Normy wiekowe – jak porównać wynik z osobami w tym samym wieku?

Opracowanie merytoryczne: Konrad Hryniewicz · Opublikowano: 27 października 2026 · Aktualizacja: 26 października 2026

Co to są normy wiekowe?

Normy wiekowe (ang. age norms, age-based norms) to normy, w których wynik osoby porównuje się z wynikami ludzi w tym samym wieku, a nie z całą populacją. Stosuje się je tam, gdzie wynik zmienia się z wiekiem, np. w testach rozwojowych, poznawczych i sprawnościowych. Ogólne zasady tworzenia norm oraz skale T, steny i staniny opisuje hasło normy testowe.

Przedziały wiekowe czy normy ciągłe?

Tradycyjnie próbę normalizacyjną dzieli się na przedziały wiekowe i dla każdego układa osobną tabelę. Każda tabela opiera się wtedy na części próby, a osoba tuż przed granicą przedziału jest porównywana z inną grupą niż osoba tuż za nią.

Normy regresyjne, czyli ciągłe, opisują wynik jako funkcję wieku na całej próbie, np. regresją liniową. Lenhard i Lenhard (2021) w symulacjach pokazali, że semiparametryczna normalizacja ciągła daje dokładniejsze normy przy znacznie mniejszych próbach niż tablice dla przedziałów wiekowych. Według Oosterhuisa i in. (2016) normy regresyjne mogą wymagać prób od 2.5 do 5.5 raza mniejszych niż tradycyjne. Gdy zależność od wieku jest nieliniowa albo zmienia się rozrzut wyników, stosuje się modele GAMLSS (Timmerman i in., 2021).

Przykład

W próbie normalizacyjnej 600 osób w wieku 60–90 lat liczba wstań z krzesła w 30 s malała średnio o 0.244 z każdym rokiem życia (dane symulowane). Kobieta w wieku 84 lat wykonała 10 powtórzeń. Na tle całej próby ma z = −0.35, czyli rangę centylową 36.4, czyli poniżej przeciętnej. W przedziale 80–89 lat (n = 198) jej z = 0.34 (ranga 63.5), a w normie regresyjnej, która uwzględnia dokładny wiek, z = 0.31 (ranga 62.3).

Jak opisać w pracy

Na co uważać

• Norma ogólna przy wyniku zależnym od wieku wprowadza w błąd: starsza osoba wypada „słabo”, choć jak na swój wiek jest sprawna.
• Sprawdź, skąd pochodzą normy. Podaj populację, rok badania i liczebność grupy wiekowej (zob. reprezentatywność próby).
• Nie myl norm wiekowych ze standaryzacją względem wieku w epidemiologii.

Jak podać rangę centylową z niepewnością, pokazuje hasło percentyl normy, a porównanie z normami omawia wpis Test 6-minutowego marszu – analiza wyników.

set.seed(2482)
n <- 600
wiek <- round(runif(n, 60, 90))                       # próba normalizacyjna 60–90 lat
wstawania <- round(rnorm(n, 30 - 0.25 * wiek, 3))      # liczba wstań z krzesła w 30 s (dane symulowane)
x <- 10; w <- 84                                       # badana osoba: 84 lata, 10 powtórzeń
z_ogolna <- (x - mean(wstawania)) / sd(wstawania)      # norma dla całej grupy 60–90 lat
grupa <- wstawania[wiek >= 80 & wiek < 90]             # tradycyjny przedział 80–89 lat
z_przedzial <- (x - mean(grupa)) / sd(grupa)
model <- lm(wstawania ~ wiek)                          # norma regresyjna (ciągła)
z_regr <- unname((x - predict(model, data.frame(wiek = w))) / sigma(model))
round(c(n_80_89 = length(grupa), z_ogolna = z_ogolna, z_80_89 = z_przedzial, z_regresja = z_regr), 2)
round(100 * pnorm(c(ogolna = z_ogolna, przedzial = z_przedzial, regresja = z_regr)), 1)   # ranga centylowa przy rozkładzie normalnym
round(c(coef(model), sd_reszt = sigma(model)), 3)

   n_80_89   z_ogolna    z_80_89 z_regresja
    198.00      -0.35       0.34       0.31
   ogolna przedzial  regresja
     36.4      63.5      62.3
(Intercept)        wiek    sd_reszt
     29.550      -0.244       3.103

Najczęstsze pytania

Czym różnią się normy wiekowe od norm ogólnych?

Normy ogólne porównują wynik z całą populacją, a wiekowe z osobami w tym samym wieku. Gdy wynik zależy od wieku, ta sama liczba punktów może dać zupełnie inną rangę centylową.

Co to są normy regresyjne?

To normy, w których przewidywany wynik i jego rozrzut opisuje się jako funkcję wieku na całej próbie. Nie trzeba dzielić próby na przedziały, a wynik ocenia się dla dokładnego wieku.

Czy mogę użyć norm dla innej grupy wiekowej, jeśli brakuje właściwych?

Lepiej tego nie robić, bo wynik zostanie źle oceniony. Jeśli nie masz innego wyjścia, opisz to w ograniczeniach i nie formułuj wniosków diagnostycznych.

Powiązane hasła

Poradniki, w których użyjesz tego pojęcia

@article{lenhard2021improvement, author={Lenhard, Wolfgang and Lenhard, Alexandra}, title={{Improvement of norm score quality via regression-based continuous norming}}, journal={Educational and Psychological Measurement}, year={2021}, volume={81}, number={2}, pages={229--261}, doi={10.1177/0013164420928457}}

@article{oosterhuis2016sample, author={Oosterhuis, Hannah E. M. and van der Ark, L. Andries and Sijtsma, Klaas}, title={{Sample size requirements for traditional and regression-based norms}}, journal={Assessment}, year={2016}, volume={23}, number={2}, pages={191--202}, doi={10.1177/1073191115580638}}

@article{timmerman2021tutorial, author={Timmerman, Marieke E. and Voncken, Lieke and Albers, Casper J.}, title={{A tutorial on regression-based norming of psychological tests with GAMLSS}}, journal={Psychological Methods}, year={2021}, volume={26}, number={3}, pages={357--373}, doi={10.1037/met0000348}}