仕事版MBTIの偏差値とは｜上位%の早見表と、よくある5つの誤解

偏差値の基本：50が真ん中、10が目盛り

偏差値は、集団の中で自分がどこにいるかを示す物差しです。平均を50とし、標準偏差（ばらつきの大きさ）1つ分を10として目盛りを付けます。値が正規分布に近い形で散らばっているとき、偏差値60は上から約16%、70は約2%、40は下から約16%の位置にあたります。

性格や仕事タイプの診断で偏差値を使う理由は、「外向の度合い58%」のような生の数字だけでは、それが多いのか少ないのかがわからないからです。ほかの受検者と比べて位置に直すと、同じ58%でも珍しいのか普通なのかが見えてきます。

目盛り1つ分の幅にも目安があります。正規分布なら、偏差値40から60までの間に全体の約68%が入り、30から70まで広げると約95%。意味するのは、30を下回る人と70を超える人を合わせても、全体の約4.6%しかいないということです。

偏差値60を「60点」や「上位40%」と読むのは誤りです。10という目盛りは標準偏差1つ分で、点数や割合とは単位が違います。集団の全員を偏差値に直すと、平均はちょうど50、標準偏差はちょうど10になります。

偏差値の計算式と、計算の例

偏差値は「50＋10×（自分の値−平均）÷標準偏差」で計算します。自分の値が平均からどれだけ離れているかを、標準偏差1つ分を1目盛りとして数え直し、その目盛りを10倍して50に足す仕組みです。

実際に計算してみます。ある診断で、外向の度合いの平均が55%、標準偏差が8ポイントだったとします。63%の人は（63−55）÷8＝1なので偏差値60、47%の人は（47−55）÷8＝−1なので偏差値40です。

同じ63%でも、平均が60%の診断なら（63−60）÷8＝0.375で、偏差値は約54まで下がります。偏差値は自分の値だけでなく、比べる相手の集団で決まるということです。

標準偏差は、一人ひとりの値が平均からどれだけ離れているかをならした数字です。5人の外向の度合いが50%・55%・60%・65%・70%なら平均は60%で、平均との差（−10・−5・0・5・10）を2乗して平均すると50。その平方根の約7.1が標準偏差で、この5人の中で70%の人の偏差値は、50＋10×10÷7.1で約64になります。

偏差値と上位%の早見表

偏差値から、上位何%か、何人に1人かを読むための早見表です。平均50・標準偏差10の正規分布として計算しています。

偏差値70で約44人に1人、80で約740人に1人。数字が10上がるごとに、当てはまる人は急に少なくなります。65と70の差は、見た目の5よりずっと大きいということです。

計算の上では、偏差値に上限も下限もありません。100は平均より標準偏差5つ分上で、正規分布ならおよそ350万人に1人。0は5つ分下で、同じくらい珍しい位置です。ジョブタイプ64診断の結果画面では、20から80の範囲に収めて表示しています。

上位%と「約何人に1人」を自分で計算する手順

早見表にない偏差値も、4つの手順で上位%と「約何人に1人」に直せます。早見表の60と65の間にある、偏差値62で試してみます。

答えの上位11.5%は、早見表の60（15.9%）と65（6.7%）の間に収まっています。表の前後の行と見比べれば、計算の間違いにもすぐ気づけます。

逆向きも同じ式で計算できます。「約50人に1人」なら上位2%で、標準正規分布で上位2%にあたる位置は約2.05。50＋10×2.05で、偏差値は約70.5になります。

注目すべきは、丸めた値で割ると答えがずれることです。偏差値80の上位約0.13%をそのまま使うと、100÷0.13で約770人に1人。丸める前の0.135%で割れば約740人に1人になり、早見表と一致します。人数に直すときは、丸める前の値を使ってください。

上位%・パーセンタイルとの違いと、小さな差の読み方

同じ位置でも、表し方は診断によって違います。偏差値60の人を例に並べると、次のとおり。

上位%とパーセンタイルは、同じ位置を上から数えるか、下から数えるかの違いだけです。偏差値とは目盛りの刻み方が違い、パーセンタイルで同じ10の差でも、真ん中の50から60なら偏差値で約2.5、上の端に近い85から95なら約6.1の差になります。

約何人に1人は、上位%をひっくり返しただけの数字です。上位10%なら10人に1人、1%なら100人に1人、0.1%なら1000人に1人と、上位%が小さくなるほど急に大きな数字になります。

小数点以下の差も、人数に直すと小さなもの。偏差値60.3と60.8では上位%が約15.2%と約14.0%で、100人の中で1人ほどしか違いません。結果を見比べるとき、この程度の上下は気にしなくてかまいません。

