การทดสอบ IQ อย่างเป็นทางการ

การกระจายของคะแนน IQ ในประเทศประเทศสหรัฐอเมริกา

มีพลเมืองที่มีความฉลาดทางสติปัญญาจำนวนมากอาศัยอยู่ในประเทศประเทศสหรัฐอเมริกา ทางเว็บไซต์ของเราจัดอันดับประเทศสหรัฐอเมริกาอยู่ในอันดับ 77 ในลิสลายชื่อประเทศที่มีความฉลาดทางสติปัญญาเฉลี่ยสูงสุดของเรา โดยมีคะแนนเฉลี่ยคือ 96.59 ซึ่งเยี่ยมมาก!

จากการเปรียบเทียบปัจจุบัน แคนาดาอยู่ในอันดับ 51 โดยมีคะแนนเฉลี่ย 99.39

ปัจจุบันแบบทดสอบของเรามีค่าเฉลี่ยทั่วโลก 99.44 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 15.02 ในหมู่ผู้ที่ทำแบบทดสอบของเราทั้งหมด โดยเราตั้งเป้าที่จะปรับเทียบแบบทดสอบให้มีค่าเฉลี่ยที่ 100 และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 15 เพื่อให้ผู้ทำแบบทดสอบได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ประเทศไหนในโลก ที่มีคนฉลาดที่สุด? เราตัดสินใจเผยแพร่ข้อมูลบางส่วนของเราในรูปบแบบรายประเทศ เพื่อแสดงให้อย่างชัดเจนว่าประเทศของคุณเป็นอย่างไร เมื่อเปรียบเทียบกับประเทศอื่นๆ

เพื่อให้ง่ายขึ้น จึงได้ใช้เส้นโค้ง Gaussian Curve แบบสมมาตรในการวาดกราฟ แต่ในบางกรณี การแจกแจงแบบเบ้-ปกติจะอธิบายผลลัพธ์ของบางประเทศได้ดีกว่า

ผลลัพธ์ที่ได้อาจไม่ได้สะท้อน IQ เฉลี่ยที่แท้จริงของประเทศ เนื่องจากการบิดเบือนที่มีในตัวอย่าง

ประเทศที่ฉลาดที่สุดในโลก ประจำปี 2025

เว็บไซต์แบบทดสอบ IQ ทั่วโลกจัดอันดับประเทศต่าง ๆ ที่มี IQ เฉลี่ยสูงที่สุดในโลก โดยพิจารณาจากผลลัพธ์แบบทดสอบ IQ อย่างเป็นทางการของเรา ประเทศที่มีพลเมืองฉลาดมากที่สุดในโลกคือ ประเทศญี่ปุ่น ซึ่งมีคะแนน IQ เฉลี่ยที่น่าทึ่งอยู่ที่ 112.29 ในหมู่ผู้ทำแบบทดสอบ ตามมาด้วยพลเมืองของ ประเทศจีน (111.50) ไต้หวัน (111.19) และ ฮังการี (111.10)

ผลลัพธ์อาจไม่สะท้อนถึง IQ เฉลี่ยที่แท้จริงของประเทศ เนื่องจากการบิดเบือนที่มีอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง - ไม่ใช่ทุกคนในประเทศที่ทำแบบทดสอบ IQ ของเรา อย่างไรก็ตามผลลัพธ์สามารถบ่งชี้ว่า โดยทั่วไปแล้วประเทศใดมีประชากรฉลาดหลักแหลมมากที่สุดโดยเฉลี่ย

คุณคิดว่าคุณอยู่ในอันดับที่เท่าไร เมื่อเทียบกับส่วนที่เหลือในโลก? มาดูคะแนนไอคัวของคุณโดยการทำแบบทดสอบ IQ ที่เชื่อถือได้ ตอนนี้

ทำแบบทดสอบทางการของเรา
แบบทดสอบ IQ ทั่วโลก

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

×

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในสถิติค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดปริมาณการแพร่งพันธุ์หรือการกระจายของชุดข้อมูลหนึ่ง สำหรับผลการทดสอบความชาญฉลาด (IQ) ที่มีการกระจายตามแบบ Gaussian curve ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามารถให้ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการกระจายคะแนนได้

