3단계로 산출합니다
BrainTypeIQ의 점수는 응답 데이터 → 과목 점수 → 합성 점수의 3단계로 구성합니다.
| 단계 | 처리 | 출력 |
|---|---|---|
| Step 1 | 응답에서 원점수를 산출 | 각 과목의 원점수 |
| Step 2 | 원점수를 과목 점수로 변환 | 9개 과목의 IQ 스케일 점수(평균 100, SD15) |
| Step 3 | 과목 점수에서 합성 점수를 산출 | 5개 영역, GAI, CPI, FSIQ |
응답의 정오를 그대로 종합 IQ로 만드는 것은 아닙니다. 과목마다 원점수를 내고, 공통 스케일로 변환한 뒤, 관련 과목을 묶어 합성 점수를 산출합니다.
Step 1 — 응답에서 원점수로
각 과목의 응답 데이터에서 먼저 원점수(raw score)를 산출합니다. 원점수는 단순한 정답 수만이 아니라, 어떤 문항에 정답을 냈는지에 따라 반영 방식이 달라집니다. 문항별 난이도와 출제 구성을 고려하기 때문에, 같은 정답 수라도 원점수는 달라질 수 있습니다.
처리 속도를 측정하는 과목(기호 탐색 등)에서는 정답 수에서 오답 수를 뺀 값을 원점수로 사용합니다. 속도 과제에서는 추측으로 맞힐 가능성이 있기 때문에, 오답분을 빼서 추측에 따른 득점을 줄입니다.
이 단계에서는 아직 과목 간 직접 비교를 할 수 없습니다. 어휘, 행렬 추론, 기호 탐색은 문항 수, 난이도, 제한 시간, 응답 형식이 다르기 때문에, 원점수 그대로는 과목 간 수준을 맞출 수 없습니다.
Step 2 — 원점수를 과목 점수로 변환합니다
다음으로, 원점수를 과목끼리 비교할 수 있는 공통 스케일로 변환합니다.
과목마다 난이도가 다르기 때문에 같은 정답 수라도 점수상의 위치는 달라집니다. 각 과목의 난이도를 고려해 환산하고, IQ 스케일(평균 100, 표준편차 15)로 통일합니다. 이렇게 하면 서로 다른 과목의 점수를 같은 기준으로 나란히 보기 쉬워집니다.
또한 연령에 따라 인지 능력이 나타나는 방식도 고려합니다. 예를 들어 처리 속도는 연령의 영향을 받기 쉽고, 결정성 지능은 비교적 유지되기 쉬운 영역입니다. 같은 원점수라도 연령대에 따라 의미가 달라지기 때문에 이 차이를 조정합니다.
연령과 인지 능력의 관계는 → 지능과 연령
Step 3 — 과목 점수에서 합성 점수로
과목 점수가 준비되면, 관련 과목을 그룹화해 합성 점수를 산출합니다.
- 5개 영역 점수 — Gc, Gf, Gv, Gwm, Gs 각각의 영역을 봅니다
- GAI — Gc, Gf, Gv에 관련된 과목에서 산출합니다
- CPI — Gwm, Gs에 관련된 과목에서 산출합니다
- FSIQ — 전체 과목에서 산출합니다
합성 점수는 과목 점수를 단순히 평균한 숫자가 아닙니다. 과목 간 상관을 고려한 통계적 보정을 적용합니다.
비슷한 능력을 측정하는 과목끼리는 점수가 함께 움직이기 쉽고, 그대로 합산하면 같은 정보가 중복해서 반영됩니다. 이 보정은 중복되는 부분을 압축하고, 합성 점수가 전체 수준과 영역별 양상을 읽기 쉽게 하기 위한 것입니다. 이런 합성의 사고방식은 주요 지능검사에서도 사용됩니다.
점수는 단독이 아니라 프로파일로 읽습니다
종합 IQ는 전체적인 수준을 보기에는 편리합니다. 다만 영역별 차이는 평균화됩니다.
같은 종합 IQ라도 Gc가 높게 나온 사람, Gf가 높게 나온 사람, Gwm이나 Gs에서 부담이 커지기 쉬운 사람은 결과의 의미가 달라집니다. 그래서 BrainTypeIQ에서는 종합 IQ뿐 아니라 5개 영역과 과목 점수를 함께 읽는 형태로 구성합니다.
하나의 숫자를 정확한 라벨처럼 다루기보다, 어떤 조건에서 힘이 잘 나오고 어떤 조건에서 부담이 커지기 쉬운지 보는 편이 결과를 사용하기 쉽습니다.