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2017年3月23日,星期四

研究领域:四种智力测验对学校成绩的预测有效性:德国的一个小样本纵向研究

四种智力测验对学校成绩的预测有效性:小样本纵向研究

  • 瑞士巴塞尔大学巴塞尔大学心理学系
智力被认为是最强的单一预测因子 学术成就。但是,关于 完善的学校智力测验的预测有效性 成绩。我们分析了四种广泛使用的预测有效性 德语国家的智力测验:智力和 发展量表(IDS),雷诺兹智力评估量表 (RIAS),Snijders-Oomen非语言智力测验(SON-R 6-40)和 的 韦克斯勒 儿童智力量表 (WISC-IV), which were 单独给予103名儿童(M 年龄 = 9.17 年)就读于正规学校。收集学校成绩 3年后纵向(平均学校成绩,数学和 语言),可供54名儿童使用(M 年龄 = 11.77年)。所有四个3d捕鱼达人均显着预测了平均入学 成绩。此外,IDS和RIAS预测了数学和 语言,而SON-R 6-40则预测数学。 第四次世界大战 显示与纵向经院无明显关联 分别分析数学和语言时获得的成就。的 结果揭示了当前使用的智力的预测效度 说德语的纵向学术成就测验 国家并支持将其用于心理实践,尤其是 用于预测平均学校成绩。但是,这个结论必须 由于儿童样本少,被认为是初步的 observed.

2017年3月7日星期二

雷诺兹(Reynolds)和基思(Keith)的WISC-V 终审法院 -我必须认识的两位最好的智力3d捕鱼达人学者必须阅读

2017年3月3日在线可用

多组 韦氏勒的分类和层次验证性因子分析 儿童智力量表—第五版:它衡量什么?


强调

威斯康星州 -V结构在6个指标上的测量结果相似–16-year 年龄 range.
g 和五个广泛的能力因素说明了子测验的协方差。
我们的CFA研究结果与EFA研究不同。
g 在新的7个子3d捕鱼达人FSIQ中进行了严格的测量。

抽象

的 这项研究的目的是3d捕鱼达人测量的一致性 Wechsler 儿童智力量表-Fifth Edition (WISC-V; Wechsler,2014年)构建了6到16岁的年龄段, 了解WISC-V测量的结构。第一个订单, 使用了高阶和双因子确认因子模型。结果 与最近使用高阶和双因子的两项研究进行了比较 探索性因素分析(Canivez,Watkins,& Dombrowski, 2015; Dombrowski,Canivez,沃特金斯,&Beaujean,2015年)和两次使用 验证性因素分析(Canivez,Watkins,& Dombrowski, 2016; 陈,张,雷福德,朱,&Weiss,2015年)。我们发现了以下证据 WISC-V测量的构建体的年龄不变性。此外,两者 g 和五种不同的广泛能力(语言理解,视觉空间 能力,流体推理,工作记忆和处理速度)分别为 需要说明WISC-V子3d捕鱼达人之间的协方差,尽管流体 推理几乎等同于 g。这些发现是 一致性是高阶模型还是双因素分层模型 使用,但它们与来自 先前的研究。我们发现流体推理与视觉之间存在关联 空间因素超出一般因素(g),而算术主要是 g. 威斯康星州 -V的综合评分与他们的 相应的潜在因素。对于那些关注较少的人 全面智商的子3d捕鱼达人数量,该模型隐含关系 between g FSIQ非常强大。

2014年12月7日星期日

四世 听觉处理(Ga)的测量:在线PowerPoint幻灯片放映



四世 听觉处理(Ga)的测量 凯文·麦格鲁

四世 认知语言和口语包括听觉处理的新措施(),这是智力上认知上较为复杂的听觉量度。 此简短演示提供了《 四世 》的概述 3d捕鱼达人并提供支持 作为人类智能的主要组成部分。

2014年7月31日,星期四

四世 更新:WJ IV g分数(GIA,BIA,Gf-Gc复合)与WISC-IV / WAIS -IV FS和GAI IQ得分的相关性

在里面 四世 技术手册(McGrew,LaForte,Schrank,2014年)展示了WJ IV COG与WISC-IV和WAIS-IV的并发有效性结果(点击这里 四世 COG概述,并从技术中选择相关信息。手册)。

