G -фактор (психометрия)

«Общий интеллект» перенаправляет здесь. Не путать с интеллектом , искусственным общим интеллектом или коэффициентом интеллекта .

-фактор G ​ является конструкцией, разработанной в психометрических исследованиях когнитивных способностей и человеческого интеллекта . Это переменная, которая суммирует положительные корреляции между различными когнитивными задачами, отражая тот факт, что показатели человека по одному типу когнитивной задачи имеют тенденцию быть сопоставимыми с эффективностью этого человека в других видах когнитивных задач. На фактор G , как правило, составляет от 40 до 50 процентов от различий между индивидуальными показателями на данном когнитивном тесте , а композитные оценки («оценки IQ») на основе многих тестов часто рассматриваются как оценки позиции людей на G- факторе. Термины IQ , общий интеллект, общие когнитивные способности, общие умственные способности и простой интеллект часто используются взаимозаменяемо для обозначения этого общего ядра, разделяемого когнитивными тестами. Однако сам фактор G представляет собой математическую конструкцию, указывающую на уровень наблюдаемой корреляции между когнитивными задачами. Измеренное значение этой конструкции зависит от используемых когнитивных задач, и мало известно о основных причинах наблюдаемых корреляций.

Существование фактора G было первоначально предложено английским психологом Чарльзом Спирменом в первые годы 20 -го века. Он заметил, что рейтинги эффективности детей, по -видимому, не связанные с неродственными школьными субъектами, были положительно коррелированы , и предположили, что эти корреляции отражают влияние основной общей умственной способности, которая вступила в работу на все виды психических тестов. Спирмен предположил, что вся умственная производительность может быть концептуализирована с точки зрения единого общего фактора способности, который он назвал G , и множество узких специфических для задачи факторов способности. Вскоре после того, как Спирман предложил существование G , его оспорил Годфри Томсон , который представил доказательства того, что такие взаимосвязи между результатами испытаний могут возникнуть, даже если не существовало никакого G -фактора. Сегодняшние факторные модели интеллекта обычно представляют когнитивные способности как трехуровневую иерархию, где в нижней части иерархии существует много узких факторов , горстка широких, более общих факторов на промежуточном уровне, а на вершине-один фактор, называется G -фактором, который представляет собой дисперсию, общую для всех когнитивных задач.

Традиционно, исследования по G были сосредоточены на психометрических исследованиях тестовых данных, с особым акцентом на факторные аналитические подходы. Тем не менее, эмпирические исследования природы G также основаны на экспериментальной когнитивной психологии и психической хрономе , анатомии головного мозга и физиологии, количественной и молекулярной генетике , а также эволюции приматов . Исследования в области поведенческой генетики показали, что конструкция G является высокоосказанной в измеренных популяциях. Он имеет ряд других биологических коррелятов, включая размер мозга . Это также является значительным предиктором индивидуальных различий во многих социальных результатах, особенно в образовании и занятости.

Критики утверждают, что акцент на G неуместен и влечет за собой девальвацию других важных способностей. Некоторые ученые, в том числе Стивен Дж. Гулд , утверждают, что концепция G - это просто обоснованная конструкция, а не достоверная мера человеческого интеллекта.

Когнитивное тестирование способности

Корреляционная матрица Спирмана для шести мер успеваемости в школе. Все корреляции являются положительными, положительное явление многообразии . Нижний ряд показывает нагрузки G каждого показателя производительности.

	Классика	Французский	Английский	Математика	Подача	Музыка
Классика	–
Французский	.83	–
Английский	.78	.67	–
Математика	.70	.67	.64	–
Дискриминация	.66	.65	.54	.45	–
Музыка	.63	.57	.51	.51	.40	–
глин	.958	.882	.803	.750	.673	.646

Подтестные взаимодействия в выборке шотландских субъектов, которые завершили батарею WAIS-R . Субтестами являются словарный запас, сходство, информация, понимание, расположение изображений, дизайн блока, арифметика, завершение изображения, промежуток цифр, сборка объекта и символ цифры. В нижнем ряду показаны нагрузки G каждого подтеста.

	V	С	я	В	Затем	Бд	А	ПК	DSP	Ты	Дюймовый
V	–
С	.67	-
я	.72	.59	-
В	.70	.58	.59	-
Затем	.51	.53	.50	.42	-
Бд	.45	.46	.45	.39	.43	-
А	.48	.43	.55	.45	.41	.44	–
ПК	.49	.52	.52	.46	.48	.45	.30	-
DSP	.46	.40	.36	.36	.31	.32	.47	.23	-
Ты	.32	.40	.32	.29	.36	.58	.33	.41	.14	-
Дюймовый	.32	.33	.26	.30	.28	.36	.28	.26	.27	.25	-
глин	.83	.80	.80	.75	.70	.70	.68	.68	.56	.56	.48

Корреляции между психическими тестами

Тесты когнитивных способностей предназначены для измерения различных аспектов познания. Специфические домены, оцениваемые тестами, включают в себя математические навыки, словесную беглость, пространственную визуализацию и память, среди прочего. Тем не менее, люди, которые преуспевают в одном типе теста, также имеют тенденцию преуспевать в других видах тестов, в то время как те, кто плохо проходит один тест, имеют тенденцию делать это на всех тестах, независимо от содержания тестов. Английский психолог Чарльз Спирмен был первым, кто описывал это явление. В известной исследовательской работе, опубликованной в 1904 году, Он заметил, что показатели эффективности детей по, казалось бы, не связанным школьным предметам были положительно коррелированы. С тех пор этот вывод был воспроизведен много раз. Последовательное обнаружение универсально положительных матриц корреляции результатов психических испытаний (или «положительное многообразие»), несмотря на большие различия в содержании тестов, было описано как «возможно, наиболее воспроизводимый результат во всей психологии». Нулевые или отрицательные корреляции между тестами предполагают наличие ошибки выборки или ограничение диапазона способности в изучаемой выборке.

Используя факторный анализ или связанные статистические методы, можно идентифицировать один общий фактор, который можно рассматривать как сводную переменную, характеризующую корреляции между всеми различными тестами в тестовой батарее. Спирмен назвал этот общий фактор общим фактором или просто g . (По соглашению, G всегда печатается как курсив более низкого случая.) Математически, G -фактор является источником дисперсии среди людей , что означает, что нельзя значительно говорить о умственных способностях какого -либо человека, состоящего из G или других факторов для любых указанных степень. Можно говорить только о состоянии человека на G (или других факторах) по сравнению с другими людьми в соответствующей популяции.

Различные тесты в тестовой батарее могут коррелировать (или «нагрузка на») коэффициент G батареи в разной степени. Эти корреляции известны как G нагрузки. -фактора индивидуального теста Оценка G , представляющего их относительное положение на G -факторе в общей группе людей, может быть оценена с использованием G. нагрузки Полномасштабные оценки IQ от тестовой батареи обычно сильно коррелируют с показателями G фактора, и их часто рассматриваются как оценки G. - Например, было обнаружено, что корреляции между оценками G- фактора и полномасштабными показателями IQ из тестов Дэвида Векслера превышают 0,95. Термины IQ, общий интеллект, общие когнитивные способности, общие умственные способности или просто интеллект часто используются взаимозаменяемо для обозначения общего ядра, разделяемого когнитивными тестами.

Нагрузки на ментальные тесты всегда являются положительными и обычно варьируются от 0,10 до 0,90, в среднем около 0,60 и стандартным отклонением около 0,15. Прогрессивные матрицы Ворона входят в число испытаний с самыми высокими нагрузками G , около 0,80. Тесты словаря и общей информации, как правило, также имеют высокие G. нагрузки Однако загрузка G того же теста может несколько варьироваться в зависимости от состава испытательной батареи.

Сложность тестов и требования, которые они предъявляют к умственным манипуляциям, связаны с нагрузками тестов . Например, в тесте прямого цифрового диапазона субъекту просят повторить последовательность цифр в порядке их презентации, услышав их один раз со скоростью одной цифры в секунду. В остальном тест на разрыв цифр в остальном является то же самое, за исключением того, что субъекту просят повторить цифры в обратном порядке, в котором они были представлены. Обратный тест на цифровой диапазон является более сложным, чем тест прямой цифры, и имеет значительно более высокую G. нагрузку Аналогичным образом, G нагрузки арифметических вычислений, орфографии и чтения слов ниже, чем на арифметических задачах, текстовом композиции и тестах на понимание прочитанного соответственно.

Сложность теста и нагрузки G являются различными понятиями, которые могут или не могут быть эмпирически связаны в какой -либо конкретной ситуации. Тесты, которые имеют одинаковый уровень сложности, как указано в доле испытательных элементов, которые не удалены тестовыми лиц, могут демонстрировать широкий диапазон G. нагрузки Например, было показано, что тесты памяти Rote имеют одинаковый уровень сложности, но значительно более низкие нагрузки G , чем многие тесты, которые включают рассуждения.

Теории

Хотя существование G как статистической регулярности хорошо зарекомендовало и не контролирует экспертов, нет никакого консенсуса относительно того, что вызывает положительные взаимодействия. Было предложено несколько объяснений.

Умственная энергия или эффективность

Чарльз Спирмен полагал, что корреляции между тестами отражают влияние общего причинного фактора, общей умственной способности, которая вступает в производительность на все виды умственных задач. Тем не менее, он думал, что лучшими показателями G были те тесты, которые отражали то, что он назвал изготовлением отношений и коррелятов , которые включали такие способности, как вычет , индукция , решение проблем, понимание отношений, вывод правил и определение различий и сходства. Спирмен предположил, что G был эквивалентен «умственной энергией». что будущие исследования обнаружат точную физиологическую природу G. Тем не менее, это было скорее метафорическим объяснением, и он оставался агностиком в отношении физической основы этой энергии, ожидая ,

После Спирмана Артур Дженсен утверждал, что все умственные задачи вступают в G. в некоторой степени Согласно Дженсену, G -фактор представляет собой «дистиллят» баллов по различным тестам, а не на суммировании или среднем уровне таких баллов, при этом факторный анализ выступает в качестве процедуры дистилляции . Он утверждал, что G не может быть описан с точки зрения характеристик элемента или содержания информации в тестах, указывая на то, что очень разнородные умственные задачи могут иметь почти равные G. нагрузки Wechsler также утверждал, что G вовсе не способен, а скорее какое -то общее свойство мозга. Дженсен предположил, что G соответствует индивидуальным различиям в скорости или эффективности нейронных процессов, связанных с умственными способностями. Он также предположил, что, учитывая связи между G и элементными когнитивными задачами , должно быть возможно построить на масштаб тест G , который использует время в качестве единицы измерения.

