임계 점수은/는 통계적 가설 검정 과정에서 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하기 위해 사전에 설정된 기준이 되는 값이다. 이 점수는 연구자가 설정한 유의수준에 따라 결정되며, 관찰된 통계치가 이 값을 초과하거나 밑돌 때 통계적 유의성이 확보된다고 판단한다. 심리측정 및 검사 이론에서는 특정 심리적 특성이나 장애의 유무를 판별하기 위한 컷오프 스코어로 널리 활용된다.

심리 메커니즘 관점에서 임계 점수는 인간의 인지적 판단과 범주화 경향을 수치화한 것이다. 인간의 마음은 연속적인 스펙트럼으로 이루어진 자극이나 특성을 이분법적으로 나누어 이해하려는 인지적 경제성을 가진다. 임계 점수는 이러한 복잡한 심리적 상태를 임상적 또는 교육적 개입이 필요한 집단과 그렇지 않은 집단으로 구분하는 심리학적 경계선 역할을 수행한다.

이 점수를 설정하는 과정은 통계적 오류인 제1종 오류와 제2종 오류 사이의 정교한 균형을 요구한다. 기준을 너무 엄격하게 잡으면 실제 문제가 있는 사람을 놓치는 오탐지 위험이 커지고, 반대로 너무 느슨하게 잡으면 문제가 없는 사람을 환자로 오인하는 과잉진단 문제가 발생한다. 따라서 표준화된 규준 집단의 데이터 분포를 면밀히 분석하여 최적의 절단점을 산출해야 한다.

결과적으로 임계 점수는 심리학적 평가의 객관성과 타당성을 담보하는 핵심적인 도구이다. 검사 도구의 신뢰도가 높을수록 임계 점수를 경계로 한 집단 분류의 정확성이 향상된다. 현대 심리학에서는 단일 점수에만 의존하기보다, 임계 점수 전후의 확률적 분포와 개인의 맥락을 함께 고려하는 종합적 해석 모델을 지지하는 추세이다.