Sensory processing sensitivity

Sensory processing sensitivity En valideringsstudie Isabelle Ferré Hernandez Psykologiska Institutionen Examensarbete 30 hp Psykologi Mastersprogram inom Personal, Arbete och Organisation (120 hp) Vårterminen 2019 Handledare: Johnny Hellgren English title: Sensory Processing Sensitivity- A validation study 1

SENSORY PROCESSING SENSITIVITY- EN VALIDERINGSSTUDIE Isabelle Ferré Hernandez Sensory processing sensitivity is believed to be a personality trait in up to 20% of individuals, including other species than humans. The trait is associated with higher levels of unpleasant arousal, a higher sensitivity to sensory input, empathy and a deeper level of informational processing in the brain. Sensory processing sensitivity is measured using the Highly Sensitive Person Scale (S), which has been evaluated in several languages. Aron & Aron (1997) who first created the scale found that it was unidimensional, however further research suggests that it consists rather of two or three dimensions. In this study (N= 1024) a Swedish version of the S is evaluated through exploratory and confirmatory factor analysis, and results support earlier findings of the scale being multidimensional. Regressions between the dimensions of SPS and outcome variables Managerial Support, Creativity and Percieved Stress show that one of SPS dimensions is a strong predictor for percieved stress, and another dimension is a strong predictor for creativity. Vissa människor är mer känsliga än andra, och upp till tjugo procent av alla människor tros besitta ett personlighetsdrag som omfattar en ökad känslighet för exempelvis sinnesintryck, ljud och dofter, samtidigt som de bearbetar information på ett djupare plan i hjärnan och har ett känsligare nervsystem än andra människor. Aron och Aron (1997) myntade begreppet sensory processing sensitivity (SPS) för att beskriva denna känslighet, och personer med hög SPS kallas även för högkänsliga eller Highly Sensitive Person () (Aron & Aron, 1997). Variationer i personligheten som kan kopplas till känslighet har även påvisats i andra arter än människan och högkänslighet tros därför vara ett personlighetsdrag som finns även hos djur (Aron, Aron & Jagiellowicz, 2012). Hög SPS har visat samband med exempelvis en ökad benägenhet för depression och ångest, samt med personlighetsdragen introversion och neuroticism (Liss, Timmel, Baxley & Killingsworth, 2005; Aron & Aron, 1997) och har även visat ett positivt samband med arbetsrelaterad stress (Benham, 2006; Evers, Rasche & Schabracq, 2008). Samtidigt kan känslighet också härledas till positiva utfall såsom hög kreativitet och samvetsgrannhet (Bridges & Schendan, 2018; Aron & Aron, 1997). Individer med hög SPS är enligt Aron (2013) ofta högpresterande i arbetet och tenderar att vara perfektionistiska. I arbetslivet kan de även ha en större förväntan på stöd från sina chefer, exempelvis i form av att deras chefer uppmärksammar när de gör något bra (Aron, 2013). Aron & Aron (1997) förklarar SPS som endimensionellt, något som på senare tid har ifrågasatts och undersökts i ett flertal studier. Andra studier visar dock att det finns belägg för att SPS kan vara både ett två- eller tredimensionellt konstrukt (Evers et. al., 2008; Rinn, Mullet, Jett & Nyikos, 2018; Smolewska, McKabe & Woody, 2006). Mätinstrumentet för SPS kallas för Highly Sensitive Person Scale (S), och skalan har utvärderats i sin ursprungsversion på engelska och på andra språk som exempelvis ryska, tyska och norska (Ershova et. al., 2018; Grimen & Diseth, 2016; Konrad & Herzberg, 2017; Smolewska, McCabe & Woody, 2006). I dagsläget saknas valideringsstudier av en svensk version av S och därför kommer denna studie att undersöka validiteten i en svensk version av 2

skalan, samt att kontrollera skalans relation till kontrollvariabler och utfallen upplevd stress, kreativitet och behov av chefsstöd. Grunden till SPS Grunden för det som idag kallas för SPS bygger på resultaten från totalt sju studier som genomförts av Aron & Aron (1997). SPS tros ligga till grund för beteenden som finns både hos människor och djur. Exempelvis är en del av populationen i ett flertal djurarter med försiktiga av sig, vilket i sig är en överlevnadsstrategi som enligt Aron & Aron (1997) hänger ihop med att de har en djupare sensorisk bearbetning som får dem att stanna upp innan de agerar. Det finns många studier om skillnaderna mellan individer, och hur dessa visar sig genom olika karaktärsdrag och egenskaper. I forskning kring intro- och extraversion har exempelvis visat att introverta personer kan vara känsligare för bland annat låga ljudfrekvenser, smärta, visuella stimulin och effekterna av koffein (Barnes, 1975; Haier, Reynolds, Prager, Cox & Buchsbaum, 1991; Siddle, Morrish, White & Mangan, 1969; Stelmack & Michaud-Achom, 1985). Grunden till skillnader i personlighet har kopplats bland annat till biokemiska differenser som exempelvis dopaminets verkan i kroppen, och även att det finns skillnader i aktivitet i främst den högra hjärnhalvan, som tenderar att vara mer aktiv hos introverta personer (Berenbaum & Williams, 1994; Ramsmeyer, Nettel & Vogel, 1993). Aron & Aron (1997) bygger en del av sina teoretiska resonemang kring SPS på forskningen kring karaktärsdrag och responser hos introverta människor, men är samtidigt tydliga med att introversion och SPS ska ses som två olika saker. De har funnit att cirka 70% av alla personer som kan klassas som högkänsliga är introverta, medan resterande 30% är extroverta och menar således att den gemensamma nämnaren för känsligheten de beskriver är SPS snarare än introversion. Vidare sätter Aron & Aron (1997) SPS i förhållande till Grays (1991) teori som är en vidareutveckling på forskningen kring intro- och extraversion, och som bygger på att det finns två system i hjärnan som ligger till grund för de mest fundamental skillnaderna i personlighet mellan individer; Behavioral Approach System (BAS) och Behavioral Inhibition System (BIS). Dessa två system har olika funktioner, där BAS associeras med beteenden som impulsivitet, målorientering och undvikande av bestraffning samt positiva känslor som lycka och hoppfullhet. BIS relateras istället till benägenhet att få ångest, känslighet för att en förväntad belöning uteblir (nonreward), rädsla att göra misstag samt känslor som sorgsenhet och frustration. Dessa två system tros även ligga till grund för individers motivation där BIS i motsats till BAS kan hämma deras strävan efter att uppnå sina mål (Carver & White, 1994; Gray, 1991). Aron & Aron (1997) argumenterar för att personer som har hög SPS också har ett mer aktivt BIS, och i större utsträckning upplever de beteenden och känslor som associeras med detta system. Att SPS har ett förhållande till känslor som ångest, depression och stress har påvisats i ett flertal studier (Evers et. al., 2008; Graham 2006; Liss, Timmel, Baxley & Killingsworth, 2005). Rädslan att göra misstag och känslighet för nonreward som hör till BIS kan ligga till grunden för att personer med hög SPS är högpresterande, men också att de har förväntningar på att andra personer ska uppmärksamma när de gör något bra. Detta har av Aron (2013) kopplats till att personer med hög SPS också i högre grad förväntar sig att få återkoppling från sina chefer när de uppnått goda resultat i arbetet. Aron & Aron (1997) poängterar även att SPS som alla personlighetsdrag har sina för- och nackdelar, och även om personer med hög SPS riskerar att i högre grad uppleva exempelvis känslor som stress och ångest, finns även studier som visar att känsliga personer är mer öppensinnade och kreativa (Bridges & Schendan, 2018), samt att hög SPS också är relaterat till hög empati och samvetsgrannhet (Acevedo et. al., 2014; Aron & Aron, 1997). 3

