现代 智商 标准 分数
意味着 100 和 标准差 15. 这个 是 该 大多数 常见 convention 为 contemporary 韦克斯勒, Stanford–比奈 和 许多 其他 认知 复合项.
+2 标准差 = 130什么是智商测试量表？
一个 智商分数 是 通常 一个 常模-referenced 标准 分数. 它 描述 如何 表现 在 一个 标准化 集合 的 认知 任务 比较 与 一个 年龄-基于 参考 组. 在 该 大多数 常见 现代 量表, 该 意味着 是 100 和 该 标准差 是 15.
该 数字 是 不 一个 百分比 正确, 一个 固定 quantity 的 智力 或 一个 直接 测量 的 一个 某人的 价值. 一个 专业 报告 应该 识别 该 精确 测试 和 版本, 该 规范性 组, 百分位 排名, 置信区间, 效度 considerations 和 该 模式 的 广泛 和 狭窄 分数.
这个 指南 解释 分数 系统 和 负责 解释 没有 reproducing 安全 测试 项目, 答案 关键 或 受保护 管理 规则.
最后更新: July 2026
100
常见 智商 意味着
该 中心 的 该 规范性 量表
15
常见 智商 标准差
一 典型 综合-分数 标准差
50第
百分位 在 智商 100
该 median 在 该 理想化 模型
≈98第
百分位 在 智商 130
二 标准差 以上 该 意味着
智商分数、百分位与量表换算器
Enter 一个 分数 和 选择 该 量表 printed 在 该 报告. 该 calculator 估计 它的 Z 分数, 百分位, 稀有性 和 等同 值 在 若干 常见 标准-分数 系统.
估计 地位
84第
高 平均 范围
Z 分数+1.00
稀有性关于 1 在 6 在 或 以上
智商, 标准差 15115
智商, 标准差 16116
Cattell, 标准差 24124
T 分数60
完整智商分数范围表
Descriptive 标签 是 conventions, 不 诊断. 已发布 和 专业 可能 使用 不同 名称, cut 点 或 信心-区间 规则. 该 实际 报告 是 该 authority 为 该 分数 它 包含.
| 智商 范围 | 近似 Z 分数 | 近似 百分位 | 常见 措辞 | 解释 note |
|---|---|---|---|---|
| 130 和 以上 | +2.00 或 更高 | 关于 98第 和 以上 | 非常 高 / extremely 高 | 大致 该 highest 2% 在 一个 意味着-100, 标准差-15 量表. |
| 120–129 | +1.33 到 +1.93 | 关于 91st–97第 | 高 / 非常 高 | 好 以上 该 规范性 意味着. |
| 110–119 | +0.67 到 +1.27 | 关于 75第–90第 | 高 平均 | 以上 该 middle half 的 该 参考 组. |
| 90–109 | −0.67 到 +0.60 | 关于 25第–73rd | 平均 | 该 广泛 中央 区间 使用的 由 许多 报告. |
| 80–89 | −1.33 到 −0.73 | 关于 9第–23rd | 低 平均 | 以下 该 中央 区间, 但是 不是诊断. |
| 70–79 | −2.00 到 −1.40 | 关于 2ND–8第 | 非常 低 | 解释 与 信心 间隔, 自适应 功能 和 语境. |
| 69 和 以下 | 以下 −2.00 | 关于 2ND 和 以下 | Extremely 低 | 一个 智商分数 单独 不能 建立 智力障碍. |
该 68–95–99.7 规则
关于 68% 的 一个 正常 分布 falls 在内 一 标准差 的 该 意味着: 大致 智商 85–115.
关于 95% falls 在内 二 标准 偏差: 大致 智商 70–130.
关于 99.7% falls 在内 三 标准 偏差: 大致 智商 55–145.
该 tails 需要 extra caution. Extreme 分数 是 基于 在 fewer 规范性 cases 和 可能 是 受影响 由 测试 floors, 上限 和 larger 实用 不确定性.
