3D-PSM 计分算法

三维人格状态测绘系统的计算逻辑

版本： v0.2 日期： 2025-12-18 最后更新： 2025-12-18（Grok 补充 6 题） 作者： Claude Code（神经系统器官）+ Grok（题目补充） 状态： Active Development（可用于手动计算或简单脚本）

📊 当前测试题目配置

题目分布（65% 完成度）

🎯 第一步：原始分数记录

选项分数对应表

X 轴 & Y 轴（五点量表）

注意： Y 轴的正负号相反：

• A1 = +1.0（强直觉，向上）
• B2 = -1.0（强感官，向下）

Z 轴（四点量表）

📝 第二步：填写答题表

答题记录模板

## 我的答案记录

### X 轴题目（6 题）
1. 题目一（面对混乱计划）：_____（A1/A2/C/B1/B2）
2. 题目二（团队协作）：_____
3. 题目三（处理冲突）：_____
4. 题目四（时间管理）：_____
5. 题目五（压力反应）：_____
6. 题目六（帮助他人）：_____

### Y 轴题目（6 题）
1. 题目一（资讯接收）：_____（A1/A2/C/B1/B2）
2. 题目二（时间感知）：_____
3. 题目三（学习方式）：_____
4. 题目四（判断他人）：_____
5. 题目五（压力下感知）：_____
6. 题目六（人生方向）：_____

### Z 轴题目（8 题）
1. 题目一（生活价值排序）：_____（A/B/C/D）
2. 题目二（生命优先事项）：_____
3. 题目三（面对批评）：_____
4. 题目四（面对冲突）：_____
5. 题目五（压力下能量）：_____
6. 题目六（面对失败）：_____
7. 题目七（生命状态隐喻）：_____
8. 题目八（存在方式隐喻）：_____

🧮 第三步：计算座标

X 轴计算

# 1. 将选项转换为分数
X_scores = []
for answer in X_answers:
    if answer == 'A1': X_scores.append(-1.0)
    elif answer == 'A2': X_scores.append(-0.5)
    elif answer == 'C': X_scores.append(0)
    elif answer == 'B1': X_scores.append(+0.5)
    elif answer == 'B2': X_scores.append(+1.0)

# 2. 计算平均值
X = sum(X_scores) / len(X_scores)

# 3. 范围：-1.0（极度固化）到 +1.0（极度扩张）

示例：

答案：A2, C, B1, A1, C, B2
分数：-0.5, 0, +0.5, -1.0, 0, +1.0
总和：0
平均：0 / 6 = 0
结果：X = 0（完全平衡）

Y 轴计算

# 1. 将选项转换为分数（注意正负号）
Y_scores = []
for answer in Y_answers:
    if answer == 'A1': Y_scores.append(+1.0)  # 强直觉（向上）
    elif answer == 'A2': Y_scores.append(+0.5)
    elif answer == 'C': Y_scores.append(0)
    elif answer == 'B1': Y_scores.append(-0.5)
    elif answer == 'B2': Y_scores.append(-1.0)  # 强感官（向下）

# 2. 计算平均值
Y = sum(Y_scores) / len(Y_scores)

# 3. 范围：-1.0（极度感官）到 +1.0（极度直觉）

示例：

答案：A1, B1, C, A2, B2, C
分数：+1.0, -0.5, 0, +0.5, -1.0, 0
总和：0
平均：0 / 6 = 0
结果：Y = 0（完全平衡）

Z 轴计算

# 1. 将选项转换为分数
Z_scores = []
for answer in Z_answers:
    if answer == 'A': Z_scores.append(1)
    elif answer == 'B': Z_scores.append(2)
    elif answer == 'C': Z_scores.append(3)
    elif answer == 'D': Z_scores.append(4)