Innebörden av SPS För att ge klarhet i vad det innebär att vara högkänslig använder sig Aron (2013) i sin bok The Highly Sensitive Person av akronymet DOES. D står för Depth of processing som innebär att personer med hög SPS processar information djupare i hjärnan. Detta har undersökts av bland annat Jagiellowicz et. al. (2010), som med hjälp av magnetröntgen såg att hjärnaktiviteten hos personer som utsattes för olika visuella intryck varierade beroende på hur de skattat sig själva på S. Undersökningsdeltagarna fick titta på olika natur- och landskapsbilder som innehöll små förändringar, och genom magnetröntgen monitorerades deltagarnas responstid och hjärnaktivitet när bilderna ändrades. Resultaten visade att personer med hög SPS hade en högre hjärnaktivitet, samtidigt som långsammare responstid vilket förklarades som att personer med hög SPS bearbetar de visuella intrycken djupare i hjärnan och därför tar längre tid på sig att reagera (Jagiellowicz et. al., 2010). Bokstaven O står för Overstimulation och syftar till att förklara hur personer med hög SPS lättare kan bli överväldigade i exempelvis sociala sammanhang med mycket människor där de utsätts för många sinnesintryck. Det kan även vara mer påfrestande för en person med hög SPS att befinna sig i stora folkmassor eller att utsättas för höga ljud eller starka ljus (Aron & Aron, 1997). Benham (2006) fann ett samband mellan hög SPS och upplevd stress, där höga värden på S korrelerade positivt med upplevd stress såväl som stressrelaterade fysiska symptom, exempelvis ryggsmärtor (Benham, 2006). Aron (2013) förklarar att E står för Emotional reactivity, som betyder att det hos personer med hög SPS finns en stark känslomässig aktivitet, vilket ger sig i uttryck genom att de reagerar starkare på positiva såväl som negativa upplevelser. I studier har det exempelvis påvisats en högre aktivitet i hjärnans känslocentrum hos individer som kategoriseras som högkänsliga, det vill säga att de har hög SPS, i förhållande till de som inte är det. Acevedo et. al. (2014) har i ett experiment med magnetröntgen observerat en särskilt hög emotionell aktivitet i delar av hjärnan som styr bland annat medvetenhet och empati hos personer som har hög SPS. Undersökningsdeltagarna fick titta på bilder av både främlingar och personer som stod dem nära (exempelvis partners), vars ansiktsuttryck visade känslor som sorg och glädje, men även neutrala ansiktsuttryck. De som hade skattat höga poäng på S visade en starkare emotionell reaktion på bilder där deras närstående uttryckte sorg och glädje, vilket Acevedo et. al. (2014) menar beror på att personer med hög SPS har starkare positiva såväl som negativa reaktioner på andras känslor. En möjlig förklaring som ges är att den emotionella responsen triggas av spegelneuroner, vilket är ett responssystem som associeras med de delar av hjärnan som visade hög aktivitet på magnetröntgen hos deltagarna med hög SPS. Spegelneuronerna som även finns hos djur gör att känslouttryck förs över eller speglas av mottagaren, och således kan exempelvis skapa en känsla av glädje hos en person som ser någon annan som är glad. Dessa ges som en potentiell förklaring till att personer med hög SPS integrerar andras känslouttryck med sina egna känslor i en högre grad (Acevedo et. al., 2014). Den sista bokstaven S står för Sensing the subtle och betyder att personer med hög SPS lägger märke till detaljer som andra missar, vilket tros hänga ihop med den djupare informationsbearbetning som funnits hos dessa individer (Jagiellowicz et. al., 2010). En studie som pekar på att personer med hög SPS har en förmåga att lägga märke till subtila detaljer är Gerstenberg (2012) som visade att personer med hög SPS presterade bättre i ett test där de skulle urskilja om bokstaven T var närvarande i en bild med ett flertal av bokstaven L. Hög SPS visade ett samband med snabb responstid, något som motsäger resultaten som Jagiellowicz et. al. (2010) funnit i sin studie. Gerstenberg (2012) spekulerar i att skillnaden i responstid kan bero på uppgifternas komplexitet, och att personer med hög SPS reagerar 4