智商百分位与稀有程度
一个 百分位 排名 告诉 你 该 百分比 的 该 规范性 组 那 已评分 在 或 以下 一个 结果. 它 是 不 一个 相等-区间 量表: 该 差异 之间 该 50第 和 60第 百分位数 是 不 心理测量 等同 到 该 差异 之间 该 90第 和 100第 百分位数.
85≈16第 百分位
10050第 百分位
115≈84第 百分位
120≈91st 百分位
130≈98第 百分位
145≈99.87第 百分位
| 智商 (标准差 15) | Z 分数 | 近似 百分位 | 近似 tail 稀有性 |
|---|---|---|---|
| 55 | −3.00 | 0.13第 | 关于 1 在 741 在 或 以下 |
| 60 | −2.67 | 0.38第 | 关于 1 在 261 在 或 以下 |
| 65 | −2.33 | 0.98第 | 关于 1 在 102 在 或 以下 |
| 70 | −2.00 | 2.28第 | 关于 1 在 44 在 或 以下 |
| 75 | −1.67 | 4.78第 | 关于 1 在 21 在 或 以下 |
| 80 | −1.33 | 9.12第 | 关于 1 在 11 在 或 以下 |
| 85 | −1.00 | 15.87第 | 关于 1 在 6 在 或 以下 |
| 90 | −0.67 | 25.25第 | 关于 1 在 4 在 或 以下 |
| 95 | −0.33 | 36.94第 | 关于 1 在 3 在 或 以下 |
| 100 | 0.00 | 50第 | 该 median |
| 105 | +0.33 | 63.06第 | 关于 1 在 3 在 或 以上 |
| 110 | +0.67 | 74.75第 | 关于 1 在 4 在 或 以上 |
| 115 | +1.00 | 84.13第 | 关于 1 在 6 在 或 以上 |
| 120 | +1.33 | 90.88第 | 关于 1 在 11 在 或 以上 |
| 125 | +1.67 | 95.22ND | 关于 1 在 21 在 或 以上 |
| 130 | +2.00 | 97.72ND | 关于 1 在 44 在 或 以上 |
| 135 | +2.33 | 99.02ND | 关于 1 在 102 在 或 以上 |
| 140 | +2.67 | 99.62ND | 关于 1 在 261 在 或 以上 |
| 145 | +3.00 | 99.87第 | 关于 1 在 741 在 或 以上 |
稀有性 估计 假设 一个 理想化 正常 分布 和 是 rounded. 做 不 使用 他们 作为 精确 人群 counts 或 临床 thresholds.
智商量表与标准分之间的换算
该 safest bridge 之间 分数 系统 是 该 Z 分数. 第一 express 该 原始 分数 作为 标准 偏差 从 它的 意味着; 然后 rebuild 它 在 该 目标 意味着 和 标准差.
Z = (分数 − 意味着) ÷ 标准差
目标 分数 = 目标 意味着 + (Z × 目标 标准差)
工作 示例: 该 98第 百分位
一个 分数 在 大约 +2 标准差 有 一个 Z 分数 的 关于 2.00. 那 变成 130 在 一个 标准差-15 智商 量表, 132 在 一个 标准差-16 智商 量表, 148 在 一个 标准差-24 Cattell-风格 量表 和 70 在 一个 T-分数 量表.
这个 是 为什么 一个 larger 数字 做 不 necessarily indicate 一个 更高 百分位. 该 scale’s spread determines 该 printed 值.
Legacy 标准差-16 智商 量表
一些 历史的 测试 和 年长 表格 使用 一个 标准差 的 16. 一个 分数 必须 是 已解释 与 该 测试 名称 和 版本.
+2 标准差 = 132Cattell-风格 智商 量表
一个 wider 量表 sometimes seen 在 年长 高-智商 语境. 该 相同 百分位 产生 一个 很多 larger-looking 数字.
+2 标准差 = 148T 分数
一个 标准-分数 系统 使用的 广泛 在 心理学. 该 意味着 是 50 和 每个 10 点 等于 一 标准差.
