G-фактор (психометрия) - G factor (psychometrics)

В г фактор (также известен как общий интеллект, общие умственные способности или фактор общего интеллекта) - конструкция, разработанная в психометрический исследования когнитивные способности и человек интеллект. Это переменная, которая суммирует положительные корреляции среди различных когнитивных задач, что отражает тот факт, что производительность человека при выполнении одного типа познавательной задачи, как правило, сопоставима с работой этого человека при выполнении других видов когнитивных задач. В г Фактор, как правило, составляет от 40 до 50 процентов различий в производительности между отдельными людьми на данном когнитивный тест, а составные баллы («баллы IQ»), основанные на многих тестах, часто рассматриваются как оценка положения людей на г фактор.^[1] Условия IQ, общий интеллект, общие когнитивные способности, общие умственные способности, и просто интеллект часто используются как синонимы для обозначения этого общего ядра когнитивных тестов.^[2] В г Фактор нацелен на конкретную меру общий интеллект.

Существование г фактор был первоначально предложен английским психологом Чарльз Спирман в первые годы 20 века. Он заметил, что оценки успеваемости детей по, казалось бы, не связанным школьным предметам положительно коррелированный и пришел к выводу, что эти корреляции отражают влияние лежащих в основе общих умственных способностей, которые учитываются при выполнении всех видов ментальных тестов. Спирмен предположил, что все умственные способности можно концептуализировать в терминах единого общего фактора способностей, который он назвал ги многие узкие факторы способностей, специфичных для конкретной задачи. Вскоре после того, как Спирмен предположил существование г, это было оспорено Годфри Томсон, который представил доказательства того, что такая взаимная корреляция между результатами испытаний может возникнуть, даже если нет г-фактор существовал.^[3] Современные факторные модели интеллекта обычно представляют когнитивные способности в виде трехуровневой иерархии, в которой существует множество узких факторы внизу иерархии - несколько широких, более общих факторов на промежуточном уровне, а на вершине - единственный фактор, именуемый г фактор, который представляет собой дисперсию, общую для всех когнитивных задач.

Традиционно исследования по г сосредоточился на психометрических исследованиях тестовых данных, уделяя особое внимание факторный аналитический подходы. Однако эмпирические исследования природы г также опирался на экспериментальные когнитивная психология и ментальная хронометрия, анатомия и физиология мозга, количественный и молекулярная генетика, и эволюция приматов.^[4] Некоторые ученые считают г как статистическая закономерность и непротиворечивая, и общий когнитивным появляется фактор в данных, собранных от людей, почти в каждом человеческой культуре.^[5] Тем не менее, нет единого мнения относительно того, что вызывает положительную корреляцию между тестами.

Исследования в области поведенческая генетика установил, что конструкция г очень наследственный. Он имеет ряд других биологических коррелятов, в том числе размер мозга. Это также важный предиктор индивидуальных различий во многих социальных результатах, особенно в образовании и занятости. Наиболее широко распространенные современные теории интеллекта включают г фактор.^[6] Однако критики г утверждали, что упор на г неуместен и влечет за собой обесценивание других важных способностей. Стивен Дж. Гулд лихо осудил концепцию г как поддержку нереалистичной овеществленный взгляд на человеческий интеллект.

Тестирование когнитивных способностей

Познавательная способность тесты предназначены для измерения различных аспектов познания. Конкретные области, оцениваемые с помощью тестов, включают, среди прочего, математические навыки, беглость речи, пространственную визуализацию и память. Однако люди, которые преуспевают в одном типе тестов, как правило, преуспевают и в других типах тестов, в то время как те, кто плохо справляется с одним тестом, как правило, делают это во всех тестах, независимо от их содержания.^[9] Английский психолог Чарльз Спирмен был первым, кто описал это явление.^[10] В известной исследовательской статье, опубликованной в 1904 году,^[11] он заметил, что показатели успеваемости детей по, казалось бы, не связанным школьным предметам положительно коррелировали. Это открытие с тех пор повторялось много раз. Постоянное нахождение универсально положительных корреляционные матрицы результатов ментальных тестов (или «положительное многообразие»), несмотря на большие различия в содержании тестов, было описано как «возможно, наиболее воспроизводимый результат во всей психологии».^[12] Нулевая или отрицательная корреляция между тестами предполагает наличие ошибка выборки или ограничение диапазона способностей в исследуемой выборке.^[13]

С помощью факторный анализ или связанных статистических методов, можно вычислить один общий фактор, который можно рассматривать как суммарную переменную, характеризующую корреляции между всеми различными тестами в группе тестов. Спирмен называл этот общий фактор общий фактор, или просто г. (Условно, г всегда печатается курсивом в нижнем регистре.) Математически г фактор источник расхождений между людьми, из чего следует, что нельзя осмысленно говорить об умственных способностях какого-либо человека, состоящих из г или другие факторы в любой указанной степени. Можно говорить только о том, что человек стоит на г (или другие факторы) по сравнению с другими людьми в соответствующей популяции.^[13][14][15]

Различные тесты в тестовой батарее могут коррелировать с (или "загружать") г фактор батареи в разной степени. Эти корреляции известны как г нагрузки. Индивидуальный тестируемый г факторный балл, представляющий его или ее относительное положение на г фактор в общей группе лиц, можно оценить с помощью г нагрузки. Полномасштабные показатели IQ из набора тестов обычно сильно коррелируют с г факторные оценки, и они часто рассматриваются как оценки г. Например, корреляции между г факторные оценки и полные оценки IQ от Дэвид Векслер Тесты оказались выше 0,95.^[1][13][16] Термины IQ, общий интеллект, общие когнитивные способности, общие умственные способности или просто интеллект часто используются как синонимы для обозначения общего ядра, присущего когнитивным тестам.^[2]

В г нагрузки ментальных тестов всегда положительны и обычно находятся в диапазоне от 0,10 до 0,90, со средним значением около 0,60 и стандартным отклонением около 0,15. Прогрессивные матрицы Равена входит в число тестов с самым высоким г нагрузки, около 0,80. Тесты на словарный запас и общую информацию также обычно имеют высокий г нагрузки.^[17][18] Однако г загрузка одного и того же теста может несколько отличаться в зависимости от состава тестовой батареи.^[19]

Сложность тестов и требования, которые они предъявляют к умственным манипуляциям, связаны с тестами. г нагрузки. Например, в тесте прямого диапазона цифр испытуемого просят повторить последовательность цифр в порядке их представления после того, как они услышали их один раз со скоростью одна цифра в секунду. Тест обратного диапазона цифр в остальном такой же, за исключением того, что испытуемого просят повторить цифры в порядке, обратном тому, в котором они были представлены. Тест обратного диапазона цифр более сложен, чем тест прямого диапазона цифр, и он имеет значительно более высокий г загрузка. Точно так же г Нагрузки тестов на арифметические вычисления, правописание и чтение слов ниже, чем у тестов по решению арифметических задач, составлению текста и чтению, соответственно.^[13][20]

Сложность теста и г Нагрузки - это разные концепции, которые могут или не могут быть эмпирически связаны в любой конкретной ситуации. Тесты, которые имеют один и тот же уровень сложности, определяемый долей тестовых заданий, которые не удалось сдать экзаменуемым, могут демонстрировать широкий диапазон г нагрузки. Например, тесты механическая память имеют тот же уровень сложности, но значительно ниже г нагрузок, чем многие тесты, предполагающие рассуждение.^[20][21]

Теории

Хотя существование г поскольку статистическая закономерность хорошо известна и не вызывает споров среди экспертов, нет единого мнения о том, что вызывает положительные взаимосвязи. Было предложено несколько объяснений.^[22]

Умственная энергия или работоспособность

Чарльз Спирмен рассуждал, что корреляции между тестами отражают влияние общего причинного фактора, общей умственной способности, которая влияет на выполнение всех видов умственных задач. Однако он считал, что лучшие показатели г были те тесты, которые отражали то, что он называл выявление отношений и коррелятов, который включает такие способности, как вычет, индукция, решение проблем, установление отношений, вывод правил и выявление различий и сходств. Спирмен предположил, что г был эквивалентен «умственной энергии». Однако это было скорее метафорическое объяснение, и он оставался агностиком в отношении физической основы этой энергии, ожидая, что будущие исследования раскроют точную физиологическую природу этой энергии. г.^[23]

Следуя за Спирменом, Артур Дженсен утверждал, что все умственные задачи связаны с г до некоторой степени. По словам Дженсена, г Фактор представляет собой «дистиллят» баллов по различным тестам, а не суммирование или среднее значение таких баллов, при этом факторный анализ действует как дистилляция процедура.^[18] Он утверждал, что г невозможно описать с точки зрения характеристик заданий или информационного содержания тестов, указывая на то, что очень разные умственные задачи могут иметь почти равные г нагрузки. Векслер также утверждал, что г это вовсе не способность, а скорее какое-то общее свойство мозга. Дженсен предположил, что г соответствует индивидуальным различиям в скорости или эффективности нейронных процессов, связанных с умственными способностями.^[24] Он также предположил, что, учитывая связи между г и элементарные познавательные задачи, должно быть возможно построить шкала отношений испытание г который использует время как единица измерения.^[25]

Теория выборки

Так называемая теория выборки г, первоначально разработанная Эдвард Торндайк и Годфри Томсон, предполагает, что существование положительного многообразия можно объяснить без ссылки на унитарную базовую емкость. Согласно этой теории, существует ряд некоррелированных психических процессов, и все тесты основываются на различных примерах этих процессов. Взаимосвязь между тестами вызвана перекрытием процессов, задействованных в тестах.^[26][27] Таким образом, положительное многообразие возникает из-за проблемы измерения, неспособности измерить более тонкие, предположительно некоррелированные психические процессы.^[15]

Было показано, что статистически невозможно различить модель Спирмена. г и модель выборки; оба в равной степени способны учитывать взаимосвязь между тестами.^[28] Теория выборки также согласуется с наблюдением, что более сложные умственные задачи требуют более высоких г нагрузок, потому что ожидается, что более сложные задачи будут включать в себя большую выборку нейронных элементов и, следовательно, имеют больше общих с другими задачами.^[29]

Некоторые исследователи утверждали, что модель выборки недействительна. г как психологическая концепция, потому что модель предполагает, что г Факторы, полученные из разных тестовых батарей, просто отражают общие элементы конкретных тестов, содержащихся в каждой батарее, а не г это общее для всех тестов. Точно так же высокая корреляция между разными батареями может быть связана с тем, что они измеряют один и тот же набор способностей, а не то такая же способность.^[30]

