ハイレンジIQテストスレ【其の9】 - 高IQ・知能指数・IQテスト掲示板
ハイレンジIQテストスレ【其の9】
0名前を書き忘れた受験生 2019/12/21 14:37 195373view
ハイレンジIQテストスレ【其の9】
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注意
・ギフテッドに擦り寄る「IQテストビジネス」にご用心
・ハイレンジIQテストは主にIQ130以上を測定するためのテストです。
・ハイレンジIQテストの結果には科学的根拠がありません。結果は目安として捉えてください。
・科学的根拠があるIQは医療機関等にて測定することができます。(WAIS,WISCなど)
・ハイレンジIQは主にIQ150前後が平均点数である事が多いです。
・問題の解法や解答を共有することは禁則事項です。
主なハイレンジIQテスト
[ http://ivec.ultimaiq.net/ ]
・図形問題(Spatial)
・LSHR Light
・LSHR
・数列問題(Numerical)
・Numerus Light
・Numerus
・言語問題(Verbal)
・Einplex
・Triplex
[ http://news.generiq.net/ ]
・図形問題(Spatial)
・Logima Strictica 36
・Logicaus Strictimanus 24
[ http://iq-tests-for-the-high-range.com/others/ ]
・数列問題(Numerical)
・Strict Logic Sequences Examination Form I
・Strict Logic Sequences Examination Form II
・図形問題(Spatial)
・Strict Logic Spatial Examination 48
[ https://hriqtests.com/tests/ ]
・図形問題(Spatial)
・SEE30
・言語問題(Verbal)
・VRA Form I
・数列問題(Numerical)
・NPRA-F
[https://www.hiqa.or.jp/cam-s]
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768名前を書き忘れた受験生 2020/03/11 00:33
数値が属する分布の平均値や標準偏差を誤認させるのがハイレンジの基本的な手口。
試しにKAISの「IQ」計算も見てみよう。
以下はKAISの素点分析による「IQ」算出に使われた情報の引用である。
>KAISのraw score:mean=22.51,std=8.80
>CATTELL score:mean=140.13,std=8.77
*>線形等化法を用いてKAISのraw scoreをCattelのIQに対応付ける式は
>IQ = 8.77 / 8.80 (raw score - 22.51) + 140.13
>となる。結果は右図の通りとなった。**
この線形等化式を変形すると
KAIS IQ = 0.997 × raw score + 117.7
KAISのraw scoreが正規分布とするならば、KAIS IQは平均140.13sd8.77の正規分布になる。
raw scoreが正規分布しないと言うならば、KAIS IQも正規分布にはならないであろう。
どちらにせよ、KAIS IQの計算課程とその結果にsd15の分布は全く関係が無い。
にも関わらずKAIS IQの数値には「sd15」と付記されている。
sd15の分布に従わない数値ならばsd15と付記して良いはずがなく、統計学的に誤りである。
数値が属する分布の平均値や標準偏差を誤認させるのがハイレンジの基本的な手口。
試しにKAISの「IQ」計算も見てみよう。
以下はKAISの素点分析による「IQ」算出に使われた情報の引用である。
>KAISのraw score:mean=22.51,std=8.80
>CATTELL score:mean=140.13,std=8.77
*>線形等化法を用いてKAISのraw scoreをCattelのIQに対応付ける式は
>IQ = 8.77 / 8.80 (raw score - 22.51) + 140.13
>となる。結果は右図の通りとなった。**
この線形等化式を変形すると
KAIS IQ = 0.997 × raw score + 117.7
KAISのraw scoreが正規分布とするならば、KAIS IQは平均140.13sd8.77の正規分布になる。
raw scoreが正規分布しないと言うならば、KAIS IQも正規分布にはならないであろう。
どちらにせよ、KAIS IQの計算課程とその結果にsd15の分布は全く関係が無い。
にも関わらずKAIS IQの数値には「sd15」と付記されている。
sd15の分布に従わない数値ならばsd15と付記して良いはずがなく、統計学的に誤りである。
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