Теория отбора проб

Так называемая теория выборки G , первоначально разработанную Эдвардом Торндайком и Годфри Томсоном , предлагает, чтобы существование положительного коллектора было объяснено без ссылки на унитарную базовую способность. Согласно этой теории, существует ряд некоррелированных умственных процессов, и все тесты опираются на различные образцы этих процессов. Интеркорреляции между тестами вызваны перекрытием между процессами, навязанными тестами. Таким образом, положительное многообразие возникает из-за проблемы измерения, неспособности измерить более мелкозернистые, предположительно некоррелированные умственные процессы.

Было показано, что невозможно различить статистически между моделью G и модели отбора проб Спирмена; Оба в равной степени способны учитывать взаимодействия между тестами. Теория отбора проб также согласуется с наблюдением, что более сложные умственные задачи имеют более высокие нагрузки на G , потому что, как ожидается, более сложные задачи будут включать в себя большую выборку нервных элементов и, следовательно, имеют больше общего с другими задачами.

Некоторые исследователи утверждают, что модель выборки недействительна G как психологическая концепция, поскольку модель предполагает, что G -факторы, полученные из разных тестовых батарей, просто отражают общие элементы конкретных тестов, содержащихся в каждой батареи, а не G , которые являются общими для всех тестов Полем Точно так же высокие корреляции между различными батареями могут быть связаны с тем, что они измеряют один и тот же набор способностей, а не одну и ту же способность.

Критики утверждают, что теория отбора проб не является непревзойденной с определенными эмпирическими выводами. Основываясь на теории отбора проб, можно ожидать, что связанные когнитивные тесты имеют много элементов и, следовательно, будут сильно коррелировать. Тем не менее, некоторые тесно связанные тесты, такие как прямая и обратная цифра, лишь скромно коррелированы, в то время как некоторые, казалось бы, совершенно разнородные тесты, такие как словарный запас и матрицы Ворона, неизменно являются сильно коррелированными. Другим проблемным выводом является то, что повреждение головного мозга часто приводит к конкретным когнитивным нарушениям, а не к общим нарушениям, которое можно ожидать, на основе теории отбора проб.

Взаимный

Модель «взаимного» G предполагает, что когнитивные процессы первоначально не коррелированы, но что положительное многообразие возникает во время индивидуального развития из -за взаимных полезных отношений между когнитивными процессами. Таким образом, нет единого процесса или емкости, лежащих в основе положительных корреляций между тестами. В ходе разработки теория содержится, какой -либо один из особенно эффективного процесса принесет пользу другим процессам, в результате чего процессы в конечном итоге будут коррелировать друг с другом. Таким образом, так же высокий уровень IQ у разных людей может проистекать из совершенно разных первоначальных преимуществ, которые у них были. Критики утверждают, что наблюдаемые корреляции между нагрузками G и коэффициентами наследуемости подтестов проблематичны для теории взаимного развития.

Факторная структура когнитивных способностей

Иллюстрация двухфакторной теории интеллекта Спирмена. Каждый маленький овал является гипотетическим психическим тестом. Голубые области соответствуют конкретной тестовой дисперсии , в то время как фиолетовые области представляют собой дисперсию, G. приписываемую

Факторный анализ - это семейство математических методов, которые можно использовать для представления корреляций между тестами интеллекта с точки зрения меньшего числа переменных, известных как факторы. Цель состоит в том, чтобы упростить матрицу корреляции с помощью гипотетических основных факторов, чтобы объяснить в ней закономерности. Когда все корреляции в матрице являются положительными, поскольку они находятся в случае IQ, факторный анализ даст общий фактор, общий для всех тестов. Общий фактор тестов IQ называется G -коэффициентом, и обычно он составляет от 40 до 50 процентов от дисперсии в испытательных батареях IQ. Наличие корреляций между многими широко различными когнитивными тестами часто принимается в качестве доказательства существования G , но McFarland (2012) показал, что такие корреляции не обеспечивают более или менее поддержки существования G, чем для существования множественного факторы интеллекта.

Чарльз Спирмен разработал факторный анализ, чтобы изучить корреляции между тестами. Первоначально он разработал модель интеллекта, в которой вариации во всех показателях тестов разведки объясняются только двумя видами переменных: во -первых, факторы, специфичные для каждого теста (обозначенный S ); и во -вторых, G -фактор, который объясняет положительные корреляции между тестами. Это известно как двухфакторная теория Спирмена. Более поздние исследования, основанные на более разнообразных испытательных батареях, чем те, которые используются Спирменом, показали, что только G не может объяснить все корреляции между тестами. В частности, было обнаружено, что даже после контроля G , некоторые тесты все еще коррелировали друг с другом. Это привело к постулированию групповых факторов , которые представляют дисперсию, которые группы тестов с аналогичными требованиями задачи (например, словесным, пространственным или численным) имеют общее в дополнение к общей G. дисперсии

Иллюстрация Джона Б. Кэрролла , теории трех слоев влиятельной современной модели когнитивных способностей. Широкие способности, расположенные моделью, - это интеллект жидкости (GF), кристаллизованный интеллект (GC), общая память и обучение (GY), широкое визуальное восприятие (GV), широкое слуховое восприятие (GU), широкая способность поиска (GR), широкий Когнитивная скорость (GS) и скорость обработки (GT). Кэрролл рассматривал широкие способности как разные «ароматы» g .

Благодаря вращению фактора , в принципе, возможно создать бесконечное количество различных факторных решений, которые математически эквивалентны их способности учитывать взаимосвязи между когнитивными тестами. К ним относятся решения, которые не содержат G -фактора. Таким образом, только факторный анализ не может установить, какова основная структура интеллекта. При выборе между различными факторными решениями исследователи должны изучить результаты факторного анализа вместе с другой информацией о структуре когнитивных способностей.

Существует много психологически соответствующих причин предпочтения факторных решений, которые содержат G -фактор. К ним относятся существование положительного коллектора, тот факт, что определенные виды тестов (как правило, более сложные) имеют постоянно большие нагрузки на G , существенная инвариантность G -коэффициентов в различных тестовых батареях, невозможность построения тестовых батарей, которые не дают -фактор G и широко распространенная практическая достоверность G как предиктора индивидуальных результатов. Фактор G , наряду с групповыми факторами, лучше всего представляет эмпирически установленный факт, что в среднем общие различия в способностях между людьми больше, чем различия между способностями внутри людей, в то время как факторное решение с ортогональными факторами без G скрывает этот факт. Более того, G, по -видимому, является самым наследственным компонентом интеллекта. Исследования, использующие методы подтверждающего факторного анализа, обеспечили поддержку существования G. также

Коэффициент G может быть вычислен из корреляционной матрицы результатов теста с использованием нескольких различных методов. К ним относятся анализ исследовательского фактора, анализ основных компонентов (PCA) и подтверждающий факторный анализ. Различные методы экстракции фактора дают очень последовательные результаты, хотя иногда было обнаружено, что PCA дает надувные оценки влияния G на результаты тестов.

Существует широкий современный консенсус о том, что когнитивная дисперсия между людьми может быть концептуализирована на трех иерархических уровнях, отличающихся от их степени общности. На самом низком, наименьшем общем уровне есть много узких факторов первого порядка; На более высоком уровне существует относительно небольшое число-где-то от пяти до десяти-широких (то есть более общих) факторов второго порядка (или групповых факторов); А на вершине существует один фактор третьего порядка, G , общий фактор, общий для всех тестов. Коэффициент G обычно учитывает большую часть общего общего фактора дисперсии тестов IQ. Современные иерархические модели интеллекта включают в себя три теории слоя и теорию Кэттелла -Хорн -Карролл .

"Безразличие индикатора"

Спирмен предложил принцип безразличия индикатора , согласно которому точное содержание тестов разведки не имеет значения для целей идентификации G , поскольку G вступает в производительность на всех видах тестов. любой тест может быть использован в качестве индикатора G. Поэтому После Спирмена Артур Дженсен в последнее время утверждал, что G -фактор, извлеченный из одной тестовой батареи, всегда будет одинаковым, в пределах ошибки измерения, как это извлечено из другой батареи, при условии, что батареи большие и разнообразные. Согласно этой точке зрения, каждый ментальный тест, независимо от того, насколько отличительна, вызывает G в некоторой степени. Таким образом, составная оценка ряда различных тестов будет загружаться на G более сильно, чем любой из отдельных результатов теста, потому что компоненты G наращивают в составную оценку, в то время как некоррелированные не G -компоненты отменяют друг друга. Теоретически, составная оценка бесконечно большой, разнообразной тестовой батареи, таким образом, будет идеальной G. мерой

Напротив, LL Thurstone утверждал, что G -фактор, извлеченный из тестовой батареи, отражает среднее значение всех способностей, призываемых конкретной батареей, и что G , следовательно, варьируется от одной батареи к другой и «не имеет фундаментального психологического значения». Похоже, Джон Хорн утверждал, что G -факторы бессмысленны, потому что они не инвариантны между тестовыми батареями, поддержав эту корреляцию между различными показателями способностей, потому что трудно определить человеческое действие, которое зависит от одной только одной способности.

Чтобы показать, что различные батареи отражают один и тот же G , необходимо назначить несколько испытательных батарей для одних и тех же людей, извлекать коэффициенты из каждой батареи и показать, что факторы сильно коррелируют. Это может быть сделано в рамках подтверждающего факторного анализа. Венди Джонсон и его коллеги опубликовали два таких исследования. Первый обнаружил, что корреляции между G -факторами, извлеченными из трех различных батарей, составляли 0,99, 0,99 и 1,00, что подтверждает гипотезу о том, что G -факторы из разных батарей одинаковы и что идентификация G не зависит от конкретных способностей, оцениваемых способностей Полем Второе исследование показало, что G -факторы, полученные из четырех из пяти испытательных батарей, коррелировали между 0,95–1,00, в то время как корреляции варьировались от 0,79 до 0,96 для пятой батареи, тест на разведку Cattell Culture Fair Intelligence (CFIT). Они объяснили несколько более низкие корреляции с батареей CFIT с отсутствием разнообразия контента, поскольку он содержит только элементы матричного типа, и интерпретируют выводы как подтверждение утверждения о том, что G -факторы, полученные из разных испытательных батарей, одинаковы при условии, что батареи разнообразные достаточно. Результаты показывают, что один и тот же G может быть последовательно идентифицирован из разных испытательных батарей. Этот подход подвергся критике психологом Лазаром Станковым в Руководстве по пониманию и измерению интеллекта, который занимался «корреляциями между G -факторами из разных испытательных батарей не единство».

