简介
寻找最佳免费智商测试是很常见的,但由于可选择的数量众多,这变得越来越困难。这些选择大多可以在网上找到,但可能不是准确的评估。尽管存在这些常见的缺点,但找到既免费又准确的智商测试并非不可能。
然而,要做到这一点,首先必须熟悉制作测试的许多细节。这些细节将在本文中探讨,这是评估这些在线评估的实用指南。最终目标是让您能够独立检查和验证这些测试是误导性的还是真实的。
认知测试中"质量"的含义
在线测试的质量可以通过多个统计细节来表明,例如可靠性、样本大小以及其他公开提供的常见统计信息。良好的评估应该公开这些细节,或者有一些文件解释这些是什么、该特定评估的数值是什么,以及为什么它们很重要。
此外,测试中应该有适当的项目设计。智商测试应该以真正的科学理论为模型,如卡特尔-霍恩-卡罗尔理论。这种设计方法意味着测试的问题应该看起来是专业制作的,而不是更多地属于娱乐或简单的脑筋急转弯的范畴。更具体地说,这些项目应该针对特定的认知领域,如流体推理、晶体智力、工作记忆等。
此外,这些测试应该有适当的语法说明,同时解释测试的限制、测试到底是关于什么的,以及测试的构成,如项目数量、分配的时间限制以及在开始测试之前某人可能想知道的任何其他信息。
最后,这些测试应该完全透明和专业。它们应该清楚地说明期望,如果出现问题,至少应该有一个专门的帮助页面或联系方式以寻求协助。
心理测量验证的作用
作为提供的统计信息的一部分,心理测量验证过程提供了这些报告的数值。心理测量验证本身是从头到尾构建良好测试所必需的。它通过确保样本大小得到适当选择、项目正确制作、具有良好的可靠性、内容效度以及构念效度来实现这一点。
换句话说,如果一项测试似乎没有任何迹象或列出为构建测试和确保测试质量而做了什么,那么应该假设该测试在心理测量意义上根本无效。
不幸的是,许多寻求此类测试的人往往会被误导,尽管缺少重要信息。然而,一个可以说是目前最佳免费智商测试的好例子表明,尽管只是少数,但仍有可能拥有良好的测试。
这样的测试提供透明的数据和统计数据,以及适当的持续验证。这很重要,因为新信息被用来不断完善测试并提出更新的迭代。
无论如何,理解心理测量验证的概念可以让人正确理解研究的需要,并确保他们能够区分哪些测试可能是为了娱乐,哪些测试是误导性的,哪些测试在确保良好质量方面是真诚的。然而,这对那些人来说可能仍然很困难,所以我们将详细阐述在评估这些测试时需要注意的重要术语。
需要注意的一些关键细节是:
– 样本大小,以及它是基于谁进行标准化的
– 平均值和标准差
– 测试的可靠性
– 测试方法
– 因子载荷
大型和多样化常模组的重要性
测试最基本的方面之一是它们的样本大小,可以称之为常模组。样本大小旨在成为您被比较的参考,以便找到您的分数。这确保分数不是随意制作的或没有任何适当的严谨性。
因此,大型、多样化的样本大小或常模组的重要性是必要的。样本大小需要很大,以便成为样本大小的良好近似值,因为它允许测试创建者建模并适当地设计与不同能力阈值相对应的智商分数。例如,如果样本大小太小,可能没有足够的信息将表现映射到更高或更低能力范围的智商分数。大样本大小也是减少异常值引起的任何变异性所必需的,稳定平均值。此外,多样化很重要,以便更好地近似一般人群。不多样化的测试可能是针对特定同质群体的,因此可能存在偏见。
一个具有良好样本大小的平台的好例子可以是CognitiveMetrics.com。他们可以根据数百万先前测试者提供评估,例如旧的GRE。这个数据集足以允许一个足够的数据集。
尽管样本大小的概念非常重要,但它们不是决定测试质量的唯一因素。
评分和方法的透明度
如前所述,透明度的一般原则很重要。然而,当具体应用时,一个很好的例子是在评分和方法方面要注意什么。良好的评估应该解释分数是标准化的,方法遵循典型的统计方法。
此外,测试应该帮助解释分数的统计意义,并理解分数应该遵循高斯分布。从该分布中,可以找到映射到其标准化智商分数的百分位数。如果测试不清楚项目如何评分或常模如何生成,应该谨慎,因为这可能意味着缺乏适当、严谨的评分方法。
问题设计和认知领域覆盖
