本論：タイトルなし（仮設検定的なテスト）

次の研究は、図1で提案されたモデルが、自己報告による影響の構造を表す能力をテストするために実施されました。したがって、分析は探索的というよりも仮説検定と見なされました！

方法
現在の分析に使用されたデータは、感情記述用語の分類に関するJerry S. Wigginsとの共同プロジェクトの一部として収集されました。対象サンプルは、1976〜77、1977〜78、および1978〜1979学年の間にブリティッシュコロンビア大学に在籍した343名の男女学生で構成されていました。被験者の約半数が何らかの心理学コースに登録されており、参加したことによりコースの単位を取得しました。
データは、1時間半から2時間続くグループセッションで収集されました。被験者は最初にMehrabianとRussellの状態（1974年）に応答し、快-不快、覚醒の程度、優性と劣性（＊顕性と潜性）の尺度について回答します。次に、各被験者は、518の感情を説明する形容詞のそれぞれが、当日までに自分がどのように感じているかを正確に評価しました。 518個の形容詞のリストは、各被験者に異なるランダムな順序で提示されました。精度評価は、1（非常に不正確）から8（非常に正確）までの8段階のスケール評価で行われました。

単一の形容詞への対応に関する以前の研究（例えば、双極性評価尺度とは対照的に）は、評価尺度の使用における文体的な個人差変数の存在を示しました（Bentler、1969、1973; Russell＆Mehrabian、1977; Russell 1979）。この種の回答文体の分散は相関行列と因子構造に影響を与える可能性があるため、現在のデータではイプサタイゼイション（＊程度と中間を無視して少ない選択肢を強制的に選ばせ、最小限の値を保持する）によって最小化されました。したがって、すべての被験者のデータは、518個のイプサタイズされたデータの平均と分散に関して同一視されました。 イプサタイゼイションは、すべてのアイテムが均等かつ確実にロードされる一般的な要因の分散を削除します。多くの反意語ペアを含む感情用語のサンプル内の不均一性のため、これらのデータの一般的な要因は、アイテムの内容に対する応答ではなく、評価形式に対する応答における個人差としてのみ解釈できます。
このサンプルでは、​​Mehrabian and Russellの（1974）スケールの平均は、快と不快については36.63（＊標準偏差= 8.04）、覚醒度は29.96（SD = 7.12）でした。両方のスケールは、それぞれ.86と.74の係数アルファ値で、合理的に信頼できました。これらの2つのスケールは相互に相関します.36（減衰が補正された場合は.45）。

最初の3つの研究で分析された28の単語のうち26が518のリストに含まれていました。不足している2つの単語については、最も近い同義語が選択されました。「打ちしおれた」の代わりに「眠さ」が使用され、「安穏な」の代わりに「安らか」が使用されました。