许多心理学家询问主要的WJ IV COG g得分与韦氏综合能力指数(GAI)之间的相关性。  它们未在技术手册中列出。 我现在已经计算了这些相关性,以及与Wechsler GAI相关的其他一些相关性,它们现在在上面的链接中属于SlideShare的一部分,下面也进行报告。 点击图片可放大。


2013年9月2日,星期一

韦氏算术子测验可量化定量推理...另一项研究

对现在的“旧” 威斯康星州 -III的一项新研究仍然为关于韦氏勒测验子测验所采取措施的辩论提供了见识。与我合着的研究以及我对其他研究的分析一致( 点击这里查看),这项新研究与算术作为主要用于定量推理的方法的分类是一致的。

点击图片放大。







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2013年5月17日,星期五

视频教程:估计个人的潜在WISC-IV和WAIS-IV分数-Dr. Dr.乔尔·施耐德(Joel Schneider)

Joel Schneider博士再次做了。  A 精彩的视频教程 展示了如何通过他提供的Excel模板使用潜在因子得分来解释WISC-IV和WAIS-IV上的得分。 这是复杂的材料,但是他精美的视频教程使您更容易理解复杂的结构。 Schneider博士继续推动基于心理测验的IQ测验分数解释。


2012年9月7日,星期五

威斯康星州 至WISC-IV的历史回顾

本文是开放获取的文章,因此我提供了一个 链接 复制。

本文可帮助用户理解本系列中发生的各种变化,这些变化可能有助于解释随着时间的推移使用不同版本的个人的智商得分差异。

 

2012年4月28日,星期六

研究字节:WISC-IV CHC -->数学成绩学习

一项非常有趣的研究,支持了我和Wendling(McGrew和Wendling,2010年)在过去20年中完成的现有CHC认知成就关系研究主要包括与WJ-R和WJ-III(94%)进行的研究,并且尚未建立COG-ACH结论对其他工具的概括,并且只能非常谨慎地进行。
点击图片放大




