+2 标准差 = 70分测验 缩放 分数
许多 单独 实施 认知 分测验 使用 一个 意味着 的 10 和 标准差 的 3 之前 他们 是 组合 进入 复合项.
+2 标准差 = 16Z 分数
该 通用 statistical 量表. 一个 Z 分数 说 如何 许多 标准 偏差 一个 分数 是 以上 或 以下 该 意味着.
+2 标准差 = Z 2.00
一个 数学 转换 是 不 一个 测试 转换.
二 电池 可以 地方 一个 人 在 不同 百分位数 因为 他们 样本 不同 能力, 使用 不同 常模, 有 不同 上限 和 曾是 实施 下 不同 条件.
如何正确解读智商分数
阅读 一个 智商 结果 作为 一 部分 的 一个 评估 argument. 该 分数 应该 答案 一个 真实 问题—这样的 作为 教育 规划, 诊断 clarification 或 文档—和 应该 是 整合 与 历史, observations, 其他 测试 和 everyday 功能.
名称 该 测试
记录 该 精确 测验组, 版本, 语言, 年龄 常模 和 日期 的 管理.
检查 效度
审查 engagement, 标准化, 调整, 健康, 注意力, 语言 和 感官 访问.
使用 该 区间
解释 该 置信区间, 不 仅 该 单个 获得 分数.
阅读 该 概况
比较 总体, 指数 和 分测验 模式 没有 overinterpreting 小 差异.
比较 真实 生活
询问 是否 该 findings fit 学校, 工作, 沟通 和 每日 功能.
Act 在 它
Prioritize 实用 建议, 支持 和 遵循-向上 问题.
信心 间隔 和 测量 错误
否 获得 分数 是 perfectly 精确. 一个 临床医生 使用 该 test’s 标准 错误 的 测量 到 创建 一个 置信区间. 为 插图, 如果 一个 智商 的 100 had 一个 标准 错误 的 3 点, 一个 近似 95% 区间 会 是 关于 94–106. 该 实际 标准 错误 变化 由 测试, 分数 和 年龄.
最佳 练习: 说 “该 获得 分数 曾是 100, 与 该 report’s 州 置信区间” 更确切地 比 处理 100 作为 一个 精确, 永久 quantity.
该 相同 总体 智商 可以 hide 不同 概况
说明性 概况 一个
相对 甚至 表现 周围 该 意味着.
说明性 概况 B
大 优势 和 weaknesses 可以 制作 一个 单个 总体 数字 更少 代表性.
该 概况 以上 是 invented 示例 为 解释 仅 和 是 不 基于 在 真实 测试 记录.
主要的智商与认知能力测试类型
“智商测试” 是 一个 umbrella 术语. 不同 电池 变化 在 年龄 范围, length, theory, 语言 要求, 管理 方法, 分数 structure 和 预期 使用. 一个 分数 应该 never 是 detached 从 该 工具 那 产生 它.
韦克斯勒 量表
单独 实施 年龄-基于 电池 那 典型 报告 一个 总体 综合 加 领域 和 分测验 分数.
Stanford–比奈
一个 广泛 个体 智力 测验组 descended 从 该 比奈–西蒙 tradition, 与 言语 和 非言语 routes 到 主要 factor 和 完整-量表 分数.
Woodcock–Johnson 认知 电池
Flexible 电池 组织 周围 广泛 和 狭窄 认知 能力, 经常 整合 与 学术 成就 评估.
Kaufman 电池
儿童-专注 或 简短 测量 那 可以 emphasize 处理, acquired 知识, 非言语 表现 或 高效 筛查.
非言语 推理 测量
减少 spoken-语言 要求 和 重点 更多 heavily 在 视觉 推理, 模式 或 非言语 问题 解答; “非言语” 做 不 意味着 文化-免费.
组 能力 测试
实施 到 许多 students 在 一次 为 筛查 或 编程 决策. 他们 是 不 自动 interchangeable 与 一个 个体 临床 智商 评估.
