g- фактор (психометрия)

Г фактор (также известный как общий интеллект , общая умственная способность или общий фактор интеллекта ) представляет собой конструкцию , разработанная в психометрических исследованиях познавательных способностей и человеческого интеллекта . Это переменная, которая суммирует положительные корреляции между различными когнитивными задачами, отражая тот факт, что производительность человека в одном типе когнитивных задач, как правило, сравнима с эффективностью этого человека в других видах когнитивных задач. Г - фактор , как правило , составляет от 40 до 50 процентов между индивидуальными различиями-производительности на даннойкогнитивный тест и составные баллы («баллы IQ»), основанные на многих тестах, часто рассматриваются как оценки положения людей по g- фактору. ^[1] Термины IQ, общий интеллект, общие когнитивные способности, общие умственные способности и просто интеллект часто используются как синонимы для обозначения этого общего ядра, присущего когнитивным тестам. ^[2] г фактор нацелен на конкретную меру общего интеллекта .

Существование фактора g было первоначально предположено английским психологом Чарльзом Спирменом в начале 20 века. Он заметил, что оценки успеваемости детей по, казалось бы, не связанным школьным предметам положительно коррелировали , и рассудил, что эти корреляции отражают влияние основных общих умственных способностей, которые учитывались при успеваемости по всем видам ментальных тестов. Спирмен предположил, что все умственные способности можно концептуализировать в терминах единого общего фактора способностей, который он обозначил как g , и многих узких факторов способностей, специфичных для конкретной задачи. Вскоре после того, как Спирмен предположил существование g , Годфри Томсон оспорил его., который представил доказательства того, что такие взаимные корреляции между результатами тестов могли возникнуть, даже если бы g- фактор не существовал. ^[3] Современные факторные модели интеллекта обычно представляют когнитивные способности в виде трехуровневой иерархии, где есть много узких факторов в нижней части иерархии, несколько более широких, более общих факторов на промежуточном уровне и на вершине. единственный фактор, называемый фактором g , который представляет собой дисперсию, общую для всех когнитивных задач.

Традиционно исследования g концентрировались на психометрических исследованиях тестовых данных, с особым акцентом на подходах факторного анализа . Однако эмпирические исследования природы g также основывались на экспериментальной когнитивной психологии и ментальной хронометрии , анатомии и физиологии мозга, количественной и молекулярной генетике и эволюции приматов . ^[4] Некоторые ученые считают , г как статистическая закономерность и непротиворечивая, и общим 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 поведенческой генетики установили, что конструкция g в высокой степени наследуется . У него есть ряд других биологических коррелятов, включая размер мозга . Это также важный предиктор индивидуальных различий во многих социальных результатах, особенно в образовании и занятости. Наиболее широко признанные современные теории интеллекта включать г фактор. ^[6] Однако критики g утверждали, что акцент на g неуместен и влечет за собой обесценивание других важных способностей. Стивен Дж. Гулд лихо осудил концепцию gкак поддержку нереалистичного овеществленного взгляда на человеческий разум.

Тестирование когнитивных способностей [ править ]

Тесты на познавательные способности 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. Последовательное обнаружение универсально положительных матриц корреляции результатов ментальных тестов (или «положительного многообразия»), несмотря на большие различия в содержании тестов, было описано как «возможно, наиболее воспроизводимый результат во всей психологии». ^[12] Нулевые или отрицательные корреляции между тестами предполагают наличие ошибки выборки или ограничение диапазона способностей в исследуемой выборке. ^[13]

Используя факторный анализ или связанные статистические методы, 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 общим фактором или просто g . (По соглашению g всегда печатается курсивом в нижнем регистре.) Математически фактор g является источником различий между людьми , что влечет за собой то, что нельзя осмысленно говорить об умственных способностях какого-либо отдельного человека, состоящих из g или других факторов, с любым указанным градусов. Можно говорить только о положении человека на g.(или другие факторы) по сравнению с другими людьми в соответствующей популяции. ^{[13] [14] [15]}

Различные тесты в тестовой батарее могут в разной степени коррелировать с g- фактором (или «загружать») . Эти корреляции известны как g- нагрузки. Показатель g- фактора отдельного тестируемого , представляющий его или ее относительное положение по g- фактору в общей группе людей, можно оценить с помощью g- нагрузок. Полномасштабные показатели IQ из набора тестов обычно сильно коррелируют с показателями g- фактора, и они часто рассматриваются как оценки g . Например, корреляция между оценками g- фактора и полными IQ от Дэвида Векслера.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 умственных тестов всегда положительны и обычно колеблется между .10 и .90, в среднем около 0,60 и стандартным отклонением около +0,15. Прогрессивные матрицы Raven входят в число тестов с самыми высокими нагрузками g , около 0,80. Тесты на словарный запас и общую информацию также обычно имеют высокие g- нагрузки. ^{[17] [18]} Однако, г загрузки одного и того же теста может несколько меняться в зависимости от состава испытательной батареи. ^[19]