Критики утверждали, что теория выборки несовместима с некоторыми эмпирическими выводами. Основываясь на теории выборки, можно было бы ожидать, что связанные когнитивные тесты имеют много общих элементов и, следовательно, сильно коррелированы. Однако некоторые тесно связанные тесты, такие как прямой и обратный диапазон цифр, имеют лишь незначительную корреляцию, в то время как некоторые, казалось бы, совершенно разные тесты, такие как словарные тесты и матрицы Равена, постоянно сильно коррелированы. Еще один проблемный вывод заключается в том, что повреждение мозга часто приводит к определенным когнитивным нарушениям, а не к общим нарушениям, которых можно было бы ожидать на основе теории выборки.^[15][31]

Мутуализм

Модель «мутуализма» г предполагает, что когнитивные процессы изначально некоррелированы, но что положительное многообразие возникает во время индивидуального развития из-за взаимовыгодных отношений между когнитивными процессами. Таким образом, нет единого процесса или возможностей, лежащих в основе положительной корреляции между тестами. Теория утверждает, что в ходе разработки любой особенно эффективный процесс будет приносить пользу другим процессам, в результате чего процессы в конечном итоге будут коррелированы друг с другом. Таким образом, одинаково высокий IQ у разных людей может быть результатом совершенно разных изначальных преимуществ, которыми они обладали.^[15][32] Критики утверждали, что наблюдаемые корреляции между г нагрузки и коэффициенты наследуемости субтестов являются проблематичными для теории мутуализма.^[33]

Социальный обмен и половой отбор

У каждой карты есть номер на одной стороне и цветное пятно на другой. Какую карту или карты нужно перевернуть, чтобы проверить идею о том, что если карта показывает четное число на одной лицевой стороне, то ее противоположная сторона красная?

Каждая карта имеет возраст на одной стороне и напиток - на другой. Какую карточку или карточки нужно перевернуть, чтобы проверить идею о том, что если кто-то употребляет алкоголь, то он должен быть старше 18 лет?

В 2010 году психолог Сатоши Канадзава утверждал, что г коррелировал только с эффективностью решения эволюционно незнакомых, а не эволюционно знакомых проблем, предлагая то, что он назвал «гипотезой взаимодействия саванны и IQ».^[34][35] В ответ психологи Скотт Барри Кауфман, Колин Дж. ДеЯнг, Дейрдре Рейс и Джереми Р. Грей предоставили 112 испытуемым компьютеризированную версию теста с 70 пунктами. Задача выбора Wason (а логическая головоломка ) в социальные отношения контекст, предложенный эволюционные психологи Леда Космидес и Джон Туби в Адаптированный разум,^[36] и вместо этого обнаружил, что «производительность над непроизвольными, эволюционно знакомыми проблемами более тесно связана с общим интеллектом, чем производительность над произвольными, эволюционно новыми проблемами».^[37][38] Питер Кэткарт Уэйсон первоначально продемонстрировал, что даже 10% испытуемых не нашли правильного решения, и его открытие было воспроизведено.^[39][40] Дополнительно психологи Патрисия Ченг, Кейт Холиоук, Ричард Э. Нисбетт, а Линдси М. Оливер экспериментально продемонстрировал, что испытуемые, окончившие семестровые курсы колледжа в пропозициональное исчисление не лучше справляются с задачей выбора Уэйсона, чем испытуемые, не окончившие такие курсы колледжа.^[41]

Туби и Космидес первоначально предложили контекст социальных отношений для задачи выбора Уэйсона как часть более крупной вычислительной теории социального обмена после того, как они начали анализировать предыдущие эксперименты по этой задаче, начиная с 1983 года.^[36] Несмотря на то, что другие экспериментаторы обнаружили, что одни контексты вызывают более правильные ответы испытуемых, чем другие, никакого теоретического объяснения различий между ними не было найдено до тех пор, пока Туби и Космидес не предложили, что различия в успеваемости испытуемых при контекстуализированных и неконтекстуализированных вариациях задачи были побочный продукт из специализированный мошенничество модуль, а Туби и Космидес позже отметили, что существуют ли развитые когнитивные механизмы для слепых к содержанию правила логического вывода оспаривается.^[42] Эволюционный биолог Джордж К. Уильямс и эволюционная медицина Исследователь Рэндольф М. Нессе цитируют Туби и Космидеса, ссылаясь на эмоции как "дарвиновский алгоритмы разума,"^[43] а социальный психолог Дэвид Басс утверждал, что половые различия в эмоциях ревность находятся эволюционно устойчивые стратегии для обнаружения неверность по давний интимный партнер.^[44][45]

Соответственно, психологи Дэвид С. Гири и Стивен Пинкер утверждали, что потому что педагогический теория конструктивизм не различали биологически первичные когнитивные навыки (например, язык, чувство числа, наивная физика ) от биологически вторичных когнитивных навыков (например, грамотность, умение считать, формальная логика ), это привело к развитию педагогических методов (например, весь язык ), что оказалось контрпродуктивным для развития биологически вторичных когнитивных навыков, поскольку конструктивисты полагали, что вторичные навыки были развитыми когнитивными механизмами, а не побочными продуктами.^{[список 1]} Точно так же психологи Джон Роберт Андерсон, Герберт А. Саймон, Линн М. Редер, Пол А. Киршнер, Джон Свеллер, и Ричард Э. Кларк утверждали, что конструктивистские педагогические методы открытие обучения, обучение на основе запросов, проблемное обучение, и экспериментальное обучение менее эффективны и менее эффективны для студентов в развитии компетенции в математика или наука по сравнению с прямое указание и практика потому что они игнорируют человека когнитивная архитектура относится к за работой и Долгосрочная память, аналогия, и формирование ментальные представления.^[50][51]

Психолог Джеффри Миллер утверждал, что человеческий интеллект и способности к культурные универсалии языка, Музыка, и искусство излишне сложны для выживание потребности охотники-собиратели и вместо этого утверждал, что эволюция человеческого интеллекта произошла путем полового отбора,^[52] в то время как философ Денис Даттон также утверждал, что человеческие способности к эстетике эволюционировал в результате полового отбора.^[53] Кроме того, Миллер также утверждал, что если люди предпочитают альтруистических партнеров по спариванию, они выбирают альтруизм прямо,^[54] а Рэндольф Нессе и биолог-теоретик Мэри Джейн Вест-Эберхард утверждали, что половой отбор - это подмножество социальный отбор,^{[список 2]} с Нессе также утверждая, что человеческая способность создавать культура развился в результате социального отбора из-за нарастающего альтруизма преимущества фитнеса к кооператив социальные партнеры.^[59]

Факторная структура познавательных способностей

Иллюстрация теории двухфакторного интеллекта Спирмена. Каждый маленький овал - это гипотетический мысленный тест. Синие области соответствуют дисперсии для конкретного теста (s), а фиолетовые области представляют дисперсию, приписываемую г.

Факторный анализ представляет собой 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 корреляционную матрицу, используя гипотетические базовые факторы для объяснения имеющихся в ней закономерностей. Когда все корреляции в матрице положительны, как в случае с IQ, факторный анализ даст общий фактор, общий для всех тестов. Общий фактор тестов IQ упоминается как г фактор, и обычно он составляет от 40 до 50 процентов дисперсии в батареях тестов IQ.^[60] Наличие корреляции между многими широко варьирующимися когнитивными тестами часто принималось как доказательство существования г, но McFarland (2012) показал, что такие корреляции не обеспечивают более или менее поддержки существования г чем наличие множества факторов интеллекта.^[61]

Чарльз Спирман разработал факторный анализ, чтобы изучить корреляцию между тестами. Первоначально он разработал модель интеллекта, в которой вариации всех результатов тестов интеллекта объясняются только двумя видами переменных: во-первых, факторами, специфичными для каждого теста (обозначены s); и во-вторых, г фактор, который учитывает положительную корреляцию между тестами. Это известно как двухфакторная теория Спирмена. Более поздние исследования, основанные на более разнообразных тестовых батареях, чем те, которые использовал Спирман, показали, что г сам по себе не мог учесть всех корреляций между тестами. В частности, было обнаружено, что даже после проверки г, некоторые тесты все еще коррелировали друг с другом. Это привело к постулированию групповые факторы которые представляют собой различия, которые имеют общие группы тестов со схожими требованиями (например, вербальные, пространственные или числовые) в дополнение к общим г дисперсия.^[62]

Иллюстрация Джон Б. Кэрролл с теория трех слоев, влиятельная современная модель когнитивных способностей. Широкие возможности, распознаваемые моделью, включают подвижный интеллект (Gf), кристаллизованный интеллект (Gc), общую память и обучение (Gy), широкое зрительное восприятие (Gv), широкое слуховое восприятие (Gu), широкую способность поиска (Gr), широкую когнитивная скорость (Gs) и скорость обработки (Gt). Кэрролл рассматривал широкие возможности как разные «вкусы» г.

Через коэффициент ротации, в принципе, возможно получить бесконечное число различных решений факторов, которые математически эквивалентны по своей способности учитывать взаимосвязи между когнитивными тестами. К ним относятся решения, не содержащие г фактор. Таким образом, сам по себе факторный анализ не может установить, какова основная структура интеллекта. Выбирая между различными факторными решениями, исследователи должны изучить результаты факторного анализа вместе с другой информацией о структуре когнитивных способностей.^[63]

Есть много психологически значимых причин для предпочтения факторных решений, содержащих г фактор. К ним относятся наличие положительного многообразия, тот факт, что определенные виды тестов (как правило, более сложные) имеют стабильно большие г нагрузок, существенная инвариантность г факторов, влияющих на разные тестовые батареи, невозможность создания тестовых батарей, которые не г фактор, и широко распространенная практическая значимость г как предсказатель индивидуальных результатов. В г Фактор вместе с групповыми факторами лучше всего отражает эмпирически установленный факт, что в среднем общие различия способностей между люди больше, чем различия в способностях в пределах индивидов, а факторное решение с ортогональными факторами без г затемняет этот факт. Более того, г кажется наиболее наследуемым компонентом интеллекта.^[64] Исследования с использованием методов подтверждающий факторный анализ также поддержал существование г.^[63]

А г Фактор может быть вычислен из корреляционной матрицы результатов испытаний с использованием нескольких различных методов. К ним относятся исследовательский факторный анализ, анализ основных компонентов (PCA) и подтверждающий факторный анализ. Различные методы извлечения факторов дают очень согласованные результаты, хотя иногда было обнаружено, что PCA дает завышенные оценки влияния г по результатам тестов.^[19][65]