个体 临床 测试 对. 组 筛查
个体 评估
- 一 考官 和 一 受试者
- 标准化 prompts, 时机 和 行为 observation
- 经常 产生 领域 和 分测验 概况
- 可以 是 整合 与 interviews 和 其他 临床 数据
组 或 在线 筛查
- 高效 为 许多 人们 在 一次
- 通常 offers 更少 个体 observation
- 可能 估计 一个 狭窄 集合 的 能力
- 可能 不 satisfy 文档 或 诊断 要求
什么 智商 分数 是 使用的 为—和 什么 他们 不能 decide 单独
教育 规划
理解 认知 优势 和 需求 alongside 成就, classroom 证据 和 干预 历史.
资优 identification
Contributing 证据 到 本地 编程 标准, 经常 与 成就, 创造力 或 teacher 数据.
临床 评估
描述 一个 认知 概况 在内 更广 neurodevelopmental, psychiatric, 神经学 或 医疗 评估.
残疾 文档
支持 决策 何时 组合 与 功能 证据 和 该 接收 organization’s 要求.
研究
研究 认知 发展, 组 模式, 干预 影响 和 关系 与 其他 结果.
个人 clarification
帮助 一个 人 理解 一个 概况 何时 该 评估 有 一个 清晰 目的 和 合格 解释.
一个 分数 可以 contribute 证据 关于
- 表现 在 样本 认知 任务 在标准化条件下
- 相对 地位 比较 与 一个 年龄-基于 规范性 组
- 广泛 和 领域-具体 优势 或 weaknesses
- 问题 那 merit further 评估 或 支持
一个 分数 不能 独立 建立
- ADHD, 自闭症, dyslexia 或 另一个 诊断
- 智力障碍 没有 自适应-行为 证据
- 创造力, 智慧, morality, 动机 或 未来 成功
- 一个 固定 限制 在 学习 或 一个 某人的 值
智商量表的历史
该 历史 是 两者 科学 influential 和 伦理 complicated. 智力 测试 grew 从 efforts 到 识别 教育 需求, 然后 became entangled 与 质量 classification, eugenics, immigration policy 和 racial hierarchy. 现代 练习 必须 acknowledge 那 历史 当 应用 stronger 标准 为 效度, 公平 和 负责 使用.
Galton’s anthropometric laboratory
Francis Galton 测量 感官 acuity, reaction 时间 和 身体 characteristics 在 一个 早期 effort 到 quantify 个体 差异.
“心理 测试” enter 心理学
James McKeen Cattell 使用的 该 phrase “心理 测试” 为 一个 测验组 emphasizing 感官 和 运动 表现.
比奈–西蒙 preliminary 量表
Alfred 比奈 和 第éodore 西蒙 已发布 一个 实用 集合 的 任务 为 识别 儿童 谁 可能 需要 教育 支持. 它 做了 不 yet 产生 该 现代 偏差 智商.
年龄 水平 和 心理年龄
Revisions 组织 任务 由 该 年龄 在 哪个 儿童 典型 succeeded, 支持 该 想法 的 一个 心理-年龄 估计.
Stern 提议 该 智力 商
William Stern 已描述 一个 商 相关 心理年龄 到 按时间 年龄; 稍后 users multiplied 该 比率 由 100.
Stanford revision
Lewis Terman 自适应 和 标准化 该 比奈–西蒙 方法 为 该 单位 州, 帮助 流行 该 术语 智商.
Army Alpha 和 Beta
组 测试 曾是 使用的 在 unprecedented 量表 期间 世界 War 我, demonstrating 管理 reach 当 也 exposing 主要 语言, 教育 和 公平 问题.
韦克斯勒–Bellevue 和 偏差 分数
大卫 韦克斯勒 引入 一个 成人 测验组 那 比较 表现 与 年龄 同龄人 和 组合 若干 任务 类型 更确切地 比 relying 在 比率 智商.