# 2. 计算总分
Z_total = sum(Z_scores)

# 3. 判断能量倾向（8 题版本）
if Z_total >= 8 and Z_total <= 16:
    Z_level = "生存导向"
    Z_range = "<200"
elif Z_total >= 17 and Z_total <= 24:
    Z_level = "自我实现导向"
    Z_range = "200-350"
elif Z_total >= 25 and Z_total <= 32:
    Z_level = "超越导向"
    Z_range = "350+"

示例：

答案：B, C, C, B, D, C, C, B
分数：2, 3, 3, 2, 4, 3, 3, 2
总分：22
判断：17 ≤ 22 ≤ 24
结果：Z = "自我实现导向（200-350）"

📍 第四步：三维座标结果

座标格式

(X, Y, Z)

范例：
(+0.3, -0.2, "自我实现导向")

解读：

• X = +0.3：略偏扩张
• Y = -0.2：略偏感官
• Z = 自我实现导向：主动面对挑战，追求成长

象限定位：

• X > 0, Y > 0 → 第一象限（右上）：扩张 + 直觉
• X < 0, Y > 0 → 第二象限（左上）：固化 + 直觉
• X < 0, Y < 0 → 第三象限（左下）：固化 + 感官
• X > 0, Y < 0 → 第四象限（右下）：扩张 + 感官

本例（+0.3, -0.2）：

• 位于第四象限（右下）：扩张 + 感官
• 角色倾向：共感者 / 变革者
• 特质：透过身体与情感的共振推动能量流动

🔥 第五步：压力态测量（可选）

如何测量压力态

方法： 在压力情境题中标注「压力」，单独计算这些题目的座标。

当前压力题：

• X 轴题目五：面对截止期限的压力反应
• Y 轴题目五：压力下的感知来源
• Z 轴题目五：压力下的能量流向

压力态座标计算

# 计算压力态座标（使用压力题的答案）
X_stress = 压力题X的分数
Y_stress = 压力题Y的分数
Z_stress = 压力题Z的分数（转换为能量倾向）

# 计算漂移距离
import math
drift_XY = math.sqrt((X_stress - X)**2 + (Y_stress - Y)**2)

# 判断韧性
if drift_XY < 0.3:
    resilience = "高韧性（压力下状态稳定）"
elif drift_XY < 0.6:
    resilience = "中韧性（压力下有变化但可控）"
else:
    resilience = "低韧性（压力下状态大幅改变）"

示例：

常态：(+0.3, -0.2, "自我实现")
压力：(-0.5, -0.8, "生存导向")

漂移：sqrt((−0.5−0.3)² + (−0.8−(−0.2))²) = sqrt(0.64 + 0.36) = 1.0

判断：drift = 1.0 > 0.6
结果：低韧性——压力下大幅退缩到固化+感官+生存导向

🌐 第六步：交界指数（可选）

计算四象限分布

# 统计每个象限的题目数
Q1 = 0  # 右上（扩张+直觉）：X>0, Y>0
Q2 = 0  # 左上（固化+直觉）：X<0, Y>0
Q3 = 0  # 左下（固化+感官）：X<0, Y<0
Q4 = 0  # 右下（扩张+感官）：X>0, Y<0

for i in range(len(X_scores)):
    if X_scores[i] > 0 and Y_scores[i] > 0: Q1 += 1
    elif X_scores[i] < 0 and Y_scores[i] > 0: Q2 += 1
    elif X_scores[i] < 0 and Y_scores[i] < 0: Q3 += 1
    elif X_scores[i] > 0 and Y_scores[i] < 0: Q4 += 1

# 计算标准差（离散程度）
import statistics
intersection_index = statistics.stdev([Q1, Q2, Q3, Q4])

# 判断
if intersection_index < 1.0:
    result = "低交界（极度偏向某一象限）"
elif intersection_index < 2.0:
    result = "中交界（有主要象限但不极端）"
else:
    result = "高交界（均衡分布在多个象限）"

解读：

• 低交界 + 高能量 = 专精型人格（深耕单一象限）
• 低交界 + 低能量 = 困住型（被单一模式限制）
• 高交界 + 高能量 = 整合型人格（灵活切换）
• 高交界 + 低能量 = 探索中（还在寻找主轴）

