测评方法论
我们知道大多数网络测试是怎么做的，也知道它们为什么不准。这一页把 TPI 的做法和它现在的局限一起写出来——包括还没做到的部分。
一、四个维度是怎么来的
| 维度 | 两极 | 依据 |
|---|---|---|
| 决策锚点 | V 价值 ←→ T 趋势 | 基本面 / 动量两类信息处理风格 |
| 时间尺度 | H 长持 ←→ F 快打 | 投资期限；关联处置效应与换手率 |
| 仓位结构 | C 集中 ←→ S 分散 | 风险偏好与过度自信，集中度是其稳健的行为代理 |
| 执行内核 | R 规则 ←→ G 盘感 | 双系统理论（审慎 / 直觉） |
- 决策锚点（V/T）：9 道题，其中含反向计分题，用于抑制应答定势。
- 时间尺度（H/F）：9 道题，其中含反向计分题，用于抑制应答定势。
- 仓位结构（C/S）：9 道题，其中含反向计分题，用于抑制应答定势。
- 执行内核（R/G）：9 道题，其中含反向计分题，用于抑制应答定势。
二、我们规避了 MBTI 的哪些问题
| 常见批评 | TPI 的处理 |
|---|---|
| 强制二分，边界人群体验差 | 五点量表计分，输出每个维度的百分位；|z| 小于 0.3 判为平衡型并给出双类型 |
| 自陈量表的社会赞许性偏差 | 六成为情境题，两极选项都写得同样合理；执行内核维度不问「你有没有纪律」，只问纪律与判断冲突时选哪个 |
| 重测信度低 | 题量与反向题配置以提升内部一致性为目标（详见下方局限） |
| 缺乏外部效标 | 已规划用真实交割单行为指标（平均持仓天数、处置效应系数、集中度等）做效标关联效度 |
三、计分方式
每题 1–5 分，5 分完全指向前极。反向题取 6 − x。维度原始分标准化为 z 分数后转成百分位。 类型代码只是外壳，百分位才是内核——这也是为什么结果页把每个维度的具体位置一起给你。
四、现在的局限（我们必须说清楚）
- 常模是预设值，不是实测值。当前四个维度使用的均值 / 标准差为 决策锚点 26.5/6， 时间尺度 27.5/6.5， 仓位结构 26/6.2， 执行内核 25/6.3，属于冷启动先验。样本量累积到 200–300 份后会替换为实测常模，届时你的百分位会更准。
- 信效度数据尚未产出。Cronbach's α、两周重测一致率、因子结构验证都需要真实样本，目前为零。这些数字出来后我们会公开在这一页，不管好看不好看。
- 16 型的分布比例目前是估计值。结果页的「全国仅 x% 与你同类」基于对 A 股散户结构的先验估计，会随真实数据滚动更新。
- 巴纳姆效应始终存在。任何人格描述都可能因为足够模糊而显得准。我们的对策是把判词写得足够具体、足够敢下判断——你可以用「这句话反过来说是否同样成立」来检验它。
五、名人标签的使用说明
16 个类型以知名投资人的风格命名，属于风格类比与评论性使用，不代表其本人观点，也不存在任何形式的授权、代言或背书。我们不使用任何真人肖像。