优秀的 DISC 测评具备什么特点？

人格评估已成为现代管理中的固定工具。团队利用它们来帮助新成员入职、辅导现有员工、建立更牢固的工作关系，并理解为何同样优秀的同事会以截然不同的方式处理同一个问题。 DISC 是这类工作中应用最广泛的框架之一，主要因为它聚焦于可观察的职场行为。即使没有心理学学位，也能在周一早晨轻松应用。

遗憾的是，这种易用性也是 DISC 最大的弱点。由于该模型易于解释，也易于模仿。搜索“免费 DISC 测试”，会出现数十种选择，其中许多是由一个有设计眼光、花了一个周末的人制作的，而非由研究团队经过验证研究开发而成。对于决定如何投入培训预算的管理者，或选择会影响团队建设和发展决策的工具的 HR 领导者而言，严谨构建的评估与看似可信的仿制品之间的差异，决定了结果是否具有任何意义。

那么，真正将具有科学可信度的 DISC 评估与仅仅看起来像样的评估区分开的是什么？答案归结为两点： 

• 信度——它衡量其声称要衡量的内容时有多么一致；以及
• 效度——其结果与真实职场行为的吻合程度。

快速回顾 DISC

DISC 可追溯至 20 世纪 20 年代，以及心理学家 William Moulton Marston 的研究。他识别出四种主要行为特质，称之为 Dominance（现称 Drive）、Inducement（现称 Influence）、Submission（现称 Support，有时也称 Steadiness）和 Compliance（现称 Clarity 或 Conscientiousness）。D-I-S-C 这几个首字母构成了该模型的名称。 

为得出这些特质，Marston 提出，人类行为可通过两个维度来理解： 

1. 一个人与周围世界互动的主动程度。我们称之为“主动型与接受型”轴。“主动型”的人果断且行动迅速，而“接受型”的人则会采用更审慎的方式。Drive 和 Influence 类型代表该维度中主动的一端，Support 和 Clarity 类型则代表接受的一端。 
2. 他们是否预期这个世界更具挑战性，还是更具合作性。我们称之为“怀疑型与友好型”轴。Drive 和 Clarity 类型代表该维度中怀疑的一端；他们的默认姿态是专注任务和结果导向，将环境视为需要管理或克服的对象。Influence 和 Support 类型代表友好的一端。这些类型以人为本且信任他人，并将环境总体视为具有合作性的。 

将这两个维度相互交叉，Marston 的四种行为风格便显现出来： 

• D，Drive：一种自信、结果驱动的风格。Drive 类型正面迎接挑战，并倾向于果断、主导型的领导方式。 
• I，Influence。一种热情、以人为本的风格。Influence 类型是出色的团队成员，天生擅长拓展人脉，也很善于鼓舞士气。 
• S，Support。一种耐心、合作的风格。Support 类型往往稳定、可靠且乐于支持他人，他们重视和谐与一致性。 
• C，Clarity。一种精准、注重细节的风格。Clarity 类型在工作中带来谨慎周密的分析，并且更看重准确性而非速度。 

优质 DISC 评估的统计学基础 

这听起来或许很显然，但任何人格评估的起点都是明确它究竟在评估什么。这些特质被称为构念；由于 DISC 评估基于已确立的人格理论，其构念已有定义——测试必须测量个体位于“主动型与接受型”轴以及“怀疑型与友好型”轴的何处，从而得出 D、I、S 或 C 的类型判定。 

Truity 更进一步，还测量两个额外构念，以帮助区分对立类型之间的细微差别。具体而言，我们考察 Drive 与 Support 构念，对比 Drive 类型的主导、果断特征与 Support 类型的温和、回应性特征；以及 Influence 与 Clarity 构念，对比 Influence 类型重视关系、充满热情的本质与 Clarity 类型注重细节、较为内敛的本质。此分析的结果不会在受测者的类型报告中提及，但我们会在后台使用这些结果，以确保评分更加准确。

一项 DISC 评估可能包含 30 至 40 个问题，这似乎有些多。不过，具有统计可信度的评估总会围绕其试图测量的构念提出多个问题，再将答案合并为一个分数。以不同方式重复提问有助于判断受测者是诚实作答，还是只是在猜测或没有专心作答。 

在明确所测内容之后，评估接下来需要确立信度和效度。

信度：测试能否产生一致的结果？

任何评估必须跨越的第一道技术门槛是信度，即测试是否能一致地测量其构念。心理测量学家使用一项称为 Cronbach's alpha 的统计指标，来检查测试题目之间的相关程度，或者判断其中某些题目是否意外地测量了其他内容、从而干扰结果。这类似于用五种不同的运动来测试某人的体能：俯卧撑、短跑、平板支撑、跳跃和柔韧性测试。如果体能好的人在这五项上通常都表现良好，而体能较差的人通常都表现不佳，那么这五种运动测量的都是同一项潜在能力：体能。但如果柔韧性测试与一个人在其他四项中的表现几乎没有关系，那么它实际上并未测量体能，并会降低综合得分的准确性。 