långsammare på komplexa skillnader som subtila förändringar i en bild (Jagiellowicz et. al., 2010). Detta på grund av att de tenderar att processa information mer innan de agerar, medan enklare uppgifter som att urskilja om en detalj (bokstaven T) var närvarande i bilden eller inte inte kräver samma bearbetning, och att de då istället på grund av att de är bättre på att notera subtila detaljer också har en snabbare responstid. Vidare beskriver Gerstenberg (2012) att undersökningsdeltagarna med hög SPS uppvisade en högre grad av upplevd stress efter att ha genomfört testet, menar att det hänger ihop med att personer med hög SPS har lättare att bli överstimulerade (Gerstenberg, 2012). Vanligt förekommande beteenden hos personer med hög grad av SPS beskrivs exempelvis som ett behov av att ta regelbundna pauser under hektiska dagar, behovet att ordna sitt liv på ett sätt att de kan undvika starkt yttre stimuli, en rädsla att misslyckas eller göra fel och att personerna upplevde att de presterade sämre när de utförde en uppgift eller tävlade under andras uppsyn. De visade även starkare reaktioner på effekterna av koffein, hunger, smärta och andras sinnesstämningar (Aron & Aron, 1997). SPS mätinstrument och dimensionalitet SPS mäts med med hjälp av Highly Sensitive Person Scale (S) och består av 27 items. Skalans frågor bygger på egenskaper och beteenden som kopplats till SPS. Under framtagningen av S fann Aron & Aron (1997) att skalan var endimensionell och att SPS var den bakomliggande faktorn till de items som finns i skalan. En endimensionell (icke roterad) faktorlösning med egenvärde 6 presenterades, som kunde förklara 54% av variansen med alla S 27 items som laddade på denna faktor. Faktorladdningarna varierade mellan.24 och.63, där bland annat item 2, 8 och 12 laddade under.30. Detta skulle kunna anses som lågt då faktorladdningar för att en item ska anses betydelsefull för en faktor bör vara åtminstone.30 (Fabrigar, Wegener, MacCallum & Strahan, 1999). S visar positiva korrelationer med introversion och emotionalitet, vilket definieras som exempelvis att känslor blossar upp och att ha lätt att komma till gråt. Aron och Aron (1997) finner även en tendens till att kvinnor skattar sig högre på S, men härleder skillnaden mellan könen till att det finns kulturella ideal som gör att män förväntas vara mindre känsliga, snarare än att kvinnor i större utsträckning har en medfödd högre känslighet (Aron & Aron, 1997). Vidare forskning kring S och dess dimensionalitet har dock visat att det kan finnas både två och tre faktorer som ligger bakom det som Aron & Aron (1997) kallar för SPS, vilket indikerar att det istället kan vara flerdimensionellt (Smolewska et. al., 2006; Rinn et. al., 2018). Dock tenderar faktoranalyser av S likt resultaten av Aron och Aron (1997) att visa en faktor med högt egenvärde som är kopplad till cirka 12 av S 27 items, som följs av andra svagare faktorer med färre items och lägre egenvärden. Samtidigt har faktorkorrelationerna relativt höga, vilket har tolkats som att det även kan finnas en generell bakomliggande faktor för SPS (Grimen & Diseth, 2016; Smolewska et al., 2006, Rinn et. al., 2018). Smolewska et. al. (2006) presenterar en trefaktorlösning med 25 av S 27 items där item 1 och 11 på skalan (för frågelydningar se Appendix A) har exkluderats och SPS istället består av tre dimensioner. De tre faktorerna benämns som Ease of Excitation (EOE), Low Sensory Threshhold (LST) och Aesthetic Sensitivity (AES) och förklarar tillsammans 40.5% av variansen i S. EOE beskrivs som att bli överväldigad av inre och yttre krav, och visade sig även vara associerat med BIS, systemet Aron & Aron (1997) tidigare nämnt som mest aktivt i hjärnan hos personer med hög SPS. Den andra dimensionen som Smolewska et. al. finner är LST, vilket beskrivs som att ha lätt att bli uppjagad på ett obehagligt sätt och den 5

tredje kallas för AES, vilket beskrivs som en medvetenhet om det estetiska som finns i en persons omgivning (Smolewska et. al., 2006). Definitionerna för EOE, LST och AES har även använts för att kategorisera dimensionerna av SPS i efterföljande studier (Ershova et. al., 2018; Grimen & Diseth, 2016). Grimen och Diseth (2016) utgår från Smolewska et. al. (2006) och trefaktorlösningen när de utvärderar en dansk version av S, men finner istället en trefaktorlösning med 13 av skalans items, som tillsammans förklarar 55.2% av variansen. Den största faktorn benämner de som EOE den kan förklara 28.24% av variansen, och de andra faktorerna som benämns som AES och LST och förklarar 16.48% respektive 10.53% varians. Item 1, 3, 4, 5, 6, 11, 12, 13, 14, 17, 18, 19, 20 och 27 exkluderas helt ur studien (Grimen & Diseth, 2016). I motsats till dessa resultat finner Ershova et. al. (2018) istället en tvådimensionell lösning med två faktorer; EOE och LST. En tredje dimension som refereras till som det Smolewska et. al. (2006) kallar för AES kunde också identifieras men visade låga korrelationer med de två andra dimensionerna. Således pekar resultaten istället åt att SPS ska behandlas som tvådimensionellt. Lösningen består av 13 items där EOE innefattar item 3, 4, 5, 11, 13, 14, 16, 20, 21 och 26, och LST består av item 7, 9 och 25. AES som exkluderats ur den slutgiltiga lösningen på grund av dess låga korrelationer med de övriga faktorerna bestod av item 2, 8, 10, 15 och 22 (Ershova et. al., 2018). I dagsläget finns således inget entydigt svar på hur många dimensioner som SPS består av, och vilken version av S som bäst kan mäta SPS. Enligt Sveriges förening för högkänsliga (SFH) behövs mer forskning för att optimera och validera mätinstrument för SPS (SFH, u.å.) och i dagsläget finns inga valideringsstudier av en svensk version av S. Detta leder till syftet med denna studie. Syfte Syftet med denna studie är att utvärdera dimensionaliteten i SPS med en svensk version av den tillhörande skalan S genom att göra både explorativa och konfirmatoriska faktoranalyser, reliabilitetsanalyser samt testa skalans prediktiva förmåga på utfallen behov av chefsstöd, upplevd stress och kreativitet. Metod Urval och procedur Urvalet består genom ett bekvämlighetsurval med totalt 1024 deltagare varav 790 (77.1%) kvinnor, 193 (18.8%) män, 7 personer (0.7%) som uppgett annat som alternativ samt 34 svar som saknades. Medellängden på tid i arbetslivet (antal år) var 15.14 med en standardavvikelse (s) på 12.68. Datainsamlingen gjordes genom en webbaserad enkät som distribuerades genom de sociala kanalerna LinkedIn och Facebook. Studiens deltagare har samlats in både genom delning till personer i olika nätverk, samt delats i en facebookgrupp med yrkesverksamma personer i stockholmsregionen. Deltagandet har varit helt frivilligt och datainsamlingen har skett enligt de etiska riktlinjer som finns för att bedriva forskningsstudier. Resultaten från frågeformuläret behandlades konfidentiellt och deltagandet i studien var helt frivilligt. Datat hanterades av författaren till denna uppsats, och inga svar som kan härledas till en specifik deltagare presenteras. Den webbaserade enkäten som användes för att samla in data inleddes med en text kring deltagarnas rättighet att avbryta enkäten samt att all data som samlats in genom enkäten raderas när uppsatsen färdigställts. Det fanns även information om enkätens syfte och kontaktinformation till författaren av denna uppsats. Mätinstrument Mätinstrumentet i denna studie var en enkät som bestod av tre delar, varav den första berörde bakgrundsvariabler i form av kön och tid i arbetslivet angivet i antal år. Den andra delen 6

