MBTI(≡16Personalities)をはじめとする類型論は、統計的に不正確であり、社交のネタとする以上の使い道(研究を除く)は慎重に行うべきである、という立場です。16Personalitiesをはじめとして、類型論の多くで用いられている特性は単峰の分布です。特にE-Iなどは正規分布であり、カッティングポイントに平均値がほとんど重なってしまうのです。なので、平均値近くの二値(仮に偏差値的に捉えて50を平均とするなら、49のIと51のE)の差はほとんどないにもかかわらず、全く別の括りになってしまい、全く異なる性格であるという印象を与えます。また、コミュニケーションに応用する際も、「あなたのMBTIとは合わないから」という理由で相手を拒絶する例があると聞きます。統計的な正しさを疑問視する視点からは、非正確な意思決定による機会損失という意味で、このような類型論に基づく社交の拒絶は不利益を生んでいると考えます。類型論はわかりやすく世間に流布しやすい分、わかりやすさのために情報を犠牲にしており、相手への理解が不十分になる可能性があります。その限界を理解してコミュニケーションに望み、必要に応じて特性論的な性格特性値を利用すべきだと思います。
MBTI(≡16Personalities)をはじめとする類型論は、統計的に不正確であり、社交のネタとする以上の使い道(研究を除く)は慎重に行うべきである、という立場です。16Personalitiesをはじめとして、類型論の多くで用いられている特性は単峰の分布です。特にE-Iなどは正規分布であり、カッティングポイントに平均値がほとんど重なってしまうのです。なので、平均値近くの二値(仮に偏差値的に捉えて50を平均とするなら、49のIと51のE)の差はほとんどないにもかかわらず、全く別の括りになってしまい、全く異なる性格であるという印象を与えます。また、コミュニケーションに応用する際も、「あなたのMBTIとは合わないから」という理由で相手を拒絶する例があると聞きます。統計的な正しさを疑問視する視点からは、非正確な意思決定による機会損失という意味で、このような類型論に基づく社交の拒絶は不利益を生んでいると考えます。類型論はわかりやすく世間に流布しやすい分、わかりやすさのために情報を犠牲にしており、相手への理解が不十分になる可能性があります。その限界を理解してコミュニケーションに望み、必要に応じて特性論的な性格特性値を利用すべきだと思います。
