방법론 및 한계

이 페이지에서는 데이터세트 통계가 계산되는 방법과 결과를 해석할 때 유의해야 할 사항에 대해 설명합니다.

개요

Universal IQ Test 통계는 대규모 온라인 데이터 세트의 성능을 요약합니다. 숫자는 설명적입니다. 시험에 응시한 사람과 이 형식에서 점수를 얻은 방법을 보여줍니다. 이는 임상적 IQ 진단이 아니며 인구 평균을 나타내지 않습니다.

데이터 소스

집계는 Universal IQ Test 데이터베이스에서 완료된 IQ 테스트를 통해 계산됩니다. 개발이나 데모에 사용된 시드 데이터는 공개된 모든 통계에서 제외됩니다. 국가 차트에는 빈 국가 코드가 제외됩니다. 데이터 필드에는 시험 점수, 소요 시간 및 자체 보고된 인구 통계가 포함됩니다.

인구통계 및 적용 범위

• 연령은 밴드(청소년, 청년, 성인, 시니어)로 수집되며 연령 정규화에 사용됩니다.
• 성별은 현재 남성 또는 여성으로 기록되므로 성별 통계에는 이 두 범주만 포함됩니다.
• 교육 수준과 학습 영역은 자체 보고되고 고정된 범주로 표준화됩니다.
• 국가는 자체 보고되며 제공된 경우 ISO 코드에 매핑됩니다.

점수 및 IQ 척도

기본 테스트 점수는 정답 수를 기준으로 하며, 소요 시간은 동점 결정 기준으로 사용됩니다. 발표된 통계의 경우 점수를 백분위수로 변환한 다음 해당 백분위수를 표준 IQ 스타일 척도(평균 100, 표준 편차 15)에 매핑합니다. 이를 통해 차트를 쉽게 해석할 수 있지만 온라인 테스트를 임상 평가로 전환하지는 않습니다.

확인

검증된 결과는 타이밍, 완료 및 일관성에 대한 내부 검사를 통과합니다. "모든 결과" 보기에는 검증된 제출물과 검증되지 않은 제출물이 모두 포함되어 있어 작은 세그먼트에서는 소음이 더 클 수 있습니다.

우리가 발행하는 통계

• 각 범주에 대한 평균, 중앙값 및 백분위수 범위(p10/p25/p50/p75/p90).
• 표본 크기 및 점수 분산을 기반으로 한 평균에 대한 95% 신뢰 구간입니다.
• 표본 크기(N), 검증된 개수 및 검증 비율.
• 추가 컨텍스트에 소요되는 평균 시간입니다.

분산은 전체 분산이 저장되지 않은 경우 사분위수 범위(p25-p75)에서 근사화됩니다. 신뢰 구간은 근사치이며 평균에 대한 오차 한계로 해석되어야 합니다.

조정 및 비교

일부 페이지에서는 연령 조정 수단을 제공합니다. 이러한 재가중 그룹 평균은 공통 연령 분포로 평균화되어 연령 구성 차이로 인한 혼란을 줄입니다. 다른 차트(예: 분포)는 조정되지 않은 상태로 유지되며 원시 데이터 세트를 반영합니다.

한계와 해석

• 자체 보고된 인구통계에는 오류나 누락이 있을 수 있습니다.
• 표본 크기는 세그먼트에 따라 다르므로 소규모 그룹은 변동성이 더 큽니다.
• 데이터 세트는 Universal IQ Test 방문자를 반영하며 대표적인 모집단 샘플은 아닙니다.
• 온라인 테스트 조건(장치, 언어, 방해 요소)은 성과를 변화시킬 수 있습니다.
• 그룹 간의 차이는 일반적으로 작으며 분포가 많이 겹칩니다.

FAQ