Cómo puntúa Headgame tus juegos

El resultado en un párrafo

Cada juego da un resultado bruto, un tiempo, un nivel o un número de puntos. Cuando existe una norma pública, ese resultado se convierte en un percentil, la proporción de partidas que superas. Cada stat toma la media de tus dos mejores sesiones de la semana y convierte el percentil en un número de 35 a 99, con la fórmula 35 más 0,64 por el percentil. Tu carta semanal combina tres stats cerebrales, reflejos, memoria y concentración, que pesan el 40 %, y tres stats de disciplina sacadas de tus sesiones con el móvil apartado, horas, constancia y racha, que pesan el 60 %.

De dónde salen las normas

El tiempo de reacción, la memoria de secuencia, el test del chimpancé y la memoria de números se comparan con distribuciones de Human Benchmark consultadas el 13 de octubre de 2026, de entre 24.084 y 70.940 partidas cada una (Human Benchmark, 2026). Los estudios de laboratorio dan los puntos de referencia, 231 ms de tiempo de reacción simple en 1.469 adultos (Woods et al., 2015a) y 6,52 dígitos de amplitud directa en 763 adultos (Woods et al., 2011).

Las normas públicas online vienen de voluntarios, con todo tipo de dispositivos y sin control de trampas. Son un rival exigente más que un retrato de la población, y cada página lo dice. Todas las normas están en la página de normas, con el tamaño de sus muestras y un archivo CSV.

Por qué la carta promedia la semana

Una sesión de menos de un minuto tiene mucho ruido. En un estudio con 219 adultos que hicieron tests breves en su smartphone muchas veces, la fiabilidad de la puntuación media llegó a 0,97 o más, comparable a la del laboratorio (Sliwinski et al., 2018). Un test de reacción preciso, repetido una vez por semana durante tres semanas, alcanzó 0,83 (Woods et al., 2015b). Por eso la carta nunca se fía de una sola mañana y se queda con tus dos mejores sesiones de la semana.

La corrección de la pantalla táctil

Las pantallas táctiles añaden entre 50 y 200 ms de latencia según el modelo (Van Patten et al., 2021), y quienes usan el móvil, sobre todo Android, sacan tiempos más lentos en los tests de reacción que quienes usan ordenador (Passell et al., 2021). La app registra el modelo de teléfono y la frecuencia de refresco de la pantalla, y ajusta los resultados de reacción según el tipo de pantalla. En este sitio web, el percentil usa la norma pública, que mezcla dispositivos, y la página te lo dice.

Qué tests cuentan y por qué Stroop y flanker no

Un test solo entra en la carta si se sabe que su fiabilidad, o la de una tarea pariente cercana, es buena. Tiempo de reacción simple 0,83 (Woods et al., 2015b), errores de comisión del go/no-go 0,76 (Hedge et al., 2018), Trail Making A, pariente de la cuadrícula de Schulte, 0,87 (Woods et al., 2015c), amplitud de bloques de Corsi, pariente de la memoria de secuencia, 0,85 (Morawietz et al., 2024).

Los costes Stroop y flanker son efectos sólidos con una fiabilidad individual débil, de 0,60 a 0,66 en el Stroop y de 0,40 a 0,57 en el flanker (Hedge et al., 2018). Se quedan como juegos libres. Los juegos de temporada, como la salida F1, la memoria de números y el flanker, solo entran en la carta cuando se ha medido su fiabilidad en la beta.

El efecto de la práctica

Los resultados suben cuando se repite un test, en parte porque la gente aprende el test (Scharfen et al., 2018a). En los tests de memoria de trabajo, la subida fue de alrededor de un cuarto de desviación típica de la primera a la segunda sesión, y siguió creciendo hasta la cuarta (Scharfen et al., 2018b). Por eso las primeras sesiones en la app son de calentamiento, para que la carta no premie la simple familiaridad.

