归纳推理

在测验里怎么用

从具体事例概括出一般规律，结论具有或然性。 这个概念在解读分数时出现频率很高。理解它的关键在于分清「描述」和「判断」：它描述的是分数的一个属性，不直接告诉你一个人怎么样。

容易混的地方

同一类概念往往有好几个近义词，中文译法也不统一。遇到不同的说法时，先看它对应的是哪个英文原词，比死记中文名有用。

在结果页哪里会看到它

如果只想知道它和你的分数有没有关系：有，但关系是间接的。它决定的是「这个分数能信到什么程度」，而不是「你有多聪明」。

用一个具体数字走一遍

拿一个数走一遍：原始分 20/30，先换算成比例 0.67，再映射到 70 到 146 的区间，得到约 121。这个映射是线性的，所以原始分每多对一题，分数大约上升 2.5 分。

几个常见的混淆

容易混的几组：信度与效度、常模与标准化、标准差与标准误。记性站 在术语表里给每组都留了独立条目，因为混用会导致对结果的误读。

在结果页哪里会看到它

如果只想知道它和你的分数有没有关系：有，但关系是间接的。它决定的是「这个分数能信到什么程度」，而不是「你有多聪明」。

用一个具体数字走一遍

拿一个数走一遍：原始分 20/30，先换算成比例 0.67，再映射到 70 到 146 的区间，得到约 121。这个映射是线性的，所以原始分每多对一题，分数大约上升 2.5 分。

几个常见的混淆

容易混的几组：信度与效度、常模与标准化、标准差与标准误。记性站 在术语表里给每组都留了独立条目，因为混用会导致对结果的误读。

相关术语

这个词为什么单列

「归纳推理」这个词在结果页和文章里反复出现，记性站 单独给它一页，是为了让读者少绕一次。

理解这个词之后，再回头看分数区间表，会发现很多说法突然通顺了。

记性站 的判断标准很朴素：这一段内容能不能帮你少走一次弯路。如果不能，就删掉。