# data[].attributes.body
1. B3

2. A1

3. C3

4. A1

5. B2

6. C3

7. A1

8. C3

9. B3

10. B3

11. A1

12. C3

13. A1

High risk tolerance..

# data[].attributes.body
1. B
2. B
3. D
4. A
5. B
6. A
7. B
8. B
9. B
10. B
11. A
12. B
13. B

Score - 28 ( Average / Moderate risk tolerance )

# data[].attributes.body
1. C
2. B
3. C
4. A
5. A
6. B
7. A
8. A
9. B
10. B
11. A
12. A
13. B

Score - 23 (Average/Moderate risk tolerance)

# data[].attributes.body
1) B
2) C
3) C
4) C
5) B
6) C
7) B
8) B
9) A
10) B
11) A
12) B
13) B

30= Above-average risk tolerance

# data[].attributes.body
1) A 4
2) C 3
3) D 4
4) C 3
5) B 2
6) B 2
7) B 2
8) D 4
9) A 1
10) B 3
11) B 2
12) B 2
13) B 2
34= High risk tolerance

# data[].attributes.body
1) B
2) B
3) A
4) A
5) A
6) D
7) A
8) A
9) A
10) A
11) D
12) A
13) B

Total 22=Below-average risk tolerance

# data[].attributes.body
Ain nadzirah
1. B-2
2.A-2
3. C-2
4.A-2
5.B-3
6.B-2
7.A-3
8.B-2
9.A-3
10B-2
11.A-2
12-b-1
13.b-2
Total-27

# data[].attributes.body
1.b 3
2.b 2
3.a 1
4.a 1
5.b 2
6.a 1
7.b 2
8.c 3
9.b 3
10.b 3
11.d 4
12.b 2
13.b 2
Total 29 (above-average risk tolerance)

# data[].attributes.body
1) c
2) d
3) c
4) a
5) c
6) b
7) c
8) a
9) b
10) b
11) a
12) b
13) b

total = 30

# data[].attributes.body
1. B
2. C
3. B
4.A
5.A
6.A
7.B
8.A
9.A
10.A
11.B
12.A
13.A

Total = 20

# data[].attributes.body
1.b3
2.b2
3.c3
4.b2
5.b2
6.c3
7.a1
8.c3
9.b3
10.b3
11.d4
12.b2
13.a1

Total 32

# data[].attributes.body
1)D
2)C
3)A
4)A
5)B
6)C
7)B
8)B
9)B
10)B
11)D
12)A
13)B
Total = 25 Average/moderate risk tolerance

# data[].attributes.body
1. b
2. b
3. c
4. b
6. b
7. a
8. b
9. a
10. b
11. b
12. b
13. b
total = 27 (average/moderate risk tolerance)

# data[].attributes.body
1)C
2)A
3)C
4)C
5)B
6)A
7)A
8)D
9)A
10)B
11)D
12)C
13)B
=30

# data[].attributes.body
Nathasya
1) C 2
2) D 4
3) A 1
4) B 2
5) B 2
6) B 2
7) B 2
8) D 4
9) B 3
10) B 3
11) D 4
12) B 2
13) C 3

Total = 34

# data[].attributes.body
1. c
2. d
3. d
4. b
5. b
6. a
7. b
8. c
9. a
10. a
11. d
12. a
13. a
Total : 28

# data[].attributes.body
1) c
2) b
3) d
4) b
5) b
6) a
7) b
8) b
9) b
10) a
11) a
12) b
13) b

total 28 - average/ moderate risk tolerance

# data[].attributes.body
1) B
2) B
3) D
4) A
5) B
6) B
7) C
8) A
9) B
10) B
11) A
12) C
13) A
Total marks= 29 (Average risk tolerance)

# data[].attributes.body
Muiz DIN3B
1.B
2.B
3.D
4.A
5.B
6.A
7.A
8.C
9.A
10.B
11.A
12.A
13.B
Total 25

# data[].attributes.body
1. B 3
2. D 4
3. A 1
4. A 1
5. B 2
6. B 2
7. C 3
8. D 4
9. A 1
10. B 3
11. D 4
12. B 2
13. B 2
Total: 32 Average risk tolerance