Cronbach's alpha 就是告诉你一组问题以这种方式彼此一致程度的数值。Alpha 分数范围从零到一，分数越高，表明内部一致性越强。对于 DISC 评估而言，超过 0.70 的结果通常被视为可靠的基准，这意味着用于衡量每项特质的问题能够稳定地指向同一结果。

另一种信度形式是“重测信度”。这指让同一个人在两个不同时间参加测试，以查看分数是否保持稳定；例如，一名团队成员在一月进行 DISC 评估，并在十月再次进行，即便期间已换到新团队、新职位或新雇主，我们也会预期结果大致相同。

对于依赖 DISC 评估结果来制定辅导或团队构成决策的管理者来说，信度是一项基本要求。信度较弱的测试可能会因一个人当天的心情而给出不同的结果，因此无法作为任何长期决策的依据。

效度：结果真的能预测任何事情吗？

信度确认一项测试具有一致性，但仅有一致性并不能说明太多。停走的手表极其一致——每次看它都显示相同的时间——但这并不意味着它有用。效度才是管理者需要关注的检验：该评估是否测量了它声称要测量的内容，其结果是否对应人们实际的工作方式？

许多 DISC 工具正是在这里有所不足，因为效度需要收集结果数据，并检查评估分数是否与之相关。这需要大样本和审慎分析，通常会运用机器学习及各种统计方法：

• 内容效度考察为每个构念设计的单个问题是否真正具有一致性，如同上文的体能示例。研究人员会比较受测者对旨在衡量同一特质的不同问题如何作答，检查这些答案是否彼此高度相关，同时与衡量不同特质的问题的相关性明显较低。这证实了这些问题正完成其设计目的，而不是意外地将一种特质混入另一种特质中。
• 因子效度从测试的单个问题中退一步，提出一个更根本的问题：底层数据是否支持四个不同构念的存在，还是测试设计者只是事先假定了这种结构？这使用一种称为因子分析的统计技术，考察数千份回答中的模式，并检查它们是否自然地分为与预期 DISC 构念相匹配的四个连贯组群，而不是三个、五个或其他数量。
• 预测效度是职场工具最具实际重要性的检验，因为它检查评估分数是否对应测试之外的真实行为。这通常意味着将 DISC 结果与一个人的实际职位、管理职责或其报告的工作风格等结果进行比较，以判断该评估是否能预测实际行为，而非只是给出一个看似合理的标签。例如，平均而言，Drive 类型通常报告自己管理的团队规模明显大于任何其他类型，同时他们自评的工作决策责任水平也最高。 

信任 DISC 工具前应提出的问题

鉴于以上内容，正在为组织评估 DISC 工具的管理者，可以向供应商提出几个具体问题： 

• 发布方是否提供了技术文档，说明每个量表的信度统计数据，这些数值是否达到标准阈值？ 
• 该工具是否通过足够大的样本、针对现实结果进行了验证，还是仅依赖表面效度，也就是结果听起来似乎合理？ 
• 底层模型是否建立在真正的心理学构念之上，还是在缺乏清晰理论基础的情况下将人们归入不同类别？

一款能够对这三个问题都给予肯定回答，并且能够展示其依据的工具，值得用来构建团队架构和辅导计划。无法做到这一点的工具，往好了说，也只是团队异地活动中的破冰游戏。

准备好看看黄金标准的 DISC 评估是什么样了吗？ 

深受《财富》500 强企业信赖，Truity 行业领先的DISC 评估建立在严谨的技术基础之上。该评估采用超过 43,500 名受测者构成的现代化、多元化样本，以统计可靠的构念为基础，并通过验证研究将结果与团队规模、决策责任等可观察结果联系起来，已证明具备出色的信度，并与关键职场结果存在真实相关性。 

我们还认识到，人们除了拥有主要 DISC 类型外，通常还有一个强烈的次要类型，会以某种方式影响其主要 DISC 风格。我们的 DISC 评估对总共12 种工作风格提供更细致的分类，包括四种主要类型以及八种组合类型（例如D 与 I、I 与 S等），从而更细致地描绘团队成员如何工作、沟通和做决策。 

Truity@Work 是我们用于测试整个团队的一站式平台。若想了解更多信息、购买测试并帮助团队实现可持续的成功，请访问Truity@Work 的团队 DISC 评估。