由Kevin McGrew的iPad使用BlogPress发布
www.themindhub.com

2012年3月1日,星期四

行动计划 101简介#12:使用IQ部件分数作为SLD和MR / ID 诊断中一般智力的指标

   
           历史上的概念 一般情报(g ), 由全球情报3d捕鱼达人电池组负责 全尺寸 智商得分对于具有以下特征的个体的定义和分类至关重要 特殊学习障碍(SLD) 以及具有 智障(ID)。  最近,当代的定义和操作标准提高了智能3d捕鱼达人能力 综合 要么 部分分数 在SLD的诊断和分类中扮演更重要的角色,而在ID中则更重要。
            在里面 case of SLD , 第三方法 一致性 定义在(a)识别 一致性 低成就与相关的认知能力或加工障碍之间的关系;(b)个人必须表现出相对的认知和成就优势的要求(请参见 菲拉内罗弗拉纳根& Ortiz, 2010 )。  在第三种方法SLD方法中,没有强调全局IQ分数。
            In contrast, 的 11 版本 协会智障:定义,分类和支持系统 手册(AAIDD,2010年)将通用情报和全球综合智商得分作为对以下方面的定义的核心 智力功能. 这并非没有挑战。 例如,AAIDD ID 定义具有 被批评 因为过分依赖通用情报的构建,而忽略了当代心理学计量学理论和实证研究,这些研究已经集中在多维的智力层次模型上(即, 卡特尔-洪恩卡罗尔或CHC理论 )。
潜在的限制“作为一般智能障碍的ID”定义是由 智障残疾人确定委员会,在 国家研究委员会 报告“智力低下: 确定获得社会保障福利的资格” (Reschly, Meyers & Hartel, 2001). 这个国家专家委员会的结论是“在接下来的十年中,可能会更进一步地调整智力测验以及从中得出的IQ分数以及Horn-Cattell和Carroll模型。 结果,未来几乎可以肯定会更多地依赖零件分数,例如 GC Gf ,以及传统的复合IQ。 也就是说,传统的综合智商可能不会下降,但是与过去相比,将会更加重视零件得分”(Reschly et al。,2002,p.94)。 委员会指出“每当质疑一个或多个部分分数(子3d捕鱼达人,量表)的有效性时,检查员还必须质疑该3d捕鱼达人是否’的总分适合指导诊断决策。 总考试成绩通常被认为是客户的最佳估计’的整体智力功能。 但是,在某些情况下,总的3d捕鱼达人成绩可能并不能完全代表整体认知功能,这对于某些人以及对他们而言都是如此。” (p. 106-107).
           在SLD和ID诊断和分类中,对智能3d捕鱼达人电池复合零件评分的日益重视,提出了许多测量和概念问题(Reschly等,2002)。 例如,统计学上的显着差异是什么? 有什么有意义的区别? 当质疑整体智商时,哪些适当的认知能力应作为一般智力的代理? 总测验分数应为多少? 
适当的认知能力 只会是这里讨论的唯一问题。 这个问题解决 哪个组件或零件的分数与一般智力更相关(g)—也就是说,组成部分的分数很高 g装载机? 传统的共识是 GC (结晶的智力;理解知识) Gf (流体情报或推理) 是最高的 g负荷措施和构造,并且在诊断ID时最有可能成为身份提升的候选人(Reschly等,2002)。 尽管并非总是明确说明,但第三种方法一致性SLD定义指定个人必须证明“至少具有一般认知能力或智力的平均水平”(Flanagan et al。,2010,p.745),这是一个隐含地暗示认知能力和成分得分较高的陈述。 g-ness。
表1旨在为在SLD和ID的诊断和分类中使用零部件评分提供指导(单击图像放大并使用浏览器缩放功能) 查看;建议你 点击这里 来访问表格的PDF副本。并对其进行放大)。 表1总结了具有令人满意的心理测量特征(即国家规范样本,复合材料足够的信度和效度)的,全面的,国家规范的,单独管理的情报电池 g-得分)用于ID和SLD的诊断。



综合 g-得分 列列出了每个情报电池提供的全球一般情报得分。 这个分数是一个人的最佳估计的一般智力,目前与AAIDD的ID诊断最相关。  All 综合 g表1中列出的-scores满足 詹森s(1998) 心理测量误差 标准作为一般智力的有效估计。  As per 詹森s 3d捕鱼达人次数 标准,所有智能电池 g-复合材料基于 最少九个 3d捕鱼达人样本 至少三个 主要认知能力领域。  As per 詹森s 各种3d捕鱼达人 标准(即信息内容,各种心理操作的技能和要求),从CHC理论的角度来看,电池的能力范围覆盖范围会有所不同四个(CAS,SB5),五个(KABC-II,WISC-IV,WAIS-IV),六个(DAS-II)和七个(WJ III)(奥尔蒂斯Flanagan& Alfonso, 2007; 基思& Reynolds, 2010 )。   根据詹森(Jensen,1998)的建议, 用于估计的特定3d捕鱼达人集合 g 应该以尽可能少的3d捕鱼达人数量尽可能接近地成为所有类型的心理3d捕鱼达人的代表样本,并且应该尽可能平均地代表各种3d捕鱼达人 (第85页)。 用户应咨询以下来源 Flanagan等。 (2007年)基思和雷诺兹,2010年) 确定每个智能电池如何近似詹森的最佳设计标准,测量的特定CHC域以及每个电池组合中CHC域的比例表示 g-得分。
表1中还包括每个电池提供的组成部分的比例(例如,WAIS-IV语言理解指数,感知推理指数,工作记忆指数和处理速度指数),其后分别是 -电池 g-加载。[1]  Examination of 的 g现有电池的综合得分的高低(请参阅表1的最后三列)表明了传统的假设,即 Gf GC 是通用情报的最佳代理 掌握所有情报电池.[2] 
在SB5的情况下,所有五个复合零件得分在 g-装载(h2 = .72至.79)。 没有一个SB5复合零件得分比其他SB5得分更好地暗示了一般的一般智力(当不使用整体IQ得分时)。 另一个极端是WJ III,其中流体推理,理解知识,长期存储和检索聚类得分最高 g-WJ III中基于部分得分的解释的代理。 WJ III视觉处理和处理速度群集不是复合零件评分,应该强调其为一般智能的指标。 在所有包含处理速度组件分数的电池(DAS-II,WAIS-IV,WISC-IV,WJ III)中,各自的处理速度量表始终是通用情报的最薄弱的代表,因此不会被视为良好的智能产品。一般情报估计。 
           同样清楚的是,不能假设测得能力的相似名称的合成物应具有相似的相对 g-不同电池内的状态。  For example, 的 Gv 达斯 -II(空间能力),SB5(视觉空间处理)中的(视觉空间或视觉处理)集群相对较强 g-在各自的电池中进行测量,但对于WJ III视觉处理集群则不能说相同的方法。 更有趣的是WAIS-IV和WISC-IV相对值的差异 g-加载类似听起来不错的索引分数。 
例如,工作记忆指数最高 g WAIS -IV中的加载组件分数(与感知推理指数并列),但在WISC-IV中仅排名第三(四分之三)。  工作内存索引由WAIS-IV中的数字跨度和算术子3d捕鱼达人以及WISC-IV中的数字跨度和字母序号子3d捕鱼达人组成。 据报道,算术子3d捕鱼达人是阶乘复杂的3d捕鱼达人,可能会利用流体智能( Gf -RQ —定量推理),定量知识( Gq ),工作记忆( GSM ),以及可能的处理速度( s ;基思& Reynolds, 2010; 菲尔普斯,麦格鲁,诺皮克& Ford, 2005 )。    算术子3d捕鱼达人的阶乘复杂特性(实质上使它的功能像迷你算子一样,g 代理)将解释为什么WAIS-IV工作内存指数是一个很好的代理 g 在WAIS-IV中,但不在WISC-IV中。 WAIS -IV和WISC-IV工作记忆指数量表尽管命名相同,但是 测量相同的结构。