Исследование, созданное Скоттом Барри Кауфманом и его коллегами, показало, что общий фактор, извлеченный из теста когнитивных способностей Вудджока-Джонсона , и общий фактор, извлеченный из тестовых батарей для достижений, является сильно коррелированным, но не изоморфным.

Распределение населения

Форма распределения G популяции G неизвестна, потому что G не может быть измерена по шкале соотношения Полем (Распределения баллов по типичным тестам IQ примерно нормальны, но это достигается путем строительства, т. Е., нормализуя необработанные оценки.) Тем не менее, есть веские причины предположить, что G обычно распределяется в общей популяции, по крайней мере, в диапазоне ± 2 стандартных отклонений от среднего значения. В частности, G можно рассматривать как составную переменную, которая отражает аддитивные эффекты многих независимых генетических и экологических влияний, и такая переменная должна, в соответствии с теоремой центрального предела , следовать нормальному распределению.

Закон уменьшающейся прибыли Спирмена

Ряд исследователей предположили, что доля вариаций, учитываемая G, может быть не равномерной во всех подгруппах среди населения. Закон уменьшающейся доходности Спирмена ( SLODR ), также называемый гипотезой дифференциации когнитивных способностей , предсказывает, что положительные корреляции между различными когнитивными способностями слабее среди более интеллектуальных подгрупп людей. В частности, SLODR предсказывает, что G -фактор будет учитывать меньшую долю индивидуальных различий в когнитивных результатах тестов при более высоких оценках по G. коэффициенту

SLODR был первоначально предложен в 1927 году Чарльзом Спирменом , которые сообщили, что средняя корреляция между 12 тестами когнитивных способностей составляла 0,466 у 78 нормальных детей, а 0,782 у 22 -дюймовых дефектных »детей. Деттерман и Даниэль заново открыли это явление в 1989 году. Они сообщили, что для подтестов как WAIS , так и WISC подтестные взаимодействия монотонно снижались с группой способностей, начиная с приблизительно средней межкорреляции 0,7 среди людей с IQS менее 78 до 0,4 среди людей с IQ более 122.

SLODR был воспроизведен в различных образцах детей и взрослых, которые были измерены с использованием широких массивов когнитивных тестов. Наиболее распространенным подходом было разделение индивидуумов на несколько групп способностей, использующих наблюдаемый прокси для их общей интеллектуальной способности, а затем либо сравнить среднюю взаимосвязь между подтестами в разных группах, либо сравнить долю вариации, учитываемая Одиночный общий фактор, в разных группах. Однако, как Deary et al. (1996). и Такер-Доб (2009) указали, деление непрерывного распределения интеллекта на произвольное количество групп дискретных способностей не идеально подходит для изучения SLODR. Такер-Доб (2009) В широком рассмотрении литературы по SLODR и различным методам, с помощью которых она была ранее протестирована, и предположила, что SLODR может быть наиболее подходящим образом захвачен путем подгонки модели общего фактора, которая позволяет взаимосвязь между фактором и его показателями быть нелинейными по своему характеру. Он применил такую ​​факторную модель к национально репрезентативным данным о детях и взрослых в Соединенных Штатах и ​​обнаружил последовательные доказательства для SLODR. Например, Tucker-Drob (2009) обнаружил, что общий фактор составлял приблизительно 75% вариаций в семи различных когнитивных способностях среди очень низких взрослых IQ, но приходилось только примерно 30% вариаций в способностях среди очень высоких IQ взрослые.

Недавнее метааналитическое исследование Blum and Holling также обеспечил поддержку гипотезы дифференциации. В отличие от большинства исследований по этой теме, эта работа позволила изучить способность и возрастные переменные как непрерывные предикторы насыщения G , а не только сравнить более низкие по сравнению с более высокими или молодыми и более старыми группами-тесте. Результаты показывают, что средняя корреляция и G нагрузки тестов когнитивных способностей уменьшаются с увеличением способности, но увеличиваются с возрастом респондентов. SLODR, как описано Чарльзом Спирменом , может быть подтвержден снижением G -насыщения в зависимости от IQ, а также увеличения G -насыщения от среднего возраста до старения. В частности, для образцов со средним интеллектом, который представляет собой два стандартных отклонения (то есть на 30 IQ-точек) выше, средняя корреляция, которую следует ожидать, уменьшается примерно на 0,15 баллов. Остается вопрос, может ли разница такой величины привести к большей видимой факториальной сложности, когда когнитивные данные учитываются для выборки с более высокой способностью, в отличие от выборки с более низкой способностью. Представляется вероятным, что более высокая размерность фактора должна наблюдаться для случая более высокой способности, но величина этого эффекта (то есть, насколько более вероятно и сколько больше факторов) остается неопределенным.

Практическая достоверность

Степень практической достоверности G как предиктора образовательных, экономических и социальных результатов является предметом продолжающихся дебатов. Некоторые исследователи утверждают, что он более далеко и универсален, чем любая другая известная психологическая переменная, и что достоверность G увеличивается по мере увеличения сложности измеренной задачи. Другие утверждают, что тесты конкретных способностей превосходят G- фактор в анализе, соответствующих определенным реальным ситуациям.

Практическая достоверность теста измеряется по его корреляции с эффективностью по некоторому критерию, внешнему по отношению к тесту, такому как средний показатель в колледже или оценка эффективности работы. Корреляция между результатами тестов и мерой некоторого критерия называется коэффициентом достоверности . Одним из способов интерпретировать коэффициент достоверности является квадрат его, чтобы получить дисперсию, учитываемую тестом. Например, коэффициент достоверности .30 соответствует 9 процентам дисперсии. Этот подход, однако, подвергся критике как вводящую в заблуждение и неинформативное, и было предложено несколько альтернатив. Возможно, еще более интерпретируемый подход состоит в том, чтобы посмотреть на процент тестовых участников в каждом квинтиле теста , которые соответствуют некоторым согласованным стандартам успеха. Например, если корреляция между результатами тестов и производительности составляет.

Академические достижения

Прогнозирующая достоверность G наиболее заметна в области схоластической производительности. Это, по -видимому, потому, что G тесно связан с способностью изучать новый материал и понимать концепции и значения.

В начальной школе корреляция между IQ и оценками и оценками достижений составляет от 0,60 до 0,70. На более продвинутых уровнях образования все больше учащихся из более низкого конца распределения IQ выпадают, что ограничивает диапазон IQ и приводит к более низким коэффициентам достоверности. В старшей школе, колледже и аспирантуре коэффициенты достоверности составляют .50–60, .40–50 и .30–40 соответственно. Нагрузки G по оценкам IQ высоки, но вполне возможно, что часть достоверности IQ в прогнозировании учебного достижения связана с факторами, измеренными IQ, независимыми G. от Согласно исследованию Роберта Л. Торндика , от 80 до 90 процентов от предсказуемой дисперсии в схоластической производительности связано с G , причем остальные приписываются не G -факторам, измеренными IQ и другими тестами.

Результаты тестов достижений более тесно связаны с IQ, чем в школьных оценках. Это может быть связано с тем, что оценки больше влияют на своеобразное восприятие учителя ученика. В продольном английском исследовании оценки G , измеренные в возрасте 11 лет, коррелировали со всеми 25 предметными тестами национального экзамена по GCSE , пройденным в возрасте 16 лет. Корреляции варьировались от 0,77 для математического теста до 0,42 для испытания на арт. Корреляция между G и общим образовательным фактором, рассчитанным из тестов GCSE, составила 0,81.

Исследования показывают, что SAT мерой G. , широко используемый при поступлении в колледж, является в первую очередь Корреляция 0,82 была обнаружена между G -оценками, рассчитанными из испытательной батареи IQ и батареи SAT. В исследовании 165 000 учеников в 41 американском колледжах было обнаружено, что оценки SAT коррелировали на 0,47 с средним значением первого курса в колледже после исправления ограничения диапазона в результатах SAT (корреляция возрастает до 0,55, когда удерживается сложности курса Постоянно, т.е., если все студенты посещали один и тот же набор классов).

Достижение работы

Существует высокая корреляция от 0,90 до 0,95 между престижными рейтингами профессий, оцениваемых в общем населении, и средними общими показателями разведки людей, занятых в каждой профессии. На уровне отдельных сотрудников связь между престижем работы и G ниже - одно крупное исследование США сообщило о корреляции 0,65 (0,72, исправленных для ослабления ). Средний уровень G , таким образом, увеличивается с воспринимаемым престижем работы. Также было обнаружено, что рассеяние общих показателей разведки меньше в более престижных профессиях, чем в профессиях более низкого уровня, что позволяет предположить, что занятия более высокого уровня имеют минимальные к G. требования

Производительность работы

Исследования показывают, что тесты G являются лучшими предикторами эффективности работы, со средним коэффициентом достоверности. Средний коэффициент мета-аналитической достоверности для эффективности трудовой подготовки составляет 0,63. обоснованность G Было обнаружено, что на самых высоких рабочих местах (профессиональные, научные и высшие управленческие работы) была более высокой, чем на самых низких рабочих местах, но G имеет прогнозирующую обоснованность даже для самых простых рабочих мест. Исследования также показывают, что конкретные испытания способностей, адаптированные для каждой работы, обеспечивают незначительное увеличение достоверности прогнозирования по сравнению с тестами общего интеллекта. Считается, что G влияет на эффективность работы в основном путем облегчения приобретения знаний, связанных с работой. Прогнозирующая достоверность G чем у опыта работы, и повышенный опыт работы на работе не снижает достоверность G. больше ,

В мета-анализе 2011 года исследователи обнаружили, что общие когнитивные способности (GCA) предсказывают эффективность работы лучше, чем личность ( модель пяти факторов ) и три потока эмоционального интеллекта . Они изучили относительную важность этих конструкций в прогнозировании эффективности работы и обнаружили, что когнитивные способности объясняют большую часть дисперсии в выполнении рабочих мест. Другие исследования показали, что GCA и эмоциональный интеллект имеют линейный независимый и дополнительный вклад в эффективность работы. Côté и Miners (2015) обнаружили, что эти конструкции взаимосвязаны при оценке их взаимосвязи с двумя аспектами эффективности работы: поведение организационного гражданства (OCB) и выполнение задач. Эмоциональный интеллект является лучшим предиктором выполнения задач и OCB, когда GCA низкий и наоборот. Например, сотрудник с низким GCA компенсирует выполнение своей задачи и OCB, если эмоциональный интеллект высок.