bestod av ett stort block med en svensk översättning av alla 27-items från S, som antas mäta den latenta variabeln SPS genom items såsom Jag påverkas av andra människors sinnesstämningar. Skalan har i sin ursprungsversion på engelska en Cronbachs Alpha (α) på.87 (Aron & Aron, 1997). Vidare fanns även fem items från Kaufman domains of creativity scale (K-DOCS) som i sin fulla version har α mellan.83 och.87 för skalans olika underdimensioner. Skalan används för att mäta kreativitet och består av items som exempelvis Jag är duktig på att lära ut något till en annan person (Kaufman, 2012). Till de fem frågorna från K-DOCS adderades även två egenkonstruerade frågor, varav den ena löd Jag kommer ofta med nya ideer. Slutligen innehöll detta block även fem egenkonstruerade frågor gällande behov av chefsstöd, som formulerats efter den form av chefsstöd som Aron (2013) menar att personer med hög SPS förväntar sig mer av, det vill säga exempelvis att få uppmärksamhet när de gör något bra. Exempel på items för att mäta denna variabel är Jag förväntar mig att min chef uppmärksammar när jag gör något bra. Ovanstående frågor skattades sedan på en femgradig skala av likertstyp där 1= Stämmer inte alls och 5= Stämmer helt. Den sista delen av enkäten bestod av fem frågor tagna från Perceived Stress Scale (PSS-10) som i sin fulla form med 10 items har en reliabilitet på α=.82. Skalan är utformad av Cohen, Kamarck & Mermelstein, (1994), och inleds med en ingress som lyder Under den senaste månaden, hur ofta har du. följt av frågor som Känt dig nervös eller stressad?. Även dessa frågor skattades på en femgradig skala av likertstyp där 1= Aldrig och 5= Alltid. Dataanalys De frågor som i enkäten var reverserade omvändes i statistikprogrammet SPSS (CS2, CS5, KR3 och US4). Innan faktoranalyserna slumpades individerna in i två grupper. Därefter genomfördes en explorativ faktoranalys (EFA) på den ena gruppen, och sedan testades faktorstrukturen med tre faktorer som togs fram genom EFA med en konfirmativ faktoranalys (CFA) på den andra gruppen. Datasetet för den explorativa faktoranalysen bestod av N = 492 och genomfördes i statistikprogrammet SPSS. Den konfirmatoriska faktoranalysen (N = 532) gjordes i programvaran Onyx för Structure Equation Modelling (SEM). Då Onyx är känsligt för internt bortfall gjordes de konfirmatoriska analyserna endast på de fall som hade fullständig data (N = 364). Även regressionerna av SPS och dess förhållande till behov av chefsstöd, kreativitet och upplevd stress gjordes i Onyx där modellerna byggdes latent. Regressionerna gjordes på hela urvalet och de fall som hade fullständig data för alla de variabler som undersöktes i regressionerna (N = 722). Detta för att maximera användandet av data i regressionerna. I SPSS gjordes explorativa faktoranalyser för de latenta variabler som antas ha mätts i enkäten; SPS, Chefsstöd, Kreativitet och Upplevd stress. För att testa om datat var passande att genomföra faktoranalyser på screenades samtliga variabler genom att genomföra dels Keiser- Meyer- Olkin Test of Sampling Adequacy (KMO) med kriteriet att KMO = >.60 samt Bartlett's test of Sphericity med kriteriet att signifikansnivån ska vara <.05. För fatorladdningarna sattes kriteriet att alla faktorer skulle ladda med minst.30 eller -.30 för att anses betydelsefulla för en faktor (Fabrigar et. al., 1999). Faktoranalyserna gjordes med extraktionsmetoden principal axis factoring och rotationsmetoden direct oblimin vilket tillåter faktorerna att korrelera med varandra. Den konfirmatoriska faktoranalysen gjordes i Onyx (N = 364). För att undersöka hur väl modellen passade till datat undersöktes olika anpassningsmått för att testa modellens absoluta anpassning till datat. För måttet χ2 sattes signifikansnivån till p= <.05, men då χ2 tenderar att vara signifikant utom vid mycket små urvalsgrupper kontrollerades även andra anpassningsmått (Berntson, Bernhard-Oettel, Hellgren, Näswall & Sverke, 2016). För måttet 7

RMSEA indikerar värden lägre än.05 god anpassning, under.08 godtagbar anpassning och värden över.10 indikerar att anpassningen är dålig (Browne & Cudeck, 1993). Vidare kontrollerades även måtten Comparative Fit Index (CFI) och Tucker-Lewis Index (TLI) som visar hur väl en modell passar datat i förhållande till andra modeller, och där värden över.95 innebär att modellen har en god anpassning till datat (Berntson et. al, 2016). För att testa för eventuella könsskillnader och effekter av anställningstid undersöktes variablerna Kön och Tid i arbetslivet i förhållande till SPS. För kön jämfördes medelvärden genom ett t-test mellan kvinnor och män (1= Man, 2= Kvinna) på de olika dimensionerna SPS1, SPS2 och SPS3. De som uppgett Annat som kön exkluderades ur denna jämförelse då denna grupp var mycket liten. För Tid i arbetslivet gjordes regressioner i SPSS mellan SPS tre dimensioner och antal år i arbetslivet. Hur S förhåller sig till andra variabler undersöktes genom att göra regressioner med de tre dimensionerna som funnits genom faktoranalyserna (SPS1, SPS2 och SPS3) för att se om dessa kunde predicera utfallen Behov av Chefsstöd (CS), Kreativitet (KR) och Upplevd stress (US). Regressionerna mellan SPS och utfallen gjordes genom att addera respektive variabel till trefaktormodellen i Onyx, och koppla de tre dimensionerna av S till utfallsvariablerna genom regressioner. Explorativa faktoranalyser för utfallsvariabler CS, KR och US Behov av chefsstöd (CS) Inledande reliabilitetsanalyser visade Chefsstöd blev α =.579, men också att α hade blivit högre om item CS2 och CS5, som i enkäten var reverserade, togs bort. Detta bekräftades av en explorativ faktoranalys där två faktorer med egenvärde över 1 extraherades. Efter att ha tagit bort item CS2 och CS5 då de laddade på faktor 2 fanns enbart en faktor där resterande items hade faktorladdningar över.55 och där faktorn visade en tillfredsställande alfanivå (α = 0.75). Resultat av faktoranalysen presenteras i tabell 1. Tabell 1. Faktoranalys a för de frågor som mäter Behov av Chefsstöd Item Faktor 1 h 2 CS1 Jag förväntar mig att min chef.84.71 CS3 CS4 uppmärksammar när jag gör något bra Jag förväntar mig återkoppling från min chef på arbetet jag utför Att få uppmuntran från min chef ökar min motivation i arbetet Egenvärde 1.58 Procent av varians 52.52 Reliabilitet (Cronbach s Alfa).76 a = Principal axis factoring analys med direct oblimin rotation.75.56.56.31 Kreativitet (KR) För Kreativitet blev α= 0.74 och i faktoranalysen extraherades en faktor med egenvärde över 1 där alla faktorladdningar var över.30. Resultaten av faktoranalysen presenteras i tabell 2. 8