A 严重警告 是那个 g无法比较不同电池的负载。  g当分析中包含的各种措施的组合发生变化时,载荷可能会发生变化。 不同的“风味” g 可能导致(Carroll,1993; 詹森,1998)。比较的唯一方法 g电池的极性经过适当设计 交叉或联合电池 分析(例如,在普通样品中分析的WAIS-IV,SB5和WJ III)。
上面和下面的智能电池示例说明,那些使用组成部分分数作为人的估计的人’的一般智力必须了解其组成和心理测验 g-每个智能电池内组件的得分得分。 并非所有不同智能电池中的所有零部件得分都是相同的(关于 g-ness)。 同样,并非所有类似命名的基于因子的综合评分都可能测量相同的相同结构,并且电池内部的度数可能会有所不同 G- 内斯。 对于因子分析中的因子命名,以及基于因子的智力测验综合评分,这并不是一个新问题。 悬崖(1983) 描述了这个 名义上的谬误 用简单的语言—“如果我们命名某事,这并不意味着我们了解它” (p. 120). 




[1] 如表1的脚注所示,所有综合得分 g凯文·麦格鲁(Kevin McGrew)通过在每本智能电池技术手册(请注意WJ III的例外情况)中输入已发布的相关矩阵的最小数量(涵盖的最大年龄范围)来计算负载(以获得WJ III的例外) g负荷估算。 对于每个智能电池,可以为每个年龄区分的相关矩阵计算和报告这些值。 但是,此表的目的是提供尽可能最佳的 平均 在每个智能电池的整个寿命范围内的价值。 弗洛伊德(Floyd)和同事发表了年龄差异的文章 g 达斯 -II和WJ III的装载。 这些值未使用,因为它们基于 主要公因子 分析方法, 分析3d捕鱼达人之间的可靠共享方差。 尽管主要因素和 主成分 通常,载荷将在相同的相对位置订购量度,主因数载荷通常会较低。 鉴于不完善的清单综合量表分数是在实践中使用的分数,因此也可以使计算 g表1中报告的载荷在这项工作中使用了主成分分析。同样的理由用于不使用较高阶的潜在因子负荷 g每个3d捕鱼达人电池的SEM / 终审法院 分析中的因素。 CFA分析得出的负荷代表了基础理论能力结构与 g 清除测量错误。 此外,电池技术手册(或独立的期刊文章)中报告的最终CFA解决方案通常会使3d捕鱼达人变得相当复杂(加载多个潜在因子),这种测量模型与清单/观察实践中使用的综合评分。 高阶潜在因子加载 g因子通常会基于清单指标而与主成分负载有很大不同,无论是绝对大小还是相对大小(例如, 正在加载 g 在WJ III技术手册中,这与清单变量基于 表1中报告的负载) 
[2]h2 值是用于比较相对数量的值 g-每个智能电池中组成部分中存在的方差得分。