Хотя эти компенсаторные эффекты способствуют эмоциональному интеллекту , GCA по -прежнему остается лучшим предиктором работы. Несколько исследователей изучили корреляцию между GCA и эффективностью работы между различными должностями. Например, Гизелли (1973) обнаружили, что продавцы имели более высокую корреляцию, чем продавцы. Первый получил корреляцию 0,61 для GCA, 0,40 для способности восприятия и 0,29 для психомоторных способностей; Принимая во внимание, что продавец получил корреляцию 0,27 для GCA, 0,22 для способности восприятия и 0,17 для психомоторных способностей. В других исследованиях сравнивалась корреляция эффективности работы GCA - между рабочими местами различной сложности. Охотник и Хантер (1984) Разработал мета-анализ с более чем 400 исследованиями и обнаружил, что эта корреляция была выше для рабочих мест с высокой сложностью (0,57). С последующими заданиями средней сложности (0,51) и низкой сложности (0,38).

Производительность работы измеряется с помощью объективной оценки и субъективных рейтингов. Хотя первое лучше, чем субъективные оценки, большинство исследований по работе с работой и GCA основывались на оценках эффективности супервизора. Этот критерий рейтинга считается проблематичным и ненадежным, в основном из -за его трудностей определить, что является хорошим и плохим результатом. Рейтинг руководителей имеет тенденцию быть субъективным и непоследовательным среди сотрудников. Кроме того, на рейтинг эффективности работы руководителей влияет различные факторы, такие как эффект ореола , привлекательность лица , Расовая или этническая предвзятость и высота сотрудников. Тем не менее, Винчур, Шиппманн, Свитцер и Рот (1998) Найденные в своем исследовании с сотрудниками продаж, которые объективные показатели продаж имеют корреляцию 0,04 с GCA, в то время как рейтинг эффективности супервизора получил корреляцию 0,40. Эти результаты были удивительными, учитывая, что основным критерием оценки этих сотрудников будет объективная продажа.

Понимая, как GCA связана с работой, несколько исследователей пришли к выводу, что GCA влияет на приобретение знаний о работе, что, в свою очередь, повышает эффективность работы . Другими словами, люди с высоким уровнем GCA способны быстрее учиться и легко получить больше знаний, которые позволяют им работать лучше. И наоборот, отсутствие способности приобретать знания на работе напрямую повлияет на производительность работы. Это связано с низким уровнем GCA. Кроме того, GCA оказывает прямое влияние на производительность работы. На ежедневной основе сотрудники постоянно подвергаются проблемам и задачам решения проблем, которые зависит исключительно от их GCA. Эти выводы обескураживают правительственные организации, отвечающие за защиту прав работников. Из -за высокой корреляции GCA по работе с работой компании нанимают сотрудников на основе баллов Tests GCA. Неизбежно, эта практика отрицает возможность работать со многими людьми с низким GCA. Предыдущие исследователи обнаружили значительные различия в GCA между группами расы / этнической принадлежности. Например, существует дискуссия о том, были ли смещены исследования по отношению к афроамериканцам, которые набрали значительно ниже, чем белые американцы в тестах GCA. Тем не менее, выводы по корреляции производительности GCA-Job должны быть осторожно принять. Некоторые исследователи предупреждают о существовании статистических артефактов, связанных с показателями работы по работе с работой и результатами тестов GCA. Например, Viswesvaran, Ones and Schmidt (1996) утверждал, что это совершенно невозможно получить идеальные показатели работы работы без каких -либо методологических ошибок. Более того, исследования по GCA и производительности работы всегда подвержены ограничению диапазона, поскольку данные собираются в основном от нынешних сотрудников, пренебрегая теми, которые не были наняты. Следовательно, выборка поступает от сотрудников, которые успешно прошли процесс найма, включая меры GCA.

Доход

Корреляция между доходом и G , измеренная по оценкам IQ, в среднем составляет около 0,40 по исследованиям. Корреляция выше на более высоких уровнях образования, и она увеличивается с возрастом, стабилизируя, когда люди достигают самого высокого карьерного потенциала в среднем возрасте. Даже когда образование, оккупация и социально -экономическое происхождение сохраняются постоянными, корреляция не исчезает.

Другие корреляты

См. Также: Эволюция человеческого интеллекта § Теория социального обмена , эволюционная эстетика , эволюционная лингвистика , эволюционная музыкология , сексуальный отбор у людей , социальное отбор и задача отбора.

Фактор G отражается во многих социальных результатах. Многие проблемы с социальным поведением, такие как отброшение школы, хроническая зависимость от благосостояния, склонность к несчастным случаям и преступность, негативно коррелируют с G , независимыми от социального класса происхождения. Результаты здоровья и смертности также связаны с G , причем более высокие показатели тестов в детстве предсказывают лучшие результаты здоровья и смертности во взрослом возрасте (см. Когнитивную эпидемиологию ).

В 2004 году психолог Сатоши Каназава утверждал, что G был специфичным для домена , типичной видовой , , обработкой информации психологической адаптацией , А в 2010 году Каназава утверждал, что G коррелировал только с результатом эволюционно незнакомых, а не знакомых эволюционных проблем, предлагая то, что он назвал «гипотезой взаимодействия саванны-IQ». В 2006 году «Психологический обзор» опубликовал комментарий, в котором рассматривался статья Каназавы 2004 года психологов и Конора Долана что концепция Г. Каназавы о Денни Борсбума , в которой утверждается , и в ответ на статью Каназавы 2010 года, психологи Скотт Барри Кауфман , Колин Г. Дейунг , Дейрдре Рейс и Джереми Р. Грей опубликовали исследование в 2011 году в области интеллекта из 112 субъектов, взявших в 70 пунктов компьютерной версии выбора Wason ( Логическая головоломка ) в контексте социальных отношений , как предложено эволюционными психологами Леды Космид и Джон Тоби в адаптированном уме , и вместо этого обнаружил, что «производительность в отношении неарбитских, эволюционно знакомых проблем более тесно связана с общим интеллектом, чем производительность по произвольным, эволюционно новым проблемам».

Генетические и экологические детерминанты

Основная статья: Наследственность IQ

Наследственность - это доля фенотипической дисперсии в черте в популяции, которая может быть связана с генетическими факторами. По оценкам, наследуемость G упадет от 40 до 80 процентов с использованием двойных, усыновления и других семейных исследований, а также молекулярных генетических методов. Оценки, основанные на совокупности доказательств, устанавливают наследуемость G примерно на 50%. Было обнаружено, что он линейно увеличивается с возрастом. Например, в большом исследовании, включающем более 11 000 пар близнецов из четырех стран, сообщило, что наследуемость G составляет 41 процент в возрасте девяти лет, 55 процентов в возрасте двенадцати лет и 66 процентов в возрасте семнадцати лет. Другие исследования подсчитали, что наследуемость достигает 80 процентов во взрослом возрасте, хотя она может снизиться в старости. Большая часть исследований по наследственности G была проведена в Соединенных Штатах и ​​Западной Европе , но исследования в России ( Москва ), бывшая Восточная Германия , Япония и сельская Индия дали аналогичные оценки наследуемости, как и западные исследования.

Как и в случае наследственности в целом, наследуемость G можно понять в отношении конкретной группы населения в определенном месте и времени, и результаты для одной популяции не применяются к другой популяции, которая подвергается воздействию различных факторов окружающей среды. Можно ожидать, что население, которое подвергается воздействию сильных факторов окружающей среды, будет иметь более низкий уровень наследуемости, чем население, которое подвергается воздействию только слабых факторов окружающей среды. Например, одно двойное исследование показало, что различия в генотипах почти полностью объясняют дисперсию в оценках IQ в богатых семьях, но вносят почти нулевой вклад в объяснение различий в баллах IQ в бедных семьях. Примечательно, что результаты наследуемости также относятся только к общему вариации в популяции и не поддерживают генетическое объяснение различий между группами. Теоретически возможно, что различия между средним G двух групп составляют 100% из -за факторов окружающей среды, даже если дисперсия в каждой группе составляет 100% наследственную.

Поведенческие генетические исследования также установили, что общее (или между семью) воздействие на окружающую среду на G сильны в детстве, но после этого снижаются и имеют незначительное влияние во взрослом возрасте. Это указывает на то, что эффекты окружающей среды, которые важны для развития G, являются уникальными и не разделяются между членами одной и той же семьи.

Генетическая корреляция - это статистика, которая указывает на степень, в которой одно и то же генетическое влияние влияет на две разные признаки. Если генетическая корреляция между двумя признаками равна нулю, генетические эффекты на них независимы, тогда как корреляция 1,0 означает, что один и тот же набор генов объясняет наследуемость обеих признаков (независимо от того, насколько высокой или низкой является наследуемость каждой из них). Генетические корреляции между конкретными умственными способностями (такими как словесные способности и пространственные способности) неизменно обнаруживались очень высокими, близко к 1,0. Это указывает на то, что генетические различия в когнитивных способностях практически связаны с генетическими вариациями в том, что бы ни было . Это также предполагает, что то, что распространено среди когнитивных способностей, в значительной степени вызвано генами, и что независимость между способностями во многом обусловлена ​​воздействием на окружающую среду. Таким образом, утверждается, что когда гены для интеллекта будут идентифицировать, они будут «генералистскими генами», каждый из которых влияет на множество различных когнитивных способностей.

Много исследований указывает на то, что G является высокополигенной признаком, под влиянием многих общих генетических вариантов, каждый из которых имеет только небольшие эффекты. Другая возможность состоит в том, что наследственные различия в G связаны с тем, что люди имеют разные «нагрузки» редких, вредных мутаций, с генетическими различиями среди людей, сохраняющихся из -за баланса мутации и выбора .

ряд генов -кандидатов Сообщалось, что связан с различиями в разведке, но величины эффекта были небольшими, и почти ни один из результатов не был воспроизведен. Никакие отдельные генетические варианты до сих пор не были окончательно связаны с интеллектом в нормальном диапазоне. Многие исследователи считают, что очень большие образцы будут необходимы для надежного обнаружения отдельных генетических полиморфизмов, связанных G. с Однако, хотя гены, влияющие на различия в G в нормальном диапазоне, оказались трудно найти, многие расстройства с одним геном с нарушениями интеллектуальной зависимости среди их симптомов. было обнаружено

Было высказано предположение, что G -загрузка умственных тестов коррелирует с наследственностью, Но как эмпирические данные, так и статистическая методология, связанные с этим вопросом, являются вопросами активного противоречия. Несколько исследований показывают, что тесты с более крупными нагрузками на G больше влияют на оценки тестов по снижению депрессии инбридинга . Существуют также доказательства того, что тесты с более крупными G связаны с большим положительным гетеротическим эффектом на оценки тестов, что было предположительно указывает на наличие эффектов генетического доминирования для G. нагрузками

Нейробиологические результаты

Основная статья: Нейронаука и интеллект

G имеет ряд коррелятов в мозге. Исследования с использованием магнитно -резонансной томографии (МРТ) установили, что G и общий объем мозга умеренно коррелируют (r ~ .3–.4). размер головки имеет корреляцию ~ .2 с G. Внешний Исследования МРТ по областям мозга показывают, что объемы лобных , теменных и височных кортикций , а гиппокамп также коррелирует с G , как правило, на 0,25 или более, в то время как корреляции усредняются во многих исследованиях, с общим серого и общим белым веществом. были найдены .31 и .27 соответственно. Некоторые, но не все исследования также обнаружили положительные корреляции между G и толщиной коры. Тем не менее, основные причины этих связей между количеством мозговой ткани и различиями в когнитивных способностях остаются в значительной степени неизвестными.