สำหรับการทดสอบ IQ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมักจะถูกตั้งค่าไว้ที่ 15 คะแนน นั่นหมายความว่า ประมาณ 68% ของผู้ทดสอบจะได้คะแนนอยู่ภายใน 15 คะแนนของค่าเฉลี่ย 95% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 30 คะแนนของค่าเฉลี่ย และ 99.7% จะได้คะแนนอยู่ภายใน 45 คะแนนของค่าเฉลี่ย

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของการกระจายคะแนน IQ อาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แน่นขึ้น (หรือมีค่าเล็กกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายไปรอบค่าเฉลี่ยมากขึ้นในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่กว้างขึ้น (หรือมีค่ามากกว่า) หมายความว่าคะแนนจะกระจายออกไปจากค่าเฉลี่ยมากขึ้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเรามีประเทศสองประเทศ A และ B ที่มีค่าเฉลี่ยของคะแนน IQ เท่ากันทั้งสองประเทศคือ 100 แต่มีค่าเบี่ยงเบนมาต่างกัน ในประเทศ A มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 10 ในขณะที่ในประเทศ B มีค่าเบี่ยงเบนเท่ากับ 20 นั่นแสดงว่าคะแนนในประเทศ A มีการกระจายที่แน่นหนามากกว่าคะแนนในประเทศ B ที่มีการกระจายที่แพร่หลายกว่า

ในทางประสิทธิภาพ ค่าเบี่ยงเบนเล็กน้อยจะแสดงให้เห็นว่าประชากรมีความหลากหลายของคะแนน IQ น้อยลงซึ่งแปลว่ามีความหลากหลายของความสามารถสมองที่น้อยกว่าในประชากร ในทางกลับกัน ค่าเบี่ยงเบนที่มีค่ามากขึ้นจะแสดงให้เห็นถึงการแพร่หลายของคะแนน IQ ที่มีช่วงความสามารถสมองที่กว้างขึ้นในประชากร

อย่างไรก็ตาม ควรระวังในการใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพราะมันเป็นแค่หนึ่งในด้านของการกระจายคะแนน IQ เท่านั้น และควรใช้ร่วมกับสถิติอื่นๆ เช่นค่าเฉลี่ยและเปอร์เซ็นไทล์ อีกทั้ง ควรหลีกเลี่ยงการทำสรุปหรือสร้างสรรค์แบบทั่วไปหรือสรรพนามจากคะแนน IQ หรือตัวชี้วัดความสามารถทางสติปัญญาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถถูกผลกระทบโดยปัจจัยหลากหลายที่เกิดขึ้นนอกเหนือจากการควบคุมของบุคคลแต่ละคนได้

ปิด

×

ความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)

คะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha) เป็นตัววัดความน่าเชื่อถือของความสอดคล้องภายใน ซึ่งหมายความว่ามันวัดว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบนั้นวัดสิ่งที่เหมือนกัน (ในกรณีนี้คือ ความอัจฉริยะ) อย่างสม่ำเสมอหรือไม่

ในขณะนี้ ทดสอบของเรามีคะแนนความน่าเชื่อถือภายในทั่วโลกเท่ากับ α=0.83 ระหว่างผู้ที่เคยทำการทดสอบของเรา ต่อไปนี้คือเกณฑ์การประเมินผลค่าความน่าเชื่อถือของครอนแบคที่นิยมใช้:

0.9 ≤ α: ความสอดคล้องภายในอย่างยอดเยี่ยม
0.8 ≤ α < 0.9: ความสอดคล้องภายในดี
0.7 ≤ α < 0.8: ความสอดคล้องภายในยอมรับได้
0.6 ≤ α < 0.7: ความสอดคล้องภายในไม่แน่ใจ
0.5 ≤ α < 0.6: ความสอดคล้องภายในแย่
α < 0.5: ความสอดคล้องภายในไม่เป็นไปตามหลักการ