偏差値が50を下回るときの読み方

早見表の下半分は、下から数えた位置として読みます。偏差値45は下から約31%、40は約16%、35は約6.7%。

低いことの意味は、何を測った偏差値かで変わります。「外向の度合い」のように片側の強さを測ったものなら、低いのは平均より内向の側にいるということ。ジョブタイプ64診断のように、どちらかへの寄りの強さを測ったものなら、答えが真ん中に近かったということです。

寄りの強さが低く出たときは、真ん中に近い答えに2通りある点に気をつけてください。場面によって本当に両方の動き方をしている場合と、質問の場面が思い浮かばずに真ん中を選んだ場合で、結果の数字だけでは区別できません。答えたときに「どちらの場面もあった」なら使い分けの強み、「どちらとも言えなかった」なら、受け直すと数字が動きやすい軸です。

分布が偏ると、偏差値と上位%がずれる

早見表の対応が成り立つのは、値が左右対称の山の形（正規分布）に散らばっているときです。ところが性格や仕事タイプの診断では、選べる答えの段階が少なかったり、真ん中付近に人が集まったりして、山の形が崩れやすくなります。

山の形が崩れた集団で平均と標準偏差から計算すると、偏差値60なのに実際は上位10%だった、ということも起こりえます。そのため、受検者の中の順位を先に求め、その順位に当たる偏差値を割り当てる方法をとる診断もあります。この方法なら、偏差値と上位%の対応は早見表のとおりになります。

偏差値と上位%を並べて表示している診断なら、その組み合わせが早見表と合っているかで、計算の仕方の見当がつきます。偏差値60で上位16%前後なら、順位から換算しているか、分布が正規分布に近いかのどちらか。大きくずれていれば、山の形が崩れたまま平均と標準偏差で計算している可能性があります。

比べる集団が変わると、同じ答えでも偏差値は変わる

偏差値を決めるのは、自分の値と、比べる集団の平均と散らばりの3つです。計算式の例では平均の違いを見ましたが、散らばりの違いも同じくらい効きます。

集団Aと集団Bは平均が同じなのに、偏差値は10も違います。つまり、答えが似た人ばかりの集団では、少しの違いが大きな偏差値の差になるということ。集団Dのように平均が自分より高いと、63%でも50を下回ります。

集団の顔ぶれでも数字は動きます。転職を考えている人が多く受ける診断と、学生が多く受ける診断とでは、同じ答えでも比べる相手が違う。受検者が少ないうちは、数人が加わるだけで平均も散らばりも変わります。受検者が増え続ける診断なら、同じ答えでも、1年前と今とで偏差値がわずかに違うこともあるでしょう。

同じ診断の中でも、全体の中での偏差値と、同じタイプの人の中での偏差値は別の数字です。たとえばジョブタイプ64診断の完成レポートに出る「同じタイプの中での位置」がこれにあたります（結果画面の偏差値の見方と出し方）。

学力の偏差値との違い

学力の偏差値に慣れていると、低い数字を見て不安になりがちです。性格の偏差値が低いのは、答えが50%付近に集まっているということで、苦手や欠点を示すものではありません。

背景には、学力の偏差値が「高いほど良い」という一方向の物差しとして使われてきたことがあります。上にも下にも良し悪しがないのが、性格の偏差値。同じ言葉でも、読むときの前提がまったく違います。

よくある5つの誤解

仕事選びに使うときの注意

求人を見るときは、仕事内容に書かれた場面を拾い出すと使いやすくなります。会議や商談が多いのか、一人で作業する時間が長いのか、締め切りが細かく決まっているのか。拾った場面を自分の高い軸と低い軸に当てはめれば、偏差値が仕事選びの材料に変わります。

仕事版MBTIの偏差値を見るときの確認ポイント

どの診断の偏差値でも、次の5つがわかると読み違えが減ります。

書かれていない項目が多い偏差値は、ほかの人と比べる材料には向きません。自分の傾向を知る手がかりとして、控えめに読むのが無難です。

偏差値と書かれていても、中身が100点満点の得点に近い数字のこともあります。本来の偏差値なら、80を超える人はめったにいません。85や90といった値がよく出る診断は、別の計算をしている可能性が高いと見てよいでしょう。

ジョブタイプ64診断の偏差値の場合

ジョブタイプ64診断では、偏差値を平均と標準偏差ではなく、受検者の中の順位から換算しています。軸ごとの回答の段階が粗く、分布も偏っているためです。その結果、偏差値60はいつでも上位およそ16%になります。

結果画面には、6つの軸をまとめた「タイプの濃さ」と、軸ごとの偏差値が出ます。読み方と出し方は結果画面の偏差値の見方と出し方、MBTIの4文字ごとの平均はMBTI16タイプ別の偏差値データで確かめられます。