该 Flynn 效果 是 有记录
James Flynn’s 工作 drew 注意力 到 一般 变化 在 测试 表现 和 该 问题 的 老化 常模.
概况, 不确定性 和 语境
现代 解释 emphasizes 当前 常模, 多重 认知 领域, 信心 间隔, 公平, 自适应 功能 和 该 预期 使用 的 该 分数.
比率 智商 对. 偏差 智商
- 历史的 比率 智商
- 心理年龄 ÷ 按时间 年龄 × 100. 这个 方法 工作 poorly 作为 一个 通用 成人 量表 因为 心理-年龄 增长 做 不 继续 linearly 通过 生活.
- 现代 偏差 智商
- 一个 标准 分数 显示 如何 far 表现 lies 从 该 年龄-组 意味着. 该 意味着 是 通常 100 和 该 标准差 是 经常 15.
- 为什么 常模 是 revised
- 语言, 教育, demographics, 测试 熟悉度 和 人群 表现 变化. 已更新 常模 减少 该 risk 的 比较 当前 受试者 与 一个 obsolete 参考 组.
公平性、文化、语言与测试条件
公平 测试 是 不 成就 由 pretending 语境 做 不 exist. 它 需要 证据 那 分数 解释 是 有效 为 该 预期 使用 和 该 受试者, 加 小心 注意力 到 访问, 语言, 机会, 残疾, 管理 和 后果.
睡眠 和 疲劳
若干 tiredness 可以 减少 注意力, 工作记忆, 速度 和 persistence.
健康 和 疼痛
疾病, 疼痛, 神经学 条件 和 药物 影响 可以 变化 表现.
语言 proficiency
测试 在 一个 更弱 语言 可以 影响 说明, 言语 任务, rapport 和 甚至 非言语 任务 表现.
视觉, 听力 和 运动 访问
感官 或 运动 要求 可以 更低 分数 unless 访问 需求 是 anticipated 和 有记录.
焦虑 和 动机
测试 焦虑, 低 engagement, perfectionism 或 fear 的 失败 可能 影响 速度 和 准确性.
教育 和 机会
学校, literacy, enrichment 和 熟悉度 与 正式 问题 解答 影响 许多 测试 表现.
文化 和 经验
知识, 沟通 风格 和 假设 embedded 在 测试 可能 不 是 相等 熟悉度 到 每个 受试者.
先前 暴露
Retesting 或 练习 与 相似 材料 可以 创建 练习 影响, 特别 超过 短 间隔.
测试 条件
Interruptions, poor 技术, 时间 压力, 考官 行为 和 nonstandard 管理 可以 事项.
个体 解释 是 必要.
组 平均 不能 诊断 一个 个体 或 justify stereotypes 关于 race, ethnicity, 国家, gender, 残疾, income, neighborhood 或 语言 background.
调整 和 modifications
一些 调整 改进 访问 当 preserving 该 预期 构念; 其他人 变化 该 任务 足够 那 标准 常模 可能 否 更长 应用 cleanly. 一个 报告 应该 文档 什么 变化, 为什么 它 变化 和 如何 该 modification 影响 解释.
高 分数, giftedness 和 低-分数 解释
高 分数 和 资优 identification
那里 是 否 通用 “资优 智商.” 许多 编程 使用 thresholds 近 该 上部 few 百分位数, 但是 本地 定义, 接受 测试, 年龄 限制, 分数 recency, 信心 间隔 和 必需 支持 证据 变化. 门萨 使用 该 上部 2% 在 一个 已批准, properly 实施 和 受监督 测试 更确切地 比 一 通用 智商 数字.
使用 百分位 第一. “在 或 以上 该 98第 百分位 在 一个 接受 测试” 是 clearer 比 假设 那 每个 量表 使用 该 相同 截止值 数字.
低 分数 和 智力障碍
AAIDD 已定义 智力障碍 通过 significant 局限 在 两者 智力 功能 和 自适应 行为, 原始 期间 该 发展 period. 一个 获得 智商 近 或 以下 70 可能 prompt 小心 评估, 但是 诊断 不能 是 制成 从 那 数字 单独.
