考察

現在の結果は、図1に示す感情のcircumplexモデルが、自己報告された感情状態の分散のかなりの割合を占めていることを示しています。circumplexモデルの成功について説明する前に、現在の結果と一般的な同様の結果の両方について、自己報告データの残りの分散をどのように説明するのかを尋ねると役立つ場合があります。
もちろん、この変動の一部は単純に信頼性が低く、測定の不可避なエラーの観点から説明されています。

2番目の変動要因は、自己報告データの分析でときどき見られるさまざまな非感情的で信頼性の高いコンテンツ要因に見られます。たとえば、Sjoberg and Svensson（1976）は、社会的指向と制御として解釈可能な要因を発見しました。 Russell and Mehrabian（1977）は、優性と劣性（＊顕性と潜性）の次元が、快と覚醒の次元によって説明されたものを超える、影響スケールの分散の小さいながらもかなりの割合を占めていることを発見しました。

第3に、感情状態のラベル付けの、プロセスのより詳細な説明によって、さらなる分散が説明され得ます。評価尺度の使用における個人差によって、自己報告データのいくらかの差異が説明されるという十分な証拠がすでにあります。黙認する傾向には一貫した個人差があります - 内容に関係なく単語をより正確なものとそうでないものとして評価する（Bentler、1969、1973; Russell、1979; Russell and Mehrabian、1977）- 。ここで分析された自己報告データから黙認を排除する試みがありましたが、それほど簡単に排除されない他の文体的な要因があります。たとえば、Johnston and Hckmann（1977）の影響データの研究では、評価尺度の両端（正と負の両方）の使用に一貫した個人差が示されました。

さらに重要なことに、モデルの基礎となる要因分析では、各感情評価尺度で観察されたスコアが、基礎となる要因のスコアの線形結合であると想定しています。もちろん、各感情項目は快と覚醒の次元の線形結合として探索されたため、ここで実行された重回帰分析でも同じ仮定が行われました。線形結合規則は、さまざまな組み合わせ規則の近似において非常に堅牢ですが（Dawes、1979）、人が各感情用語の評価に実際に到達するプロセスは、基礎となる次元の値の線形結合ではない場合があります。被験者の実際のプロセスの仕様は、自己報告データのより多くの差異を説明する必要があります。この方向の示唆的な証拠は、RussellとMehrabian（1977）の研究から得られます。そこでは、いくつかの感情状態が線形の組み合わせとしてではなく乗法の組み合わせとして定義可能であることがわかりました。一部の被験者は線形結合規則を使用しているように見えますが、他の（少数）は乗法結合規則を使用していることがわかりました。