Сегодня существует широкий консенсус в отношении того, что когнитивные различия между людьми можно концептуализировать на трех иерархических уровнях, различающихся степенью их общности. На самом низком, наименее общем уровне существует множество узких факторов первого порядка; на более высоком уровне существует относительно небольшое количество - где-то от пяти до десяти - общих (т. е. более общих) факторов второго порядка (или групповых факторов); а на вершине есть единственный фактор третьего порядка, г, общий фактор, общий для всех тестов.^[66][67][68] В г Фактор обычно составляет большую часть общей дисперсии общего коэффициента тестовых батарей IQ.^[69] Современные иерархические модели интеллекта включают теория трех слоев и Теория Кеттелла – Хорна – Кэрролла.^[70]

«Безразличие индикатора»

Спирмен предложил принцип безразличие к индикатору, согласно которым точное содержание тестов интеллекта не имеет значения для целей идентификации г, потому что г входит в выступления по всем видам тестов. Таким образом, любой тест можно использовать как индикатор г.^[5] Вслед за Спирменом Артур Дженсен недавно утверждал, что г Фактор, извлеченный из одной тестовой батареи, всегда будет в пределах погрешности таким же, как и коэффициент, извлеченный из другой батареи, при условии, что батареи большие и разные.^[71] Согласно этой точке зрения, каждый психологический тест, каким бы отличительным он ни был, требует г в некоторой степени. Таким образом, общая оценка нескольких различных тестов будет загружена в г сильнее, чем результат любого из отдельных тестов, потому что г компоненты суммируются в общую оценку, в то время как некоррелированные некоррелированныег компоненты будут нейтрализовать друг друга. Теоретически совокупная оценка бесконечно большой и разнообразной батареи тестов была бы идеальной мерой г.^[72]

Напротив, Л.Л. Терстон утверждал, что г коэффициент, извлеченный из тестовой батареи, отражает среднее значение всех возможностей, требуемых конкретной батареей, и что г поэтому меняется от батареи к батарее и «не имеет фундаментального психологического значения».^[73] Аналогичным образом, Джон Хорн утверждал, что г Факторы бессмысленны, потому что они не являются инвариантными для разных наборов тестов, поддержание того, что корреляции между различными показателями способностей возникают, потому что трудно определить действие человека, которое зависит только от одной способности.^[74][75]

Чтобы показать, что разные батареи отражают одно и то же г, нужно провести несколько батарей тестов одним и тем же людям, извлечь г факторов от каждой батареи и показывают, что эти факторы сильно коррелированы. Это можно сделать в рамках подтверждающего факторного анализа.^[22] Венди Джонсон и ее коллеги опубликовали два таких исследования.^[76][77] Первый обнаружил, что корреляции между г Факторы, извлеченные из трех разных батарей, были 0,99, 0,99 и 1,00, что подтверждает гипотезу о том, что г Факторы от разных батарей одинаковы, и идентификация г не зависит от конкретных оцениваемых способностей. Второе исследование показало, что г коэффициенты, полученные из четырех из пяти тестовых батарей, коррелировали в диапазоне от 0,95 до 1,00, в то время как корреляции варьировались от 0,79 до 0,96 для пятой батареи, т.е. Тест на интеллект Cattell Culture Fair (CFIT). Они объяснили несколько более низкую корреляцию с батареей CFIT отсутствием разнообразия контента, поскольку она содержит только элементы матричного типа, и интерпретировали результаты как поддержку утверждения о том, что г Коэффициенты, полученные для разных тестовых батарей, одинаковы при условии, что батареи достаточно разные. Результаты показывают, что то же самое г могут быть последовательно идентифицированы по разным тестовым батареям.^[66][78]

Распределение населения

Форма распределения населения г неизвестно, потому что г нельзя измерить на шкала отношений^{[требуется разъяснение ]}. (Распределение баллов в типичных тестах IQ примерно нормальное, но это достигается за счет построения, т.е. нормализация сырые оценки.)^{[кто? ]} что тем не менее есть веские основания предполагать, что г является нормально распределенный в общей популяции, по крайней мере, в пределах ± 2 стандартных отклонения от среднего. Особенно, г можно рассматривать как составную переменную, которая отражает аддитивные эффекты многих независимых генетических и экологических влияний, и такая переменная должна, согласно Центральная предельная теорема, следуйте нормальному распределению.^[79]

Закон спирмена убывающей отдачи

Ряд исследователей предположили, что доля вариации объясняется г не могут быть одинаковыми для всех подгрупп в популяции. Закон спирмена убывающей отдачи (SLODR), также называемый гипотеза дифференциации когнитивных способностей, предсказывает, что положительные корреляции между различными когнитивными способностями слабее среди более интеллектуальных подгрупп людей. В частности, (SLODR) предсказывает, что г фактор будет учитывать меньшую долю индивидуальных различий в баллах когнитивных тестов при более высоких баллах по г фактор.

(SLODR) был первоначально предложен Чарльз Спирман,^[80] которые сообщили, что средняя корреляция между 12 тестами когнитивных способностей составила 0,466 у 78 нормальных детей и 0,782 у 22 «дефектных» детей. Деттерман и Дэниел заново открыли это явление в 1989 году.^[81] Они сообщили, что для подтестов как WAIS и WISC, взаимные корреляции субтестов монотонно уменьшались с группой способностей, в пределах примерно от 0,7 среди людей с IQ ниже 78 до 0,4 среди людей с IQ выше 122.^[82]

(SLODR) был воспроизведен в различных выборках детей и взрослых, которые были измерены с помощью широкого набора когнитивных тестов. Наиболее распространенный подход заключался в том, чтобы разделить людей на несколько групп способностей, используя наблюдаемую замену их общих интеллектуальных способностей, а затем либо сравнить среднюю взаимосвязь между подтестами в разных группах, либо сравнить долю вариации, объясняемую один общий фактор в разных группах.^[83] Однако, как и Deary et al. (1996).^[83] и Такер-Дроб (2009)^[84] Как уже отмечалось, разделение непрерывного распределения интеллекта на произвольное количество дискретных групп способностей далеко не идеально для изучения (SLODR). Такер-Дроб (2009)^[84] тщательно проанализировал литературу по (SLODR) и различным методам, с помощью которых он был ранее протестирован, и предложил, что (SLODR) может быть наиболее подходящим образом зафиксирован путем подбора модели общего фактора, которая позволяет отношениям между фактором и его индикаторами быть нелинейными. в природе. Он применил такую ​​факторную модель к национально репрезентативным данным детей и взрослых в Соединенных Штатах и ​​нашел последовательные доказательства (SLODR). Например, Tucker-Drob (2009) обнаружил, что на общий фактор приходилось примерно 75% вариации семи различных когнитивных способностей среди взрослых с очень низким IQ, но на него приходилось только примерно 30% вариации способностей среди людей с очень высоким IQ. Взрослые.

Недавнее метааналитическое исследование Блюма и Холлинга^[85] также предоставил поддержку гипотезе дифференциации. В отличие от большинства исследований по этой теме, эта работа позволила изучить способности и возрастные переменные как непрерывные предикторы г насыщенность, а не только для сравнения групп испытуемых с более низкой и более высокой квалификацией или более молодых и старших групп. Результаты показывают, что средняя корреляция и г Нагрузки тестов когнитивных способностей уменьшаются с увеличением способностей, но увеличиваются с возрастом респондентов. (SLODR), как описано Чарльз Спирман, может быть подтверждено г-снижение насыщенности как функция IQ, а также г-увеличение насыщенности от среднего возраста к старению. В частности, для выборок со средним интеллектом, который на два стандартных отклонения (т. Е. На 30 баллов IQ) выше, ожидаемая средняя корреляция уменьшается примерно на 0,15 балла. Остается вопрос, может ли разница такой величины привести к большей очевидной факторной сложности, когда когнитивные данные учитываются для выборки с более высокими способностями, в отличие от выборки с более низкими способностями. Кажется вероятным, что для случая более высоких способностей следует иметь тенденцию к большей размерности факторов, но величина этого эффекта (то есть, насколько более вероятно и сколько дополнительных факторов) остается неопределенной.

Практическая значимость

Практическая обоснованность г в качестве предиктора образовательных, экономических и социальных результатов является более широким и универсальным, чем у любой другой известной психологической переменной. Срок действия г увеличивается по мере увеличения сложности измеряемой задачи.^[86][87]

Практическая валидность теста измеряется его корреляцией с успеваемостью по какому-то внешнему по отношению к тесту критерию, например, средний балл в колледже или рейтинг эффективности работы. Корреляция между результатами тестов и показателем какого-либо критерия называется коэффициент достоверности. Один из способов интерпретировать коэффициент достоверности - возвести его в квадрат, чтобы получить расхождение учтено по тесту. Например, коэффициент достоверности 0,30 соответствует 9 процентам объясненной дисперсии. Однако этот подход критиковался как вводящий в заблуждение и неинформативный, и было предложено несколько альтернатив. Один, возможно, более интерпретируемый подход - посмотреть на процентную долю участников теста по каждому результату теста. квинтиль которые соответствуют согласованному стандарту успеха. Например, если корреляция между результатами тестов и успеваемостью составляет 0,30, ожидается, что 67 процентов тех, кто находится в верхнем квинтиле, будут иметь успеваемость выше среднего по сравнению с 33 процентами тех, кто находится в нижнем квинтиле.^[88][89]

Академическая успеваемость

Прогнозная достоверность г наиболее заметна в области школьной деятельности. Это очевидно потому, что г тесно связан со способностью изучать новый материал и понимать концепции и значения.^[86]

В начальной школе соотношение между IQ и оценками и оценками составляет от 0,60 до 0,70. На более продвинутых уровнях образования больше студентов из нижнего предела распределения IQ выбывают, что ограничивает диапазон IQ и приводит к более низким коэффициентам достоверности. В средней школе, колледже и аспирантуре коэффициенты достоверности составляют 0,50–0,60, 0,40–0,50 и 0,30–0,40 соответственно. В г нагрузки оценок IQ высоки, но вполне возможно, что некоторая достоверность IQ в прогнозировании успеваемости объясняется факторами, измеряемыми IQ независимо от г. Согласно исследованиям Роберт Л. Торндайк, От 80 до 90 процентов предсказуемый различия в успеваемости из-за г, остальное отнесено к не-г факторы, измеряемые IQ и другими тестами.^[90]

Оценки успеваемости в большей степени связаны с IQ, чем оценки в школе. Это может быть связано с тем, что на оценки больше влияет идиосинкразическое восприятие учителем ученика.^[91] В лонгитюдном исследовании английского языка г баллы, полученные в возрасте 11 лет, коррелировали со всеми 25 предметными тестами национального GCSE экзамен, сданный в 16 лет. Соотношение варьировалось от 0,77 для теста по математике до 0,42 для теста по искусству. Соотношение между г и общеобразовательный фактор, вычисленный на основе тестов GCSE, составил 0,81.^[92]