Tabell 2. Faktoranalys a för de frågor som mäter Kreativitet Item Faktor 1 h 2 KR1 Jag är bra på att komma på nya sätt att tänka.65.42 KR2 KR3 KR4 KR5 kring en gammal diskussion Jag är bra på att diskutera ett kontroversiellt ämne från mitt eget perspektiv Jag har svårt att komma på hur jag ska integrera förslag eller kritik med ett pågående arbete (R) Jag är duktig på att lära ut något till en annan person Jag är bra på att hjälpa andra personer med att hantera en svår situation.47.22.34.12.50.25.50.25 KR6 Jag är duktig på problemlösning.63.40 KR7 Jag kommer ofta med nya idéer.68.46 Egenvärde 2.12 Procent av varians 30.27 Reliabilitet (Cronbach s Alfa).74 a = Principal axis factoring analys med direct oblimin rotation, (R)= Reverserad fråga Upplevd stress (US) Upplevd stress med dess fem items visade α =.84. I faktoranalysen extraherades en faktor med egenvärde över 1. Resultaten av faktoranalysen presenteras i tabell 3. Tabell 3. Faktoranalys a för de frågor som mäter Upplevd Stress Item Faktor 1 h 2 US1 Upplevt dig oförmögen att kunna hantera viktiga delar av ditt liv?.76.58 US2 Känt dig nervös och stressad?.69.48.84.70 US3 Upplevt att du inte kan hantera allt du behöver göra? US4 Känt att saker går som du vill? (R).51.26.76.58 US5 Upplevt att det dykt upp problem efter problem, till den grad att du inte kommer att kunna lösa dem? Egenvärde 2.60 Procent av varians 51.99 Reliabilitet (Cronbach s Alfa).84 a = Principal axis factoring analys med direct oblimin rotation, (R)= Reverserad fråga Resultat Explorativ faktoranalys för Sensory Processing Sensitivity (SPS) För S med alla 27 items blev Cronbach s Alfa (α)= 0.87. KMO och Bartletts test visade att datat var passande för att genomföra faktoranalyser (.87, <.001). I en första faktoranalys två faktorer med egenvärde över 1, varav en stor faktor (egenvärde = 6.34) extraherades i den oroterade lösningen. Efter den oblika rotationen fanns istället 7 faktorer som hade egenvärden över 1. Starkast var faktor 1, 3 och 5 som hade ett flertal items som enkelladdade på vardera. En analys av de items som laddade på faktor 1, 3 och 5 (KMO =.88, Bartletts = <.001) resulterade i att S 27 items reducerades till 17 items, som tillsammans representerade en trefaktorlösning. Denna lösning kunde förklara 37.79% av variansen. Resultaten av faktoranalysen visas i Tabell 4. 9

Tabell 4. Faktoranalys a för de frågor som mäter SPS Item Faktor 1 Faktor 2 Faktor 3 h 2 04 Jag tenderar att vara känslig mot smärta.30.11 -.07.13 05 11 14 16 19 Under hektiska dagar behöver jag dra mig undan, exempelvis till ett tyst rum eller min säng där jag kan få vara för mig själv utan yttre intryck Mitt nervsystem känns ibland så belastat att jag måste vara en stund för mig själv Jag blir nervös när jag har mycket att göra på kort tid Jag blir irriterad när någon vill få mig att göra flera saker samtidigt Jag blir upphetsad på ett obehagligt sätt när det pågår mycket runt omkring mig.44.12.16.35.43.10.22.37.89 -.13 -.15.62.63 -.02.07.42.49.11.11.37 21 Förändringar i mitt liv får mig ur balans.58.08 -.03.34 23 Jag finner det obehagligt att ha många saker som.74 -.04.02.52 24 26 27 07 pågår samtidigt Jag prioriterar att ordna mitt liv på ett sätt att jag kan undvika upprörande eller överväldigande situationer När jag tvingas tävla mot någon eller utföra en uppgift under iakttagelse blir jag så nervös eller osäker att jag presterar sämre än vad jag annars skulle ha gjort När jag var yngre upplevde mina lärare/föräldrar mig som känslig eller blyg Jag blir lätt överväldigad av saker som starkt ljus, skarpa lukter, grova textilier och ljudet av sirener i närheten.33.06.10.17.55.01.11.36.45 -.02 -.05.18.14.47.21.48 09 Jag blir obekväm av höga ljud.03.83 -.06.68 25 Intensiva stimulin så som höga ljud eller kaotiska -.01.84 -.03.68 02 15 22 syner stör mig Jag lägger märke till subtila (nästan omärkbara) detaljer i min omgivning När människor inte trivs i sin fysiska miljö vet jag oftast vad som behövs göras för att de ska få det bekvämare (så som att ändra belysning eller föreslå en annan sittplats) Jag noterar och uppskattar delikata eller fina dofter, smaker, ljus och konstverk Egenvärde Procent av varians Faktorkorrelation 1 2.07 -.02.42.19 -.03 -.05.60.34 -.02.08.49.26 4.39 28.16 3.20 5.31.57 1.77 4.32.32.33 Reliabilitet (Cronbach s Alfa).83.79.51 a = Principal axis factoring analys med direct oblimin rotation Konfirmatorisk faktoranalys Resultaten av den konfirmatoriska faktoranalysen visar att en trefaktorlösning är den som passar datat bäst. Null model (modell 1) representerar antagandet att det inte finns något samband mellan faktorerna och dess indikatorer (items). I modell 2 har alla 17 items från S som togs fram i den explorativa faktoranalysen kopplats till en latent variabel. I modell 3 har items istället kopplats till tre olika latenta variabler som symboliserar SPS1, SPS2 och SPS3. I modell 4 tillåts de tre faktorerna att kovariera med varandra. Anpassningsmåtten visar att χ2 är signifikant för alla modeller, och för modell 4 som är den modell som passar datat bäst har RMSEA en godtagbar nivå (.07), och CFI och TLI som är.88 respektive.87 är för denna modell närmast nivån som indikerar god anpassning (.95). Resultaten av den konfirmatoriska faktoranalysen presenteras i tabell 5. Faktorladdningar presenteras separat, se tabell 6. 10

Tabell 5. Konfirmatorisk faktoranalys för items som mäter SPS Model df χ2 RMSEA CFI TLI Model Δdf Δχ2 comp. 1. Null model 136 2180.02 - - - - - - 2. CFA 1 Faktor 135 984.29.13.59.58 2 vs 1 1 1 195.73 3. CFA 3 Faktor 133 595.12.10.77.77 3 vs 2 2 389.17 4. CFA 3 Faktor Korrelerade 130 383.87.07.88.87 4 vs 3 3 211.25 För alla χ2-värden är p= <.05, N= 364 Tabell 6. Faktorladdningar för trefaktorlösningen med korrelerade faktorer (modell 4) Item SPS1 SPS2 SPS3 4.51 5.63 11.64 14.63 16.59 19.57 21.61 23.59 24.60 26.60 27.49 7.68 9.81 25.84 2.48 15.46 22 Faktorkorrelation 1 2.53.70.31.39 SPS och Kön Ingen signifikant skillnad mellan könen på någon av de tre dimensionerna av SPS kunde påvisas. För SPS1 (M= 2.81, s =.85) var medelvärdet bland kvinnorna (M =2.87, s =.89) lite högre än männens (M = 2.53, s =.80). För SPS2 (M= 2.89, s = 1.19) sågs en liknande tendens där kvinnors (M = 2.98, s = 1.19) medelvärden var lite högre än männens (M= 2.50, s = 1.08). För SPS3 var båda könens medelvärden lite än på de andra dimensionerna (M= 3.57, s =.83) men kvinnorna (M= 3.61, s =.83) låg fortfarande högre på SPS3 än männen (M= 3.37, s =.80). Inga av dessa skillnader var statistiskt signifikanta, en illustration av medelvärden och konfidensintervaller presenteras i figur 1. 11