# data[].attributes.body
1. B 3
2. A 1
3. B 2
4. A 1
5. B 2
6.D 4
7.B 2
8.D 4
9. B 3
10. A 1
11. D 4
12. B 2
13. A 1
TOTAL = 30 Average risk tolerance

# data[].attributes.body
1.C
2. B
3.A
4.C
5.B
6.A
7.C
8.A
9.A
10.B
11.D
12.C
13.A

26 ( Average / Moderate risk tolerance)

# data[].attributes.body
1 D
2 B
3 A
4 B
5 D
6 B
7 C
8 C
9 A
10 A
11 A
12 B
13 A

(22 - Below Average Tolerance)

# data[].attributes.body
1) C 2
2) D 4
3) C 3
4) B 2
5) B 2
6) B 2
7) B 2
8) C 3
9) A 1
10) B 3
11) A 1
12) A 1
13) B 2
TOTAL = 28

# data[].attributes.body
1)C = 3
2)A = 1
3)A=1
4)C=3
5)B=2
6)C=3
7)B=2
8)A=1
9)A=1
10)B=2
11)A=1
12)A=1
12)B=2
TOTAL = 23 (MODERATE RISK TOLERANCE)

# data[].attributes.body
1) b
2) b
3) c
4) a
5) b
6) b
7) b
8) d
9) a
10) a
11) a
12) c
13) b
23- average/moderate risk tolerance

# data[].attributes.body
1. D 1
2. A 1
3. D 4
4. A 1
5. B 2
6. B 2
7. A 1
8. B 2
9. A 1
10. B 3
11.  A 1
12. C 3
13. B 2
=24

# data[].attributes.body
1. D
2. A
3. C
4. B
5. B
6. A
7. B
8. C
9. B
10. A
11. B
12. B
13. C

TOTAL: 26

# data[].attributes.body
1. b 3
2. a 1
3. c 3
4. c 3
5. b 2
6. b 2
7. a 1
8. d 4
9. a 1
10. b 3
11. b 3
12. a 1
13. c 3
total 30 average risk tolerance

# data[].attributes.body
1 b
2 b
3 c
4 b
5 c
6 b
7 b
8 d
9 a
10 b
11 b
12 a
13 b
total = 28 average

# data[].attributes.body
1.D
2.A
3.C
4.D
5.B
6.D
7.D
8.C
9.A
10.A
11.B
12.A
13.A
TOTAL:28 (average/moderate risk tolerance)

# data[].attributes.body
1. b - 3
2. b - 2
3. c - 3
4. a - 1
5. b - 2
6. a - 1
7. b - 2
8. b - 2
9. a - 1
10. b - 3
11. a - 1
12. c - 3
13. b - 2
Total : 26

# data[].attributes.body
1) c 3
2) d 4
3) a 1
4) b 2
5) b 2
6) a 1
7) b 2
8) a 1
9) a 1
10) b 2
11) d 4
12) b 2
13) b 2
Total 26 - average/ moderate risk tolerance

# data[].attributes.body
Nazeerah
1)c 2
2)d 4
3)d 4
4)a 2
5)a 1
6)b 1
7)b 2
8)d 4
9)a 1
10)b 3
11)d 4
12)a 1
13)b 2
Total.31
Above-average risk tolerance

# data[].attributes.body
1)B=3
2)C=3
3)A=1
4)C=3
5)A=1
6)B=2
7)D=4
8)C=3
9)B=3
10)A=1
11)D=4
12)B=2
13)C=3

Total:33 marks (High Risk Tolerance)

# data[].attributes.body
1)c
2)d
3)c
4)b
5)b
6)b
7)a
8)a
9)a
10)b
11)d
12)a
13)c
29-above-average risk tolerance

# data[].attributes.body
1.B
2.B
3.C
4.A
5.B
6.D
7.B
8.D
9.A
10.A
11.A
12.A
13.B
Total - 27 (Moderate Riak)

27 Moderate Risk

# data[].attributes.body
1) d 1
2) c 3
3) c 3
4) a 1
5) b 1
6) a 1
7) b 2
8) d 4
9) a 1
10) b 3
11) d 4
12) c 3
13) c 3
Total = 30 - above-average risk tolerance