Исследования показывают, что СИДЕЛ, широко используемый при приеме в колледж, в первую очередь является мерой г. Корреляция 0,82 была обнаружена между г баллы, рассчитанные на основе батареи тестов IQ и результатов SAT. В исследовании 165000 студентов в 41 колледже США было обнаружено, что результаты SAT коррелируют на уровне 0,47 со средним баллом первого года обучения в колледже после поправки на ограничение диапазона в баллах SAT (корреляция возрастает до 0,55, когда уровень сложности курса сохраняется. константа, т. е. если все ученики посещали один и тот же набор занятий).^[88][93]

Достижение работы

Существует высокая корреляция от 0,90 до 0,95 между престижным рейтингом профессий, оцененным населением в целом, и средний оценки общего интеллекта людей, занятых в каждой профессии. На уровне отдельных сотрудников связь между престижем должности и г ниже - одно крупное исследование в США показало корреляцию 0,65 (0,72 с поправкой на затухание ). Средний уровень г таким образом увеличивается с воспринимаемым престижем работы. Также было обнаружено, что разброс общий уровень интеллекта ниже в более престижных профессиях, чем в профессиях более низкого уровня, что позволяет предположить, что профессии более высокого уровня имеют минимальный г требования.^[94][95]

Производительность работы

Исследования показывают, что тесты г являются лучшими единичными предикторами эффективности работы со средним коэффициентом достоверности 0,55 по результатам нескольких метаанализов исследований, основанных на рейтингах руководителей и выборках должностей. Средний коэффициент метааналитической валидности результатов работы подготовка составляет 0,63.^[96] Срок действия г на должностях самой высокой сложности (профессиональные, научные и высшие управленческие должности) оказалось больше, чем на должностях самой низкой сложности, но г имеет прогностическую ценность даже для самых простых работ. Исследования также показывают, что конкретные тесты способностей, адаптированные для каждой работы, не дают или почти не повышают достоверность прогнозов по сравнению с тестами на общий интеллект. Верят что г влияет на производительность труда в основном за счет облегчения приобретения профессиональных знаний. Прогнозная достоверность г больше, чем опыт работы, и увеличение опыта работы не снижает обоснованность г.^[86][94]

В метаанализе 2011 года исследователи обнаружили, что общие когнитивные способности (GCA) предсказывают производительность лучше, чем личность (Пятифакторная модель ) и три потока Эмоциональный интеллект. Они исследовали относительную важность этих конструкций для прогнозирования производительности труда и обнаружили, что когнитивные способности объясняют большую часть различий в производительности труда.^[97] Другие исследования показали, что GCA и Эмоциональный интеллект имеют линейно независимый и дополнительный вклад в производительность труда. Котэ и шахтеры (2015)^[98] обнаружили, что эти конструкции взаимосвязаны при оценке их взаимосвязи с двумя аспектами выполнения работы: организационное гражданское поведение (OCB) и выполнение задачи. Эмоциональный интеллект является лучшим предиктором производительности задачи и OCB при низком GCA и наоборот. Например, сотрудник с низким GCA будет компенсировать выполнение своей задачи и OCB, если Эмоциональный интеллект в приоритете.

Хотя эти компенсирующие эффекты благоприятствуют Эмоциональный интеллект, GCA по-прежнему остается лучшим показателем производительности труда. Несколько исследователей изучали взаимосвязь между GCA и производительностью труда на разных должностях. Например, Гизелли (1973)^[99] обнаружили, что у продавцов выше корреляция, чем у продавцов. Первые получили корреляцию 0,61 для GCA, 0,40 для перцептивных способностей и 0,29 для психомоторных способностей; тогда как продавец получил корреляцию 0,27 для GCA, 0,22 для перцептивных способностей и 0,17 для психомоторных способностей.^[100] В других исследованиях сравнивали GCA - взаимосвязь между производительностью труда между работами разной сложности. Охотник и охотник (1984)^[101] разработали метаанализ с более чем 400 исследованиями и обнаружили, что эта корреляция выше для профессий высокой сложности (0,57). Далее следуют работы средней сложности (0,51) и низкой сложности (0,38).

Эффективность работы измеряется объективной оценкой эффективности и субъективными оценками. Хотя первое лучше, чем субъективные оценки, большинство исследований эффективности работы и GCA основывались на оценках работы руководителя. Этот критерий оценки считается проблематичным и ненадежным, главным образом из-за того, что по нему сложно определить, какие показатели являются хорошими и плохими. Рейтинг руководителей обычно бывает субъективным и непоследовательным среди сотрудников.^[102] Кроме того, рейтинг выполнения работы руководителем зависит от различных факторов, таких как: эффект ореола,^[103] привлекательность лица,^[104] расовые или этнические предубеждения и рост сотрудников.^[105] Однако Винчур, Шиппманн, Свитцер и Рот (1998)^[100] В своем исследовании с сотрудниками отдела продаж обнаружили, что у объективных показателей продаж корреляция 0,04 с GCA, в то время как для рейтинга эффективности руководителей корреляция составляет 0,40. Эти результаты были неожиданными, учитывая, что основным критерием оценки этих сотрудников будут объективные продажи.

Понимая, как GCA связано с производительностью работы, несколько исследователей пришли к выводу, что GCA влияет на приобретение профессиональных знаний, что, в свою очередь, улучшает производительность труда. Другими словами, люди с высоким уровнем GCA способны быстрее учиться и легко получать больше профессиональных знаний, что позволяет им работать лучше. И наоборот, отсутствие способности приобретать профессиональные знания напрямую влияет на производительность труда. Это связано с низким уровнем GCA. Кроме того, GCA напрямую влияет на производительность труда. Ежедневно сотрудники постоянно сталкиваются с проблемами и задачами по решению проблем, успех которых зависит исключительно от их GCA. Эти результаты обескураживают государственные органы, отвечающие за защиту прав трудящихся.^[106] Из-за высокой корреляции GCA с производительностью работы компании нанимают сотрудников на основе результатов тестов GCA. Эта практика неизбежно лишает возможности работать многим людям с низким GCA.^[107] Предыдущие исследователи обнаружили значительные различия в GCA между группами расы / этнической принадлежности. Например, ведутся споры о том, были ли исследования предвзятыми в отношении афроамериканцев, которые показали значительно более низкие результаты, чем белые американцы в тестах GCA.^[108] Тем не менее, к выводам о корреляции между GCA и производительностью работы следует относиться внимательно. Некоторые исследователи предупреждали о существовании статистические артефакты связанных с показателями производительности труда и результатами тестов GCA. Например, Viswesvaran, Ones and Schmidt (1996).^[109] утверждал, что совершенно невозможно получить точные показатели эффективности работы без какой-либо методологической ошибки. Более того, исследования GCA и производительности труда всегда чувствительны к ограничению диапазона, потому что данные собираются в основном от действующих сотрудников, игнорируя тех, которые не были наняты. Следовательно, образец поступает от сотрудников, которые успешно прошли процесс приема на работу, включая меры GCA.^[110]

Доход

Соотношение между доходом и г, согласно оценке IQ, в среднем составляет около 0,40 по всем исследованиям. Корреляция выше на более высоких уровнях образования и увеличивается с возрастом, стабилизируясь, когда люди достигают своего наивысшего карьерного потенциала в среднем возрасте. Даже если образование, род занятий и социально-экономическое положение остаются неизменными, корреляция не исчезает.^[111]

Другие корреляты

В г Фактор отражается во многих социальных результатах. Многие проблемы социального поведения, такие как отсев из школы, хроническая зависимость от социальных пособий, предрасположенность к несчастным случаям и преступность, имеют отрицательную корреляцию с г независимо от социального класса происхождения.^[112] Показатели здоровья и смертности также связаны с г, с более высокими результатами тестов в детстве, предсказывающими улучшение здоровья и смертности во взрослом возрасте (см. Когнитивная эпидемиология ).^[113]

Генетические и экологические детерминанты

Наследственность - это доля фенотипической изменчивости признака в популяции, которая может быть отнесена к генетическим факторам. Наследственность г оценивается в 40–80% при использовании исследований близнецов, усыновлений и других семейных исследований, а также молекулярно-генетических методов. Оценки, основанные на совокупности доказательств, указывают на наследуемость г примерно на 50%.^[114] Было обнаружено, что он линейно увеличивается с возрастом. Например, в большом исследовании с участием более 11000 пар близнецов из четырех стран сообщается о наследственности г составлять 41 процент в девять лет, 55 процентов в двенадцать и 66 процентов в семнадцать лет. По оценкам других исследований, наследственность достигает 80 процентов в зрелом возрасте, хотя в пожилом возрасте она может снижаться. Большинство исследований наследуемости г был проведен в США и западная Европа, но учится в России (Москва ), бывший Восточная Германия, Япония и сельская Индия дали такие же оценки наследуемости, как и западные исследования.^{[66][115][116][117]}

Поведенческие генетические исследования также установили, что общее (или межсемейное) воздействие окружающей среды на г сильны в детстве, но затем снижаются и незначительны во взрослом возрасте. Это указывает на то, что экологические эффекты, важные для развития г уникальны и не используются членами одной семьи.^[116]

В генетическая корреляция - статистика, которая указывает степень, в которой одни и те же генетические эффекты влияют на два разных признака. 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 обоих признаков (независимо от того, насколько высока или низка наследуемость каждого). Генетическая корреляция между конкретными умственными способностями (такими как вербальные способности и пространственные способности) неизменно оказывается очень высокой, близкой к 1,0. Это указывает на то, что генетическая изменчивость когнитивных способностей почти полностью обусловлена ​​генетической изменчивостью чего-либо г является. Это также предполагает, что то, что является общим для когнитивных способностей, во многом обусловлено генами, а независимость способностей во многом обусловлена ​​воздействием окружающей среды. Таким образом, утверждалось, что когда гены интеллекта будут идентифицированы, они будут «генами общего характера», каждый из которых влияет на множество различных когнитивных способностей.^{[116][118][119]}

Многие исследования указывают на г будучи очень полигенный признак под влиянием многих распространенных генетических вариантов, каждый из которых оказывает лишь небольшое влияние. Другая возможность состоит в том, что наследственные различия в г из-за людей, имеющих разные "грузы" редких, вредных мутаций с генетической изменчивостью среди людей, сохраняющейся из-за баланс мутации и отбора.^[119][120]