Большинство исследователей считают, что интеллект не может быть локализован в единой области мозга, такой как лобная доля. мозга Исследования поражения обнаружили, что небольшие, но последовательные ассоциации, указывающие на то, что люди с большим количеством поражений белого вещества, как правило, имеют более низкие когнитивные способности. Исследования с использованием ЯМР -спектроскопии обнаружили несколько непоследовательную, но, как правило, положительные корреляции между интеллектом и целостностью белого вещества, подтверждая представление о том, что белое вещество важно для интеллекта.

Некоторые исследования показывают, что, помимо целостности белого вещества, также его организационная эффективность связана с интеллектом. Гипотеза о том, что эффективность мозга играет роль в интеллекте, подтверждается функциональным исследованием МРТ, показывающая, что более интеллектуальные люди, как правило, обрабатывают информацию более эффективно, то есть они используют меньше ресурсов мозга для той же задачи, чем менее интеллектуальные люди.

Небольшие, но относительно последовательные ассоциации с показателями тестов на разведку также включают в себя также активность мозга, измеренную с помощью записей ЭЭГ или потенциалов, связанных с событиями , и скорости нервной проводимости .

G в нечеловеческих

Основная статья: G-фактор в нечеловеях

Доказательства общего фактора интеллекта также наблюдались у нечеловеческих животных. Исследования показали, что G отвечает за 47% дисперсии на уровне видов у приматов и около 55% отдельной дисперсии, наблюдаемой у мышей . Однако обзор и метаанализ общего интеллекта показали, что средняя корреляция между когнитивными способностями составляла 0,18, и предположил, что общая поддержка G является слабой у нечеловеческих животных.

Несмотря на то, что он не доступен с использованием тех же самых интеллектуальных мер, которые использовались у людей, когнитивные способности могут быть измерены с помощью различных интерактивных и наблюдательных инструментов, ориентированных на инновации , обращение с привычкой , социальное обучение и ответы на новизну . Нечеловеческие модели G используются для изучения генетических влияний на интеллект и неврологические исследования развития в механизмах и биологических коррелятах G. , такие как мышей ,

G (или C ) в человеческих группах

Основная статья: Коллективный интеллект

Подобно G для людей, новый путь исследования направлен на извлечение общего фактора коллективного интеллекта C для групп, демонстрирующих общую способность группы выполнять широкий спектр задач. Определение, операционализация и статистический подход для этого С получены и аналогичны G. фактора Причины, прогнозирующая достоверность, а также дополнительные параллели с G изучаются.

Другие биологические ассоциации

Высота коррелирует с интеллектом (r ~ .2), но эта корреляция обычно не обнаруживалась в семьях (то есть среди братьев и сестер), что свидетельствует о том, что она является результатом межопортативного спаривания для высоты и интеллекта или другого фактора, который коррелирует с Оба (например, питание). Известно, что миопия связана с интеллектом, с корреляцией от 0,2 до .25, и эта ассоциация была найдена и в семьях.

Групповые сходства и различия

См. Также: Половые различия в интеллекте , расе и интеллекте

Межкультурные исследования показывают, что G -фактор может наблюдаться всякий раз, когда в образец человека вводится батарея разнообразных, сложных когнитивных тестов. Было также обнаружено, что факторная структура тестов IQ является последовательной среди полов и этнических групп в США и в других местах. Было установлено, что фактор G является наиболее инвариантным из всех факторов в межкультурных сравнениях. Например, когда G -факторы, рассчитанные по американской выборке стандартизации батареи IQ Wechsler, и из больших образцов, которые завершили японскую перевод той же батареи, коэффициент конгруэнтности составлял 0,99, что указывает на виртуальную идентичность. Аналогичным образом, коэффициент конгруэнтности между G -факторами, полученными из образцов стандартизации белых и чернокожих батареи WISC в США, составлял 0,995, а дисперсия в результатах тестов, которые приходились к G, были очень похожи для обеих групп.

Большинство исследований показывают, что существуют незначительные различия в среднем уровне G между полами, но в более узких областях можно найти половые различия в когнитивных способностях. Например, мужчины обычно превосходят женщин в пространственных задачах, в то время как женщины обычно превосходят мужчин в словесных задачах. Другое различие, которое было обнаружено во многих исследованиях, заключается в том, что мужчины демонстрируют большую изменчивость как в общих, так и в конкретных способностях, чем женщины, а пропорционально больше мужчин на нижнем конце и высоком уровне распределения баллов теста.

Были обнаружены различия в G между расовыми и этническими группами, особенно в США между черно-белыми идентифицирующими тестируемыми, хотя эти различия, по-видимому, значительно уменьшились с течением времени, и быть связанным с экологическими (а не генетическими) причинами. Некоторые исследователи предположили, что величина черно-белого зазора в результатах когнитивных испытаний зависит от величины нагрузки на G , причем тесты, показывающие более высокую нагрузку на G , вызывающие большие промежутки (см. Гипотезу Спирмена ), в то время как другие критиковали эту точку зрения как методологически необоснованную. Третьи отметили, что, несмотря на растущую нагрузку на IQ тестовых батарей с течением времени, разрыв в производительности между расовыми группами продолжает уменьшаться. Сравнительный анализ показал, что, хотя разрыв в размере приблизительно 1,1 стандартного отклонения в среднем IQ (около 16 баллов) между белыми и чернокожими американцами существовал в конце 1960-х годов, между 1972 и 2002 годами чернокожие американцы получили между 4 и 7 точками IQ по сравнению с неиспаноязычными Белые, и что « G разрыв между чернокожими и белыми фактически снизился в тандеме с IQ Gap». Напротив, американцы восточноазиатского происхождения, как правило, слегка превосходят белых американцев. Утверждалось, что расовые и этнические различия, аналогичные тем, которые обнаружены в США, могут наблюдаться во всем мире, Но значение, методологическое обоснование и истина таких утверждений были оспорены.

Отношение к другим психологическим конструкциям

Элементарные когнитивные задачи

Основные статьи: элементарная когнитивная задача и умственная хронома

Иллюстрация коробки Jensen , аппарата для измерения времени реакции выбора

Элементарные когнитивные задачи (ECT) также сильно коррелируют G. с ЭСТ, как следует из названия, простые задачи, которые, по -видимому, требуют очень небольшого интеллекта, но все же сильно коррелируют с более исчерпывающими тестами на интеллект. Определение того, является ли свет красным или синим и определяющим, есть ли четыре или пять квадратов, нарисованных на экране компьютера, являются двумя примерами ECT. Ответы на такие вопросы обычно предоставляются быстро нажимающими кнопками. Часто, в дополнение к кнопкам для двух предоставленных параметров, с самого начала теста удерживается третья кнопка. Когда стимул передается субъекту, они удаляют руку с кнопки «Запуск» к кнопке правильного ответа. Это позволяет экзаменатору определить, сколько времени было потрачено на размышления о ответе на вопрос (время реакции, обычно измеряемое небольшими долями секунды), и сколько времени было потрачено на физическое движение рук на правильную кнопку (время движения). Время реакции сильно коррелирует с G , в то время как время движения коррелирует менее сильно. Тестирование ЭСТ позволило количественно изучить гипотезы, касающиеся смещения тестов, мотивации субъекта и групповых различий. В силу своей простоты, ECT обеспечивают связь между классическим тестированием IQ и биологическими исследованиями, такими как исследования МРТ .

Рабочая память

Одна теория гласит, что G идентична или почти идентична способности рабочей памяти . Среди других доказательств этой точки зрения, некоторые исследования обнаружили, что факторы, представляющие G , и рабочую память, чтобы быть идеально коррелированными. Однако в метаанализе корреляция была обнаружена значительно ниже. Одна критика, которая была сделана из исследований, которые идентифицируют G с рабочей памятью, заключается в том, что «мы не продвигаем понимание, показывая, что одна загадочная концепция связана с другой».

Пиажетианские задачи

Психометрические теории интеллекта направлены на количественное определение интеллектуального роста и выявление различий в способностях между людьми и группами. Напротив, Жана Пиаже стремится теория когнитивного развития понять качественные изменения в интеллектуальном развитии детей. Пиаже разработал ряд задач для проверки гипотез, возникающих из его теории. Задачи не были предназначены для измерения индивидуальных различий, и они не имеют эквивалента в тестах психометрического интеллекта. Например, в одной из самых известных задач о сохранении пиагеяна ребенка спрашивают, является ли количество воды в двух одинаковых стаканах одинаково. После того, как ребенок согласен с тем, что количество одинаково, исследователь наливает воду из одного из стаканов в стакан разной формы, так что это количество кажется различной, хотя она остается прежней. Затем ребенка спрашивают, является ли количество воды в двух стаканах одинаковым или другим.

Несмотря на различные исследовательские традиции, в которых были разработаны психометрические тесты и пиажетианские задачи, было обнаружено, что корреляции между двумя типами мер являются неизменно положительными и в целом умеренными по величине. Общий общий фактор лежит в основе их. Было показано, что можно построить аккумулятор, состоящую из пиажетианских задач, которая является такой же хорошей мерой G, как стандартные тесты IQ.

Личность

Основная статья: интеллект и личность

Традиционное мнение в психологии заключается в том, что нет никакой значимой связи между личностью и интеллектом, и что они должны быть изучены отдельно. сделать человек Интеллект может быть понят с точки зрения того, что может , или каково его или ее максимальное выполнение, в то время как личность можно рассматривать с точки зрения того, что обычно будет делать человек, или о том, каковы его или общие тенденции поведения. Крупномасштабные мета-анализы обнаружили, что существуют сотни связей> .20 по величине между когнитивными способностями и личностными чертами в большой пятерке . Это несмотря на то, что корреляции с глобальными крупными пятерками сами были небольшими, за исключением открытости (.26). Более интересные отношения возникают на других уровнях (например, .23 Для Аспекта деятельности экстраверсии с общими умственными способностями, -29 для неравномерного аспекта невротизма. согласованности).