2011年12月14日,星期三

罗伯茨和利普涅维奇"多元智能综合":CHC模型和WJ III,WISC-IV集成,SB5,KABC-III





本章是上述参考书的一部分,可通过以下链接获得:

http://www.apa.org/pubs/books/4311503.aspx










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2011年7月19日,星期二

更多 on 的 problem with 的 -1 SD [15 SS (3 ss)] IQ subtest discrepancy 经验法则

在一个 先前的帖子 我对使用1 SD(15 SS / 3 ss)经验法则来评估属于同一组合或群集的两个IQ子测验分数之间的差异表示了担忧。我的中心观点是,这种简单的经验法则无法将有关3d捕鱼达人内聚性或相互关联性的信息纳入集群中。更重要的是,某些人类能力域比其他能力域(Gv)更具凝聚力/紧密性(例如,Gc),并且两个比较3d捕鱼达人之间的结果相关性要求使用SD(差异)公式,该公式将3d捕鱼达人中各个3d捕鱼达人之间的相关性纳入要比较的域。

我为不同构造域中的WISC-IV和WJ III中的选定子3d捕鱼达人比较提供了估计的SD(diff)值。估计使用SD(差异)公式,其中包括要比较的度量之间的相关性。

知道有些人不喜欢公式和估计,所以我决定用实际数据更具体地说明这一点。一幅图片价值一千个单词(或等式)。

在上一篇文章中,我报告了WJ III口语理解能力和一般信息Gc测验9.9的比较的估计SD(差异),基于它们的平均相关系数(在所有正常受试者中)为0.78。

今天,我查看了WJ III NU规范数据,并从口头信息SS中减去了所有常规信息SS。然后,我计算了摘要统计信息并生成了下面的直方图。 [点击图片可放大]



美丽...你不觉得吗?正态分布以零为中心(均值= -0.5),基于数据的实际SD为9.8(9.8几乎等于方程式方法得出的9.9值)。

研究图表。它清楚地表明,如果临床医生想确定WJ III口头理解力和一般信息SS是否相差1 SD(技术上为1 SD [diff]),那么检查员应寻找的差异约为10点...不是15!如果考官使用错误的经验法则(即15分的差是1 SD),实际上,在这两次WJ III GC 3d捕鱼达人中,考官实际上要求的差是-1.5 SD(差异)....或15分。

有关调用-1 SD = 15的子3d捕鱼达人差异经验法则(或对于标度分数为-1 SD = 3)的逻辑,方程式和危险性的详细讨论,请参见先前的文章。



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2011年6月20日,星期一

行动计划 101心理测量摘要#9:1 / 1.5 SD SS(15/22)子3d捕鱼达人比较存在问题"rule-of-thumb"

关于我以前的“临时”帖子,我在NASP 列表服务器响应中写了很多东西,以至于我决定接受我的电子邮件响应,更正一些错字,然后将其发布为博客。稍后我可能会再来写更长的IAP 101研究摘要或报告。

从事智力测验的心理学家经常比较子测验分数,以确定它们在统计学上和实践上是否不同……作为临床解释过程的一部分。大多数IQ3d捕鱼达人发布者都提供完善的统计程序(用于评估两个3d捕鱼达人分数的统计差异的表或软件;置信区间比较经验法则)。

但是,传统和临床知识产生了一个常见的“经验法则”,这是有问题的。典型的情况是当临床医生减去两个3d捕鱼达人SS(M = 100; SD = 15)并调用经验法则时,差异需要为15 SS点(1 SD)或22/23点(1.5 SD) 。这是不正确的。

SS差异分数的SD等级不为15!当您减去两个SS(平均值= 100; SD = 15)时,所得分数分布的平均值为零,SD的值为15(除非您将分布转换/重新缩放为该比例),差异SD的大小为的功能 两种措施之间的相关性比较.