Сложность испытаний и требование их место на ментальной манипуляции связаны испытания 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 в обратном направлении цифры диапазона является более сложным , чем тест вперед цифры диапазона, и он имеет значительно более высокую г загрузку. Аналогично gНагрузки тестов на арифметические вычисления, правописание и чтение слов ниже, чем у тестов на решение арифметических задач, составление текста и тесты на понимание прочитанного, соответственно. ^{[13] [20]}

Сложность теста и g- нагрузки - это разные понятия, которые могут или не могут быть эмпирически связаны в какой-либо конкретной ситуации. Тесты с одинаковым уровнем сложности, индексируемым по доле тестовых заданий, которые не удалось сдать экзаменуемым, могут демонстрировать широкий диапазон g- нагрузок. Например, было показано , что тесты механической памяти имеют такой же уровень сложности, но значительно более низкие нагрузки g, чем многие тесты, предполагающие рассуждение. ^{[20] [21]}

Теории [ править ]

Хотя существование g как статистической закономерности хорошо установлено и не вызывает споров среди экспертов, нет единого мнения относительно того, что вызывает положительные взаимные корреляции. Было предложено несколько объяснений. ^[22]

Умственная энергия или работоспособность [ править ]

Чарльз Спирмен рассуждал, что корреляция между тестами отражает влияние общего причинного фактора - общей умственной способности, которая влияет на выполнение всех видов умственных задач. Однако он думал, что лучшими индикаторами g были те тесты, которые отражали то, что он называл выявлением отношений и коррелятов , которые включали такие способности, как дедукция , индукция , решение проблем, схватывание отношений, вывод правил и обнаружение различий и сходств. Спирмен предположил, что gбыл 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 g . ^[23]

Вслед за Спирменом Артур Дженсен утверждал, что все умственные задачи в той или иной степени связаны с g . Согласно Дженсену, фактор g представляет собой «дистиллят» оценок по различным тестам, а не суммирование или среднее значение таких оценок, при этом факторный анализ действует как процедура дистилляции . ^[18] Он утверждал, что g не может быть описан в терминах характеристик элемента или информационного содержания тестов, указывая на то, что очень разные умственные задачи могут иметь почти равные нагрузки g . Векслер также утверждал, что g - это вообще не способность, а скорее какое-то общее свойство мозга. Дженсен предположил, что gсоответствует индивидуальным различиям в скорости или эффективности нейронных процессов, связанных с умственными способностями. ^[24] Он также предположил, что, учитывая связь между g и элементарными когнитивными задачами , должна быть возможность построить тест шкалы отношений g, который использует время в качестве единицы измерения. ^[25]

Теория выборки [ править ]

Так называемая теория выборки g , первоначально разработанная Эдвардом Торндайком и Годфри Томсоном , 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 наложением 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 невозможно провести статистическое различие между моделью Спирмена g и моделью выборки; оба в равной степени способны учитывать взаимосвязь между тестами. ^[28] Теория выборки также согласуется с наблюдением, что более сложные умственные задачи имеют более высокие нагрузки g , потому что ожидается, что более сложные задачи будут включать в себя более крупную выборку нейронных элементов и, следовательно, имеют больше общих из них с другими задачами. ^[29]

Некоторые исследователи утверждали, что модель выборки делает недействительным g как психологическую концепцию, потому что модель предполагает, что g- факторы, полученные из разных наборов тестов, просто отражают общие элементы конкретных тестов, содержащихся в каждой батарее, а не g, который является общим 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 одну и ту 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 [ править ]

Модель «мутуализма» g 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 принесет пользу другим процессам, в результате чего эти 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 gнагрузки и коэффициенты наследуемости субтестов являются проблематичными для теории мутуализма. ^[33]

Факторная структура познавательных способностей [ править ]

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 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 называется g- фактором, и он обычно составляет от 40 до 50 процентов дисперсии в батареях тестов IQ. ^[34] Наличие корреляции между многими широко варьирующимися когнитивными тестами часто рассматривается как доказательство существования g, но Макфарланд (2012) показал, что такие корреляции не более или менее подтверждают существование g, чем существование множества факторов интеллекта. ^[35]