测试是否足以测量智力的最明显标志之一可以从他们的问题中看出。良好的测试应该有看起来是专业制作的问题,并与测试相关。看起来不完整或破损的问题表明质量检查不多。
此外,项目类型不应该只有一种类型。这种设计不直接遵循CHC理论中发现的智力标准模型。因此,最好的测试通常涉及至少两种明确的领域类型,这些领域属于CHC理论中发现的广泛类别。这可能是模式识别、语言理解、数值推理、词汇等的混合。
此外,项目的难度应该逐渐增加。持续保持太容易的项目可能不表明足够的能力来区分更高能力的个体,或者仅仅基于设计方法本身就不是适当的智商测试。此外,问题应该有清晰和适当的说明。含糊、破损或模棱两可的说明的问题可能表明测试制作不充分,因为糟糕的说明不会测量智力,而可能是对要做什么的不同解释。
一些平台,如CognitiveMetrics.com,倾向于强调有效、全面的测试设计和清晰的说明,以便适当地测试智商。
可靠性、一致性和重测稳定性
可靠性是应该寻找的关键报告指标之一。通常只称为可靠性或克龙巴赫α系数,这个数字在解释测试质量方面很重要。通常,这些数值根本没有提到,但如果提到了,质量的良好指标通常至少大于0.8,在0到1.0的范围内。
可靠性作为一个指标确保测试可以一致地测量认知能力。高可靠性意味着测试在给出落入一致范围的分数方面是可靠的。不可靠的测试意味着分数变化很大,并表明不是一个单一因素是分数的主要驱动力。例如,可靠性非常低的分数表明有一些其他因素导致剧烈变化,而不是一个预期因素,即一般智力。
因此,可靠性指标很重要。如果没有报告该值,则测试很可能无效。
为什么有些测试感觉准确而有些则不然
轶事经验不是衡量智商测试好坏的适当客观标准。测试感觉困难或容易并不仅仅表明其准确性,而且通常一个人对准确性的感知可能与测试实际测量能力的能力有很大差异。如果这是唯一的衡量标准,一个难的数学测试会是一个好的智商测试吗?不一定。
因此,重要的是测试提供客观工具让您评估它。这当然是通过前面提到的统计值、清晰的设计方法以及对制作智商测试的基本理解来完成的。
换句话说,理解难度和新颖性很重要,因为准确性主要是通过统计指标确定的。
像CognitiveMetrics.com这样的良好测试平台可以通过提供有关测试结果的信息来解决这个问题,以便更好地帮助理解分数与个人经验的关系。
表明测试质量差的危险信号
总的来说,前面提到的要点足以得出测试是否差的结论。然而,在这里总结它们可能是有用的。
总体而言,质量差的评估通常会表现出表明测试设计不当的行为或模式。这些通常围绕虚假承诺、夸大的概念以及含糊、未经验证的声明。此外,没有解释它们是如何制作的、缺乏透明度以及缺乏证明为什么应该参加他们的测试的测试是主要指标。
除了之前提到的之外的其他行为可能围绕着强烈的财务激励。例如,任何迫使您购买它的测试,或迫使人们分享他们的结果以获得折扣,或任何看起来可疑的东西都足以使测试无效。高质量的评估应始终在其行为中保持专业
最后,提供有关历史人物或名人智商信息而没有有效来源的测试表明该平台不准确。这是因为智商分数需要适当的评估。如果没有适当的来源或任何严谨的研究,同样的假设可以应用于他们创建测试的方法。
将结果用作基准而不是最终判决
最后,一个好的平台应该明确测试的局限性。例如,一个好的平台不应该做出虚假的承诺或保证。此外,平台不应该根据测试结果做出绝对判断。
该网站应该明确表示他们的测试旨在作为基准,而不一定是完整的专业评估。测试还应该提供性能细分的能力,类似于专业测试。测试不应该只是提供分数或对诸如"天才"之类的分类做出严肃的声明,也不应该对一个人能够做什么做出明确的评论。
像CognitiveMetrics.com这样的好网站不仅会提供良好的测试,还会提供清晰的背景、常模比较以及负责任地解释结果的指导资源。
结论
一开始找到质量好的在线智商测试可能很困难。然而,识别关键主要因素的能力,如缺乏统计报告、方法、解释、验证和透明数据,是关于测试质量的一些关键指标。如果不确定,最好假设准确性测试可能无效。
像CognitiveMetrics.com这样的良好平台应该满足上述所有标准。当平台适当和负责任地提供这些信息时,它有助于确保用户可以获得其认知档案的良好近似值。否则,应该假设测试是为了娱乐或误导。