- 审查 该 置信区间 和 测试 效度.
- 评估 conceptual, 社会 和 实用 自适应 技能.
- 确认 发展-period onset 与 历史 和 记录.
- 考虑 语言, 文化, 残疾, 教育 和 访问.
- 重点 在 支持 需求 更确切地 比 减少 该 人 到 一个 分数.
在线智商测试：怎样才算可信？
在线 delivery 是 不 自动 invalid, 和 在-人 delivery 是 不 自动 优秀. 该 关键 问题 是 标准化, 常模, 安全, 身份, 环境, 访问, 信度, 效度 和 适当 解释.
更好 signs
- 清晰 测试 目的 和 目标 年龄 范围
- Transparent 常模 样本 和 出版物 日期
- 信度 和 效度 证据
- 百分位 和 信心 信息
- 安全, 受监督 管理 何时 文档 事项
- 限制 和 隐私 练习 州 plainly
Warning signs
- 保证 天才 分数 或 instant 诊断
- 否 名称 测试, 常模 或 技术 文档
- 分数 设计 mainly 到 trigger payment 或 共享
- Unrealistically 精确 结果 从 一个 few 项目
- Leaked 或 copied 专业 测试 内容
- 声称 那 该 分数 是 永久 和 完整
做 不 train 在 受保护 测试 项目.
暴露 到 真实 问题, 答案 关键 或 close replicas 可以 invalidate 未来 结果 和 undermine 公平 和 测试 安全.
常见 智商 量表 神话
“一个 百分位 是 该 百分比 正确.”
一个 百分位 是 一个 排名 在内 一个 规范性 组. 该 75第 百分位 做 不 意味着 75% 的 项目 曾是 已回答 正确地.
“一个 智商 的 130 意味着 正好 该 相同 在 每个 测试.”
该 量表, 常模, 版本, 置信区间 和 构念 coverage 不同. 百分位 和 测试 名称 是 必要.
“一 数字 揭示 每个 kind 的 智力.”
智商 测试 样本 已选择 认知 表现. 他们 做 不 fully 测量 创造力, 智慧, 实用 判断, 动机, character 或 专业知识.
“一个 高 分数 保证 成功.”
生活 结果 依赖 在 许多 个人, 社会, 教育, 健康 和 机会 factors 超越 测试 表现.
“一个 低 分数 证明 智力障碍.”
诊断 需要 局限 在 两者 智力 功能 和 自适应 行为 与 发展-period onset.
“非言语 测试 是 文化-免费.”
他们 减少 语言 要求, 但是 熟悉度, 教育, 视觉 经验, 动机 和 测试 语境 可以 仍然 影响 表现.
“在线 测验 是 等同 到 一个 临床 智商测试.”
大多数 在线 测验 lack 受控 管理, 安全 内容, robust 常模 和 专业 解释.
“你 可以 raise 一个 有效 分数 由 研究 leaked 项目.”
Training 在 受保护 内容 threatens 标准化, 效度, 公平 和 未来 临床 使用.
“该 获得 分数 是 perfectly 精确.”
每个 测试 分数 包括 测量 错误. 报告 应该 包括 一个 置信区间 和 讨论 效度.
智商测试量表常见问题
什么 是 该 平均 智商分数?
在 该 大多数 常见 现代 量表, 该 规范性 意味着 是 100. 一个 分数 近 100 代表性 表现 近 该 中心 的 该 年龄-基于 参考 组, 不 一个 百分比 正确.
什么 是 该 标准差 的 智商?
许多 当前 智力 复合项 使用 一个 标准差 的 15. 一些 测试 或 历史的 系统 使用 16, 24 或 另一个 值, 哪个 是 为什么 该 测试 名称 和 版本 事项.
什么 百分位 是 一个 智商 的 115?
在 一个 意味着-100, 标准差-15 正常 量表, 115 是 一 标准差 以上 该 意味着 和 是 大约 该 84第 百分位.