Figur 1. SPS och Kön SPS och Tid i arbetslivet Antal år i arbetslivet varierade mellan min. = 0 och max. = 53 (M= 15.14, s = 12.68). Ingen signifikant effekt mellan någon av SPS dimensioner och Tid i arbetslivet kunde påvisas. Medelvärde för SPS i förhållande till antal år i arbetslivet, uppdelat på SPS1, SPS2 och SPS3 presenteras i figur 2. Figur 2. SPS och Tid i arbetslivet 12

Regressioner I modellerna nedan anges standardiserade regressionskoefficienter (β) för sambandet mellan de olika dimensionerna för SPS och utfallsvariablerna, samt determinationskoefficient (R 2 ) för respektive regression. Alla faktorladdningar visade godtagbara nivåer och har tagits bort ur modellerna för att göra dem tydligare. SPS och Behov av Chefsstöd Anpassningsmåtten visade att χ2 för denna modell var signifikant (χ2= 768.62, df= 180). RMSEA visade en godtagbar nivå (.07) och CFI och TLI visade värden på.86 respektive.85. SPS kunde förklara 8% av variansen i CS. Sambandet mellan SPS1 och CS var signifikant (β=.23, p= <.01). Se modell 1. Modell 1. SPS och Chefsstöd 4 5 11 14 16 19 21 23 24 7 SPS Faktor 1 SPS 9 Faktor 2 CS!.05% 25 26 27.23**% R 2 =%.08% CS1 CS3 CS4 2 15 SPS Faktor 3.15% 22 *= p <. 05, ** = p <.01, ***= p <.001 SPS och Kreativitet För modellen med SPS och Kreativitet visade anpassningsmåtten att χ2 var signifikant (χ2= 943.05, df= 266). RMSEA visade att modellen hade en godtagbar anpassning (.06). CFI och TLI blev.86 respektive.85. Regressionerna visade att två av faktorerna hade ett signifikant samband med kreativitet och modellen kunde förklara 49% av variansen. SPS1 hade ett negativt samband (β= -.61, p= <.001) och SPS3 hade ett positivt samband (β=.63, p= <.001). Se modell 2. 13

Modell 2. SPS och Kreativitet 4 5 11 14 16 19 21 23 24 7 SPS Faktor 1 SPS.14$ 9 Faktor 2 KR 25 26 27 ).61***$ R 2 =$.49$ KR1 KR2 KR3 KR4 KR5 KR6 2 15 SPS Faktor 3.63***$ KR7 22 *= p <. 05, ** = p <.01, ***= p <.001 SPS och Upplevd stress Anpassningsmåtten för denna modell visade att χ2 var signifikant (χ2= 946.67, df= 221) och RMSEA visade en godtagbar anpassning (.07). Måtten CFI och TLI visade båda värden.86. Samtliga samband mellan SPS och upplevd stress var signifikanta och förklarade en varians på 47%. SPS1 kunde predicera upplevd stress (β=.82, p=<.001), medan negativa samband fanns för SPS 2 (β= -.16, p= <.05) och SPS3 (β=-.11, p= <.01). Se modell 3. Modell 3. SPS och Upplevd stress 4 5 11 14 16 19 21 23 24 7 SPS Faktor 1 SPS *.16*$ 9 Faktor 2 US 25 26 27 $$.82***$ R 2 =$.47$ US1 US2 US3 US4 2 15 SPS Faktor 3 $$$$*.11**$ US5 22 *= p <. 05, ** = p <.01, ***= p <.001 14

Diskussion Syftet med denna studie var att utvärdera dimensionaliteten i SPS genom en svensk version av den tillhörande skalan S. Detta gjordes genom både explorativa och konfirmatoriska faktoranalyser, reliabilitetsanalyser samt att testa skalans prediktiva förmåga på utfallen behov av chefsstöd, upplevd stress och kreativitet. Resultaten i denna studie visar att SPS är flerdimensionellt snarare än endimensionellt. Dimensionalitet Den explorativa faktoranalysen resulterade en trefaktorlösning. Dessa faktorer visar likheter med de studier som tidigare gjorts av S. Exempelvis var en del av frågorna som SPS1 bestod av stämmer med resultat från tidigare studier och dimensionen EOE som item 4, 5, 11, 14, 16, 21, 23, 24, 26 och 27 har kopplats till (Ershova et. al., 2018; Grimen & Diseth, 2016; Smolewska et. al., 2006). I och med att dessa items stämmer så väl överens med resultaten i tidigare studier finns skäl att tro att SPS1 motsvarar dimensionen EOE. I denna studie hörde även item 19 Jag blir upphetsad på ett obehagligt sätt när det pågår mycket runt omkring mig till denna dimension. Eftersom denna item handlar om en reaktion på yttre stimuli passar den också in på beskrivningen av EOE (Smolewska et. al., 2006), eftersom upphetsad på ett obehagligt sätt skulle kunna liknas med att bli överväldigad, och att det sker när det pågår mycket runt omkring mig kan ses som att reaktionen baseras på yttre krav. Smolewska et. al. (2006) har istället kategoriserat item 19 till dimensionen LST. LST har i tidigare studier kopplats till item 1, 6, 7, 9, 18, 19, 25 där item 7, 9 och 25 kategoriserats till denna dimension i samtliga (Ershova et. al., 2018; Grimen & Diseth, 2016; Smolewska et. al., 2006). Detta är helt konsekvent med de tre items som i denna studie hör till SPS2. Således skulle faktorn SPS2 kunna representera dimensionen LST. Den har likt resultaten i de tidigare studierna en stark korrelation med den första faktorn (.70). Dessa items mäter i stora drag känslighet för ljud, ljust och dofter. Den tredje dimensionen är SPS3, som i denna studie inte ger lika övertygande resultat består av item 2, 15 och 22. Dessa items stämmer överens med items i den dimension som i tidigare studier har kallats för AES, och som Ershova et.al. (2018) exkluderat ur sin slutgiltiga lösning. I denna studie visar denna dimension lägre korrelationer med de andra två faktorerna (.31 respektive.39) och har dessutom en reliabilitetsnivå på (α =.51) vilket skulle kunna anses som låg. Således är det diskutabelt om denna dimension på grund av sin låga reliabilitet och med betydligt svagare faktorkorrelationer ska ingå i en lösning där SPS består av tre dimensioner. Samtidigt finns empiriskt stöd för att personer med hög SPS har i högre utsträckning noterar subtila detaljer (Aron & Aron, 1997; Gerstenberg, 2012; Jagiellowicz et. al., 2010) vilket de items som ligger bakom SPS3 verkar mäta. Således kan detta vara en fråga om att items som hör till denna dimension behöver utvecklas eller ändras för mer korrekt kunna mäta detta. Exempelvis item 22 Jag noterar och uppskattar delikata eller fina dofter, smaker, ljus och konstverk skulle kunna påverkas av andra parametrar än SPS. Detta diskuteras mer i stycket Kön och tid i arbetslivet. Den konfirmatoriska faktoranalysen visar att en trefaktorlösning där de latenta variablerna tillåts att kovariera (modell 4) är den modell som passar datat bäst. Modell 4 visade betydligt bättre anpassningmått än modell 2 som var en enfakorlösning, och även modell 3 där faktorerna inte var korrelerade. För samtliga modeller var χ2 signifikant, och RMSEA visade att modellen hade en godtagbar anpassning (.07), vilket det inte hade för modell 2 (.13) eller modell 3 (.10). Även om CFI (.88) och TLI (.87) inte nådde upp till nivån på.95 vilket hade 15

