测评方法说明
了解如镜的测试如何设计、计分和解读。
量表选择标准
如镜选择量表时遵循以下原则：
- 公开发表：量表理论基础来自公开发表的学术论文或专著，不使用未经验证的原创题目
- 国际通用：优先选择在国际心理学实践中被广泛使用的量表（如SAS、SDS、SCL-90、IPIP等）
- 适合自评：选择设计为自评（self-report）方式的量表，不需要专业人员施测
- 本土化：在保留原版核心维度和计分逻辑的前提下，对题目表述做中文语境适配
- 精简版优先：当原版量表较长时（如SAS原版20题），在保证信效度的前提下提供精简版（如10题版），降低作答负担
计分原理
如镜的测试主要采用以下几种计分方式：
Likert 量表计分
大多数量表采用 Likert 评分法，即每题按频率或同意程度分级评分。例如：
- 四级频率（SAS、SDS）：没有/有时/经常/总是，对应 1-4 分
- 四级同意（RSES）：非常不同意/不太同意/比较同意/非常同意，对应 1-4 分
- 五级频率（SCL-90）：没有/很轻/中等/偏重/严重，对应 0-4 分
- 五级同意（IPIP、RIASEC）：非常不同意/比较不同意/不确定/比较同意/非常同意，对应 1-5 分
正向题与反向题
部分量表包含反向计分题。例如 SAS 中的「我觉得一切都好」是反向题——选「总是」反而得低分。反向题的设计目的是避免作答者习惯性往一个方向选，提高量表的区分度。
标准分换算
SAS 和 SDS 采用标准分换算：原始总分 x 1.25 = 标准分（满分50）。这是 Zung 量表的原版计分方式，便于与临床常模对照。
维度分与总分
多维量表（如SCL-90、Big Five）会同时计算各维度得分和总分。SCL-90 的因子分 = 该维度所属题目得分之和 / 题数，确保不同维度（题数不同）之间可比。
信效度说明
| 量表 | 内部一致性 (Cronbach's alpha) | 来源 |
|---|---|---|
| SAS | 0.85-0.92 | Zung (1971) |
| SDS | 0.82-0.91 | Zung (1965) |
| SCL-90 | 0.75-0.90 (各因子) | Derogatis (1973) |
| PSS-10 | 0.84-0.89 | Cohen (1983) |
| RSES | 0.84-0.91 | Rosenberg (1965) |
| AIS | 0.83-0.90 | WHO (1985) |
| IPIP-10 | 0.70-0.85 (各维度) | Goldberg (1992) |
| Grit-8 | 0.73-0.83 | Duckworth (2007) |
需要说明的是，上述信效度数据来自原版量表的学术文献。如镜版量表在精简和本土化过程中可能存在轻微偏差，但核心计分逻辑与原版一致。
结果解读逻辑
测试报告通常包含以下几个部分：
- 总分/标准分：你的原始得分经过换算后的分数
- 区间划分：根据常模或公认分界值，将分数分为若干区间（如正常、轻度、中度、偏高度）
- 维度分布（多维量表）：各维度的得分或类型标签
- 简明解读：用大白话说明分数意味着什么，不堆术语、不吓人
- 自我调节建议：基于结果给出的实用建议
区间分界值参考的是原版量表的常模或学术共识，但如镜版精简量表的分界值可能与原版不同（已在各量表说明中标注）。分数会随状态波动，适合看趋势，不适合贴标签。
合规边界
重要提示：
数据与隐私
- 网页版：测试数据保存在你的浏览器本地（localStorage），不上传服务器，清除浏览器缓存或更换设备后数据会丢失
- 小程序版：通过「小猫预约」小程序作答时，报告保存在你的微信账号云端，可跨设备查看历史记录
- 如镜不在服务端存储任何个人测试结果