什么 百分位 是 一个 智商 的 130?
在 一个 意味着-100, 标准差-15 量表, 130 是 二 标准 偏差 以上 该 意味着 和 是 大约 该 98第 百分位. 精确 测试 表格 可能 round 不同地.
是 100 正好 该 50第 百分位?
在 该 理想化 正常 模型, 是. 官方 规范性 表格 可以 使用 discrete 分数 转换 和 rounding, 所以 一个 报告 可能 显示 一个 nearby 百分位.
为什么 可以 该 相同 百分位 有 不同 智商 数字?
不同 分数 系统 使用 不同 标准 偏差. 该 98第 百分位 是 关于 130 在 一个 标准差-15 量表, 132 在 一个 标准差-16 量表 和 148 在 一个 标准差-24 量表.
什么 是 一个 Z 分数?
一个 Z 分数 是 该 数字 的 标准 偏差 一个 结果 是 以上 或 以下 该 意味着. 在 一个 标准差-15 智商 量表, Z = (智商 − 100) ÷ 15.
什么 是 一个 置信区间?
它 是 一个 范围 周围 该 获得 分数 那 沟通 测量 不确定性. 一个 95% 区间 是 wider 比 一个 90% 区间 和 应该 是 已解释 与 该 测试 manual 和 转介 语境.
可以 二 人们 与 该 相同 智商 有 不同 能力?
是. 一 人 可能 有 一个 flat 概况 跨越 领域, 当 另一个 有 强 言语 推理 和 更低 处理 速度 或 工作记忆. 该 相同 总体 分数 可以 summarize 不同 模式.
什么 智商 是 被认为 资优?
那里 是 否 通用 定义. 一些 编程 使用 大约 该 95第, 97第 或 98第 百分位; 其他人 结合 能力, 成就, 创造力, teacher 证据 和 本地 标准.
什么 智商 合格 为 门萨?
门萨 描述 资格 作为 表现 在 该 上部 2% 在 一个 已批准, properly 实施 和 受监督 智力 测试. 该 资格 数字 取决于 在 该 测试 和 量表.
做 一个 智商 以下 70 诊断 智力障碍?
否. 智力障碍 需要 significant 局限 在 智力 功能 和 自适应 行为 与 onset 期间 该 发展 period. 一个 临床医生 考虑 该 分数, 置信区间, 效度 和 多重 来源 的 证据.
可以 智商 变化 超过 时间?
分数 可以 变化 因为 的 发展, 健康, 教育, 干预, 测试 条件, 测量 错误, 练习 影响 和 已更新 常模. 该 amount 和 含义 的 变化 要求 专业 解释.
如何 准确 是 在线 智商 测试?
质量 变化 greatly. 一个 好-设计 在线 研究 或 筛查 测量 可能 估计 一个 狭窄 能力, 但是 unsupervised 测验 通常 不能 substitute 为 一个 标准化 专业评估 或 官方 文档.
可以 我 转换 一个 旧 分数 到 一个 现代 智商?
你 可以 估计 一个 等同 百分位 何时 该 原始 意味着 和 标准差 是 已知, 但是 这个 做 不 正确 为 旧 常模, 不同 构念, 分数 上限, 测试 版本 或 管理 条件.
什么 是 该 差异 之间 智商 和 一个 指数 分数?
一个 总体 智商 综合 summarizes 广泛 表现 跨越 已选择 任务. 指数 分数 summarize 狭窄 领域 这样的 作为 言语 理解, 流体 推理, 视觉-空间 能力, 工作记忆 或 处理 速度, 取决于 在 该 测试.
为什么 是 extreme 智商 分数 更少 精确?
规范性 样本 包含 fewer 人们 在 该 far tails, 分数 上限 可能 compress 表现, 和 一个 小 原始-分数 变化 可以 产生 一个 大 标准-分数 差异. 高 和 低 extremes 需要 cautious 解释.
应该 我 比较 分数 从 不同 测试 直接?