SD(diff)是应使用的统计信息,并且有许多不同的论坛用于计算该指标。不同的SD(diff)会根据作为比较基础的基本问题或假设而有所不同。

评估得分差异的一种方法是SEM波段重叠法。这很简单,它基于基本的统计计算(在不同情况下取平均值,以便有一个简单的经验法则),其中结合了有关 差异评分的可靠性。3d捕鱼达人发布者还提供表格,以评估子3d捕鱼达人在某种程度上的差异的统计显着性,例如各种Wechsler手册和软件。这些都是心理上合理且可辩护的程序……。再说一遍……这些都是心理上合理且可辩护的程序。我重复这个短语,是因为我在下面所说的观点最近在州SP研讨会上被误解了,因为我说WISC-IV中的表格有问题……这不是我所说的,也不是我在这里所说的) 。

但是,我认为,在这种情况下,我们必须做得更好,并且有一个更合适,更好的度量标准来评估两个不同3d捕鱼达人分数之间的差异,尤其是当基本假设是两个度量应该相似时,因为它们形成了一个综合或群集。这意味着“相关”……而不是任何两个3d捕鱼达人的简单比较。

当尝试评估群集或组合的“统一性”时,应使用与问题的基本假设一致的SD(diff)度量。即,人们期望分数相似,因为它们是一个因素。这意味着度量之间的“相关性”。有一个SD(diff)计算,其中包含要比较的度量之间的相关性。当使用这种方法时,适当的SD(diff)可以从大约10点(对于“紧密”或高度相关的Gc3d捕鱼达人)到大约27点(对于“松散”或每周相关的3d捕鱼达人)不等。簇)。

此SD(diff)指标的信息来自Payne和Jones(1957年,点击这里)(感谢Joel S.最近引起了我的注意)。另外,下面的两个表格显示了在WISC-IV和WJ-III上进行一些示例3d捕鱼达人比较时应使用的不同且恕我直言的更合适的SD(diff)值。 (点击图片放大)






从表中可以看出,只有在比较的两个3d捕鱼达人之间的相关性为中等程度时,“ 15”(如果使用缩放分数,则为3)和“ 22”(如果使用缩放分数,则为4.5)的经验法则才是正确的。当所比较的3d捕鱼达人之间的相关性很高时(当您具有“紧密”能力域时),用于评估差异的适当SDdiff度量标准对于口语比较可能低至9.9点(对于1 SDdiff)和14.8(对于1.5 SDdiff)比较WISC-IV Sim / Vocab时,来自WJ-III GC 群集的/ 通用电器 n Info3d捕鱼达人或2.2标度得分(1 SDdiff)和3.3(1.5 SDdiff)。

相反,当能力域非常宽或“松散”时,由于特质/3d捕鱼达人之间的相关性就不高,因此人们会期望更多的变异性。在回顾以上表格时,可以得出结论,对于包含WJ-III Gv 和Glr群集的3d捕鱼达人,非常低的3d捕鱼达人相关性会产生1 SDdiff,几乎是15点法则(27-28点)的两倍。

我已经用许多数量论证了这一点(有些人也同意我的观点),但是我认为要使用的适当SS(diff)不是“一种适合所有情况的大小”。当比较任何两个3d捕鱼达人时,置信区间和传统的子3d捕鱼达人显着差异方法表在心理上都是合理的并且可以正常工作。但是,当问题变成比较3d捕鱼达人之一时, 基本问题围绕这样一个假设,即3d捕鱼达人分数应该相似,因为它们具有共同的能力(相关),然后恕我直言,我们可以做得更好...针对这些情况,有更好的方法。我们可以改善我们的做法。我们可以前进。

这一点类似于对组均值进行简单的t检验。当一个人有两个独立的样本时,t检验公式将包含一个标准误差项(以分母表示),该标准误差项不包含任何相关性/协方差参数。但是,在计算相关样本t检验时(这意味着得分之间存在相关性),误差项会包含有关该相关性的信息。这是相同的概念.....仅适用于组与个人分数比较。