Связи между интеллектом и личностью, как правило, интерпретировались двумя основными способами. Первая перспектива заключается в том, что черты личности влияют на производительность на тестах разведки . Например, человек может не выполнять максимальный уровень на испытании IQ из-за его или ее беспокойства и повышения стресса. Вторая перспектива считает, что интеллект и личность концептуально связаны, с личностными чертами, определяющими, как люди применяют и вкладывают свои когнитивные способности, что приводит к расширению знаний и большей когнитивной дифференциации. Другие теории (например, теория комплексов кибернетических признаков) рассматривают личность и когнитивные способности как переплетенные параметры людей, которые совместно развивали и также являются совместному основанию во время развития (например, с помощью стартового сжимания).

Креативность

Некоторые исследователи считают, что существует пороговый уровень G, ниже которого социально значимое творчество встречается редко, но в противном случае между ними нет никакой связи. Было высказано предположение, что этот порог - по крайней мере одно стандартное отклонение выше среднего населения. Считается, что выше порога личностные различия являются важными детерминантами индивидуального различия в творчестве.

Другие бросили вызов пороговой теории. Несмотря на оспаривание этой возможности и личных атрибутов, кроме интеллекта, таких как энергия и приверженность, важны для творчества, они утверждают, что G положительно связан с творчеством даже на высоком уровне распределения способностей. Продольное исследование математически преждевременной молодежи предоставило доказательства для этого утверждения. Он показал, что люди, идентифицированные по стандартизированным тестам, как интеллектуально одаренные в раннем подростковом возрасте, достигают творческих достижений (например, обеспечения патентов или публикации литературных или научных работ) в несколько раз превышают уровень населения в целом, и что даже в первых 1 процентах от Когнитивные способности, люди с более высокой способностью, с большей вероятностью будут делать выдающиеся достижения. Исследование также показало, что уровень G -актов как предиктор уровня достижений , в то время как конкретные модели когнитивных способностей предсказывают сферу достижения.

Критика

Связь с евгеникой и расовой помощью

Исследования G-фактора, а также других психометрических ценностей были широко подвергнуты критике за то, что он не принимал во внимание евгеник . Рукционизм G-фактора был отнесен к развитию из « псевдонаучных теорий » о расе и интеллекте. . G и концепция унаследованного, неизменного интеллекта были благом как для евгеников, так и для псевдоусиологов

Джозеф Грейвс -младший и Аманда Джонсон утверждали, что G "... это психометрическим вопросам, что был эфир Huygens для ранних физиков: неосуществление, принятое как статья веры вместо того, что нуждается в проверке реальными данными».

Некоторые особенно суровые критики называют G -фактора и психометрии, как форму лжиуки.

GF -G C Теория

Основная статья: жидкость и кристаллизованный интеллект

Рэймонд Кэттелл , ученик Чарльза Спирмена, изменил модель унитарного фактора G и разделил G на две широкие, относительно независимые домены: интеллект жидкости (G F ) и кристаллизованный интеллект (G C ). G F концептуализируется как способность выяснить новые проблемы, и лучше всего оценивается с помощью тестов с небольшим культурным или учебным содержанием, такими как матрицы Ворона. G C можно рассматривать как консолидированные знания, отражая навыки и информацию, которые человек приобретает и сохраняет на протяжении всей своей жизни. G C зависит от образования и других форм аккультурации, и он лучше всего оценивается с помощью тестов, которые подчеркивают схоластические и культурные знания. рассуждений современных Можно подумать, что в первую очередь состоит в том, что он состоит из и возможностей решения проблем, в то время как G C отражает результат ранее выполненных когнитивных процессов.

Обоснование разделения G F и G C было объяснить когнитивное развитие людей с течением времени. Хотя было обнаружено, что G F и G C сильно коррелируют, они различаются по тому, как они меняются на всю жизнь. G F, как правило, достигает пика в возрасте около 20 лет, после этого медленно снижаясь. В отличие от этого, G C является стабильным или увеличивается в целом. Единственный общий фактор подвергся критике как скрытая эта раздвоенная модель развития. Кэттелл утверждал, что G F отражает индивидуальные различия в эффективности центральной нервной системы . G C был, по мышлению Кэттелла, результатом того, что человек, «инвестирующий» его или ее G F в учебный опыт на протяжении всей жизни.

Cattell вместе с Джоном Хорном позже расширил G F -G C модель , включив в себя ряд других широких способностей, таких как G Q (количественная рассуждения) и G V (визуально -пространственные рассуждения). В то время как все широкие факторы способности в расширенной модели g f -g c имеют положительно коррелированные и, следовательно, позволили бы получить извлечение более высокого порядка G -фактора, Cattell и Horn утверждали, что было бы ошибочно утверждать, что общий фактор лежит в основе этих широких способностей Полем Они утверждали, что G -факторы, рассчитанные из различных тестовых батарей, не являются инвариантными и дают разные значения G , и что корреляции между тестами возникают, потому что трудно проверить только одну способность за раз.

Тем не менее, несколько исследователей предположили, что модель G F -G C совместима с G -центрированным пониманием когнитивных способностей. Например, Джона Б. Кэрролла включает модель интеллекта в себя как G F, так и G C более высокого порядка вместе с коэффициентом G . Основываясь на факторном анализе многих наборов данных, некоторые исследователи также утверждают, что G F и G являются одним и тем же фактором, и что G -факторы из разных тестовых батарей существенно инвариантны, если батареи большие и разнообразные.

Теории некоррелированных способностей

Некоторые теоретики предположили, что существуют интеллектуальные способности, которые некоррелированы друг с другом. Среди первых был Л.Л. Терстон , который создал модель первичных умственных способностей, представляющих якобы независимые области интеллекта. Тем не менее, было обнаружено, что тесты Турстона на эти способности создают сильный общий фактор. Он утверждал, что отсутствие независимости среди его тестов отражало сложность построения «факторно чистых» тестов, которые измеряли только одну способность. Точно так же JP Guilford предложил модель интеллекта, которая составляла до 180 различных, некоррелированных способностей, и утверждал, что он способен проверить их все. Более поздние анализы показали, что факторные процедуры, представленные Гилфордом в качестве доказательства его теории, не оказали его поддержке, и что данные тестирования, которые, как он утверждал, предоставили доказательства против G , фактически демонстрировали обычную модель взаимодействия после коррекции статистических артефактов.

Теория многочисленных интеллектов Гарднера

Совсем недавно Говард Гарднер разработал теорию множественных интеллекта . Он устанавливает существование девяти различных и независимых доменов интеллекта, таких как математический, лингвистический, пространственный, музыкальный, телесно-кино-эстетический, метакогнитивный и экзистенциальный разум, и утверждает, что люди, которые терпят неудачу в некоторых из них, могут преуспеть в других. Согласно Гарднеру, тесты и школы традиционно подчеркивают только лингвистические и логические способности, пренебрегая другими формами интеллекта.

Несмотря на популярность среди образователей , теория Гарднера была сильно критикована со стороны психологов и психометристов. Одна критика заключается в том, что теория совершает насилие как на научные, так и повседневные использование слова «интеллект». Несколько исследователей утверждают, что не все интеллекты Гарднера попадают в когнитивную сферу. Например, Гарднер утверждает, что успешная карьера в профессиональном спорте или популярной музыке отражает телесно-киништетический интеллект и музыкальный интеллект , соответственно, даже если вместо этого можно говорить о спортивных и музыкальных навыках , талантах или способностях .

Другая критика теории Гарднера заключается в том, что многие из его якобы независимых областей интеллекта фактически коррелируют друг с другом. Отвечая на эмпирический анализ, показывающий корреляции между областями, Гарднер утверждал, что корреляции существуют из -за общего формата тестов и потому, что все тесты требуют лингвистических и логических навыков. Его критики, в свою очередь, указали, что не все тесты IQ вводятся в формате бумаги и карандаша, что, помимо лингвистических и логических способностей, IQ-тестовые батареи содержат также показатели, например, пространственные способности и эти элементарные когнитивные задачи. (Например, время проверки и время реакции), которые не связаны с лингвистическими или логическими рассуждениями, коррелируют также с обычными батареями IQ.

Три класса интеллекта Стернберга

Роберт Стернберг , работающий с различными коллегами, также предположил, что интеллект имеет размеры, независимые G. от Он утверждает, что существует три класса интеллекта: аналитический, практический и креативный. Согласно Стернбергу, традиционные психометрические тесты измеряют только аналитический интеллект и должны быть дополнены для проверки творческого и практического интеллекта. Он разработал несколько тестов для этого. Стернберг приравнивает аналитический интеллект с академическим интеллектом и контрастирует с практическим интеллектом, определяемой как способность справляться с плохо определенными проблемами реальной жизни. Неоплачиваемый интеллект является важным компонентом практического интеллекта, состоящий из знаний, который явно не преподается, но требуется во многих реальных ситуациях. Оценка креативности, независимо от тестов разведки, традиционно оказалась трудной, но Стернберг и его коллеги утверждают, что также создали действительные тесты творчества.

Проверка теории Стернберга требует, чтобы три протестированные способности были существенно некоррелированы и имели независимую прогнозирующую достоверность. Стернберг провел много экспериментов, которые, как он утверждает, подтверждают обоснованность своей теории, но несколько исследователей оспорили этот вывод. Например, в своем повторном анализе проверки проверки статистики Стернберга Натан Броди показал, что прогнозирующая валидность статистики, тест трех якобы независимых способностей, была почти исключительно из -за единого общего фактора, лежащего в основе тестов, которые приравнивал Броди С G. фактором

Модель Флинна

Джеймс Флинн утверждал, что интеллект должен быть концептуализирован на трех разных уровнях: физиология мозга, когнитивные различия между людьми и социальные тенденции в интеллекте с течением времени. Согласно этой модели, G -фактор является полезной концепцией в отношении индивидуальных различий, но его объяснительная сила ограничена, когда центром исследований является либо физиология мозга, либо, особенно, влияние социальных тенденций на интеллект. Флинн критиковал представление о том, что когнитивные выгоды с течением времени или эффект Флинна «пустыми», если они не могут быть показаны как увеличение в g . Он утверждает, что эффект Флинна отражает изменение социальных приоритетов и адаптации отдельных лиц к ним. Применить индивидуальные различия концепция G к эффекту Flynn заключается в том, чтобы путать различные уровни анализа. С другой стороны, по словам Флинна, также ошибочно отрицать, ссылаясь на тенденции интеллекта с течением времени, что некоторые люди имеют «лучший мозг и умы», чтобы справиться с когнитивными требованиями их конкретного времени. На уровне физиологии мозга Флинн подчеркнул, что локализованные нейронные кластеры могут по -разному влиять на когнитивные упражнения, и что существуют важные факторы, которые влияют на все нервные кластеры.