Чарльз Спирмен 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, фактор g, который учитывает положительную корреляцию между тестами. Это известно как двухфакторная теория Спирмена. Более поздние исследования, основанные на более разнообразных батареях тестов, чем те, которые использовал Спирмен, показали, что одно только g не может объяснить всех корреляций между тестами. В частности, было обнаружено, что даже после контроля g некоторые тесты все еще коррелировали друг с другом. Это привело к постулированиюгрупповые факторы , представляющие дисперсию, которые имеют общие группы тестов с похожими требованиями (например, вербальные, пространственные или числовые) в дополнение к общей дисперсии g . ^[36]

За счет ротации факторов , в принципе, можно получить бесконечное количество различных решений по факторам, которые математически эквивалентны по своей способности учитывать взаимосвязи между когнитивными тестами. К ним относятся решения, не содержащие g- фактора. 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. ^[37]

Есть много психологически значимых причин для предпочтения факторных решений, содержащих g- фактор. К ним относятся наличие положительного коллектора, тот факт, что определенные виды тестов (как правило, более сложные) имеют постоянно большие g- нагрузки, существенная инвариантность g- факторов в разных тестовых батареях, невозможность создания тестовых батарей, которые не дают результатов. г фактор, и широкое практическое действительность г как предсказатель индивидуальных результатов. Г фактор, наряду с факторами группы, лучше всего отражает эмпирически установленный факт , что, в среднем, общие различия способностей междуиндивидуумов больше, чем различий между способностями внутри людей, в то время как факторное решение с ортогональными факторами без g скрывает этот факт. Более того, g , по-видимому, является наиболее наследуемым компонентом интеллекта. ^[38] Исследования с использованием методов подтверждающего факторного анализа также подтвердили существование g . ^[37]

Г фактор может быть вычислен из корреляционной матрицы результатов испытаний с использованием несколько 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 g на результаты тестов. ^{[19] [39]}

В настоящее время 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 имеется 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, g , общий фактор, общий для всех тестов. ^{[40] [41] [42]} г - фактор , как правило , составляет большинство от общего коэффициента общего дисперсии тестовых батарей IQ. ^[43] Современные иерархические модели интеллекта включаютThree Stratum теория и теория Кеттелла-Horn-Carroll . ^[44]

«Безразличие индикатора» [ править ]

Спирмен предложил принцип безразличия индикатора , согласно которому точное содержание тестов интеллекта неважно для целей определения g , поскольку g входит в производительность по всем видам тестов. Следовательно, любой тест можно использовать как индикатор g . ^[5] Вслед за Спирменом Артур Дженсен недавно утверждал, что коэффициент g, извлеченный из одной тестовой батареи, всегда будет в пределах погрешности таким же, как и у другой батареи, при условии, что батареи большие и разные. ^[45] Согласно этой точке зрения, каждое психическое испытание, как бы ни Отличительная вызовы на гв некоторой степени. Таким образом, совокупная оценка ряда различных тестов будет влиять на g сильнее, чем любая из отдельных оценок теста, потому что компоненты g накапливаются в совокупной оценке, в то время как некоррелированные компоненты, отличные от g, будут компенсировать друг друга. Теоретически совокупная оценка бесконечно большой и разнообразной батареи тестов была бы идеальной мерой g . ^[46]

Напротив, Л.Л. Терстон утверждал, что g- фактор, извлеченный из набора тестов, отражает среднее значение всех способностей, требуемых конкретной батареей, и, следовательно , g варьируется от одной батареи к другой и «не имеет фундаментального психологического значения». ^{[47] В том} же духе Джон Хорн утверждал, что g- факторы бессмысленны, потому что они не инвариантны для разных наборов тестов, утверждая, что корреляции между различными мерами способностей возникают из-за того, что трудно определить человеческое действие, которое зависит только от одной способности. ^{[48] [49]}

Чтобы показать, что разные батареи отражают один и тот же g , нужно назначить несколько тестовых батарей одним и тем же людям, извлечь g- факторы из каждой батареи и показать, что эти факторы сильно коррелированы. Это можно сделать в рамках подтверждающего факторного анализа. ^[22] Венди Джонсон и его коллеги опубликовали два таких исследования. ^{[50] [51]} Первый обнаружил, что корреляция между g- факторами, извлеченными из трех разных батарей, была 0,99, 0,99 и 1,00, подтверждая гипотезу о том, что g- факторы от разных батарей одинаковы и что идентификация gне зависит от конкретных оцениваемых способностей. Второе исследование показало, что g- факторы, полученные из четырех из пяти тестовых наборов, коррелировали в диапазоне 0,95–1,00, в то время как корреляции варьировались от 0,79 до 0,96 для пятой батареи, теста Cattell Culture Fair Intelligence Test (CFIT). Они объяснили несколько более низкую корреляцию с батареей CFIT отсутствием разнообразия контента, поскольку она содержит только элементы матричного типа, и интерпретировали результаты как подтверждающие утверждение о том, что g- факторы, полученные на разных тестовых батареях, одинаковы при условии, что батареи разные. довольно. Результаты показывают, что один и тот же g можно последовательно идентифицировать из разных тестовых батарей. ^{[40] [52]}

