个人拟合指标(person-fit statistics,以下简称PFS)是指衡量某一个体在测验中的得分模式与某一IRT模型预测的项目得分模式是否一致,或与样本中其他个体项目得分模式是否有显著差异的统计指标,是对心理测验中偏差行为鉴别的一种新方法。PFS以Guttman理想模型和项目反应理论为基础。当前的个人拟合研究主要集中于能力测验和计算机自适应测验。PFS对于提高测验的有效性,保证教育测验的公平性,提高计算机自适应测验的安全性和排除人员选拔中的无关因素等具有重要的意义。人格测验中同样存在多种类型的偏差行为,但以往人格测验中的个人拟合研究较少,主要原因有三点:1.人格测验维度众多,且各维度之间相互影响,很难满足IRT的单维性假设;2.人格测验多采用likert量表形式,而当前使用的PFS均适用于二级记分测验;3.人格测验中的偏差反应与能力测验存在很大差别。本研究从上述三点出发,寻找适用于人格测验的PFS。研究1考察了C*、U3、lz和ECI4z四个个人拟合指标(PFS)对艾森克人格问卷信效度的影响,以及各指标与正反向题回答不一致项目数的相关。结果表明,删除不同比例拟合程度不好的个体后,测验的信效度明显提高。四个PFS对异常得分模式个体的鉴别具有不同程度的有效性。其中lz对异常得分模式鉴别的敏感性最高,C*也很好,其他两个指标U3和ECI4z略差。研究2采用Monte Carlo数据模拟方法,使用模拟数据考察lz应用于likert量表的有效性。结果表明,lz在likert量表中同样接近正态分布,可以将-1.65作为检测拟合个体和偏差个体的临界值;lz对各类型偏差个体均具有较好的检测效果;lz的得分及分布形态受偏差类型、偏差个体比例和偏差项目比例的影响。而lz的检测效果受偏差类型和偏差项目比例的影响。两个研究虽然在研究内容和研究方法上各有不同,但二者共同证明了同一结论——PFS应用于人格测验具有有效性。但本研究只是个人拟合指标应用于人格测验的一个初步探索过程,还存在很大的局限性,其有效性也受很多因素的影响,其中包括样本容量、项目长度、偏差项目比例、偏差项目出现的位置、项目反应理论的参数估计方法、量表评定等级数等,这些都需要在以后的研究中进一步探讨。