ค่าความเชื่อถือได้สูงของความสัมพันธ์ระหว่างรายการในการทดสอบ IQ จาก Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการทั้งหมดในการทดสอบ IQ มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขากำลังวัดสิ่งที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่เกิดจากการวัดความอัตราส่วนที่เหมือนกัน (เช่น ความชาญฉลาด) ซึ่งแสดงให้เห็นได้ว่าการทดสอบนี้เป็นเครื่องมือวัดความสามารถในการออกแบบที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ในทางตรงกันข้ามกับนั้น ค่าความเชื่อถือได้ต่ำของ Cronbach's alpha นั้นแสดงให้เห็นว่ารายการในการทดสอบ IQ ไม่มีความสัมพันธ์กันสูง แสดงให้เห็นว่าพวกเขาอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เกี่ยวข้องกันอย่างสม่ำเสมอ (เช่น ความชาญฉลาด) อย่างสม่ำเสมอ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการทดสอบนี้อาจไม่เป็นเครื่องมือวัดความสามารถที่เหมาะสมและสม่ำเสมอในการวัด IQ

ดังนั้น Cronbach's alpha สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดความเชื่อถือได้โดยรวมและความสม่ำเสมอของการทดสอบ IQ และสามารถช่วยในการประเมินคุณภาพของการทดสอบและความถูกต้องของคะแนนได้