仅 cautiously. 第一 比较 百分位数 和 信心 间隔, 然后 考虑 该 构念 测量, 常模, 年龄 范围, 版本, 管理 方法 和 目的 的 每个 测试.
智商 量表 glossary
自适应 行为
Conceptual, 社会 和 实用 技能 使用的 在 everyday 生活. 它 是 必要 到 智力-残疾 评估.
年龄 常模
一个 比较 组 制成 向上 的 人们 在 该 相同 或 一个 closely 相似 年龄 范围.
综合 分数
一个 标准 分数 形式 由 结合 表现 跨越 若干 分测验.
置信区间
一个 分数 范围 那 expresses 不确定性 周围 一个 获得 结果.
偏差 智商
一个 标准 分数 显示 distance 从 该 年龄-组 意味着, 通常 在 一个 意味着-100 量表.
Floor
该 lowest 水平 一个 测试 可以 测量 与 有用 differentiation.
上限
该 highest 水平 一个 测试 可以 测量 与 有用 differentiation.
全量表智商
全量表智商, 一个 总体 综合 估计 的 广泛 认知 功能 在 certain 测试 家庭.
指数 分数
一个 综合 代表性 一个 认知 领域 更确切地 比 该 整个 测验组.
常模
参考 数据 使用的 到 转换 原始 表现 进入 解释 分数.
百分位 排名
该 百分比 的 该 规范性 组 评分 在 或 以下 一个 结果, subject 到 测试-具体 rounding.
练习 效果
改进 导致 由 熟悉度 或 先前 暴露 更确切地 比 一个 真实 变化 在 该 目标 能力.
原始 分数
该 initial 点 或 credit earned 之前 转换 通过 规范性 表格.
信度
该 一致性 或 精度 的 分数 下 已定义 条件.
标准 错误 的 测量
一个 估计 的 预期 分数 变化 导致 由 测量 imprecision.
效度
证据 支持 该 解释 和 使用 的 分数 为 一个 特定 目的.
Z 分数
一个 标准化 值 与 意味着 0 和 标准差 1.
Print 该 分数 chart
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专业资料与一手来源
- 美国心理学会 词典 的 心理学 — 偏差 智商 定义 的 偏差 智商 和 该 常见 意味着-100 评分 convention.
- 美国心理学会 词典 的 心理学 — 智商 Background 在 比率 智商 和 现代 偏差 分数.
- 皮尔逊 — 标准化 临床 评估 为 Practitioners: 一个 Primer 专业 overview 的 标准 分数, 百分位 排名 和 评估 解释.
- 标准 为 教育 和 心理 测试 Joint AERA, 美国心理学会 和 NCME 标准 addressing 效度, 公平 和 负责 使用.
- AAIDD — 已定义 标准 为 智力障碍 当前 定义 需要 局限 在 智力 功能 和 自适应 行为.
- 门萨 国际 — Getting 你的 智商 测试 FAQs 解释 top-2% 资格 和 为什么 资格 分数 数字 不同 跨越 量表.
- Flynn, J. R. (1984) — 智商 Gains 和 该 比奈 Decrements 早期 systematic 文档 的 一般 变化 在 智力-测试 表现.
- 皮尔逊 — 韦克斯勒 成人 智力 量表, Fifth 版本 官方 出版商 信息 为 一个 当前 单独 实施 成人 认知 测量.
- Riverside Insights — Woodcock–Johnson 评估 系统 官方 出版商 overview 的 认知, 成就 和 语言 评估.
- 皮尔逊 — Kaufman 评估 测验组 为 儿童, 第二 版本 规范性 已更新 官方 出版商 信息 为 一个 儿童 认知 测验组.
图像 credits: Alfred 比奈 肖像 和 该 1917 Army 测试 照片 是 公共 领域. 该 大卫 韦克斯勒 照片 是 credited 到 新 York 通用 学校 的 Medicine 和 licensed CC 由 4.0. 来源 和 license 页面 是 可用 通过 维基媒体 共享资源.