BrainTypeIQ 日文版如何建立常模

從超過 2,000 筆完成紀錄中，篩選出 841 人建立比較基準

BrainTypeIQ 日文版不是把答對題數直接調整成平均 100，而是先從日文版累積的 2,000 多筆完成紀錄中，檢查作答狀況、重複受測、題目版本與計分條件，再以符合分析條件的首次完成測驗者 841 人，建立 9 個分項的分數換算表。

接著，將 841 人依年齡層分成 70% 的建模資料與 30% 的驗證資料，重複進行 100 次。每一次都只用 70% 的資料建立換算方式，再套用到未參與建模的 30%，檢查分數分布與年齡層之間是否維持穩定。

重點不在於某一次分組剛好得到理想結果，而是用 100 種不同的資料分法反覆檢查同一套換算程序。這是 BrainTypeIQ 日文版建立常模時最重要的驗證。

建立常模，是把原始分數轉成可比較的位置

常模建立的作用，是把受測者的原始分數，轉換成相對於參照群體的位置。

即使兩個人都答對 20 題，若題目難度或比較對象不同，分數的意義也會不同。要顯示 IQ 100、前 10% 或 IQ 130，必須先說明和誰比較，以及原始分數如何轉換到共同尺度。

BrainTypeIQ 日文版的計分依序進行：

1. 分別計算 9 個分項的原始分數
2. 依 841 人的原始分數分布，換算各分項在共同尺度上的位置
3. 有年齡資料時，反映各認知領域中觀察到的年齡趨勢
4. 由分項分數計算 5 個認知領域、GAI、CPI 與綜合 IQ

分項如何合成綜合 IQ，可參考分數的計算方式。常模、信度、效度與測量誤差各自代表什麼，則可參考IQ 測驗的測量品質。

先讓納入比較的資料條件一致

若把所有完成紀錄直接放進比較基準，可能混入同一人的重複受測、不同題目版本，或偏離一般受測條件的紀錄。這些差異會讓後續受測者難以在相同條件下比較。

因此，日文版只納入完成現行 9 個分項，且作答狀況、受測紀錄、題目與計分條件都符合分析規則的首次受測資料。比起單純增加樣本數，這套做法更重視讓第一次受測者在一致條件下互相比較。

同一批 841 人也用於日文版的信度分析，因此比較基準與分數精度能以相同的受測者資料一併檢視。

年齡調整以 18–54 歲的 739 人為核心

對於分數會隨年齡呈現趨勢的認知領域，日文版以 18–54 歲的 739 人為核心估計調整幅度。

• Gc（結晶性智力）的年齡調整設為 0
• Gf、Gv、Gwm、Gs 反映資料中觀察到的年齡趨勢
• 不依性別、學歷或居住國進行個別調整
• 沒有年齡資料時，不套用年齡調整

18 歲以下與 55 歲以上仍會顯示結果，但日文版的年齡調整主要依 18–54 歲資料設計。不同認知能力與年齡的關係，可參考智力與年齡。

100 次分割驗證，確認年齡層之間沒有明顯偏移

每一次驗證都會執行相同的四個步驟：

1. 只用 70% 的資料建立 9 個分項的換算方式
2. 只用其中 18–54 歲的資料建立年齡模型
3. 將完成的換算方式套用到未參與建模的 30%
4. 比較綜合 IQ 的平均、標準差，以及各年齡層的平均差距

100 次驗證後，18–54 歲驗證組的綜合 IQ 平均為 103.14，標準差為 14.41；4 個年齡層平均數的最大差距為 3.77 分。結果顯示，換算方式套用到未參與建模的資料時，沒有因年齡層不同而出現明顯偏移。

這裡的 3.77 分是驗證資料中不同年齡層平均數的差距，不是個人分數的測量誤差。個人分數的精度會在BrainTypeIQ 的信度指標中另行說明。

日文版成果與台灣版現行計分

上述 841 人、18–54 歲的 739 人，以及 100 次分割驗證，都只適用於 BrainTypeIQ 日文版，不能解讀為台灣版已完成獨立常模或同等規模的驗證。目前台灣版採用暫定計分，並持續累積台灣受測資料。

這套比較基準能支撐什麼

日文版常模讓 9 個分項的原始分數可以放到共同尺度上，進一步呈現綜合 IQ、百分位與 5 個認知領域的認知剖面。它的比較對象，是在線上完成 BrainTypeIQ 日文版，並通過資料條件檢查的首次受測者，而不是從日本全體人口隨機抽樣的樣本。

正式 WAIS 與 BrainTypeIQ 使用不同題目、施測條件、比較基準和計分方法。BrainTypeIQ 日文版建立這套常模，是為了讓線上受測者能以一致的比較基準，理解自己的綜合 IQ 與各領域差異。

這套分析顯示，BrainTypeIQ 日文版以條件一致的參照資料建立換算，並在未參與建模的資料上反覆檢查穩定性。這是日文版常模的測量證據；台灣版結果則依台灣版現行計分解讀。