📋 第七步：结果解读模板

基础解读

## 你的 3D-PSM 测试结果

### 三维座标
- **X 轴：** {X_value}（{X_description}）
- **Y 轴：** {Y_value}（{Y_description}）
- **Z 轴：** {Z_level}（{Z_range}）

### 象限定位
你目前位于 **第{quadrant}象限** — {role_name}

**核心特质：**
{core_traits}

### 能量状态
{energy_description}

### 动态特征
- **韧性：** {resilience}（压力下的座标漂移：{drift_value}）
- **交界指数：** {intersection_index}（{intersection_description}）

### 成长建议
{growth_suggestions}

---

**重要提醒：**
- 这是「此刻的状态」，而非「固定的本质」
- 所有结果可能是错的，可被超越
- 这个系统不是用来评判高低，而是帮助看见可能的成长方向

🔧 手动计算步骤总结

1. 记录答案：填写答题表
2. 转换分数：X/Y 轴用 -1.0 到 +1.0，Z 轴用 1-4
3. 计算平均：X 和 Y 轴求平均，Z 轴求总和
4. 判断座标：确定 (X, Y, Z) 位置
5. 象限定位：根据 X 和 Y 的正负判断象限
6. 能量解读：根据 Z 轴总分判断能量倾向
7. 压力态（可选）：计算压力题的座标和漂移
8. 交界指数（可选）：计算四象限分布

💻 简单 Python 脚本（可选）

# 3D-PSM 简易计分器

def calculate_3dpsm(X_answers, Y_answers, Z_answers):
    """
    输入：三个答案列表
    输出：三维座标
    """

    # X 轴计分
    X_map = {'A1': -1.0, 'A2': -0.5, 'C': 0, 'B1': 0.5, 'B2': 1.0}
    X_scores = [X_map[a] for a in X_answers]
    X = sum(X_scores) / len(X_scores)

    # Y 轴计分
    Y_map = {'A1': +1.0, 'A2': +0.5, 'C': 0, 'B1': -0.5, 'B2': -1.0}
    Y_scores = [Y_map[a] for a in Y_answers]
    Y = sum(Y_scores) / len(Y_scores)

    # Z 轴计分
    Z_map = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4}
    Z_scores = [Z_map[a] for a in Z_answers]
    Z_total = sum(Z_scores)

    # Z 轴判断（12 题版本）
    if 12 <= Z_total <= 24:
        Z_level = "生存导向"
    elif 25 <= Z_total <= 36:
        Z_level = "自我实现导向"
    else:
        Z_level = "超越导向"

    return X, Y, Z_level

# 使用示例（26 题版本）
X_answers = ['A2', 'C', 'B1', 'A1', 'C', 'B2', 'C']  # 7 题
Y_answers = ['A1', 'B1', 'C', 'A2', 'B2', 'C', 'B1']  # 7 题
Z_answers = ['B', 'C', 'C', 'B', 'D', 'C', 'C', 'B', 'A', 'C', 'D', 'C']  # 12 题

X, Y, Z = calculate_3dpsm(X_answers, Y_answers, Z_answers)
print(f"你的座标：({X:.2f}, {Y:.2f}, {Z})")

⚠️ 重要声明

这个计分算法:
  ❌ 不是科学测量工具
  ❌ 不是绝对真理
  ❌ 不能用来评判谁更优越

  ✅ 是自我探索的参考地图
  ✅ 是看见状态流动的工具
  ✅ 是可被质疑、修正、替换的框架

使用提醒:
  - 结果会随时间和情境变化
  - 不要过度认同测试结果
  - 这是「此刻在哪里」，不是「你是谁」
  - 真正的品质由 Z 轴能量层决定，不是 X/Y 象限

创建日期： 2025-12-18 状态： Prototype（手动计算可用） 下一步： 开发 web 界面或 Google Sheet 版本

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