Распределение населения [ править ]

Форма популяционного распределения g неизвестна, потому что g нельзя измерить в шкале отношений ^{[ требуется пояснение ]} . (Распределение оценок в типичных тестах на IQ примерно нормальное, но это достигается путем построения, то есть путем нормализации исходных оценок.) Было высказано мнение ^{[ кто? ]} , Что, тем не менее серьезные основания полагать , что г является нормально распределенными в общей популяции, по крайней мере , в диапазоне от ± 2 стандартных отклонений от среднего значения. В частности, gможет рассматриваться как составная переменная, отражающая аддитивные эффекты многих независимых генетических и средовых влияний, и такая переменная должна, согласно центральной предельной теореме , подчиняться нормальному распределению. ^[53]

Закон Спирмена убывающей отдачи [ править ]

Ряд исследователей предположили, что доля вариации, обусловленная g, не может быть одинаковой для всех подгрупп в популяции. Закон Спирмена убывающей отдачи ( 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 фактор g будет составлять меньшую долю индивидуальных различий в оценках когнитивных тестов при более высоких оценках фактора g .

(SLODR) был первоначально предложен Спирмен , ^[54] , который сообщил , что средняя корреляция между 12 - когнитивных тестов способностей была 0,466 в 78 нормальных детей, и 0,782 в 22 «неполноценных» детей. Деттерман и Дэниел заново открыли этот феномен в 1989 году. ^[55] Они сообщили, что для субтестов как WAIS, так и WISC , взаимные корреляции субтестов монотонно уменьшались с группой способностей, в пределах от примерно средней интеркорреляции 0,7 среди людей с IQ менее 78 до .4 среди людей с IQ выше 122. ^[56]

(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. ^[57] Однако, как Deary et al. (1996). ^[57] и Tucker-Drob (2009) ^[58] указали, что разделение непрерывного распределения интеллекта на произвольное количество дискретных групп способностей далеко не идеально для изучения (SLODR). Такер-Дроб (2009) ^[58]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 люди.

Недавнее метааналитическое исследование Блюма и Холлинга ^[59] также подтвердило гипотезу дифференциации. В отличие от большинства исследований по этой теме, эта работа позволила изучить способности и возрастные переменные в качестве непрерывных предикторов g- насыщения, а не просто сравнивать группы испытуемых с более низкой и более высокой квалификацией или группы молодых и старших испытуемых. Результаты показывают, что средняя корреляция и g- нагрузки тестов когнитивных способностей уменьшаются с увеличением способностей, но увеличиваются с возрастом респондента. (SLODR), как описано Чарльзом Спирменом , может быть подтверждено снижением g- насыщенности как функцией IQ, а также g-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 в случае более высоких способностей должна наблюдаться большая размерность факторов, но величина этого эффекта (т.е. насколько более вероятно и сколько факторов) остается неопределенной.

Практическая значимость [ править ]

Практическая ценность g в качестве предсказателя образовательных, экономических и социальных результатов является предметом постоянных дебатов. ^[60] Некоторые исследователи утверждали, что она более обширна и универсальна, чем любая другая известная психологическая переменная, ^[61] и что достоверность g возрастает с увеличением сложности измеряемой задачи. ^{[62] [63]} Другие утверждали, что тесты конкретных способностей превосходят g- фактор в анализе, приспособленном к реальным ситуациям. ^{[64] [65] [66]}

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 баллами за тесты и показателем какого-либо критерия называется коэффициентом достоверности . Один из способов интерпретировать коэффициент достоверности - возвести его в квадрат, чтобы получить дисперсию, учтенную тестом. 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 в каждом квинтиле результатов теста.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. ^{[67] [68]}

Академическая успеваемость [ править ]

Прогностическая достоверность g наиболее заметна в области успеваемости. Очевидно, это связано с тем, что g тесно связана со способностью изучать новый материал и понимать концепции и значения. ^[62]

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 нагрузка партитур IQ высока, но вполне возможно , что некоторые действия IQ в прогнозировании схоластических достижений связанно с факторами измеренных IQ не зависят от г . Согласно исследованию Роберта Л. Торндайка , от 80 до 90 процентов предсказуемой разницы в успеваемости происходит из-за gОстальное приписывается факторам, отличным от g, измеренным IQ и другими тестами. ^[69]