Lo que hace la práctica

La mayor revisión sobre entrenamiento cerebral encontró pruebas abundantes de que la gente rinde más en las tareas que practica, y en menor medida en tareas muy parecidas (Simons et al., 2016). Headgame no afirma más. Cada juego pide una capacidad, la velocidad de reacción, la memoria de trabajo o la concentración, y tu carta muestra cómo se mueven tus puntuaciones en esa capacidad de una semana a otra, junto al tiempo que le recuperas al scroll.

Quién ha revisado este método

El método lo ha escrito el equipo de Headgame a partir de las fuentes que aparecen abajo. Todavía no se ha nombrado a ningún revisor científico independiente. Cuando se nombre, su nombre, su cargo y su institución aparecerán aquí y en cada página que haya leído. Hasta entonces, cada cifra enlaza a su fuente para que cualquiera pueda comprobarla, y los errores se pueden comunicar a [email protected].

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Fuentes

1. Sliwinski M.J., Mogle J.A., Hyun J. et al. (2018). Reliability and validity of ambulatory cognitive assessments. Assessment 25(1), 14 to 30. PMC5690878. doi.org/10.1177/1073191116643164
2. Human Benchmark, score distributions embedded in humanbenchmark.com, read on 13 October 2026. Reaction time n 70 940, sequence memory n 35 868, chimp test n 27 233, number memory n 24 084. humanbenchmark.com
3. Woods D.L., Wyma J.M., Yund E.W., Herron T.J., Reed B. (2015). Factors influencing the latency of simple reaction time. Frontiers in Human Neuroscience 9, 131. doi.org/10.3389/fnhum.2015.00131
4. Woods D.L., Kishiyama M.M., Yund E.W. et al. (2011). Improving digit span assessment of short-term verbal memory. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology 33(1), 101 to 111. PMC2978794. doi.org/10.1080/13803395.2010.493149
5. Woods D.L., Wyma J.M., Yund E.W., Herron T.J. (2015). The effects of repeated testing, simulated malingering, and traumatic brain injury on high-precision measures of simple visual reaction time. Frontiers in Human Neuroscience 9, 540. PMC4637414. doi.org/10.3389/fnhum.2015.00540
6. Van Patten R., Iverson G.L., Muzeau M.A., VanRavenhorst-Bell H.A. (2021). Test-retest reliability and reliable change estimates for four mobile cognitive tests administered virtually in community-dwelling adults. Frontiers in Psychology 12, 734947. PMC8566921. doi.org/10.3389/fpsyg.2021.734947
7. Passell E., Strong R.W., Rutter L.A. et al. (2021). Cognitive test scores vary with choice of personal digital device. Behavior Research Methods 53(6), 2544 to 2557. PMC8568735. doi.org/10.3758/s13428-021-01597-3
8. Hedge C., Powell G., Sumner P. (2018). The reliability paradox. Behavior Research Methods 50(3), 1166 to 1186. PMC5990556. doi.org/10.3758/s13428-017-0935-1
9. Woods D.L., Wyma J.M., Herron T.J., Yund E.W. (2015). The effects of aging, malingering, and traumatic brain injury on computerized Trail-Making Test performance. PLoS One 10(6), e0124345. PMC4465490. doi.org/10.1371/journal.pone.0124345
10. Morawietz C. et al. (2024). Consistency of spatial ability performance in children, adolescents, and young adults. Frontiers in Psychology 15, 1365941. PMC10938598. doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1365941
11. Scharfen J., Peters J.M., Holling H. (2018). Retest effects in cognitive ability tests, a meta-analysis. Intelligence 67, 44 to 66. doi.org/10.1016/j.intell.2018.01.003
12. Scharfen J., Jansen K., Holling H. (2018). Retest effects in working memory capacity tests, a meta-analysis. Psychonomic Bulletin and Review 25, 2175 to 2199. doi.org/10.3758/s13423-018-1461-6
13. Simons D.J., Boot W.R., Charness N. et al. (2016). Do brain training programs work? Psychological Science in the Public Interest 17(3), 103 to 186. doi.org/10.1177/1529100616661983