Мимо измерения человека

Палеонтолог и биолог Стивен Джей Гулд представил критику в своей книге 1981 года «Мисму» человека . Он утверждал, что психометрические изделия ощущают фактор G в неизберимую «вещь», которая дала удобное объяснение человеческого интеллекта, основанного только на математической теории, а не строгого применения математической теории к биологическому знанию. Пример приведен в работе Кирилла Берта, опубликованного посмертно в 1972 году: «Два основных вывода, которые мы пришли, кажутся ясными и не только все вопросы. Из неврологии и биологии полностью подтверждается статистическими данными; Хотя, по общему признанию, абстракция, поэтому полностью соответствует эмпирическим фактам ».

Критика Гулда

Несколько исследователей критиковали аргументы Гулда. Например, они отклонили обвинение в обучении, сохранив, что использование извлеченных факторов, таких как G, в качестве потенциальных причинно -следственных связей, реальность которых может быть подтверждена или отвергнуто в результате дальнейших исследований, представляет собой нормальную научную практику, которая никоим образом не отличает психометрику от других наук. Критики также предположили, что Гулд не понимал цель факторного анализа и что он не знал соответствующих методологических достижений в этой области. В то время как различные факторные решения могут быть математически эквивалентными по их способности учитывать взаимодействия между тестами, решения, которые дают фактор G , психологически предпочтительны по нескольким причинам внешнего анализа факторного анализа, включая явление положительного коллектора, тот факт, что один и тот же G может Вытекают из совершенно разных испытательных батарей, широко распространенной практической достоверности G и связи G со многими биологическими переменными.

Другая критика G

Джон Хорн и Джон Макардл утверждают, что современная теория G , как, например, Артур Дженсен, не подлежит отсутствию общего фактора, такого как G, из тавтологически положительных корреляций между тестами. Они контрастировали с современной иерархической теорией G с оригинальной двухфакторной теорией Спирмена, которая была легко фальсифицирована (и действительно была фальсифицирована).

Смотрите также

• Чарльз Спирмен - английский психолог (1863–1945)
• Факторный анализ в психометрии - статистический метод
• Жидкий и кристаллизованный интеллект - факторы общего интеллекта
• Эффект Флинна -рост результатов тестов на разведку 20-го века
• Интеллект - способность воспринимать, выводить, приобретать, сохранять и применять информацию.
• Коэффициент интеллекта - оценка из теста, предназначенного для оценки интеллекта
• Плотная кнопкость интеллекта - процессы, с помощью которых интеллект может меняться со временем
• Гипотеза Спирмена - гипотеза в исследованиях интеллекта
• Евгеника - усилия по улучшению предполагаемого генетического качества человека

