はじめに
最高の無料IQテストを探すことは一般的ですが、利用可能な選択肢の数により、ますます困難になっています。これらの選択肢のほとんどはオンラインで見つかりますが、正確な評価ではない可能性があります。これらの一般的な欠点にもかかわらず、正確な無料のIQテストを見つけることは不可能ではありません。
ただし、そうするためには、まずテストを作成する際に必要な多くの詳細をよく理解する必要があります。これらの詳細は、オンライン評価を評価するための実用的なガイドであるこの記事で説明されます。最終的な目標は、これらのテストがミスリードであるか本物であるかを独自に確認および検証できるようにすることです。
認知テストにおける「品質」の意味
オンラインテストの品質は、信頼性、サンプルサイズ、および公開されているその他の一般的な統計情報など、複数の統計的詳細によって示すことができます。優れた評価では、これらの詳細を公開するか、これらが何であるか、その特定の評価の値、およびそれらが重要である理由を説明する文書を用意する必要があります。
さらに、テストには適切な項目設計が必要です。IQテストは、キャッテル・ホーン・キャロル理論のような真の科学理論に基づいてモデル化する必要があります。この設計方法論は、テストの質問がプロフェッショナルに作られているように見え、エンターテインメントや単純な脳トレーニングの領域ではないことを意味します。より具体的には、これらの項目は、流動的推論、結晶性知能、作業記憶などの特定の認知領域を対象とする必要があります。
さらに、これらのテストには、テストの制限とテストが正確に何についてのものであるか、項目数、割り当てられた制限時間など、テストがどのように構成されているか、およびテストを開始する前に誰かが知りたいと思うその他の情報を説明する適切な文法で適切な指示が必要です。
最後に、これらのテストは完全に透明性とプロフェッショナルである必要があります。期待について明確にする必要があり、質問が発生した場合は、少なくともヘルプまたはサポートのための連絡先を備えた専用ページが必要です。
心理測定的妥当性の役割
提供される統計情報の一部として、心理測定的妥当性のプロセスは、これらの報告された値を提供するものです。心理測定的妥当性自体は、最初から最後まで優れたテストを構築するために必要なものです。サンプルサイズが適切に選択され、項目が正しく作成され、優れた信頼性、内容妥当性、および構成概念妥当性があることを保証することによってそれを行います。
言い換えれば、テストを構築し、テストが適切な品質であることを保証するために何が行われたかについて、テストに何らかの兆候やリストがないように見える場合、そのテストは心理測定的な意味でまったく有効ではないと仮定する必要があります。
残念ながら、そのようなテストを求める多くの個人は、重要な情報が欠落しているにもかかわらず、誤解されることがよくあります。ただし、間違いなく現在最高の無料IQテストである良い例は、少数派であるにもかかわらず、優れたテストを持つことがまだ可能であることを示しています。
このようなテストは、透明性のあるデータと統計、および適切な継続的な妥当性を提供します。新しい情報を使用してテストを継続的に改良し、新しい反復を思いつくため、これは重要です。
いずれにせよ、心理測定的妥当性の概念を一般的に理解することで、研究の必要性を適切に理解し、エンターテインメント用のテスト、ミスリードであるテスト、および優れた品質を保証する試みにおいて本物であるテストを区別できる能力を確保することができます。ただし、これは依然として難しい場合があるため、これらのテストを評価する際に注意すべき重要な用語を詳細に説明します。
注意すべきいくつかの重要な詳細は次のとおりです。
– サンプルサイズ、および誰を基準にしたか
– 平均値と標準偏差
– テストの信頼性
– テスト方法論
– 因子負荷量
大規模で多様な標準グループの重要性
テストの最も基本的な側面の1つは、標準グループと呼ぶことができるサンプルサイズです。サンプルサイズは、スコアを見つけるために比較される参照であることを意図しています。これにより、スコアが恣意的に作成されたり、適切な厳密さなしに作成されたりしないことが保証されます。