Показатели 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. ^[70] В продольном исследовании английского языка g- баллы, полученные в возрасте 11 лет, коррелировали со всеми 25 предметными тестами национального экзамена GCSE, сданными в 16 лет. Корреляция варьировалась от 0,77 для теста по математике до 0,42 для теста по искусству. Корреляция между g и общеобразовательным фактором, вычисленным на основе тестов GCSE, составила 0,81. ^[71]

Исследования показывают, что SAT , широко используемый при приеме в колледж, в первую очередь является мерой g . Была обнаружена корреляция 0,82 между оценками g, рассчитанными на основе батареи тестов IQ, и оценками 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). ^{[67] [72]}

Достижения [ править ]

Существует высокая корреляция от 0,90 до 0,95 между престижным рейтингом профессий, оцененным населением в целом, и средними показателями общего интеллекта людей, занятых в каждой профессии. На уровне отдельных сотрудников связь между престижем должности и g ниже - одно крупное исследование в США показало корреляцию 0,65 (0,72 с поправкой на затухание ). Таким образом, средний уровень g увеличивается с воспринимаемым престижем работы. Также было обнаружено, что разброс общих оценок интеллекта меньше в более престижных профессиях, чем в профессиях более низкого уровня, что позволяет предположить, что профессии более высокого уровня имеют минимальные требования к g . ^[73][74]

Производительность [ править ]

Исследования показывают, что тесты g 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 достоверности результатов профессионального обучения составляет 0,63. ^[75] Было обнаружено, что достоверность g для работ высочайшей сложности (профессиональные, научные и руководящие должности) выше, чем для работ наименьшей сложности, но g имеет прогностическую достоверность даже для простейших работ. Исследования также показывают, что определенные тесты способностей, адаптированные для каждой работы, не дают или почти не повышают достоверность прогнозов по сравнению с тестами на общий интеллект. Верят чтоg влияет на производительность труда в основном за счет облегчения приобретения профессиональных знаний. Прогностическая достоверность g больше, чем у опыта работы, и увеличение опыта на работе не снижает достоверность g . ^{[62] [73]}

В метаанализе 2011 года исследователи обнаружили, что общие когнитивные способности (GCA) предсказывают эффективность работы лучше, чем личность ( пятифакторная модель ) и три потока эмоционального интеллекта . Они исследовали относительную важность этих конструкций для прогнозирования производительности труда и обнаружили, что когнитивные способности объясняют большую часть различий в производительности труда. ^[76] Другие исследования показали, что GCA и эмоциональный интеллект имеют линейный независимый и дополнительный вклад в производительность труда. Côté и Miners (2015) ^[77] обнаружили, что эти конструкции взаимосвязаны при оценке их взаимосвязи с двумя аспектами производительности труда: гражданским поведением в организации.(OCB) и выполнение задачи. Эмоциональный интеллект лучше предсказывает выполнение задачи и OCB, когда GCA низкий, и наоборот. Например, сотрудник с низким уровнем GCA будет компенсировать выполнение своей задачи и OCB, если эмоциональный интеллект высок.

Хотя эти компенсирующие эффекты способствуют развитию эмоционального интеллекта , GCA по-прежнему остается лучшим показателем эффективности работы. Несколько исследователей изучали взаимосвязь между GCA и производительностью труда на разных должностях. Например, Гизелли (1973) ^[78] обнаружил, 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. ^{[79] В} других исследованиях сравнивали GCA - корреляцию производительности труда между работами разной сложности. Охотник и охотник (1984) ^[80]разработали метаанализ с более чем 400 исследованиями и обнаружили, что эта корреляция выше для работ 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, что является хорошей и плохой работой. Рейтинг руководителей обычно бывает субъективным и непоследовательным среди сотрудников. ^[81] Кроме того, руководитель рейтинг выполнения работы зависят от различных факторов, таких как эффект ореола , ^[82] привлекательность лица , ^[83] расового или этнического смещения, и высоты сотрудников. ^[84] Однако Винчур, Шиппманн, Свитцер и Рот (1998)^[79] обнаружили в своем исследовании с сотрудниками отдела продаж, 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 получение 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 работников. ^[85]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 уровнем GCA. ^[86] 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. ^[87] Однако к выводам о корреляции между GCA и производительностью труда следует относиться с осторожностью. Некоторые исследователи предупреждают о существовании статистических артефактов, связанных с показателями производительности труда и результатами тестов GCA. Например, Viswesvaran, Ones and Schmidt (1996) ^[88]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. ^[89]

