量表中的T score

T分数（T-score）是一种常用的标准化分数，通常用于比较个体分数与标准分布之间的差异。T分数根据标准分数（z分数）的计算公式，将原始分数转化为以均值为50，标准差为10的分数，使得T分数的平均值为50，标准差为10，方便比较不同测试的得分情况。

在神经心理学中，T分数常用于一些常模化的神经心理学测试，如您提到的Symbol Digit Modalities Test (SDMT)。T分数的计算通常是基于标准分数（z分数）的计算公式：T分数 = (原始分数-均值)/标准差 x 10 + 50。其中，均值和标准差可以根据相应的标准分布和基准数据计算得到。

对于SDMT，T分数的计算通常是基于该测试的常模数据和年龄基准数据。常模数据是一组具有代表性的参考人群的测试得分数据，通常是按年龄、性别和受教育程度分层的。在计算T分数时，需要使用所在年龄段的常模数据和SDMT测试得分，根据常模数据计算出均值和标准差，然后使用上述公式计算出T分数。

需要注意的是，T分数是相对分数，不同的测试和常模数据有不同的T分数分布。因此，不同测试和不同常模数据之间的T分数不能进行直接比较。

T分是换算后的标准分，换算方法参考下表