そのため、大規模で多様なサンプルサイズまたは標準グループの重要性が必要です。サンプルサイズは、サンプルサイズの適切な近似値であるために大きくする必要があります。これにより、テスト作成者は、能力の異なるしきい値に対応するIQスコアをモデル化し、適切に考案できるためです。たとえば、サンプルサイズが小さすぎる場合、より高いまたはより低い能力範囲のパフォーマンスをIQスコアにマッピングするのに十分な情報がない可能性があります。大規模なサンプルサイズは、外れ値によって引き起こされる変動を減らし、平均を安定させるためにも必要です。さらに、多様性が重要であり、一般集団をよりよく近似するためです。多様ではないテストは、特定の均質なグループを対象とし、したがって偏っている可能性があります。
優れたサンプルサイズを持つプラットフォームの良い例は、CognitiveMetrics.comです。彼らは、古いGREなど、何百万もの以前のテスト受験者に基づいた評価を提供できます。このデータセットは、十分なデータセットを可能にする以上のものです。
サンプルサイズのアイデアは非常に重要ですが、テストの品質を決定する唯一の要因ではありません。
スコアリングと方法論における透明性
前述のように、透明性の一般原則は重要です。ただし、具体的に適用する場合、探すべきものの良い例は、スコアリングと方法論にあります。優れた評価では、スコアが標準化されていること、および方法論が典型的な統計的方法に従っていることを説明する必要があります。
さらに、テストは、スコアの統計的意味を説明し、スコアがガウス分布に従う必要があることを理解するのに役立つ必要があります。その分布から、標準化されたIQスコアにマッピングされるパーセンタイルを見つけることができます。テストが項目のスコアリング方法または標準の生成方法について明確でない場合、適切で厳密なスコアリング方法論の欠如を意味する可能性があるため、注意を払う必要があります。
質問設計と認知領域のカバレッジ
テストが知能を測定するのに十分かどうかの最も明確な兆候の1つは、質問で見ることができます。優れたテストには、プロフェッショナルに作られているように見え、テストに関連性のある質問が必要です。不完全または壊れているように見える質問は、品質へのチェックがあまり行われていないことを示しています。
さらに、項目のタイプは1つのタイプのみである必要はありません。このような設計は、CHC理論で見られる知能の標準モデルに直接従っていません。そのため、最良のテストは、CHC理論で見られる広いカテゴリに分類される少なくとも2つの明確なタイプの領域を含むことがよくあります。これは、パターン認識、言語理解、数値推論、語彙などの組み合わせである可能性があります。
さらに、項目の難易度は難易度を進める必要があります。一貫して簡単すぎる項目は、より高い能力の個人を区別するのに十分な能力を示していないか、設計方法論だけに基づいて単に適切なIQテストではない可能性があります。さらに、質問には明確で適切な指示が必要です。曖昧、壊れている、または曖昧な指示を持つ質問は、テストが適切に作成されていないことを示している可能性があります。これは、不十分な指示は知能を測定するのではなく、何をすべきかについての異なる解釈を測定する可能性があるためです。
CognitiveMetrics.comなどの一部のプラットフォームは、IQを適切にテストするために、明確な指示を含む有効で全体的なテスト設計を強調する傾向があります。
信頼性、一貫性、および再テストの安定性
信頼性は、探すべき重要な報告された指標の1つです。しばしば単に信頼性またはクロンバックのアルファと呼ばれるこの数値は、テストの品質を解釈する上で重要です。これらの値はまったく言及されないことがよくありますが、言及されている場合、品質の良い兆候は通常、0から1.0のスケールで少なくとも0.8を超えています。
指標としての信頼性は、テストが認知能力を一貫して測定できることを保証します。高い信頼性は、テストが一貫した範囲に収まるスコアを与えるのに信頼できることを意味します。信頼できないテストは、スコアが大きく変動することを意味し、1つの単一要因がスコアの主な推進力ではないことを示しています。たとえば、非常に低い信頼性のスコアは、期待される1つの要因、つまり一般的な知能ではなく、激しい変動を引き起こす他の要因があることを示します。