# data[].attributes.body
1) C 2
2) D 4
3) D 4
4) A 1
5)  C 2
6) A 1
7) B 2
8) D 4
9)  B 3
10)  B 3
11) A 1
12)  C 3
13) D 4
TOTAL= 34 (HIGH RISK )

# data[].attributes.body
1)C3
2)C3
3) D4
4)B2
5)A1
6)A1
7)C3
8)C3
9)B3
10)B3
11)A1
12)A1
14)B2
Total 29- above average risk tolerance

# data[].attributes.body
1. B 3
2. B 2
3. B 2
4. A 1
5. B 2
6. A 1
7. B 2
8. D 4
9. A 1
10. A 1
11. A 1
12. A 1
13. A 1
22 below-average risk tolerance

# data[].attributes.body
1) B 3
2) B 2
3) D 4
4) C 3
5) B 2
6) B 2
7) A 1
8) B 2
9) B 3
10) B 3
11) D 4
12) B 2
13) B 2
TOTAL = 33 HIGH RISK

# data[].attributes.body
1) b - 3
2) b - 2
3) a - 1
4) b - 2
5) a - 1
6) a - 1
7) c - 3
8) a - 1
9) b - 3
10) b - 3
11) d - 4
12) c - 3
13) b - 2

total - 29 above average risk tolerance

# data[].attributes.body
1)C
2)C
3)B
4)A
5)B
6)A
7)B
8)C
9)A
10)A
11)B
12)B
13)C

TOTAL= 25 (average/moderate risk tolerance)

# data[].attributes.body
1. c 2
2. a 1
3. a 1
4. a 2
5. b 2
6. b 2
7. b 2
8. a 1
9. a 1
10. a 1
11. a 1
12. a 1
13. b 2

Total : 19 ( average risk tolerance )

# data[].attributes.body
Najwana
1)b
2)d
3)d
4)c
5)c
6)b
7)b
8)d
9)a
10)b
12)c
13)b
-
Total -35

# data[].attributes.body
28 average hehehehehe

# data[].attributes.body
1.b 2
2.a 1
3.c 3
4.b 2
5.b 2
6.b 2
7.c 3
8.b 2
9.a 1
10.a 1
11.b 2
12.b 2
13.b 2
Total 26 Moderate risk tolerance

# data[].attributes.body
1)A  4
2)D  4
3)D  4
4)B  2
5)B  2
6)B  2
7)B  2
8)D  4
9)B  3
10)B  3
11)B  2
12)B  2
13)B 2
Total 36 - high risk tolerance

# data[].attributes.body
1. d 1
2. a 1
3. c 3
4. a 1
5. b 2
6. a 1
7. c 3
8. c 3
9. a 1
10. a 1
11. a 1
12. b 2
13. b 2
total 22
( below- average risk tolerance)

# data[].attributes.body
32 marks

# data[].attributes.body
1.B
2.A
3.B
4.B
5.B
6.A
7.B
8.D
9.A
10.B
11.D
12.B
13.A
Total = 28 ( average / moderate risk tolarance )

# data[].attributes.body
1)c  2
2)d  4
3)c 3
4)b 3
5)b 2
6)b 2
7)c 3
8)c 3
9)a 1
10)b 3
11)a 1
12)c  3
13)c  3
total= 32 (above average risk tolerance)

# data[].attributes.body
1) c 2
2) d 4
3) c 3
4) b 2
5) b 2
6) b 2
7) b 2
8) d 4
9) a 1
10) b 3
11) d 4
12) b 2
13) b 2
total 33 - high risk tolerance

# data[].attributes.headline
Use this quiz to help you determine your risk comfort level

# data[].attributes.subject
Use this quiz to help you determine your risk comfort level