Différents tests avaient des moyennes et des écarts-types différents (au fait, l'écart-type est la différence normale entre un score pris au hasard et la moyenne). Par exemple, imaginons un test avec 50 questions et un autre avec 150 questions. Comme vous pouvez le deviner, la moyenne du premier test pourrait être de 35, mais dans le second, elle pourrait être de 100. D'autre part, quelle est la différence habituelle entre un score aléatoire et la moyenne ? Peut-être que dans le premier test, c'est 1 point, mais dans le second, c'est 3 points. Comment pouvons-nous les comparer ? Nous ne pouvons pas, à moins de transformer les scores.
Lorsque tous les scores de tous les tests étaient représentés, ils semblaient identiques, la plupart des gens ayant une intelligence moyenne, peu étant aux extrêmes. Pour trouver un terrain d'entente, ils "ont décidé d'utiliser une échelle, la moyenne serait toujours de 100 et l'écart-type de 15". De cette façon, les scores sont toujours comparables.
Pour arriver à l'échelle, c'est un processus assez simple en deux étapes. D'abord, vous prenez le score du test, soustrayez la moyenne du test et divisez par l'écart-type. C'est un score normalisé. Vous pourriez déjà comparer entre les tests, mais nous voulons redimensionner pour utiliser l'échelle typique.
Exemple : imaginez un score de 39 dans un test avec une moyenne de 35 et un écart-type de 2 -> (39-35) / 1 = 4. Le score normalisé est "4".
La deuxième étape consiste simplement à redimensionner à l'échelle typique de QI avec une moyenne de 100 et un écart-type de 15 -> (4 * 15) + 100 = 160. Parfait, maintenant que c'est clair, vérifions à nouveau le QI moyen ou
passons au percentile.