性は次元同士の重複を最小化するからである。これは、できるだけ少ない変数で性格の包括的な記述を与えることが研究の目的であるという場合には、特に重要である。
方法論における問題.
観察された変数の次元の構造を特定するための統計的方法である因子分析は、多くの要因の解決を選ぶための広く認められている基礎が欠けている。五因子による解決は分析者による解釈に依存している。五因子の根底にはたくさんの要因が実はある可能性がある。このことは因子の「本当の」数についての議論を導いた。ビッグファイブの支持者は単独のデータセットでは他の解決があるように見えるが、五要因の構造だけが異なった研究を横断して一貫して再現すると答えた。
さらに、ビッグファイブモデルの基礎となる要因分析は線形的方法で、非線形のフィードバックや個人の違いのコアシステムの不確かな関係を捉えることができない。
理論的ステータス.