归属关系：一种具有深远影响的中介特质

《Journal of Research in Personality》：Affiliation: a consequential interstitial trait

　　

•亲和性的个体差异有助于理解人际功能。
•特质亲和性介于宜人性和外向性的某些方面之间。
•特质亲和性预测友谊目标和经历更多积极事件。
•特质亲和性与社会认知能力正相关。
•这一中间特质促进了大五人格模型和人际圆环框架的整合。

片段摘录
亲和性：一个重要的中间特质
建立和维持健康亲密关系的能力是心理健康和福祉的重要组成部分。社会联系保护成年人免受抑郁症状和情感障碍的影响，并使他们能够更有效地应对压力源（Pietromonico & Collins, 2017; Wickramaratne et al., 2022）。浪漫关系提供了某些最深刻的亲和机会，亲密的浪漫关系对心理健康有相应深刻的影响以及

大五人格模型和社交行为
大五人格是描述所有更具体特质之间协变主要维度的广泛人格维度（John et al., 2008）。其中两个与社交行为和人际功能特别相关：外向性和宜人性（DeYoung et al., 2013; DeYoung & Weisberg, 2018; Jensen-Campbell et al., 2002; Koole et al., 2001）。宜人性描述了合作和利他倾向，与自私和剥削相反。外向性描述

参与者与流程
本研究使用的样本是 ESCS 数据集的一个子样本，选取了完成感兴趣的亲和性相关测量的参与者（n = 409）。人口统计学特征总结在表 1 中。ESCS 中的参与者通过邮件招募，并同意在多年期间（始于 1994 年）通过邮件完成问卷以获得报酬。当前研究使用的测量工具包括来自 IPIP 的 2552 个项目（Goldberg et al., 2006）、大五人格方面量表（BFAS；项目选择

特质亲和量表项目的初始选择展示在表 2 中，以及每个项目与亲和代理变量的相关性，该代理变量由同情心和热情平均计算得出。（表 2 中右侧三列将在研究 2 中讨论。）这一选择过程总共得出了 23 个项目。选中的特质亲和候选项目与 BFAS 亲和代理变量的相关性绝对值范围从 .31 到 .66。完成

参与者
样本 2 包括 25,732 名通过 SAPA 网站（https://www.sapa-project.org/）提供数据的个人。参与者完成了人口统计学问卷（见表 2）以及各种人格和认知能力测量项目。当前项目的数据收集时间为 2013 年 9 月 11 日至 10 月 15 日。包含当前研究项目的测量工具包括特质亲和量表、BFAS、IPIP-HEXACO 量表（Ashton et al., 2007）以及问卷六维度量表（QB6；

结构效度检验
亲和性与人口统计学特征的相关性展示在图 S1 中。与过去关于性别差异的研究一致（Costa Jr et al., 2001; Feingold, 1994; Weisberg et al., 2011），女性往往比男性拥有更高的特质亲和性（r = .32）。更高的特质亲和性也与处于承诺关系中的可能性略高相关（r = .13）。与其他人口统计学变量的关联微乎其微（r’s < .10）。
亲和性与 BFAS 得分的相关性

参与者
研究 3 包括来自样本 1（ESCS）和 2（SAPA）的参与者，如上所述，以及另外四个样本，如下所述。人口统计学细节见表 1。
样本 3。该样本包括 259 名作为人格、福祉和个人项目纵向研究一部分招募的个体。
样本 4。该样本包括 280 名参与者，他们在太平洋西北地区的一所文理学院招募，并在线完成研究测量。
样本 5。该样本包括 323

结果与讨论
每个样本中的 Cronbach's Alpha、ω 和 ωh（使用双组因子模型）展示在表 3 中（附描述性统计）。各样本的 Alpha 值表明具有可接受的内部一致性。ω 值表明特质亲和量表具有足够的单维性。
MAP 检验结果不一，跨数据集建议的最优因子数为一个或两个。平行分析的结果和碎石图检查表明相似的最优数量