Количество гены-кандидаты сообщалось, что они связаны с различиями в интеллекте, но размер эффекта был небольшим, и почти ни один из результатов не был воспроизведен. Пока что ни один индивидуальный генетический вариант не был окончательно связан с нормальным уровнем интеллекта. Многие исследователи полагают, что потребуются очень большие образцы для надежного обнаружения индивидуальных генетических полиморфизмов, связанных с г.^[66][120] Однако, хотя гены, влияющие на вариабельность г в нормальном диапазоне найти трудно, многие моногенные расстройства с участием умственная отсталость среди их симптомов были обнаружены.^[121]

Было высказано предположение, что г Было обнаружено, что нагрузка ментальных тестов коррелирует с наследуемостью,^[33] но как эмпирические данные, так и статистическая методология, имеющая отношение к этому вопросу, вызывают активные споры.^{[122][123][124]} Несколько исследований показывают, что тесты с большим г нагрузки больше подвержены влиянию инбридинговая депрессия снижение результатов тестов.^{[нужна цитата ]} Также есть свидетельства того, что тесты с большим г нагрузки связаны с большим положительным гетеротический влияние на результаты тестов, что, как предполагалось, указывает на наличие эффекты генетического доминирования для г.^[125]

Результаты нейробиологии

г в мозгу есть ряд коррелятов. Исследования с использованием магнитно-резонансная томография (МРТ) установили, что г и общий объем мозга умеренно коррелированы (r ~ 0,3–4). Внешний размер головы составляет ~ 0,2 от г. МРТ-исследование областей мозга показывает, что объемы лобной, теменный и височная кора, а гиппокамп также коррелируют с г, как правило, составляет 0,25 или более, в то время как корреляции, усредненные по многим исследованиям, с общим серое вещество и в целом белое вещество оказались равными 0,31 и 0,27 соответственно. Некоторые, но не все исследования также обнаружили положительную корреляцию между г и толщина коры. Однако основные причины этих ассоциаций между количеством мозговой ткани и различиями в когнитивных способностях остаются в значительной степени неизвестными.^[2]

Большинство исследователей полагают, что интеллект не может быть локализован в одной области мозга, например в лобной доле. Мозг поражение исследования обнаружили небольшие, но устойчивые ассоциации, указывающие на то, что люди с большим количеством поражений белого вещества, как правило, имеют более низкие когнитивные способности. Исследования с использованием ЯМР-спектроскопия обнаружил несколько противоречивую, но в целом положительную корреляцию между интеллектом и целостностью белого вещества, поддерживая идею о том, что белое вещество важно для интеллекта.^[2]

Некоторые исследования показывают, что помимо целостности белого вещества, его организационная эффективность связана с интеллектом. Гипотеза о том, что эффективность мозга играет важную роль в интеллекте, подтверждается функциональным МРТ-исследованием, показывающим, что более умные люди обычно обрабатывают информацию более эффективно, то есть они используют меньше ресурсов мозга для одной и той же задачи, чем менее умные люди.^[2]

Небольшие, но относительно устойчивые ассоциации с результатами тестов интеллекта включают также активность мозга, измеряемую Записи ЭЭГ или связанные с событиями потенциалы, и скорость нервной проводимости.^[126][127]

г в нечеловеческих

Доказательства общего фактора интеллекта также наблюдались у нечеловеческих животных. Исследования показали, что г отвечает за 47% индивидуальной дисперсии приматы^[128] и от 55% до 60% в мышей.^[129][130] Хотя когнитивные способности не могут быть оценены с использованием тех же показателей интеллекта, что и у людей, когнитивные способности можно измерить с помощью различных интерактивных инструментов и инструментов наблюдения, сосредоточенных на инновации, привычка разворот, социальное обучение, и ответы на новизна.

Нечеловеческие модели г такие как мыши используются для изучения генетический влияет на интеллект и неврологический исследования в области развития механизмов и биологических коррелятов г.^[131]

г (или c) в человеческих группах

Похожий на г для отдельных лиц новый путь исследования направлен на извлечение общего фактора коллективного разума c для групп, отображающих общую способность группы выполнять широкий круг задач.^[132] Определение, применение и статистический подход к этому c коэффициент получены из и аналогичны г. Причины, прогностическая достоверность, а также дополнительные параллели с г исследуются.^[133]

Другие биологические ассоциации

Высота соотносится с интеллектом (r ~ .2), но эта корреляция обычно не обнаруживается внутри семей (т.е. между братьями и сестрами), что позволяет предположить, что она является следствием кросс-ассортативная вязка для роста и интеллекта, или от другого фактора, который коррелирует с обоими (например, питание). Миопия Известно, что он связан с интеллектом с корреляцией от 0,2 до 0,25, и эта связь была обнаружена и в семьях.^[134]

Групповые сходства и различия

Межкультурные исследования показывают, что г Фактор может наблюдаться всякий раз, когда на выборке человека проводится набор разнообразных сложных когнитивных тестов. Также было обнаружено, что факторная структура IQ-тестов одинакова для разных полов и этнических групп в США и других странах.^[127] В г Фактор оказался наиболее инвариантным из всех факторов при кросс-культурных сравнениях. Например, когда г факторы, вычисленные на основе американской стандартизированной выборки батареи IQ Векслера и больших выборок, которые выполнили перевод той же батареи на японский язык, коэффициент конгруэнтности было 0,99, что указывает на виртуальную идентичность. Точно так же коэффициент конгруэнтности между г коэффициенты, полученные из образцов стандартизации белого и черного цветов WISC батарея в США была 0,995, а разница в результатах тестов объяснялась г был очень похож для обеих групп.^[135]

Большинство исследований показывают, что есть незначительные различия в среднем уровне г между полами, но половые различия в когнитивных способностях можно найти в более узких областях. Например, мужчины обычно превосходят женщин в пространственных задачах, в то время как женщины обычно превосходят мужчин в вербальных задачах.^[136] Еще одно различие, которое было обнаружено во многих исследованиях, заключается в том, что мужчины демонстрируют большую вариабельность как общих, так и конкретных способностей, чем женщины, причем пропорционально больше мужчин как на нижнем, так и на верхнем конце распределения результатов теста.^[137]

Различия в г между расовыми и этническими группами, особенно в США, между тестируемыми, идентифицирующими черных и белых, хотя эти различия, по-видимому, со временем значительно уменьшились,^[123] и объясняться экологическими (а не генетическими) причинами.^[123][138] Некоторые исследователи предположили, что величина разрыва между черным и белым в результатах когнитивных тестов зависит от величины теста. г загрузка, при этом тесты показывают более высокую г нагрузка, создающая большие зазоры (см. Гипотеза Спирмена ),^[139] в то время как другие критиковали эту точку зрения как методологически необоснованную.^[140][141] Третьи отметили, что, несмотря на рост г При загрузке аккумуляторов для тестов IQ разрыв в производительности между расовыми группами продолжает уменьшаться.^[123] Сравнительный анализ показал, что хотя в конце 1960-х годов между белыми и чернокожими американцами существовала разница примерно в 1,1 стандартного отклонения в среднем IQ (около 16 баллов), между 1972 и 2002 годами темнокожие американцы набрали от 4 до 7 баллов IQ по сравнению с неиспаноязычными. Белые, и что " г разрыв между черными и белыми сократился практически одновременно с разрывом в IQ ».^[123] Напротив, американцы восточноазиатского происхождения обычно немного превосходят белых американцев.^[142] Утверждалось, что расовые и этнические различия, аналогичные тем, что встречаются в США, можно наблюдать во всем мире,^[143] но значимость, методологическое обоснование и истинность таких утверждений оспаривались.^{[144][145][146][147][148][149]}

Отношение к другим психологическим конструкциям

Элементарные познавательные задачи

Иллюстрация Коробка Дженсена, прибор для измерения времени реакции выбора.

Элементарные когнитивные задачи (ECT) также сильно коррелируют с г. ECT, как следует из названия, представляют собой простые задачи, которые, по-видимому, требуют очень небольшого интеллекта, но все же сильно коррелируют с более исчерпывающими тестами на интеллект. Определение того, является ли индикатор красным или синим, и определение того, есть ли четыре или пять квадратов на экране компьютера, - это два примера ECT. Ответы на такие вопросы обычно дает быстрое нажатие кнопок.Часто, помимо кнопок для двух предоставленных опций, с начала теста удерживается третья кнопка. Когда испытуемый получает стимул, он убирает руку от кнопки пуска до кнопки правильного ответа. Это позволяет исследователю определить, сколько времени было потрачено на обдумывание ответа на вопрос (время реакции, обычно измеряемое в малых долях секунды), и сколько времени было потрачено на физическое движение руки к правильной кнопке (время движения). Время реакции сильно коррелирует с г, а время движения коррелирует менее сильно.^[150]ЕСТ-тестирование позволило количественно изучить гипотезы, касающиеся смещения теста, мотивации испытуемых и групповых различий. В силу своей простоты ECT обеспечивают связь между классическим тестированием IQ и биологическими исследованиями, такими как фМРТ исследования.

Рабочая память

Одна теория гласит, что г идентичен или почти идентичен объем оперативной памяти. Среди других доказательств этой точки зрения, некоторые исследования обнаружили факторы, представляющие г и рабочая память должны быть идеально согласованы. Однако метаанализ показал, что корреляция значительно ниже.^[151] Одна критика была сделана в отношении исследований, которые определяют г с рабочей памятью заключается в том, что «мы не продвигаем понимание, показывая, что одно загадочное понятие связано с другим».^[152]

Пиаже задачи

Психометрические теории интеллекта направлены на количественную оценку интеллектуального роста и выявление различий в способностях между людьми и группами. Напротив, Жан Пиаже с теория познавательного развития стремится понять качественные изменения в интеллектуальном развитии детей. Пиаже разработал ряд задач для проверки гипотез, вытекающих из его теории. Задачи не были предназначены для измерения индивидуальных различий и не имеют эквивалента в психометрических тестах интеллекта.^[153][154] Например, в одном из самых известных пиаже задачи сохранения ребенка спрашивают, одинаково ли количество воды в двух одинаковых стаканах. После того, как ребенок соглашается с тем, что количество такое же, исследователь наливает воду из одного из стаканов в стакан другой формы, так что количество кажется другим, хотя остается прежним. Затем ребенка спрашивают, одинаковое или разное количество воды в двух стаканах.