indikerat god anpassning, var värdena helt klart närmast denna nivå för modell 4. Detta ger stöd för flerdimensionaliteten och modell 4 är mer passande än en enfaktorlösning (modell 2). Sammantaget förklarar denna lösning 37.8% av variansen, vilket trots att lösningen i denna studie innehåller fler items är mindre än i tidigare studier (Grimen & Diseth, 2016; Smolewska et. al., 2006) som förklarar 55.2 respektive 40.5 procent varians. Den största faktorn som Grimen & Diseth (2016) benämner som EOE kan förklara 28.24%, vilket stämmer överens med SPS1 som förklarar 28.16%. Dock består EOE i deras studie enbart av 5 items till skillnad av SPS1 som består av 11 items, och därför borde förklara mer än EOE. För hela modellen och de tre faktorerna är variansen mer förenlig med resultaten av Smolewska et. al. 2006. som förklarar 40.5% med hjälp av 25 av skalans 27 items. Items från S exkluderats ur denna studie För att diskutera de items som uteslutits ur denna studie: 1, 3, 6, 8, 10, 12, 13, 17, 18, 20 är inledningsvis item 8 Jag har ett rikt, komplext inre liv och 12 Jag är en samvetsgrann person två av de tre items som Aron & Arons (1997) enfaktorlösning hade låga faktorladdningar. Frågorna är utformade på ett sådant sätt att en möjlig förklaring till att dessa ger inkonsekventa resultat kan bero på att människor i högre utsträckning vill tro att de har ett rikt inre liv eller att de är samvetsgranna, oavsett om de har hög SPS eller inte. Kanske vore det bättre att mäta samvetsgrannhet på ett annat sätt, eller med fler frågor. Item 8 och 12 har i tidigare studier kopplats till dimensionen AES (Ershova et. al., 2018; Grimen & Diseth, 2016; Smolewska et. al., 2006), men resultaten i denna studie ger inget belägg för att dessa items hör till denna dimension. En annan möjlig förklaring är att begreppet samvetsgrann är ett begrepp inte används så ofta i folkmun och som inte alla vet innebörden av. I och med att just detta item även i tidigare valideringsstuier på språk som engelska, norska och ryska, visat låga faktorladdningar eller helt tagits bort (Aron & Aron, 1997; Ershova et. al. 2018; Grimen & Diseth, 2016) verkar item 12 inte vara passande att mäta SPS med oavsett språk. Andra items som exkluderats, exempelvis 1 och 3 som innehåller begrepp som överväldigad och sinnesstämningar skulle också kunna påverkas av samma anledning. Item 6, 8 och 13 är fysiologiska responser och påverkas potentiellt också andra bakomliggande parametrar, även om Aron & Aron (1997) funnit stöd för exempelvis att personer med hög SPS är känsliga för effekterna av koffein (item 6). Notera även att item 4 Jag tenderar att vara känslig mot smärta också är fysiologiskt, och är i denna studie en del av dimensionen SPS1, och har även i tidigare studier ingått i dimensionen EOE (Smolewska et. al. 2006; Ershova et. al., 2018). Kön och tid i arbetslivet Analyserna där SPS kontrollerades mot kön visade inga signifikanta resultat, även om medelvärdet tenderar att ligga lite högre bland de kvinnliga deltagarna. Dock var det en mycket större andel kvinnor än män som deltog i studien, vilket kan ha påverkat dessa resultat. Att ingen signifikant skillnad kunde påvisas mellan könen är också förenligt med Aron & Arons (1997) beskrivning om att SPS inte är könsbundet. Något som syns i figur 1 är dock att medelvärdet för både män och kvinnor är högre för dimensionen SPS3. Att SPS3 har högre värden än de andra två dimensionerna syns även i figur 2 som illustrerar SPS och tid i arbetslivet. I figuren ligger linjen för SPS3 lite högre än de linjerna för SPS1 och SPS2. Att det inte finns något linjärt samband tyder dock på att SPS inte heller är bundet till antal år i arbetslivet, vilket även får antas ha en relation med deltagarnas ålder. Anledningen till att det syns större variationer i SPS ju fler antal år som deltagarna befunnit sig i arbetslivet beror också på att det är färre personer som har skattat att de har befunnit sig så länge i arbetslivet, medan en större andel av deltagarna har svarat mellan 0-15 år (M= 16

