Исследования стиля ответов испытуемых при применении шкал Ликерта. Исследователи и разработчики коммерческих психодиагностических инструментов, в которых применяется шкала Ликерта, используют различные методы для обнаружения и учёта стиля ответов испытуемых (тенденции к выбору крайних или средних ответов, к согласию или несогласию) (Wetzel. 2016).

Исторически чаще всего для обнаружения подобных тенденций подсчитывали частоту ответов определённого типа, например количество крайних категорий, которые респондент выбрал во всех пунктах опросника, или количество утверждений, с которыми испытуемый согласился. Подобные индексы включены в некоторые инструменты для контроля достоверности. Например, руководство к опроснику NEO PI рекомендует проверять каждый протокол на тенденцию к согласию и тенденцию к несогласию.

В более ранних исследованиях для оценки стилей ответа использовались те же самые пункты, которые измеряли интересующие черты (Bachman. 1984; Berg. 1953). В последующих работах с целью более чётко отделить стилистические особенности от содержательных исследователи стали применять отдельные наборы пунктов из разных шкал, концептуально не связанных с измеряемой чертой (Baumgartner. 2001; Beuckelaer. 2010; Weijters. 2008). На практике применение дополнительных заданий (учитывая, что для каждого индикатора стиля рекомендуется использовать до 14 пунктов; Weijters. 2008) не представляется возможным из-за ограничений по времени тестирования и соображений мотивации тестируемых.

Другая линия исследований связана с использованием моделей латентных переменных для отделения дисперсии, связанной со стилем ответа, от истинной дисперсии измеряемой черты. В части моделей такого типа стиль ответа рассматривается как категориальная переменная. Это позволяет выделить подгруппы испытуемых, склонных и не склонных к определённому стилю ответов при заполнении личностных (Austin. 2006; Rost. 1997; Do individual response styles matter? 2013) или организационных опросников (Eid. 2000). Существенным недостатком подобных моделей является то, что они могут обнаружить только наличие или отсутствие, но не степень выраженности ответной тенденции у конкретного испытуемого.

Для того чтобы учесть индивидуальные различия, модели латентных переменных дополняют и комбинируют с моделями Раша (например, со смешанными моделями Раша; Rost. 1990; Rost. 1997), регрессионным анализом (Moors. 2010) и конфирматорным факторным анализом (Moors. 2014, 2012). Существуют и другие модели, основанные на конфирматорном факторном анализе и многомерном моделировании, в которых стиль ответа сразу рассматривается как непрерывная переменная, т. е. учитывается степень его проявления у разных испытуемых (Billet. 2000; Bolt. 2011; Böckenholt. 2012; Khorramdel. 2014; Plieninger. 2014).

В целом данная область исследований является новой, и, несмотря на значительное число различных моделей, систематическое выявление и сравнение способности различных методов обнаруживать и корректировать влияние стиля ответа на результаты тестирования (а следовательно, повышать валидность измерения) пока отсутствуют (Wetzel. 2016).