Несмотря на разные исследовательские традиции, в которых разрабатывались психометрические тесты и задачи Пиаже, было обнаружено, что корреляции между двумя типами мер являются неизменно положительными и в целом умеренными по величине. В их основе лежит общий общий фактор. Было показано, что можно построить батарею, состоящую из задач Пиаже, которая является столь же хорошей мерой г как стандартные тесты IQ.^[153][155]

Личность

Традиционная точка зрения в психологии состоит в том, что между личность и интеллект, и что оба должны изучаться отдельно. Интеллект можно понять с точки зрения того, что человек мочь делать, или что его или ее максимальный производительность, в то время как личность можно рассматривать с точки зрения того, что обычно делать, или каковы его или ее общие тенденции поведения. Исследования показали, что корреляция между показателями интеллекта и личности невелика, и поэтому утверждается, что г является чисто когнитивной переменной, не зависящей от личностных качеств. В метаанализе 2007 года корреляции между г и "Большая пятерка" Черты личности оказались следующими:

• добросовестность −.04
• покладистость .00
• экстраверсия .02
• открытость .22
• эмоциональная стабильность .09

Тот же метаанализ обнаружил корреляцию 0,20 между самоэффективность и г.^{[156][157][158]}

Некоторые исследователи утверждали, что связи между интеллектом и личностью, хотя и скромные, устойчивы. Они интерпретировали корреляцию между показателями интеллекта и личности двумя основными способами. Первая точка зрения заключается в том, что черты личности влияют на производительность на интеллект. тесты. Например, человек может не выполнить тест IQ на максимальном уровне из-за его или ее тревожности и подверженности стрессу. Вторая точка зрения рассматривает интеллект и личность как концептуально связанных, с личностными чертами, определяющими, как люди применяют и вкладывают свои познавательные способности, что ведет к расширению знаний и большей когнитивной дифференциации.^[156][159]

Творческий подход

Некоторые исследователи считают, что существует пороговый уровень г ниже которого социально значимые творческий подход встречается редко, но в противном случае между ними нет никакой связи. Было высказано предположение, что этот порог должен быть по крайней мере на одно стандартное отклонение выше среднего для генеральной совокупности. Выше порога личностные различия считаются важными детерминантами индивидуальных вариаций творческих способностей.^[160][161]

Другие оспаривают теорию порога. Не оспаривая эту возможность и личные качества помимо интеллекта, такие как энергия и целеустремленность, важны для творчества, они утверждают, что г положительно ассоциируется с творчеством даже на самом высоком уровне распределения способностей. Продольный Изучение математически недоразвитой молодежи представил доказательства этого утверждения. Он показал, что люди, идентифицированные с помощью стандартизированных тестов как интеллектуально одаренные в раннем подростковом возрасте, достигают творческих достижений (например, получают патенты или публикуют литературные или научные произведения) в несколько раз быстрее, чем население в целом, и что даже в пределах одного процента лучших. когнитивные способности, люди с более высокими способностями с большей вероятностью добьются выдающихся достижений. Исследование также показало, что уровень г действует как предсказатель уровень достижений, в то время как конкретные модели когнитивных способностей предсказывают царство достижения.^[162][163]

Вызовы

гж-Гc теория

Раймонд Кеттелл, ученик Чарльза Спирмена, отверг унитарную г факторная модель и разделенная г на две широкие, относительно независимые области: подвижный интеллект (Gж) и кристаллизованный интеллект (Gc). гж концептуализируется как способность решать новые проблемы, и его лучше всего оценивать с помощью тестов с небольшим культурным или схоластическим содержанием, таких как матрицы Рэйвена. гc можно рассматривать как консолидированные знания, отражающие навыки и информацию, которые человек приобретает и сохраняет на протяжении всей своей жизни. гc зависит от образования и других форм аккультурации, и его лучше всего оценивать с помощью тестов, подчеркивающих схоластические и культурные знания.^[2][70][164] гж можно думать, что в первую очередь состоит из текущий способности рассуждать и решать проблемы, в то время как Gc отражает результат ранее выполненные когнитивные процессы.^[165]

Обоснование разделения Gж и Gc должен был объяснить когнитивное развитие людей с течением времени. Хотя Gж и Gc было обнаружено, что они сильно коррелированы, они различаются тем, как они меняются в течение жизни. гж имеет тенденцию достигать пика примерно в 20 лет, после чего медленно снижается. Напротив, Gc стабильна или возрастает в зрелом возрасте. Один общий фактор подвергался критике за то, что скрывает эту раздвоенную модель развития. Кеттелл утверждал, что Gж отражали индивидуальные различия в эффективности Центральная нервная система. гc был, по мнению Кеттелла, результатом того, что человек "вложил" свои Gж в обучении на протяжении всей жизни.^{[2][30][70][166]}

Кеттелла вместе с Джон Хорн, позже расширил Gж-Гc модель, чтобы включить ряд других широких возможностей, таких как Gq (количественное рассуждение) и Gv (зрительно-пространственное мышление). В то время как все общие факторы способностей в расширенном Gж-Гc модели положительно коррелированы и, таким образом, позволят извлечь более высокий порядок г Фактор, Кеттелл и Хорн утверждали, что было бы ошибочно полагать, что в основе этих широких возможностей лежит общий фактор. Они утверждали, что г Факторы, вычисленные из разных тестовых батарей, не являются инвариантными и могут дать разные значения ги что корреляции между тестами возникают из-за того, что сложно тестировать только одну способность за раз.^[2][74][167]

Однако несколько исследователей предположили, что Gж-Гc модель совместима с г-центрированное понимание когнитивных способностей. Например, Джон Б. Кэрролл с трехуровневая модель интеллекта включает как Gж и Gc вместе с высшим г фактор. На основании факторного анализа многих наборов данных некоторые исследователи также утверждали, что Gж и г являются одним и тем же фактором, и что г Коэффициенты от разных тестовых батарей практически неизменны при условии, что батареи большие и разные.^{[70][168][169]}

Теории некоррелированных способностей

Некоторые теоретики предположили, что существуют интеллектуальные способности, которые не связаны друг с другом. Среди первых был Л.Л. Терстон кто создал модель первичные умственные способности представляющие предположительно независимые области интеллекта. Тем не менее, тесты Терстона на эти способности дали сильный общий фактор. Он утверждал, что отсутствие независимости среди его тестов отражает сложность построения «факторно чистых» тестов, которые измеряют только одну способность. Так же, Дж. П. Гилфорд предложил модель интеллекта, включающую до 180 различных, некоррелированных способностей, и утверждал, что может проверить их все. Более поздний анализ показал, что факторные процедуры, представленные Гилфордом в качестве доказательства своей теории, не подтверждают ее, и что данные испытаний, которые он утверждал, свидетельствовали против. г на самом деле демонстрировал обычный образец взаимной корреляции после исправления статистических артефактов.^[170][171]

В последнее время, Говард Гарднер разработал теория множественного интеллекта. Он постулирует существование девяти различных и независимых областей интеллекта, таких как математический, лингвистический, пространственный, музыкальный, телесно-кинестетический, метакогнитивный и экзистенциальный интеллект, и утверждает, что люди, которые терпят неудачу в одних из них, могут преуспеть в других. По словам Гарднера, тесты и школы традиционно подчеркивают только лингвистические и логические способности, игнорируя другие формы интеллекта. Хотя теория Гарднера популярна среди специалистов в области образования, она неоднократно подвергалась критике со стороны психологов и психометров. Одна критика состоит в том, что эта теория подвергает насилию как научное, так и повседневное использование слова «интеллект». Некоторые исследователи утверждали, что не весь интеллект Гарднера попадает в когнитивную сферу. Например, Гарднер утверждает, что успешная карьера в профессиональном спорте или популярной музыке отражает телесно-кинестетическую интеллект и музыкальный интеллектсоответственно, хотя обычно можно говорить о спортивном и музыкальном навыки, таланты, или способности вместо. Другая критика теории Гарднера состоит в том, что многие из его якобы независимых областей интеллекта на самом деле коррелированы друг с другом. Отвечая на эмпирический анализ, показывающий корреляции между доменами, Гарднер утверждал, что корреляции существуют из-за общий формат тестов и потому, что все тесты требуют лингвистических и логических навыков. Его критики, в свою очередь, указали, что не все тесты IQ проводятся в формате бумаги с карандашом, что, помимо лингвистических и логических способностей, батареи тестов IQ содержат также меры, например, пространственных способностей и этих элементарных когнитивных задач. (например, время проверки и время реакции), которые не требуют лингвистических или логических рассуждений, также коррелируют с обычными батареями IQ.^{[92][172][173][174]}

Роберт Штернберг, работая с различными коллегами, также предположил, что интеллект имеет измерения, независимые от г. Он утверждает, что существует три класса интеллекта: аналитический, практический и творческий. По словам Штернберга, традиционные психометрические тесты измеряют только аналитический интеллект и должны быть расширены для проверки творческого и практического интеллекта. Он разработал несколько тестов на этот счет. Штернберг отождествляет аналитический интеллект с академическим интеллектом и противопоставляет его практическому интеллекту, определяемому как способность справляться с плохо сформулированными проблемами реальной жизни. Неявный интеллект - важный компонент практического интеллекта, состоящий из знаний, которые не преподаются явным образом, но требуются во многих реальных жизненных ситуациях. Оценка творческих способностей независимо от тестов интеллекта традиционно оказалась сложной задачей, но Стернберг и его коллеги утверждали, что создали и действенные тесты на креативность. Подтверждение теории Штернберга требует, чтобы три проверенные способности по существу не коррелировали и имели независимую прогностическую ценность. Штернберг провел много экспериментов, которые, как он утверждает, подтверждают справедливость его теории, но некоторые исследователи оспаривают этот вывод. Например, в своем повторном анализе валидационного исследования теста STAT Штернберга, Натан Броуди показали, что прогностическая валидность STAT, теста трех предположительно независимых способностей, была почти исключительно из-за единственного общего фактора, лежащего в основе тестов, который Броуди приравнял к г фактор.^[175][176]

Модель Флинна

Джеймс Флинн утверждал, что интеллект следует концептуализировать на трех разных уровнях: физиология мозга, когнитивные различия между людьми и социальные тенденции в интеллекте с течением времени. Согласно этой модели, г Фактор - полезное понятие в отношении индивидуальных различий, но его объяснительная сила ограничена, когда в центре внимания исследования либо физиология мозга, либо, особенно, влияние социальных тенденций на интеллект. Флинн подверг критике представление о том, что когнитивные достижения с течением времени или эффект Флинна являются «пустыми», если нельзя показать, что они увеличиваются в г. Он утверждает, что эффект Флинна отражает изменение социальных приоритетов и адаптацию людей к ним. Чтобы применить концепцию индивидуальных различий г Эффект Флинна сбивает с толку разные уровни анализа. С другой стороны, согласно Флинну, также ошибочно отрицать, ссылаясь на тенденции развития интеллекта с течением времени, что у некоторых людей «более развитый мозг и умы», чтобы справляться с когнитивными требованиями своего конкретного времени. На уровне физиологии мозга Флинн подчеркнул, что когнитивные упражнения могут по-разному влиять на локальные нейронные кластеры, и что существуют важные факторы, которые влияют на все нервные кластеры.^[177]