そのため、信頼性の指標は重要です。値が報告されていない場合、テストはおそらく無効です。
一部のテストが正確に感じる理由と他のテストが正確に感じない理由
逸話的な経験は、IQテストがどれほど優れているかについての適切な目的ではありません。テストが難しいか簡単に感じるかは、その正確性を単独で示すものではなく、多くの場合、正確性の認識は、能力を測定するテストの実際の能力から大きく逸脱する可能性があります。これが唯一の指標である場合、難しい数学テストは良いIQテストでしょうか？必ずしもそうではありません。
そのため、テストが評価するための客観的なツールを提供することが重要です。これはもちろん、前述の統計的値、明確な設計方法論、およびIQテストを作成する際に何が入るかについての基本的な理解を通じて行われます。
言い換えれば、難易度と新規性が重要であることを理解することは、正確性が主に統計的指標を通じて決定されるためです。
CognitiveMetrics.comなどのテスト用の優れたプラットフォームは、スコアと個人的な経験との関係をよりよく理解するために、テスト結果に関する情報を提供することでこれに対処できます。
低品質のテストを示す警告サイン
一般的に、前述のポイントは、テストが不十分であるかどうかを結論付けるのに十分すぎるほどです。ただし、ここでそれらを要約することが役立つ場合があります。
一般的に、不十分な評価は、テストが適切に設計されていないことを示す行動またはパターンを示すことがよくあります。これらは、多くの場合、虚偽の約束、誇張された概念、および曖昧で検証されていない主張を中心に展開しています。さらに、テストの作成方法の説明がなく、透明性の欠如、およびテストを受ける理由の証拠の欠如が主な指標です。
以前に言及されたもの以外の追加の行動は、強力な金銭的インセンティブを中心に展開する可能性があります。たとえば、購入するように圧力をかけるテスト、割引のために結果を共有するように圧力をかけるテスト、または疑わしいと思われるものは、テストを無効にするのに十分すぎるほどです。優良な評価は、常に行動においてプロフェッショナルである必要があります
最後に、有効なソースなしで歴史的人物または有名人のIQに関する情報を提供するテストは、プラットフォームが正確ではないことを示しています。これは、IQスコアには適切な評価が必要だからです。適切なソースまたは厳密な研究がない場合、テストを作成するための方法論に同じ仮定を適用できます。
結果を評決ではなくベンチマークとして使用する
最後に、優れたプラットフォームは、テストの制限を明確にする必要があります。たとえば、優れたプラットフォームは、虚偽の約束や保証をすべきではありません。さらに、プラットフォームは、テスト結果に基づいて絶対的な判断を下すべきではありません。
サイトは、テストがベンチマークを目的としており、必ずしも完全でプロフェッショナルな評価ではないことを明確にする必要があります。テストは、プロフェッショナルなテストと同様に、パフォーマンスの内訳を提供する能力も提供する必要があります。テストは、スコアを提供するだけでなく、「天才」などの分類に関する重大な声明や、人ができることについての決定的なコメントをすべきではありません。
CognitiveMetrics.comのような優れたサイトは、優れたテストだけでなく、明確なコンテキスト、規範的な比較、および結果を責任を持って解釈するためのガイダンスのためのリソースを提供します。
まとめ
最初は優れた品質のオンラインIQテストを見つけるのは難しい場合があります。ただし、統計的報告の欠如、方法論、説明、妥当性、および透明性のあるデータなどの主要な要因を認識する能力は、テストの品質に関する主要な指標の一部です。不確かな場合は、正確性テストがおそらく無効であると仮定する方が良いです。
CognitiveMetrics.comなどの優れたプラットフォームは、上記のすべての基準を満たす必要があります。プラットフォームがこの情報を適切かつ責任を持って提供する場合、ユーザーが認知プロファイルの適切な近似値を得るのに役立ちます。それ以外の場合、テストはエンターテインメントまたはミスリードを目的としていると仮定する必要があります。
