一、理论建构的方法：归纳—假设—演绎法
卡特尔反对“一切不切实际的思索”，主张所有的科学进步都有赖于精确的测量（Cattell，1950，p.4）。精确的测量是人格理论建构的前提和基础。因此，卡特尔坚持认为科学研究起始于实验观察和描述，并且以此为基础提出试验性的粗略假设。从这一假设出发设计一系列实验对其进行实证检验。然后再对实验过程及其结果进行科学的分析之后提出更加准确、更进一步的假设。归纳出的假设经过进一步实验或者观察研究之后，研究者就可以据此对研究结果进行演绎，演绎后的结论又可以形成下一层级的假设，接受下一步实验或者观察研究的检验，这样，归纳、假设、演绎就可以形成一个循环，最终建构出科学的人格理论。因此，这种研究模式也被称为归纳—假设—演绎螺旋式方法（inductive-hypothetical-deductive spiral）。
卡特尔反对用假设—演绎模型建构人格理论。因为在假设—演绎模型中，研究者是从一系列一般命题入手，演绎出一种假设，然后通过收集材料对其进行检验。这种模型忽视了形成假设前期观察归纳的重要性，它要求研究者在研究初始阶段就应该提出正确完善的假设，它不能使研究者将科学研究视为一个探索过程，而一旦没有探索和初级观察，主观形成的假设极有可能囿于某些因素而不能反映现象的全貌。换句话说，主观形成的假设多是考虑少数几个影响因素而未能综合考虑多变量综合作用会产生何种影响。据此，卡特尔虽然并不反对双变量研究，却更支持多变量研究，强调应该理性看待双变量研究结论的可推广性。
二、双变量、多变量与临床研究策略
（一）双变量研究策略
卡特尔的双变量（bivariate）研究策略由来已久。此种方法要追溯到冯特（Wilhelm Wundt）与巴甫洛夫（Ivan Petrovich Pavlov），每次只考虑两种变量，实验者操作自变量，然后观察在因变量上产生的效果。举例来说，可以控制一件工作的成或败（自变量）以得知此种经验对被试焦虑程度（因变量）的影响。仅仅只对人类如何产生焦虑，每一次处理一个自变量，就可能要执行上千次的双变量实验。但每一种双变量研究是一种分立的研究，一次只有一种条件改变，使得我们观察到的人类现象呈现支离破碎的面貌。不仅有机体的整体形象被破坏，而且这些分立的研究结果如何彼此共同作用也不得而知。此外，将焦虑与其他变量，如能力、适应、信心分开来考虑，我们对这些其他变量存在时如何影响焦虑，或者它们与早先所提到的成败变量之间有何关系将毫无概念。卡特尔深信用双变量研究此种人为的实验特性是存在很大局限性的。