我敦促人们阅读1957年的文章,审阅我在上面提供的表格,并仔细研究这个问题。有一个更好的办法。 15/22 SS经验法则仅在被比较的两个3d捕鱼达人之间存在一定程度的相关性时,并且当比较暗示一个共同的因素或能力时才是准确的。如果使用这种简单的经验法则,那么在高度相关的3d捕鱼达人(例如Gc)的情况下,从业者可能会使用过于严格的规则,并且在评估相关性较低的群集/复合材料的3d捕鱼达人时会过于宽松(我称之为 能力域凝聚力点击这里 对于以前的帖子,它解释/说明了这个概念)。当我们未能合并有关比较度量之间的相关信息时,15/22 SS的经验法则会导致有关3d捕鱼达人差异异常性的错误决定。而且,即使通过此方法(或简单分数差异方法)找到了这种差异,也不一定表示某些东西是“错误的”,并且无法计算或解释聚类。这一点最近在一个 教学视频 乔尔·施耐德(Joel Schneider)博士对构成复合材料的考试分数方差来源的分析。

如果使用此处推荐的推荐SDdiff度量标准很有意义,我建议从业者避免使用15/22(1 / 1.5 SD)的经验法则,而应使用3d捕鱼达人发布者提供的表格或使用简单的SEM置信带重叠的经验法则。有时简单一些可能会更好。


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2011年1月31日,星期一

智商3d捕鱼达人"practice effects"

A 实践效果 在许多Atkins案件中,这是一个主要的心理计量问题,因为国家和国防部门都经常使用相同的IQ电池(通常是Wechsler)来3d捕鱼达人被告,并且通常在很短的重测间隔内进行3d捕鱼达人。 点击她e查看所有提及实践效果的人发会议职位。

艾伦·考夫曼博士 总结了大多数文献对韦克斯勒人的实践影响。他发表了一篇文章 情报百科全书 (1994; Robert 斯滕伯格编辑)总结了第三版Wechsler量表之前的研究。该文章可在线获得(点击这里 )。

Lichtenberger 和 Kaufman(2009)是当代韦克斯勒实践效应研究的最新摘要。 WAIS -IV评估要点 (第306-309页)。这些表和文本提供了很多有关WAIS-IV的信息,也提供了一些有关WAIS-III的信息。 WAIS -III的最佳来源是考夫曼和利希滕贝格, 评估青少年和成人智力 (2002年第二版或2006年第三版),尤其是表6.5和6.6(2006年版)。以下是2006年版相关文字的摘录

“实践对韦克斯勒量表的影响往往是深远的,尤其是在绩效量表上”(第202页)

“ IQ的可预期的重新3d捕鱼达人收益”(第202页)

“在WAIS-III上,获得最大收益的3d捕鱼达人是图片完成,对象组装和图片排列”

“收益最小的3d捕鱼达人是矩阵推理(最新的Gf3d捕鱼达人),词汇量和理解力

极有可能是由于速度差异而导致的方块设计改进-“第二次曝光的受试者可能能够更快地做出反应,从而提高得分”(第204页)

一年的间隔会导致不太明显的实践效果(第208页)。

“无论是使用WAIS-III,WAIS-R,其他Wechsler量表还是类似的3d捕鱼达人,重新3d捕鱼达人对3d捕鱼达人性能的影响都需要研究人员和临床医生同样了解。研究人员应了解常规3d捕鱼达人的预期收益。在16至89岁之间的所有年龄段中,V-IQ的得分为2 1/2点,他们还应将16-54岁之间的P-IQ的相对较大的收益(约8至8 1/2点)内在化, P-IQ的这种增长在55-74岁时缩小到小于6点,在75-889岁时缩小到小于4点”(第209页)。

“对于年龄在16到54岁的个人,性能智商的提高通常约为口头智商的提高的两倍”(第209页)


最后,最新 协会手册 提供有关实践效果的专业指导。


“练习效果指的是智商的智商得分的提高,这是由在同一工具上进行重新3d捕鱼达人的人得出的”(第38页)

“已建立的临床实践是避免在同一年内对同一个人进行相同的智力测验,因为这通常会导致高估被检查者的真实智力”(第38页)。



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