ปิด

#	ประเทศ	IQ เฉลี่ย	ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน	αความหมายของคะแนนความน่าเชื่อถือของครอนแบค (Cronbach's alpha)
1.	ประเทศญี่ปุ่น	112.29	12.36	0.83
2.	ประเทศจีน	111.50	15.86	0.86
3.	ไต้หวัน	111.19	11.62	0.80
4.	ฮังการี	111.10	14.40	0.85
5.	อิตาลี	110.72	15.99	0.86
6.	เกาหลีใต้	110.70	14.42	0.84
7.	ประเทศเซอร์เบีย	110.67	16.69	0.87
8.	อิหร่าน	110.12	14.08	0.84
9.	ฮ่องกง	109.59	13.20	0.82
10.	ฟินแลนด์	109.26	18.95	0.88
11.	เวียดนาม	108.74	13.83	0.84
12.	ประเทศสโลเวเนีย	108.37	14.05	0.85
13.	ตุรกี	107.72	16.95	0.85
14.	โครเอเชีย	107.47	13.69	0.82
15.	มอนเตเนโก	107.24	14.78	0.83
16.	สาธารณรัฐเช็ก	107.05	14.84	0.85
17.	นอร์เวย์	106.88	18.99	0.87
18.	สวีเดน	106.61	16.79	0.86
19.	สโลวาเกีย	106.52	13.41	0.82
20.	โรมาเนีย	106.51	14.88	0.84
21.	ประเทศออสเตรีย	106.43	14.96	0.85
22.	ประเทศสวิสเซอร์แลนด์	105.53	14.49	0.84
23.	ประเทศไซปรัส	105.40	16.18	0.84
24.	ประเทศอิสราเอล	105.24	15.86	0.85
25.	กรีก	104.95	15.49	0.85
26.	ประเทศเยอรมัน	104.95	14.70	0.84
27.	ประเทศบอสเนียและเฮอร์เซโกวีนา	104.49	13.95	0.80
28.	ประเทศบัลแกเรีย	104.08	14.07	0.83
29.	สิงคโปร์	103.47	14.84	0.84
30.	สเปน	102.70	13.90	0.83
31.	เปรู	102.64	13.16	0.81
32.	โปแลนด์	102.62	15.87	0.85
33.	ประเทศมองโกเลีย	102.59	13.06	0.79
34.	เดนมาร์ก	102.39	14.76	0.85
35.	ลักเซมเบิร์ก	102.35	14.26	0.81
36.	ศรีลังกา	102.19	12.63	0.79
37.	ประเทศเนเธอร์แลนด์	102.08	13.66	0.82
38.	ประเทศมาเลเซีย	101.97	13.30	0.81
39.	ประเทศเบลเยียม	101.93	13.30	0.82
40.	ประเทศมาซิโดเนีย	101.52	13.24	0.81
41.	ประเทศซีเรีย	100.99	11.76	0.79
42.	นิวซีแลนด์	100.65	14.12	0.83
43.	เอสโตเนีย	100.63	12.83	0.82
44.	ฝรั่งเศส	100.38	12.99	0.81
45.	ประเทศเลบานอน	99.95	12.28	0.81
46.	เบลารุส	99.73	12.48	0.79
47.	ประเทศโมร็อกโก	99.59	12.96	0.80
48.	ตูนิเซีย	99.52	12.27	0.76
49.	ประเทศอิรัก	99.50	13.08	0.79
	โลก	99.44 (100)	15.02 (15)	0.83
50.	อินเดีย	99.39	11.39	0.77
51.	แคนาดา	99.39	12.85	0.81
52.	ประเทศแอลเบเนีย	99.28	12.63	0.80
53.	โปรตุเกส	99.20	12.07	0.79
54.	ประเทศลิธัวเนีย	98.90	14.48	0.82
55.	อาร์เจนตินา	98.72	13.95	0.83
56.	อียิปต์	98.64	12.32	0.80
57.	ประเทศรัสเซีย	98.54	12.39	0.80
58.	ไอร์แลนด์	98.43	10.98	0.78
59.	พม่า	98.35	9.52	0.66
60.	ประเทศแอลจีเรี	98.29	12.88	0.83
61.	เอกวาดอร์	98.14	12.23	0.78
62.	ประเทศเนปาล	98.11	11.37	0.76
63.	ประเทศจอร์เจีย	98.09	12.57	0.80
64.	ชิลี	98.07	13.26	0.81
65.	ออสเตรเลีย	98.05	12.34	0.80
66.	กาตาร์	97.92	12.12	0.76
67.	คิวบา	97.78	9.96	0.79
68.	จอร์แดน	97.70	12.46	0.79
69.	สหราชอาณาจักร	97.68	12.45	0.80
70.	ประเทศโบลิเวีย	97.37	12.14	0.81
71.	อาเซอร์ไบจาน	97.32	12.19	0.80
72.	ประเทศอุรุกวัย	97.09	12.02	0.84
73.	สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์	97.00	12.71	0.79
74.	มอลโดวา	96.93	11.92	0.78
75.	ลัตเวีย	96.91	11.83	0.76
