归纳推理

在测验里怎么用

从具体事例概括出一般规律，结论具有或然性。 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。

这个词为什么难讲清

读技术资料时，归纳推理经常被当成一个不言自明的词直接使用。实际上不同作者对它的定义有细微差别，遇到分歧时先看英文原词最稳。

用一个具体数字走一遍

把误差讲实一点：一份信度 0.9 的量表，单次测量的标准误约 5 分。这意味着 115 和 118 的差别没有意义，115 和 130 的差别才有。

容易混的说法

真想弄明白，最省时间的路径是先看这个词在教科书索引里的上下文，再看一篇把它用错的文章。反面例子记得最牢。

这个词为什么难讲清

读技术资料时，归纳推理经常被当成一个不言自明的词直接使用。实际上不同作者对它的定义有细微差别，遇到分歧时先看英文原词最稳。

用一个具体数字走一遍

把误差讲实一点：一份信度 0.9 的量表，单次测量的标准误约 5 分。这意味着 115 和 118 的差别没有意义，115 和 130 的差别才有。

容易混的说法

真想弄明白，最省时间的路径是先看这个词在教科书索引里的上下文，再看一篇把它用错的文章。反面例子记得最牢。

相关术语

这个词为什么单列

如果只看一句话，记住这一句：从具体事例概括出一般规律，结论具有或然性。。后面的展开可以跳过。

这个词在不同量表里的用法略有差异。小脑瓜 统一按主流用法处理。

以上是 小脑瓜 自己的读法，不同量表、不同研究者会有别的解释，不必当成唯一答案。