再认

在测验里怎么用

在有线索情况下辨认曾见过的信息。 这个概念在解读分数时出现频率很高。理解它的关键在于分清「描述」和「判断」：它描述的是分数的一个属性，不直接告诉你一个人怎么样。

容易混的地方

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

在结果页哪里会看到它

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

拿一份真实报告演算一遍

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

几个常见的混淆

顺带说一句，很多号称「科学算命」的产品就是在这里偷换概念：拿一个高信度的量表去测一件效度不成立的事。

在结果页哪里会看到它

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

拿一份真实报告演算一遍

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

几个常见的混淆

顺带说一句，很多号称「科学算命」的产品就是在这里偷换概念：拿一个高信度的量表去测一件效度不成立的事。

相关术语

这个词为什么单列

再认在教科书里有更严格的定义，反应堆 这里给的是能直接用的版本。

反应堆 不建议为了显得专业而堆这些词。它们只在需要精确表达时才有用。

这段话写在这里，是因为后台数据里这一类问题被反复问到。不是必须接受的结论。