Доход [ править ]

Корреляция между доходом и g , измеренная по шкале IQ, составляет в среднем 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. ^[90]

Другие корреляты [ править ]

Г фактор находит свое отражение во многих социальных результатах. Многие проблемы социального поведения, такие как отсев из школы, хроническая зависимость от социального обеспечения, предрасположенность к несчастным случаям и преступность, имеют отрицательную корреляцию с g независимо от социального класса происхождения. ^[91] Показатели здоровья и смертности также связаны с g , при этом более высокие результаты тестов в детстве предсказывают лучшие показатели здоровья и смертности во взрослом возрасте (см. Когнитивная эпидемиология ). ^[92]

В 2010 году психолог Сатоши Канадзава утверждал, что g коррелирует только с эффективностью решения эволюционно незнакомых, а не эволюционно знакомых проблем, предложив то, что он назвал «гипотезой взаимодействия саванны и IQ». ^{[93] [94]} В ответ психологи Скотт Барри Кауфман , Колин Дж. Де Янг , Дейдра Рейс и Джереми Р. Грей дали 112 испытуемым компьютеризированную версию задачи выбора Уэйсона ( логическая головоломка ) из 70 пунктов в социальных отношениях. контекст, предложенный эволюционными психологами Ледой Космидес и Джоном Туби вАдаптированный ум , ^[95] и обнаружиличто вместо этого «производительность на неслучайный, эволюционно знакомые проблемы более тесно связаны с общим интеллектомчем производительность на произвольных, эволюционно новые проблемы». ^{[96] [97]}

Генетические и экологические детерминанты [ править ]

Наследственность - это доля фенотипической изменчивости признака в популяции, которая может быть отнесена к генетическим факторам. Наследственность g , по оценкам, падает от 40 до 80 процентов с использованием исследований близнецов, усыновлений и других семейных исследований, а также молекулярно-генетических методов. По оценкам, основанным на совокупности доказательств, наследуемость g составляет около 50%. ^[98] Было обнаружено, что он линейно увеличивается с возрастом. Например, в большом исследовании с участием более 11000 пар близнецов из четырех стран сообщается о наследуемости g.составлять 41 процент в девять лет, 55 процентов в двенадцать и 66 процентов в семнадцать лет. По оценкам других исследований, наследуемость достигает 80 процентов в зрелом возрасте, хотя в пожилом возрасте она может снижаться. Большинство исследований наследуемости g проводилось в Соединенных Штатах и Западной Европе , но исследования в России ( Москва ), бывшей Восточной Германии , Японии и сельской Индии дали оценки наследственности, аналогичные западным исследованиям. ^{[40] [99] [100] [101]}

Поведенческие генетические исследования также установили, что общее (или межсемейное) воздействие окружающей среды на g сильно в детстве, но затем снижается и становится незначительным во взрослом возрасте. Это указывает на то, что эффекты окружающей среды, которые важны для развития g , уникальны и не разделяются между членами одной семьи. ^[100]

Генетическая корреляция является статистика , которая указывает на то, в какой степени одни и те же генетические эффекты влияют две различные черты. 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 из - за генетической изменчивости в какой бы то ни гявляется. 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. ^{[100] [102] [103]}

Многие исследования указывают на то, что g является очень полигенным признаком, на который влияют многие общие генетические варианты, каждый из которых имеет лишь небольшие эффекты. Другая возможность состоит в том, что наследственные различия в g обусловлены индивидуумами, имеющими разные «нагрузки» редких, вредных мутаций, при этом генетическая изменчивость среди индивидуумов сохраняется из -за баланса мутации и отбора . ^{[103] [104]}

Сообщается, что ряд генов-кандидатов связан с различиями в интеллекте, но размеры эффекта были небольшими, и почти ни один из результатов не был воспроизведен. Пока что ни один индивидуальный генетический вариант не был окончательно связан с нормальным интеллектом. Многие исследователи считают, что для надежного обнаружения индивидуальных генетических полиморфизмов, связанных с g, потребуются очень большие образцы . ^{[40] [104]} Тем не менее, хотя оказалось, что трудно найти гены, влияющие на изменение g в нормальном диапазоне, было обнаружено много одногенных расстройств с умственной отсталостью среди их симптомов. ^[105]

Было высказано предположение, что g- нагрузка ментальных тестов коррелирует с наследуемостью ^[33], но как эмпирические данные, так и статистическая методология, имеющая отношение к этому вопросу, вызывают активные споры. ^{[106] [107] [108]} Некоторые исследования показывают, что на тесты с более высокой нагрузкой g больше влияет инбридинговая депрессия, снижающая результаты тестов. ^{[ необходима цитата ]} Есть также свидетельства того, что тесты с более высокими нагрузками g связаны с более значительными положительными гетеротическими эффектами на результаты тестов, что, как предполагалось, указывает на наличиеэффекты генетического доминирования для g . ^[109]