Другие критические замечания

Пожалуй, самая известная критика конструкции г это палеонтолог и биолог Стивен Джей Гулд, представленный в его книге 1981 г. Ошибочное измерение человека. Он утверждал, что психометристы ошибочно овеществленный то г Фактор как физическая вещь в мозгу, хотя это просто продукт статистических расчетов (то есть факторного анализа). Он также отметил, что можно производить факторные решения данных когнитивных тестов, которые не содержат г фактор, но объясняют тот же объем информации, что и решения, которые дают г. Согласно Гулду, нет никаких оснований для предпочтения одного факторного решения другому, и поэтому факторный анализ не поддерживает существование такой сущности, как г. В более общем плане Гулд критиковал г теория для абстрагирования интеллекта как единого целого и для ранжирования людей «в едином ряду достоинств», утверждая, что такие ранжирования используются для оправдания притеснения обездоленных групп.^[63][178]

Многие исследователи критиковали аргументы Гулда. Например, они отвергли обвинение в овеществлении, утверждая, что использование извлеченных факторов, таких как г в качестве потенциальных причинных переменных, реальность которых может быть подтверждена или отвергнута дальнейшими исследованиями, составляет нормальную научную практику, которая никоим образом не отличает психометрию от других наук. Критики также предположили, что Гулд не понимал цели факторного анализа и что он игнорировал соответствующие методологические достижения в этой области. Хотя различные факторные решения могут быть математически эквивалентными по своей способности учитывать взаимосвязь между тестами, решения, которые дают г фактор психологически предпочтительнее по нескольким причинам, не связанным с факторным анализом, включая феномен положительного многообразия, тот факт, что то же г могут возникнуть из совершенно разных тестовых батарей, широко распространенная практическая значимость г, и связь г ко многим биологическим переменным.^{[63][64][179]}

Джон Хорн и Джон МакАрдл утверждали, что современные г Теория, которую придерживается, например, Артур Дженсен, необъяснимый, потому что наличие такого общего фактора, как г следует тавтологически от положительных корреляций между тестами. Они противопоставили современную иерархическую теорию г с оригинальной двухфакторной теорией Спирмена, которая была легко опровергнута (и действительно была опровергнута).^[30]

Джозеф Грейвс младший и Аманда Джонсон утверждали, что г "... для психометристов то, что Гюйгенс ' эфир был для ранних физиков: ничтожество, принятое как символ веры, вместо того, чтобы требовать подтверждения реальными данными ».^[180]

Смотрите также

• Чарльз Спирман
• Факторный анализ в психометрии
• Плавный и кристаллизованный интеллект
• Эффект Флинна
• Интеллект
• Уровень интеллекта
• Податливость интеллекта
• Гипотеза Спирмена
• Евгеника