参与者、流程与材料
本研究使用了来自样本 3（如上所述）的参与者。参与者在四个时间点提供数据，包括时间 1 的 259 人，时间 2 的 196 人，时间 3 的 190 人，时间 4 的 151 人。在每个时间点，参与者完成了特质亲和量表的项目，以及各种其他问卷和个人项目分析任务。时间点间隔大约六个月。
统计方法
为了量化重测信度，我们首先计算了双变量皮尔逊

结果与讨论
特质亲和量表得分在不同时间点的双变量相关性展示在表 S3 中。所有相关性均为强正相关且统计显著，范围从 .70 到 .84（p’s < .001）。当使用数据集中的所有参与者计算时（n = 259），特质亲和量表得分的组内相关性为 .76（95% CI: [.72, .79]）。当仅使用在四个时间点都有数据的参与者计算时（n = 142），组内相关性

参与者、流程与材料
本研究包括来自样本 4 和 5 的参与者，这些样本在研究 3 中进行了描述。样本 4 的参与者完成了特质亲和量表和 BFAS，以及社交目标和行为的测量工具，包括趋近和回避社交目标量表（Elliot et al., 2006）、每日事件量表（Gable et al., 2000）和社交事件量表（Gable & Impett, 2012）。关键感兴趣变量是 (1) 趋近友谊目标（4 个项目的均值；例如，“我正在努力加深我的

结果与讨论
特质亲和性与社会结果的关联展示在表 5 中。无论是否控制其他相关变量，特质亲和性都与趋近友谊目标、回避友谊目标、积极社交事件和一般积极事件的频率正相关。特质亲和性与消极事件（一般或社交）的频率无关，无论是零阶还是偏相关水平。特质亲和性还与

结论
特质亲和性是一个重要的中间特质，代表形成和维持关系的动机和倾向的个体差异。它位于宜人性的同情心方面和外向性的热情方面的交集处。本研究介绍了一个特质亲和量表，该量表显示出高信度、结构效度和在预测理论相关结果变量方面的增量效度。该量表显示出了未来的

作者注
YJW 和 CDG 构思了这项研究。SDB 和 DMC 分析并可视化了数据。SDB、YJW、DMC 和 CGD 收集了数据并解释了结果。SDB、YJW 和 CGD 协助起草了手稿。所有作者都编辑了手稿并批准了内容。

CRediT 作者贡献声明
Scott D. Blain：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，项目管理，方法论，调查，资金获取，形式分析，数据管理。
Yanna J. Weisberg：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，验证，项目管理，方法论，调查，形式分析，数据管理，构思。
David M. Condon：撰写 – 审稿与编辑，可视化，验证，方法论，调查，形式

未引用参考文献
Hofstee, De Raad 和 Goldberg, 1992
Morrone, Depue, Scherer 和 White, 2000
Nummenmaa 等人，2016
Pietromonaco 和 Collins, 2017
Stiller 和 Dunbar, 2007

利益冲突声明
作者声明以下财务利益/个人关系，这可能被视为潜在的利益冲突：Scott D. Blain 报告获得美国国家科学基金会的财务支持。Scott D. Blain 报告获得明尼苏达大学双城分校的财务支持。鉴于 YJW 作为副主编的角色，她没有参与本文的同行评审，也没有获得关于其同行评审的信息

致谢
我们要感谢研究参与者，以及 Edward Chou 和 Muchen Xi（感谢他们的帮助和意见）。SDB 获得美国国家科学基金会研究生奖学金（grant #1348264）支持，以及通过明尼苏达大学的研究生研究合作计划和 Auke Tellegen 人格评估奖学金支持。论文的补充材料和相关数据/代码将发布在网上：https://osf.io/m8hc3/?view_only=39c830faa04f451a820300967a7e5901

Scott D. Blain|Yanna J. Weisberg|David M. Condon|Colin G. DeYoung