常模和百分位数：您的得分与什么比较

你在尽责性量表上得了34分。这算高吗？

这个问题在没有比较对象的情况下是无法回答的。34分是满分多少中的34分，相对于谁而言，又是在什么时候测得的？常模是把原始分数转化为可解释位置的参照数据，而如何选择常模，是测评工具编制中较为重大的决定之一。

转换是如何进行的

一个常模样本是一群在标准条件下完成该测评工具的人，他们的得分分布成为衡量的标尺。原始分数随后被表达为在该分布中的一个位置。

百分位数表示常模样本中得分等于或低于你的比例。第70百分位意味着该参照群体中有70%的人得分比你低。百分位数很直观，但有一个不太被重视的缺陷：它们会拉大分布中间密集区域的差异，同时压缩两端的差异。在均值附近，几分的原始分差异可能让你移动很多个百分位名次；而在顶端附近，同样几分的差异几乎不会带来任何变化。

标准分数——z分数、T分数、九分制标准分、智商式量表——以标准差为单位表示与均值的距离。它们保留了分数之间的实际间距，这也是为什么在涉及对结果进行运算时，人们更偏好使用标准分数。

为什么参照群体是关键所在

同样的原始分数，根据常模样本的不同，可能落在非常不同的百分位上。将尽责性得分与一般成年人群体对照，和与一群执业会计师样本对照，产生的百分位不会相同，而且两个数字都没有错——它们回答的是不同的问题。

这使得常模样本的几个特性值得了解。

样本中的人是谁。 心理学本科生这种便利样本仍然很常见，而他们只代表人类中很窄的一个切面：年轻、受过教育，而且不成比例地来自富裕的西方国家。基于他们建立的常模难以推广到其他人群。

样本规模有多大。 要在分布的尾部得到稳定的百分位估计，需要较大的样本量。只有几百人的样本，很难可靠地反映第95百分位是什么样子。

数据是何时采集的。 常模会随时间漂移。在一系列心理测量指标上，人群的均值在数十年间发生了可观测的变化，一个来自1995年的常模样本，已经无法准确描述2026年正在参加测试的人群了。

是否经过分层。 许多特质会随年龄和性别系统性地变化。寻求刺激的倾向随年龄增长而明显下降；时型偏好也会随人生阶段变化。将一个55岁的人与一个不分年龄的整体常模相比较，会在两个方向上都产生误导性的位置判断。

该关注什么，以及缺失这些信息意味着什么

一个记录完备的测评工具会说明其常模样本的规模、构成、国家和年份，并说明常模是否经过分层。严肃的测试手册会为此专门用几个章节来说明。

大多数免费的在线测试对此只字不提。它们给你一个百分位数，却不说明这个百分位数所指的是哪个群体。这个百分位数要么来自一个未说明的便利样本，要么借用自在不同人群中收集的已发表常模，要么来自之前做过该网站测试的人——这是一个构成情况连网站运营者自己都不清楚的自选样本。

这个百分位数依然会显示在屏幕上，看起来和真实的百分位数一模一样。真正能把两者区分开来的，只有伴随的文档说明，别无其他。