Результаты нейробиологии [ править ]

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). Внешний размер головы имеет корреляцию ~ 0,2 с g . МРТ-исследование областей мозга показывает, что объемы лобной , теменной и височной коры и гиппокампа также коррелируют с g , как правило, на уровне 0,25 или более, в то время как корреляции, усредненные по многим исследованиям, с общим серым веществом и общим белым веществомоказались равными 0,31 и 0,27 соответственно. Некоторые, но не все исследования также обнаружили положительную корреляцию между g и толщиной 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. Исследования поражений мозга выявили 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-спектроскопии обнаружили несколько противоречивую, но в целом положительную корреляцию между интеллектом и целостностью белого вещества, что подтверждает идею о важности белого вещества 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, т. Е. Они используют меньше ресурсов мозга для той же задачи, чем менее умные люди. ^[2]

Небольшие, но относительно устойчивые ассоциации с результатами тестов интеллекта включают также активность мозга, измеряемую записями ЭЭГ или связанными с событиями потенциалами , и скоростью нервной проводимости . ^{[110] [111]}

g у не-людей [ править ]

Доказательства общего фактора интеллекта также наблюдались у нечеловеческих животных. Исследования показали, что g отвечает за 47% дисперсии на уровне видов у приматов ^[112] и около 55% индивидуальной дисперсии, наблюдаемой у мышей . ^{[113] [114]} Обзор и метаанализ общего интеллекта, однако, показали, что средняя корреляция между когнитивными способностями составляла 0,18, и предположили, что общая поддержка g у животных, кроме человека, слаба. ^[115]

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, ориентированных на инновации , изменение привычек , социальное обучение и реакцию на новизну . Нечеловеческие модели g, такие как мыши, используются для изучения генетического влияния на интеллект и исследований неврологического развития механизмов и биологических коррелятов g . ^[116]

g (или c ) в человеческих группах [ править ]

Подобно g для отдельных лиц, новый путь исследования направлен на извлечение общего фактора коллективного интеллекта c для групп, демонстрирующих общую способность группы выполнять широкий спектр задач. ^[117] Определение, введение в действие и статистический подход для этого коэффициента c получены из g . Исследуются причины, прогностическая достоверность, а также дополнительные параллели с g . ^[118]

Другие биологические ассоциации [ править ]

Рост коррелирует с интеллектом (r ~ 0,2), но эта корреляция, как правило, не обнаруживается в семьях (т. Е. Среди братьев и сестер), что позволяет предположить, что она является результатом кросс-ассортативного спаривания по росту и интеллекту или другим фактором, который коррелирует с оба (например, питание). Известно, что миопия связана с интеллектом с корреляцией от 0,2 до 0,25, и эта связь была обнаружена и в семьях. ^[119]

Групповые сходства и различия [ править ]

Межкультурные исследования показывают, что g- фактор можно наблюдать всякий раз, когда испытуемому человеку вводят набор разнообразных сложных когнитивных тестов. Также было обнаружено, что факторная структура тестов IQ одинакова для разных полов и этнических групп в США и других странах. ^[111] г фактор был найден наиболее инвариантом всех факторов в кросс-культурных сравнений. Например, когда сравнивались коэффициенты g, вычисленные из американской стандартизированной выборки батареи IQ Векслера и из больших выборок, которые выполнили японский перевод той же батареи, коэффициент конгруэнтности составил 0,99, что указывает на виртуальную идентичность. Точно так же коэффициент конгруэнтности междуФактор g, полученный из образцов стандартизации белого и черного цвета батареи WISC в США, составил 0,995, а дисперсия результатов тестов, учитываемая g, была очень похожей для обеих групп. ^[120]

Большинство исследований предполагают, что существуют незначительные различия в среднем уровне g между полами, но что 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. ^[121] 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. ^[122]

