线性化分数通常涉及到将原始分数转换为标准分数（Z分数）或百分位数等线性尺度上的值。以下是几种常见的线性化分数的方法：
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线性转换方法
线性插值法：适用于需要将分数映射到特定区间的情况。例如，将分数从0-100的范围线性转换为0-1的范围。
百分位数转换：将原始分数转换为百分位数，反映在全体考生中的相对位置。
标准化回归法（SRB）
简单ZSRB：用于验证或与其他工作进行比较，计算过程包括估计贝塔权重、计算估计常数、标准误、估计预测分数和计算SRB z分数。
复杂ZSRB：允许考虑协变量的首选方法，通过建立线性回归模型来计算所有受试者的估计时间2分数。
线性化分数的应用场景
线性化分数在纵向数据处理、问卷量表间的分数转换、高考成绩处理等场景中非常有用。例如，在纵向数据处理中，标准化回归法可以帮助量化连续评估中的变化。在问卷量表间的分数转换中，线性转换方法可以将不同评分制的数据统一至一个共同的尺度，从而进行比较分析。
通过上述方法，研究者能够将不同评分制的数据统一至一个共同的尺度，从而进行比较分析。