Ссылки

В комплекте ссылки

Библиография

• Акерман, PL; Бийер, я; Бойл, Мо (2005). «Рабочая память и интеллект: одинаковые или разные конструкции?». Психологический бюллетень . 131 (1): 30–60. doi : 10.1037/0033-2909.131.1.30 . PMID   15631550 . S2CID   14087289 .
• Варфоломей, диджей; Дорогая, IJ; Lawn, M. (2009). «Новая жизнь жизни для модели интеллекта Томсона» (PDF) . Психологический обзор . 116 (3): 567–579. doi : 10.1037/a0016262 . PMID   19618987 .
• Броди Н. (2006). Геоцентрическая теория: действительная альтернатива теории интеллекта Гарднера. В Schaler JA (ред.), Говард Гарднер под огнем: психолог повстанцев сталкивается с его критиками . Чикаго: открытый суд.
• Кэрролл, JB (1995). «Размышления о том, как Стивен Джей Гулд « Мисмусть человека » (1981), ретроспективный обзор» . Интеллект . 21 (2): 121–134. doi : 10.1016/0160-2896 (95) 90022-5 .
• Кэрролл, Дж. Б. (1997). «Психометрика, интеллект и общественное восприятие» (PDF) . Интеллект . 24 : 25–52. Citeseerx   10.1.1.408.9146 . doi : 10.1016/s0160-2896 (97) 90012-x .
• Chabris, CF (2007). Когнитивные и нейробиологические механизмы закона общего интеллекта. В Робертсе, MJ (ed.) Интеграция разума: общий домен и конкретные процессы домена в более высоком познании. Хоув, Великобритания: Психология Пресс.
• Chabris, cf; Хеберт, Б.М.; Бенджамин, диджей; Beauchamp, JP; Cesarini, D.; Ван дер Лоос, MJHM; Йоханнессон, М.; Магнуссон, Пке; Lichtenstein, P.; Этвуд, CS; Freese, J.; Hauser, TS; Hauser, RM; Christakis, Na & Laibson, D. (2012). «Большинство сообщенных генетических ассоциаций с общим интеллектом, вероятно, являются ложными положительными» (PDF) . Психологическая наука . 23 (11): 1314–1323. doi : 10.1177/0956797611435528 . PMC   3498585 . PMID   23012269 . Архивировано из оригинала (PDF) 21 октября 2012 года . Получено 28 сентября 2012 года .
• Davidson, Je & Kemp, IA (2011). Современные модели интеллекта. В RJ Sternberg & SB Kaufman (Eds.), Кембриджский справочник разведки. Нью -Йорк, Нью -Йорк: издательство Кембриджского университета.
• Дорогая, IJ (2012). «Интеллект» (PDF) . Ежегодный обзор психологии . 63 : 453–482. doi : 10.1146/annurev-psych-120710-100353 . PMID   21943169 . Архивировано (PDF) из оригинала 25 февраля 2021 года . Получено 25 февраля 2021 года .
• Дорогая, IJ (2001). Интеллект. Очень короткое введение. Оксфорд: издательство Оксфордского университета. два : 10.1093/actrade/9780192893215.001.0001
• Дорогая IJ (2000). Глядя свысока на человеческий интеллект: от психометрии до мозга . Оксфорд, Англия: издательство Оксфордского университета. Doi : 10.1093 / acprof: очень / 9780198524175.001 0001
• Дорогая, IJ; Pagliari, C. (1991). «Сила G на разных уровнях способности: Деттерман и Даниэль заново открыли« закон снисхождения к снижению »?». Интеллект . 15 (2): 247–250. doi : 10.1016/0160-2896 (91) 90033-A .
• Дорогая, IJ; Egan, v.; Гибсон, GJ; Бренд, CR; Остин, E.; Kellaghan, T. (1996). «Интеллект и гипотеза дифференциации». Интеллект . 23 (2): 105–132. doi : 10.1016/s0160-2896 (96) 90008-2 .
• Дорогая, IJ; Spinath, FM; Bates, TC (2006). «Генетика интеллекта» . Eur J Hum Genet . 14 (6): 690–700. doi : 10.1038/sj.ejhg.5201588 . PMID   16721405 .
• Дорогая, IJ; Penke, L.; Johnson, W. (2010). «Нейронаука различий в интеллекте человека» (PDF) . Nature Reports Neuroscience . 11 (3): 201–211. doi : 10.1038/nrn2793 . HDL : 20.500.11820/9B11FAC3-47D0-424C-9D1C-FE6F9FF2ECAC . PMID   20145623 . S2CID   5136934 .
• Деттерман, DK; Даниэль, MH (1989). «Корреляции ментальных тестов друг с другом и с когнитивными переменными являются самыми высокими для групп с низким IQ». Интеллект . 13 (4): 349–359. doi : 10.1016/s0160-2896 (89) 80007-8 .
• Eysenck, HJ (1995). Творчество как продукт интеллекта и личности. В Saklofske, DH & Zeidner, M. (Eds.), Международный справочник по личности и интеллекту (стр. 231–247). Нью -Йорк, Нью -Йорк, США: Plenum Press.
• Флойд, RG; Shands, EI; Рафаэль, Фа; Bergeron, R.; McGrew, KS (2009). «Надежность нагрузок общего фактора: влияние методов экстракции факторов, тестовый состав батареи, размер испытаний аккумулятор и их взаимодействия» (PDF) . Интеллект . 37 (5): 453–465. doi : 10.1016/j.intell.2009.05.003 .
• Flynn, J. (2011). Светские изменения в интеллекте. Страницы 647–665 в RJ Sternberg & SB Kaufman (Eds.), Кембриджский справочник разведки . Нью -Йорк, Нью -Йорк: издательство Кембриджского университета.
• Фрей, MC; Деттерман, Д.К. (2004). «Схоластическая оценка или g ? Взаимосвязь между схоластическим испытанием оценки и общими когнитивными способностями» (PDF) . Психологическая наука . 15 (6): 373–378. doi : 10.1111/j.0956-7976.2004.00687.x . PMID   15147489 . S2CID   12724085 .
• Gottfredson, LS (1998). «Зима). Общий фактор интеллекта». Scientific American Presents . 9 (4): 24–29.
• Gottfredson, LS (2002). G: Очень общий и очень практичный. Страницы 331–380 в RJ Sternberg & El Grigorenko (Eds.), Общий фактор интеллекта: насколько это общее? Махва, Нью -Джерси: Эрлбаум.
• Gottfredson, LS (2007). Инновации, несчастные случаи со смертельным исходом и эволюция общего интеллекта. В MJ Roberts (ред.), Интегрирование разума: общее доменное и доменное специфическое процессы в более высоком познании (стр. 387–425). Хоув, Великобритания: Психология Пресс.
• Gottfredson, LS (2011). Интеллект и социальное неравенство: почему биологическая связь? С. 538–575 в T. Chamorro-Premuzic, A. Furhnam & S. Von Stumm (Eds.), Справочник по отдельным различиям. Wiley-Blackwell.
• Гулд, С.Дж. (1996, пересмотренное издание). МИРЕЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА. Нью -Йорк: WW Norton & Company.
• Haworth, CMA; и др. (2010). «Наследственность общих когнитивных способностей линейно увеличивается от детства до молодого взрослой жизни» . Мол психиатрия . 15 (11): 1112–1120. doi : 10.1038/mp.2009.55 . PMC   2889158 . PMID   19488046 .
• Хорн, JL & McArdle, JJ (2007). Понимание человеческого интеллекта со времен Спирмена. В R. Cudeck & R. Maccallum, (ред.). Факторный анализ через 100 лет (стр. 205–247). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
• Humphreys, LG; Богатый, SA; Дэйви, ТК (1985). «Пиажетианский тест общего интеллекта». Психология развития . 21 (5): 872–877. doi : 10.1037/0012-1649.21.5.872 .
• Охота, EB (2011). Человеческий интеллект . Кембридж, Великобритания: издательство Кембриджского университета.
• Дженсен, АР (1980). Предвзятость в психическом тестировании . Нью -Йорк: свободная пресса.
• Дженсен, АР (1982). «Разрушение научных окаменелостей и соломенных людей» . Обзор современного образования . 1 : 121–135.
• Дженсен, АР (1992). «Понимание G с точки зрения обработки информации». Образовательная психология обзор . 4 (3): 271–308. doi : 10.1007/bf01417874 . S2CID   54739564 .
• Дженсен, АР (1998). Фактор G: наука о умственных способностях . Человеческая эволюция, поведение и интеллект. Праегер. ISBN  978-0-275-96103-9 Полем Получено 10 июля 2021 года .
• Дженсен, АР (2000). Нигилистическая философия науки для научной психологии? Psycoloquy, 11, выпуск 088, статья 49.
• Дженсен, АР (2002). Психометрический G: определение и обоснование. В RJ Sternberg & El Grigorenko (Eds.), Общий фактор интеллекта: насколько это общее? (с. 39–54). Махва, Нью -Джерси: Эрлбаум.
• Джонсон, W.; Бушар, TJ; Крюгер, RF; McGue, M.; Gottesman, II (2004). «Только один G : последовательные результаты из трех тестовых батарей». Интеллект . 32 : 95–107. doi : 10.1016/s0160-2896 (03) 00062-х .
• Джонсон, W.; Te Nijenhuis, J.; Bouchard Jr, T. (2008). «Все еще всего 1 г: последовательные результаты из пяти тестовых батарей». Интеллект . 36 : 81–95. doi : 10.1016/j.intell.2007.06.001 .
• Судья, та; Джексон, кл; Шоу, JC; Скотт, Б.А.; Rich, BL (2007). «Самоэффективность и связанная с работой производительность: неотъемлемая роль индивидуальных различий». Журнал прикладной психологии . 92 (1): 107–127. doi : 10.1037/0021-9010.92.1.107 . PMID   17227155 . S2CID   333238 .
• Kamphaus, RW, Winsor, AP, Rowe, EW, & Kim, S. (2005). История теста на интеллект. В DP Flanagan и Pl Harrison (Eds.), Современная интеллектуальная оценка: теории, тесты и проблемы (2 -е изд.) (Стр. 23–38). Нью -Йорк: Гилфорд.
• Кейн, MJ; Хэмбрик, Д. Конвей, Ара (2005). «Пропускная способность рабочей памяти и интеллект жидкости являются тесно связанными конструкциями: комментарий к Акерману, Биеру и Бойлу (2004)» (PDF) . Психологический бюллетень . 131 (1): 66–71. doi : 10.1037/0033-2909.131.1.66 . PMID   15631552 .
• Кейт, тт; Кранцлер, JH; Flanagan, DP (2001). «Что мешает системе когнитивной оценки (CAS)? Обзор школьной психологии . 30 : 89–119. doi : 10.1080/02796015.2001.12086102 . S2CID   141437006 .
• Kovas, Y.; Пломин Р. (2006). «Общие гены: последствия для когнитивных наук». Тенденции в когнитивных науках . 10 (5): 198–203. doi : 10.1016/j.tics.2006.03.001 . PMID   16580870 . S2CID   13943225 .
• Kvist, A. & Gustafsson, J.-E. (2008). Связь между интеллектом жидкости и общим фактором как функцией культурного фона: тест теории инвестиций Кэттелла. Интеллект 36, 422–436.
• Lautrey, J. (2002). Есть ли общий фактор когнитивного развития? В Sternberg, RJ & Griyko, El (Eds.), Общий фактор интеллекта: как это? Махва, Нью -Джерси: Эрлбаум.
• Любинский, Д. (2009). «Исключительная когнитивная способность: фенотип». Поведение генетика . 39 (4): 350–358. doi : 10.1007/s10519-009-9273-0 . PMID   19424784 . S2CID   7900602 .
• Линн Р. (2003). География интеллекта. В Nyborg, H. (ed.), Научное исследование общего интеллекта: дань Артуру Р. Дженсену (стр. 126–146). Оксфорд: Пергамон.
• Mackintosh, NJ (2011). IQ и человеческий интеллект . Оксфорд, Великобритания: издательство Оксфордского университета.
• McGrew, KS (2005). Теория когнитивных способностей Кэттелла-Горн-Карролл: прошлое, настоящее и будущее. Современная интеллектуальная оценка: теории, тесты и проблемы. (с. 136–181) Нью -Йорк, Нью -Йорк, США: Гилфорд Пресс Фланаган, Дон П. (ред.); Харрисон, Патти Л. (ред.), (2005). XVII, 667 стр.
• Neisser, U.; Boodoo, G.; Bouchard Jr, TJ; Бойкин, о; Brody, N.; Сеси, SJ; Halpern, DF; Loehlin, JC; Перлофф Р. (1996). «Интеллект: известные и неизвестные». Американский психолог . 51 (2): 77–101. Citeseerx   10.1.1.322.55525 . doi : 10.1037/0003-066x.51.2.77 .
• Oberauer, K.; Schulze, R.; Вильгельм, О.; Süß, H.-M. (2005). «Рабочая память и интеллект - их корреляция и их отношения: комментарий к Акерману, Биеру и Бойлу (2005)». Психологический бюллетень . 131 (1): 61–65. doi : 10.1037/0033-2909.131.1.61 . PMID   15631551 . S2CID   2508020 .
• Penke, L.; Дениссен, JJA; Миллер, GF (2007). «Эволюционная генетика личности» (PDF) . Европейский журнал личности . 21 (5): 549–587. doi : 10.1002/per.629 . S2CID   13403823 . Архивировано из оригинала (PDF) 5 сентября 2014 года . Получено 24 апреля 2012 года .
• Пломин Р. (2003). «Генетика, гены, геномика и г». Молекулярная психиатрия . 8 (1): 1–5. doi : 10.1038/sj.mp.4001249 . PMID   12556898 .
• Plomin, R.; Spinath, FM (2004). «Интеллект: генетика, гены и геномика». J Pers Soc Psychol . 86 (1): 112–129. doi : 10.1037/0022-3514.86.1.112 . PMID   14717631 . S2CID   5734393 .
• Робертсон, KF; Smets, S.; Любинский, Д.; Бенбоу, CP (2010). «Помимо пороговой гипотезы: даже среди одаренных и лучших аспирантов по математике/науке, когнитивные способности, профессиональные интересы и предпочтения в образе жизни имеют значение для выбора карьеры, производительности и настойчивости». Современные направления в психологической науке . 19 (6): 346–351. doi : 10.1177/0963721410391442 . S2CID   46218795 .
• Рот, пл; Bevier, CA; Bobko, P.; Switzer III, FS; Тайлер П. (2001). «Различия этнических групп в когнитивных способностях в условиях занятости и образования: метаанализ». Персональная психология . 54 (2): 297–330. Citeseerx   10.1.1.372.6092 . doi : 10.1111/j.1744-6570.2001.tb00094.x .
• Руштон, JP; Дженсен, АР (2010). «Восстание и падение эффекта Флинна как причина ожидать сужения черного -белого разрыва IQ». Интеллект . 38 (2): 213–219. doi : 10.1016/j.intell.2009.12.002 .
• Сакетт, PR; Борнман, MJ; Connelly, BS (2008). «Тестирование с высокими ставками в высшем образовании и занятости. Оценка доказательств достоверности и справедливости». Американский психолог . 63 (4): 215–227. Citeseerx   10.1.1.189.2163 . doi : 10.1037/0003-066x.63.4.215 . PMID   18473607 .
• Шмидт, Флорида; Hunter, J. (2004). «Общие умственные способности в мире труда: профессиональное достижение и работу рабочих мест» (PDF) . Журнал личности и социальной психологии . 86 (1): 162–173. Citeseerx   10.1.1.394.8878 . doi : 10.1037/0022-3514.86.1.162 . PMID   14717634 .
• Spearman, CE (1904). « Общий интеллект», объективно определенный и измеренный » (PDF) . Американский журнал психологии . 15 (2): 201–293. doi : 10.2307/1412107 . JSTOR   1412107 . Архивировано из оригинала (PDF) 7 апреля 2014 года.
• Spearman, CE (1927). Способности человека. Лондон: Макмиллан.
• Stauffer, J.; Ree, MJ; Carretta, TR (1996). «Тесты когнитивных компонентов-это не гораздо больше, чем G : расширение анализа Киллонена». Журнал общей психологии . 123 (3): 193–205. doi : 10.1080/00221309.1996.9921272 .
• Стернберг, RJ; Конвей, будь; Кетрон, JL; Бернштейн М. (1981). «Концепция интеллекта людей». Журнал личности и социальной психологии . 41 : 37–55. doi : 10.1037/0022-3514.41.1.37 .
• Von Stumm, S.; Чаморро-Премузич, T.; Quiroga, M.á.; Колом Р. (2009). «Разделение узких и общих дисперсий в ассоциациях разведывательной линии». Личность и индивидуальные различия . 47 (4): 336–341. doi : 10.1016/j.paid.2009.03.024 .
• Von Stumm, S., Chamorro-Premuzic, T., Ackerman, PL (2011). Повторное посещение разведывательных ассоциаций: оправдание интеллектуальных инвестиций. В T. Chamorro-Premuzic, S. Von Stumm & A. Furnham (Eds.), Справочник по индивидуальным различиям . Чичестер, Великобритания: Wiley-Blackwell.
• Такер-Доб, Эм (2009). «Дифференциация когнитивных способностей на протяжении всей жизни» . Психология развития . 45 (4): 1097–1118. doi : 10.1037/a0015864 . PMC   2855504 . PMID   19586182 .
• Ван дер Маас, HLJ; Долан, CV; Grasman, RPPP; Вишертс, JM; Huizenga, HM; Raaijmakers, Mej (2006). «Динамическая модель общего интеллекта: положительное многообразие интеллекта по взаимному инфаркту» (PDF) . Психологический обзор . 13 (4): 842–860. doi : 10.1037/0033-295x.113.4.842 . PMID   17014305 . Архивировано из оригинала (PDF) 17 апреля 2012 года . Получено 1 августа 2012 года .
• Вайнберг, Р.А. (1989). «Интеллект и IQ. Ориентировочные проблемы и отличные дебаты». Американский психолог . 44 (2): 98–104. doi : 10.1037/0003-066x.44.2.98 .