76.	เวเนซุเอลา	96.85	11.47	0.77
77.	ประเทศสหรัฐอเมริกา	96.59	12.68	0.80
78.	ฟิลิปปินส์	96.51	11.20	0.78
79.	อาร์เมเนีย	96.46	11.73	0.82
80.	ประเทศเม็กซิโก	96.27	12.66	0.82
81.	คูเวต	96.14	13.86	0.80
82.	ประเทศบังกลาเทศ	96.11	11.42	0.76
83.	ประเทศซาอุดีอาระเบีย	96.09	11.46	0.77
84.	กัมพูชา	95.91	11.03	0.72
85.	ประเทศโคลอมเบีย	95.80	12.84	0.83
86.	แอฟริกาใต้	95.75	11.81	0.79
87.	ประเทศเอธิโอเปีย	95.58	10.19	0.76
88.	คาซัคสถาน	95.50	11.60	0.76
89.	โอมาน	95.24	9.02	0.68
90.	ประเทศยูเครน	94.99	11.84	0.77
91.	ประเทศเคนย่า	94.67	9.55	0.73
92.	ประเทศบราซิล	94.57	12.80	0.81
93.	ประเทศคอสตาริกา	94.32	11.43	0.81
94.	แคเมอรูน	94.31	10.84	0.67
95.	ทาจิกิสถาน	94.11	10.34	0.71
96.	กัวเตมาลา	93.82	8.58	0.76
97.	อุซเบกิ	93.62	11.03	0.73
98.	ประเทศนิการากัว	93.49	8.39	0.73
99.	ปากีสถาน	93.46	10.43	0.70
100.	ประเทศอินโดนีเซีย	93.35	11.16	0.74
101.	สาธารณรัฐโดมินิกัน	93.01	8.64	0.64
102.	ฮอนดูรัส	92.94	10.18	0.72
103.	ไนจีเรีย	92.69	10.28	0.64
104.	ประเทศไทย	92.62	13.00	0.77
105.	คีร์กีสถาน	92.29	11.11	0.72
106.	เอลซัลวาดอร์	91.41	13.76	0.79
107.	ปานามา	91.39	13.16	0.75
108.	สาธารณรัฐประชาธิปไตยประชาชนลาว	91.13	11.38	0.65
109.	แองโกลา	90.73	10.39	0.68
110.	ประเทศปารากวัย	90.57	12.02	0.78
111.	โมซัมบิก	90.08	12.82	0.69
	ประเทศซิมบับเว	-	-	-
	แซมเบีย	-	-	-
	เยเมน	-	-	-
	วานูอาตู	-	-	-
	เซนต์วินเซนต์และเกรนาดีน	-	-	-
	ยูกันดา	-	-	-
	ประเทศแทนซาเนีย	-	-	-
	ตรินิแดดและโตเบโก	-	-	-
	ประเทศตองกา	-	-	-
	เติร์กเมนิสถาน	-	-	-
	โตโก	-	-	-
	ชาด	-	-	-
	สวาซิแลนด์	-	-	-
	ประเทศเซาตูเมและปรินซิปี	-	-	-
	ซูดานใต้	-	-	-
	ซูรินาเม	-	-	-
	โซมาเลีย	-	-	-
	เซเนกัล	-	-	-
	ซานมารีโน	-	-	-
	เซียร์ราลีโอน	-	-	-
	ซูดาน	-	-	-
	เซเชลส์	-	-	-
	หมู่เกาะโซโลมอน	-	-	-
	รวันดา	-	-	-
	ปาเลา	-	-	-
	ปาเลสไตน์	-	-	-
	ปาปัวนิวกินี	-	-	-
	นาอูรู	-	-	-
	ประเทศไนเจอร์	-	-	-
	นามิเบีย	-	-	-
	มาลาวี	-	-	-
	มัลดีฟส์	-	-	-
	มอริเชียส	-	-	-
	ประเทศมอลตา	-	-	-
	มอริเตเนีย	-	-	-
	มาลี	-	-	-
	มาดากัสการ์	-	-	-
	โมนาโก	-	-	-
	ประเทศลิเบีย	-	-	-
	ประเทศเลโซโท	-	-	-
	ประเทศไลบีเรีย	-	-	-
	ลิกเตนสไตน์	-	-	-
	เซนต์ลูเชีย	-	-	-
	เซนต์คิตส์และเนวิส	-	-	-
	จาเมกา	-	-	-
	ไอซ์แลนด์	-	-	-
	ไฮติ	-	-	-
	กายอานา	-	-	-
	กินีบิสเซา	-	-	-
	อิเควทอเรียลกินี	-	-	-
	ประเทศกินี	-	-	-
	แกมเบีย	-	-	-
	กานา	-	-	-
	Guernsey	-	-	-
	เกรเนดา	-	-	-
	กาบอง	-	-	-
	ฟิจิ	-	-	-
	ประเทศเอริเทรีย	-	-	-
	โดมินิกา	-	-	-
	จิบูตี	-	-	-
	คูราเซา	-	-	-
	เคปเวิร์ด	-	-	-
	โกตดิวัว	-	-	-
	สาธารณรัฐคองโก	-	-	-
	สาธารณรัฐแอฟริกากลาง	-	-	-
	สาธารณรัฐประชาธิปไตยคองโก	-	-	-
	เบลีซ	-	-	-
	บอตสวานา	-	-	-
	ภูฏาน	-	-	-
	บาฮามาส	-	-	-
	ประเทศบรูไน	-	-	-
	เบนิน	-	-	-
	บุรุนดี	-	-	-
	บาห์เรน	-	-	-
	บูร์กินาฟาโซ	-	-	-
	ประเทศบาร์เบโดส	-	-	-
	ประเทศแอนติกาและบาร์บูดา	-	-	-
	ประเทศอัฟกานิสถาน	-	-	-
	อันดอร์รา	-	-	-

แสดงทั้งหมด →