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A scaled score is simply a way to present scores in a more meaningful and easier-to-digest context, with the benefit of hiding the sometimes obtuse technicalities of psychometrics. Therefore, a T Score is a standardized way that scores are presented to make them easier to understand. A T score is a conversion of the standard normal distribution, aka Bell Curve. The normal distribution places observations (of anything, not just test scores) on a scale that has a mean of 0.00 and a standard deviation of 1.00. We simply convert this to have a mean of 50 and standard deviation of 10. Doing so has two immediate benefits to most consumers: The image below shows the normal distribution, labeled with the different scales for interpretation. As you can see above, a T Score of 40 means that you are approximately the 16th percentile. This is a low score, obviously, but a student will feel better than if they received a score if -1. It is for the same reason that many educational assessments use other scaled scores. The SAT has a scale of mean=500 SD=100 (T score x 10), so if you receive a score of 400 it again means that you are z=-1 or percentile of 16. Since there is a 1-to-1 mapping of T Score to the other rows, you can see that it does not actually provide any new information. It is simply a conversion to round, positive numbers, that is easier to digest and less likely to upset someone that is unfamiliar with psychometrics. My undergraduate professor who introduced me to psychometrics used the term “repackaging” to describe scaled scores. Like if you take an object out of one box and put it in a different box, it looks different superficially, but the object itself and its meaning (e.g., weight) have not changed.
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