использованная литература

Связанные ссылки

Список используемой литературы

• Ackerman, P.L .; Beier, M.E .; Бойл, М. О. (2005). «Рабочая память и интеллект: одинаковые или разные конструкции?». Психологический бюллетень. 131 (1): 30–60. Дои:10.1037/0033-2909.131.1.30. PMID  15631550. S2CID  14087289.
• Bartholomew, D.J .; Уважаемый, I.J .; Лоун, М. (2009). «Новая жизнь для модели интеллекта Томсона Бонда» (PDF). Психологический обзор. 116 (3): 567–579. Дои:10.1037 / a0016262. PMID  19618987.
• Броды, Н. (2006). Геоцентрическая теория: действительная альтернатива теории интеллекта Гарднера. В Schaler J. A. (Ed.), Ховард Гарднер под огнем: психолог-бунтарь столкнулся с критиками. Чикаго: Открытый суд.
• Кэрролл, Дж. Б. (1995). "Размышления о Стивене Джее Гулде Ошибочное измерение человека (1981) Ретроспективный обзор ». Интеллект. 21 (2): 121–134. Дои:10.1016/0160-2896(95)90022-5.
• Кэрролл, Дж. Б. (1997). «Психометрия, интеллект и общественное восприятие» (PDF). Интеллект. 24: 25–52. CiteSeerX  10.1.1.408.9146. Дои:10.1016 / с0160-2896 (97) 90012-х.
• Chabris, C.F. (2007). Когнитивные и нейробиологические механизмы закона общего интеллекта. В Робертс, М. Дж. (Ред.) Интеграция разума: общие процессы в области более высокого познания в сравнении с процессами, специфичными для области. Хоув, Великобритания: Psychology Press.
• Chabris, C.F .; Hebert, B.M .; Бенджамин, Д.Дж .; Beauchamp, J.P .; Cesarini, D .; van der Loos, M.J.H.M .; Johannesson, M .; Magnusson, P.K.E .; Lichtenstein, P .; Atwood, C.S .; Freese, J .; Хаузер, Т.С.; Hauser, R.M .; Кристакис, Н.А., Лайбсон, Д. (2012). «Большинство зарегистрированных генетических ассоциаций с общим интеллектом, вероятно, являются ложноположительными» (PDF). Психологическая наука. 23 (11): 1314–1323. Дои:10.1177/0956797611435528. ЧВК  3498585. PMID  23012269. Архивировано из оригинал (PDF) 21 октября 2012 г.. Получено 28 сентября 2012.
• Дэвидсон, Дж. Э. и Кемп, И. А. (2011). Современные модели интеллекта. В R.J. Штернберг и С. Кауфман (ред.), Кембриджский справочник по разведке. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
• Уважаемый, И.Дж. (2012). «Интеллект». Ежегодный обзор психологии. 63: 453–482. Дои:10.1146 / annurev-psycho-120710-100353. PMID  21943169.
• Уважаемый, И.Дж. (2001). Интеллект. Очень краткое введение. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. Дои:10.1093 / actrade / 9780192893215.001.0001
• Уважаемый I.J. (2000). Взгляд на человеческий интеллект: от психометрии к мозгу. Оксфорд, Англия: Издательство Оксфордского университета. Дои:10.1093 / acprof: oso / 9780198524175.001.0001
• Уважаемый, I.J .; Пальяри, К. (1991). «Сила g на разных уровнях способностей: Деттерман и Дэниел заново открыли« закон убывающей отдачи »Спирмена?». Интеллект. 15 (2): 247–250. Дои:10.1016 / 0160-2896 (91) 90033-А.
• Уважаемый, I.J .; Egan, V .; Gibson, G.J .; Brand, C.R .; Austin, E .; Келлаган, Т. (1996). «Интеллект и гипотеза дифференциации». Интеллект. 23 (2): 105–132. Дои:10.1016 / S0160-2896 (96) 90008-2.
• Уважаемый, I.J .; Spinath, F.M .; Бейтс, Т. (2006). «Генетика интеллекта». Eur J Hum Genet. 14 (6): 690–700. Дои:10.1038 / sj.ejhg.5201588. PMID  16721405.
• Уважаемый, I.J .; Penke, L .; Джонсон, В. (2010). «Неврология различий человеческого интеллекта» (PDF). Обзоры природы Неврология. 11 (3): 201–211. Дои:10.1038 / nrn2793. PMID  20145623. S2CID  5136934.
• Деттерман, Д.К .; Дэниел, М. (1989). «Корреляция ментальных тестов друг с другом и с когнитивными переменными наиболее высока для групп с низким IQ». Интеллект. 13 (4): 349–359. Дои:10.1016 / S0160-2896 (89) 80007-8.
• Айзенк, HJ (1995). Творчество как продукт интеллекта и личности. В Saklofske, D.H. & Zeidner, M. (Eds.), Международный справочник личности и интеллекта (стр. 231–247). Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: Plenum Press.
• Floyd, R.G .; Shands, E. I .; Rafael, F.A .; Bergeron, R .; МакГрю, К. С. (2009). «Надежность общих факторных нагрузок: влияние методов извлечения факторов, состав тестовой батареи, размер тестовой батареи и их взаимодействие» (PDF). Интеллект. 37 (5): 453–465. Дои:10.1016 / j.intell.2009.05.003.
• Флинн, Дж. (2011). Светские изменения в интеллекте. Страницы 647–665 в R.J. Штернберг и С. Кауфман (ред.), Кембриджский справочник разведки. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
• Frey, M.C .; Деттерман, Д. К. (2004). "Учебная оценка или г? Взаимосвязь между экзаменационным тестом и общими когнитивными способностями » (PDF). Психологическая наука. 15 (6): 373–378. Дои:10.1111 / j.0956-7976.2004.00687.x. PMID  15147489. S2CID  12724085.
• Готтфредсон, Л. С. (1998). «Зима). Общий коэффициент интеллекта». Scientific American представляет. 9 (4): 24–29.
• Готтфредсон, Л. С. (2002). g: Очень общий и очень практичный. Страницы 331–380 в R. J. Sternberg & E. L. Grigorenko (Eds.), Общий фактор интеллекта: насколько он общий? Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
• Готфредсон, Л. (2007). Инновации, несчастные случаи со смертельным исходом и эволюция общего интеллекта. В М. Дж. Робертсе (ред.), Интеграция разума: общие и предметно-специфические процессы в высшем познании (стр. 387–425). Хоув, Великобритания: Psychology Press.
• Готфредсон, Л. (2011). Интеллект и социальное неравенство: почему биологическая связь? стр. 538–575 в T. Chamorro-Premuzic, A. Furhnam, & S. von Stumm (Eds.), Справочник индивидуальных различий. Вили-Блэквелл.
• Гулд, С.Дж. (1996 г., исправленное издание). Ошибочное измерение человека. Нью-Йорк: W. W. Norton & Company.
• Haworth, C.M.A .; и другие. (2010). «Наследуемость общих когнитивных способностей линейно возрастает от детства к юной зрелости». Мол Психиатрия. 15 (11): 1112–1120. Дои:10.1038 / mp.2009.55. ЧВК  2889158. PMID  19488046.
• Хорн, Дж. Л., Макардл, Дж. Дж. (2007). Понимание человеческого интеллекта со времен Спирмена. В R. Cudeck & R. MacCallum, (Eds.). Факторный анализ через 100 лет (стр. 205–247). Махва, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
• Humphreys, L.G .; Rich, S.A .; Дэйви, Т. (1985). «Тест Пиаже общего интеллекта». Развивающая психология. 21 (5): 872–877. Дои:10.1037/0012-1649.21.5.872.
• Хант, Э. (2011). Человеческий интеллект. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета.
• Дженсен, А. (1980). Предвзятость в ментальном тестировании. Нью-Йорк: Свободная пресса.
• Дженсен, А. (1982). "Разоблачение научных окаменелостей и соломенных личностей". Обзор современного образования. 1: 121–135.
• Дженсен, А. (1992). "Понимание г в части обработки информации ». Обзор педагогической психологии. 4 (3): 271–308. Дои:10.1007 / bf01417874. S2CID  54739564.
• Дженсен, А. (1998). В г Фактор: наука об умственных способностях. Вестпорт, Коннектикут: Praeger. ISBN  0-275-96103-6
• Дженсен, А. (2000). Нигилистическая философия науки для научной психологии? Психология, 11, Проблема 088, статья 49.
• Дженсен, А. (2002). Психометрический g: определение и обоснование. В R.J. Штернберг и Э. Григоренко (ред.), Общий фактор интеллекта: Насколько он общий? (стр. 39–54). Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
• Johnson, W .; Bouchard, T.J .; Krueger, R.F .; McGue, M .; Готтесман, И. (2004). "Только один г: Стабильные результаты трех тестовых батарей ». Интеллект. 32: 95–107. Дои:10.1016 / S0160-2896 (03) 00062-X.
• Johnson, W .; te Nijenhuis, J .; Бушар-младший, Т. (2008). «По-прежнему всего 1 г: стабильные результаты пяти тестов батарей». Интеллект. 36: 81–95. Дои:10.1016 / j.intell.2007.06.001.
• Судья Т. А .; Jackson, C.L .; Shaw, J.C .; Scott, B.A .; Рич, Б. Л. (2007). «Самоэффективность и производительность, связанная с работой: неотъемлемая роль индивидуальных различий». Журнал прикладной психологии. 92 (1): 107–127. Дои:10.1037/0021-9010.92.1.107. PMID  17227155. S2CID  333238.
• Кампхаус Р.В., Винзор А.П., Роу Э.В. и Ким С. (2005). История интерпретации теста интеллекта. В D.P. Фланаган и П. Харрисон (ред.), Современная интеллектуальная оценка: теории, тесты и проблемы (2-е изд.) (Стр. 23–38). Нью-Йорк: Гилфорд.
• Kane, M. J .; Hambrick, D. Z .; Конвей, А. Р. А. (2005). «Объем рабочей памяти и подвижный интеллект - тесно связанные конструкции: комментарий к Акерману, Байеру и Бойлу (2004)» (PDF). Психологический бюллетень. 131 (1): 66–71. Дои:10.1037/0033-2909.131.1.66. PMID  15631552.
• Keith, T.Z .; Kranzler, J.H .; Фланаган, Д. (2001). «Что измеряет система когнитивной оценки (CAS)? Совместный подтверждающий факторный анализ CAS и тестов когнитивных способностей Вудкока-Джонсона (3-е издание)». Обзор школьной психологии. 30: 89–119. Дои:10.1080/02796015.2001.12086102. S2CID  141437006.
• Корб, К. Б. (1994). «Стивен Джей Гулд об интеллекте». Познание. 52 (2): 111–123. CiteSeerX  10.1.1.22.9513. Дои:10.1016/0010-0277(94)90064-7. PMID  7924200. S2CID  10514854.
• Ковас, Ю .; Пломин, Р. (2006). «Универсальные гены: значение для когнитивных наук». Тенденции в когнитивных науках. 10 (5): 198–203. Дои:10.1016 / j.tics.2006.03.001. PMID  16580870. S2CID  13943225.
• Квист, А., Густафссон, Ж.-Э. (2008). Связь между подвижным интеллектом и общим фактором как функция культурного фона: проверка инвестиционной теории Кеттелла. Интеллект 36, 422–436.
• Лотри, Дж. (2002). Есть ли общий фактор когнитивного развития? В Sternberg, R.J. И Григоренко Э. (Ред.), Общий фактор интеллекта: насколько он общий? Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
• Любинский, Д (2009). «Исключительные когнитивные способности: фенотип». Поведенческая генетика. 39 (4): 350–358. Дои:10.1007 / s10519-009-9273-0. PMID  19424784. S2CID  7900602.
• Линн, Р. (2003). География интеллекта. В Нюборге, Х. (ред.), Научное исследование общего интеллекта: дань уважения Артуру Р. Дженсену (стр. 126–146). Оксфорд: Пергамон.
• Макинтош, штат Нью-Джерси (2011). IQ и человеческий интеллект. Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета.
• МакГрю, К. (2005). Теория когнитивных способностей Кеттелла-Хорна-Кэрролла: прошлое, настоящее и будущее. Современная интеллектуальная оценка: теории, тесты и проблемы. (стр. 136–181) Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Guilford Press Flanagan, Dawn P. (Ed); Харрисон, Патти Л. (Эд), (2005). xvii, 667 с.
• Neisser, U .; Boodoo, G .; Bouchard Jr, T.J .; Бойкин, A.W .; Броды, Н .; Ceci, S.J .; Halpern, D.F .; Loehlin, J.C .; Перлофф Р. (1996). «Разведка: известные и неизвестные». Американский психолог. 51 (2): 77–101. CiteSeerX  10.1.1.322.5525. Дои:10.1037 / 0003-066x.51.2.77.
• Оберауэр, К .; Schulze, R .; Вильгельм, O .; Зюсс, Х.-М. (2005). «Рабочая память и интеллект - их взаимосвязь и взаимосвязь: комментарий к Аккерману, Байеру и Бойлю (2005)». Психологический бюллетень. 131 (1): 61–65. Дои:10.1037/0033-2909.131.1.61. PMID  15631551. S2CID  2508020.
• Penke, L .; Denissen, J.J.A .; Миллер, Г.Ф. (2007). «Эволюционная генетика личности» (PDF). Европейский журнал личности. 21 (5): 549–587. Дои:10.1002 / пер.629.
• Пломин, Р. (2003). «Генетика, гены, геномика и др.» Молекулярная психиатрия. 8 (1): 1–5. Дои:10.1038 / sj.mp.4001249. PMID  12556898.
• Пломин, Р .; Спинат, Ф. (2004). «Интеллект: генетика, гены и геномика». J Pers Soc Psychol. 86 (1): 112–129. Дои:10.1037/0022-3514.86.1.112. PMID  14717631. S2CID  5734393.
• Робертсон, К.Ф .; Смец, С .; Любинский, Д .; Бенбоу, К. (2010). «Гипотеза за пределами порога: даже среди одаренных и лучших аспирантов математики / естествознания 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. Дои:10.1177/0963721410391442. S2CID  46218795.
• Roth, P.L .; Bevier, C.A .; Бобко, П .; Switzer III, F.S .; Тайлер, П. (2001). «Этнические групповые различия в когнитивных способностях в условиях занятости и обучения: метаанализ». Психология персонала. 54 (2): 297–330. CiteSeerX  10.1.1.372.6092. Дои:10.1111 / j.1744-6570.2001.tb00094.x.
• Rushton, J.P .; Дженсен, А. (2010). «Взлет и падение эффекта Флинна как причина ожидать сокращения разрыва в IQ черных и белых». Интеллект. 38 (2): 213–219. Дои:10.1016 / j.intell.2009.12.002.
• Sackett, P.R .; Borneman, M.J .; Коннелли, Б. (2008). «Тестирование с высокими ставками в сфере высшего образования и трудоустройства. Оценка доказательств действительности и справедливости». Американский психолог. 63 (4): 215–227. CiteSeerX  10.1.1.189.2163. Дои:10.1037 / 0003-066x.63.4.215. PMID  18473607.
• Schmidt, F.L .; Хантер, Дж. (2004). «Общие умственные способности в сфере труда: профессиональный уровень и эффективность работы» (PDF). Журнал личности и социальной психологии. 86 (1): 162–173. CiteSeerX  10.1.1.394.8878. Дои:10.1037/0022-3514.86.1.162. PMID  14717634.
• Спирмен, C.E. (1904). "'Общий интеллект, объективно определяемый и измеряемый » (PDF). Американский журнал психологии. 15 (2): 201–293. Дои:10.2307/1412107. JSTOR  1412107. Архивировано из оригинал (PDF) 7 апреля 2014 г.
• Спирмен, К.Е. (1927). Способности человека. Лондон: Макмиллан.
• Stauffer, J .; Ree, M.J .; Карретта, Т. (1996). «Тесты на когнитивные компоненты - это не более чем г: Расширение анализа Киллонена ». Журнал общей психологии. 123 (3): 193–205. Дои:10.1080/00221309.1996.9921272.
• Sternberg, R.J .; Conway, B.E .; Ketron, J. L .; Бернштейн, М. (1981). «Народное представление об интеллекте». Журнал личности и социальной психологии. 41: 37–55. Дои:10.1037/0022-3514.41.1.37.
• von Stumm, S .; Chamorro-Premuzic, T .; Quiroga, M.Á .; Колом, Р. (2009). «Разделение узких и общих различий в ассоциациях интеллект-личность». Личность и индивидуальные различия. 47 (4): 336–341. Дои:10.1016 / j.paid.2009.03.024.
• фон Штум, С., Чаморро-Премузич, Т., Акерман, П. Л. (2011). Повторное посещение ассоциаций интеллекта и личности: подтверждение интеллектуальных инвестиций. В T. Chamorro-Premuzic, S. von Stumm, & A. Furnham (ред.), Справочник индивидуальных различий. Чичестер, Великобритания: Wiley-Blackwell.
• Такер-Дроб, Э.М. (2009). «Дифференциация когнитивных способностей на протяжении жизни». Развивающая психология. 45 (4): 1097–1118. Дои:10.1037 / a0015864. ЧВК  2855504. PMID  19586182.
• van der Maas, H.L.J .; Dolan, C.V .; Grasman, R. P. P. P .; Wicherts, J.M .; Huizenga, H.M .; Raaijmakers, M. E. J. (2006). «Динамическая модель общего интеллекта: позитивное многообразие интеллекта через мутуализм» (PDF). Психологический обзор. 13 (4): 842–860. Дои:10.1037 / 0033-295x.113.4.842. PMID  17014305. Архивировано из оригинал (PDF) 17 апреля 2012 г.. Получено 1 августа 2012.
• Вайнберг, Р.А. (1989). «Интеллект и IQ. Важные вопросы и великие дебаты». Американский психолог. 44 (2): 98–104. Дои:10.1037 / 0003-066X.44.2.98.