To date, experimental research on the effect of faking on personality measures has used two types of designs: withinsubject designs and between-subjects designs. None of these designs permit us to control for the effects of transient error on faking. Using a Latin-square design (LSD), the current study examines the effects of faking on the Big Five as assessed by a quasi-ipsative forced-choice (FC) personality inventory. LSD is a type of experimental design that simultaneously permits us to control for between-subject differences, within-subject variability, and transient error. The sample consisted of 246 participants (four experimental groups, assessed twice, 2-3 week interval). The results showed that (1) faking effect size can be largely attributed to transient error and (2) the quasi-ipsative FC format shows great resistance to faking behavior. The average effect size (Cohen's d) for the Big Five was 0.21, 0.12, and 0.09 for observed faking, transient error, and true faking, respectively. On average, 62% of observed faking effect size can be attributed to transient error. To conclude, we discuss the implications of these findings for the research and practice of personnel selection.
Los inventarios de personalidad de elección forzosa cuasi-ipsativos y el control del faking: los efectos de sesgo del error temporal
R E S U M E NLa investigación experimental sobre los efectos del faking o falseamiento en las medidas de personalidad ha utilizado dos tipos de diseños: diseños intrasujeto y diseños entre sujetos. Pero ninguno de ellos nos permite controlar los efectos del error temporal en el faking. Usando un diseño de cuadrado latino (DCL), este estudio examina los efectos del faking en los Cinco Grandes evaluados con un inventario de personalidad de elección forzosa (EF) cuasi-ipsativo. El DCL es un diseño experimental que simultáneamente nos permite controlar las diferencias entre sujetos, la variabilidad intrasujeto y el error temporal. La muestra estuvo compuesta por 246 participantes (cuatro grupos experimentales, evaluados dos veces en un intervalo de 2-3 semanas). Los resultados mostraron que (1) el tamaño del efecto del faking se puede atribuir en gran medida a un error temporal y (2) el formato de EF causi-ipsativo muestra una gran resistencia al faking. El tamaño del efecto promedio (d de Cohen) para los Cinco Grandes fue 0.21, 0.12 y 0.09 para el faking observado, el error temporal y el faking verdadero, respectivamente. En promedio, el 62 % del tamaño del efecto del faking observado se puede atribuir a un error temporal. Para concluir, se discuten las implicaciones de estos resultados.