15.14). Vidare analyser som saknas i denna studie men som hade varit intressanta att göra vore att gruppera deltagarna efter tid i arbetslivet och se om det fanns några skillnader mellan grupperna. Framförallt SPS3 som visar högre värden både för kön och tid i arbetslivet hade varit intressant att undersöka, eftersom den består av bland annat item 22 Jag noterar och uppskattar delikata eller fina dofter, smaker, ljus och konstverk. En möjlighet är att denna item hänger ihop med personer som identifierar sig med att veta vad en delikat eller fin doft, smak eller konstverk är, vilket potentiellt kan hänga ihop med ålder eller sociala faktorer som umgänge och uppväxt. Prediktiv förmåga Regressionerna som gjordes för att undersöka SPS förmåga att predicera andra variabler visar inga entydiga resultat. Anpassningsmåtten för samtliga modeller visade liknande nivåer som de för trefaktorlösningen, vilket indikerar att modellerna passar datat ganska väl. När SPS mättes mot CS var R 2 mycket lågt (.08) och SPS1 var den enda dimensionen som visade ett signifikant samband (β=.23). Således verkar frågor som är kopplade till överväldigande av yttre krav delvis kunna predicera behov av chefsstöd, vilket verkar rimligt då personer som tenderar att bli överväldigade också kan tänkas vara i ett större behov av stöd. En möjlighet till att resultaten är svaga skulle också kunna vara att CS var det konstrukt som bestod av lägst antal variabler då två av CS items togs bort i faktoranalysen och det enda konstruktet där alla frågor var egenkonstruerade. Dock visade faktoranalysen av CS att dessa tre items förklarade 52.52% varians och hade faktorladdningar mellan.56 och.84 vilket indikerar att mätinstrumentet trots allt mäter faktorn. Kanske saknas istället en tydlig definition av variabeln samt empirisk bakgrund till dess samband med SPS. För kreativitet såg resultaten annorlunda ut. Både regressionerna och R 2 (.49) var betydligt starkare och SPS3 visade sig predicera kreativitet (β=.63). Dock hade SPS1 en motsatt effekt, och hade istället ett starkt negativt samband med kreativitet (-.61). Detta innebär att modellen som helhet inte har någon entydig effekt på kreativitet. I och med att det är items från SPS3 som visar ett positivt samband, kan här tänkas att exempelvis item 15 När människor inte trivs i sin fysiska miljö vet jag oftast vad som behöver göras för att de ska få det bekvämare (som att ändra belysningen eller föreslå en annan sittplats) kan härledas till någon form av lösningsorientering eller problemlösning vilket vissa items i variabeln KR också mäter. Således känns det logiskt att här skulle finnas ett samband. Vad gäller det negativa sambandet mellan SPS1 och KR skulle en möjlig förklaring kunna vara att items för SPS1 bland annat handlar om att undvika yttre stimulin, att dra sig tillbaka när det pågår mycket runtomkring och en känsla av att prestera sämre under iakttagelse. Även om det inte finns en uppenbar anledning till dess samband med låg kreativitet, kan de personer som skattat högt på SPS1 kanske tänkas vara lite mer försiktiga eller tillbakadragna och därför inte se sig själva som att de ofta kommer med nya ideer (KR6) eller tycker om att lära ut saker till andra (KR5). SPS1 var den starkaste prediktorn för upplevd stress. Eftersom majoriteten av alla items i SPS1 handlar om att dra sig undan under hektiska dagar, att känna obehag när det pågår mycket runt omkring och att komma ur balans av förändringar är det möjligt att tänka sig att någon som upplever mycket av det som mäts i SPS1 också har en högre grad av stress, och därför upplever sig vara mer stressad. Regressionen resulterade i ett starkt och mycket signifikant samband (β=.82, p= <.001). Trefaktorlösningen med SPS1, SPS2 och SPS3 resulterade i att R 2 för US blev.47 vilket också kan ses som en ganska hög siffra. Varför SPS2 och SPS3 har svaga negativa samband med stress är svårt att spekulera i, och i och med att sambanden är ganska svaga bör ytterligare undersökningar göras för att bättre kunna se på vilket sätt SPS som konstrukt predicerar stress. SPS2 visar överlag ingen större potential att 17

predicera utfallsvariablerna, och är endast signifikant i en av modellerna (modell 3) där den visar ett svagt negativt samband med upplevd stress (β= -.16, p= <.05). Detta är dock inte helt oväntat i och med att dimensionen handlar om ljud, ljus och dofter, och istället är det snarare denna dimensions starka samband till SPS1 som är mest intressant. Att dimensionen har betydelse för SPS som helhet kan härledas snarare till den empiriska bakgrunden till SPS (Aron & Aron, 1997). Dessa resultat indikerar ingen vidare prediktiv förmåga av SPS på utfallsvariablerna som använts i denna studie, då de olika dimensionerna visar både positiva och negativa samband i respektive modell. Således kan slutsatsen dras att vissa dimensioner för sig kan predicera utfallen, men för hela modellerna är resultaten inte konsekventa. Reliabilitet och validitet I denna studie har reliabilitetsnivåerna överlag varit tillfredsställande där α i de flesta fall varit >.70, utom för SPS3. För att denna dimension ska bli mer pålitlig som en del av SPS bör kan den behöva utvärderas vidare och antingen addera fler items eller ändra de redan befintliga för att göra mätinstrumentet mer träffsäkert. Eftersom SPS3 består av endast 3 items kan detta också ha påverkat alfanivån. Bland utfallsvariablerna, och då främst för CS, visade reliabilitetsanalyserna att samtliga reverserade items (CS3, CS5, KR3 och US4) drog ner α även om skillnaden för KR3 och US4 var mycket liten. Detta skulle kunna indikera att vissa deltagare inte har läst igenom frågorna ordentligt och skattat sig i påståendena lite per automatik, vilket skulle kunna dra ner reliabiliteten. Det kan dock också bero på hur dessa items har formulerats. Det finns en ganska bred spridning mellan hur länge personerna befunnit sig i yrkeslivet, vilket förmodligen även är någorlunda relaterat till ålder även om fördelningen är lite ojämn. Detta beror till stor del på att urvalet var ett bekvämlighetsurval. Då datat är insamlat via sociala medier finns här också en begränsning i att det bara når personer som är aktiva i sociala medier, samt att det blir svårt att kontrollera vilka som har nåtts av enkäten. Genom faktoranalyser har den interna strukturen i S undersökts, och skalans relation till andra variabler har undersökts genom att använda regressioner för att testa den prediktiva förmågan på CS, KR och US. För utfallsvariablerna CS och KR saknas tillräcklig empirisk grund för att deras samband med SPS, annat än det som Aron (2013) samt Aron och Aron (1997) nämner i sina resonemang kring högkänslighet. Framförallt CS har baserats på Aron (2013) och det som förmodligen är SPS relation till BIS och känsligheten för nonreward (Gray, 1991). De ursprungliga studierna kring S och SPS som visade att det är endimensionellt finns i denna studie inget belägg för, men istället talar resultaten i denna studie, och dess likhet med andra studier inom området (Ershova et. al., 2018; Grimen & Diseth, 2016; Smolewska et. al., 2006) för att de resultat som har uppkommit kan anses som pålitliga. Det empiriska stödet för trefaktormodellen som denna studie resulterat i är relativt stort. Samtidigt ska inte annan forskning kring SPS och den bakgrund som nämns i inledningen glömmas bort, då det trots allt verkar finnas belägg för att individer med hög SPS exempelvis bearbetar information djupare i hjärnan (Jagiellowicz et. al., 2010) och har en större förmåga att notera detaljer (Gerstenberg, 2012). Även det starka samband som regressionerna visar mellan SPS1 och US tyder på att SPS i visst mån kan predicera upplevd stress, vilket tidigare påvisats av bland annat Benham (2006) och Evers et. al. (2008). Implikationer för framtida forskning Den viktigaste implikationen för framtida forskning är att verktyget S behöver undersökas och utvecklas vidare, framförallt verkar detta röra dimensionen SPS3 som i andra studier även kallats för AES eftersom det kring denna dimension råder mest tvetydighet. Dessutom visar den sig ha ett negativt samband med utfallsvariablerna när SPS1 har ett 18