Были обнаружены различия в g между расовыми и этническими группами, особенно в США между тестируемыми, идентифицирующими черных и белых, хотя эти различия, по-видимому, со временем значительно уменьшились ^[107], и их можно отнести к окружающей среде (а не генетическим факторам). ) причины. ^{[107] [123]} Некоторые исследователи предположили, что величина разрыва между черным и белым в результатах когнитивных тестов зависит от величины g- нагрузки теста , при этом тесты, показывающие, что более высокая g- нагрузка приводит к большим разрывам (см . Гипотезу Спирмена ), ^{[ 124], в} то время как другие критиковали эту точку зрения как методологически необоснованную. ^[125][126] Темменее другие отметиличто несмотря на увеличение г загрузки тестов IQ батареитечением времени, разницапроизводительности между расовыми группами продолжает уменьшаться. ^[107] 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 чернокожие американцы набрали от 4 до 7 баллов IQ по сравнению с белые неиспаноязычные, и что «разрыв g между черными и белыми сократился практически одновременно с разрывом в IQ». ^[107] Напротив, американцы восточноазиатского происхождения обычно немного превосходят белых американцев. ^[127]Утверждается, что расовые и этнические различия, аналогичные тем, которые обнаруживаются в США, можно наблюдать во всем мире ^[128], но значение, методологическое обоснование и истинность таких утверждений оспариваются. ^{[129] [130] [131] [132] [133] [134]}

Отношение к другим психологическим конструкциям [ править ]

Элементарные познавательные задачи [ править ]

Элементарные когнитивные задачи (ECT) также сильно коррелируют с g.. 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 в дополнение к кнопкам 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 экзаменатору определить, сколько времени было потрачено на обдумывание ответа на вопрос (время реакции, обычно измеряемое небольшими долями секунды),и сколько времени было потрачено на физическое движение руки к нужной кнопке (время движения). Время реакции сильно коррелирует сg , а время движения коррелирует менее сильно. ^[135] ЕСТ-тестирование позволило количественно изучить гипотезы, касающиеся предвзятости теста, мотивации испытуемых и групповых различий. В силу своей простоты ЭСТ обеспечивают связь между классическим тестированием IQ и биологическими исследованиями, такими как исследования фМРТ .

Рабочая память [ править ]

Согласно одной теории, g идентичен или почти идентичен объему рабочей памяти . Среди других доказательств в пользу этой точки зрения, некоторые исследования обнаружили, что факторы, представляющие g и рабочую память, полностью коррелируют. Однако метаанализ показал, что корреляция значительно ниже. ^[136] Одна из критических замечаний по поводу исследований, отождествляющих g с рабочей памятью, состоит в том, что «мы не продвигаем понимание, показывая, что одно загадочное понятие связано с другим». ^[137]

Задачи Пиаже [ править ]

Психометрические теории интеллекта направлены на количественную оценку интеллектуального роста и выявление различий в способностях между людьми и группами. В отличие от этого , Жан Пиаже «S теория когнитивного 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. ^{[138] [139]} Например, в одной из самых известных задач сохранения Пиажеребенка спрашивают, одинаково ли количество воды в двух одинаковых стаканах. После того, как ребенок соглашается, что количество такое же, исследователь наливает воду из одного из стаканов в стакан другой формы, так что количество кажется другим, хотя и 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 g, как и стандартные тесты IQ. ^{[138] [140]}

Личность [ править ]

Традиционная точка зрения в психологии состоит в том, что между личностью и интеллектом нет значимой связи и что эти два аспекта следует изучать отдельно. Интеллект можно понимать с точки зрения того, что человек может делать или какова его максимальная производительность, в то время как личность можно рассматривать с точки зрения того, что человек обычно делает, или каковы его или ее общие тенденции поведения. Исследования показали, что корреляция между показателями интеллекта и личности невелика, и поэтому утверждалось, что g является чисто когнитивной переменной, не зависящей от личностных черт. В метаанализе 2007 года корреляции между g иЛичностные черты «большой пятерки» оказались следующими:

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

Тот же метаанализ обнаружил корреляцию 0,20 между самоэффективностью и g . ^{[141] [142] [143]}

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 состоит в том, что черты личности влияют на результаты тестов интеллекта . 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 взаимосвязанные, причем личностные черты определяют, как люди применяют и вкладывают свои познавательные способности, что ведет к расширению знаний и большей когнитивной дифференциации. ^{[141] [144]}

Творчество [ править ]

Некоторые исследователи полагают, что существует пороговый уровень g, ниже которого социально значимое творчество встречается редко, но в остальном между ними нет никакой связи. Было высказано предположение, что этот порог должен быть по крайней мере на одно стандартное отклонение выше среднего по совокупности. Выше порога личностные различия считаются важными детерминантами индивидуальных вариаций творческих способностей. ^{[145] [146]}

Другие оспаривают теорию порога. Не оспаривая эту возможность, и личные качества, помимо интеллекта, такие как энергия и целеустремленность, важны для творчества, они утверждают, что g положительно ассоциируется с творчеством даже на верхнем уровне распределения способностей. Продольное исследование математически недоразвитой молодежипредставил 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 g выступает в качестве предиктора уровня достижений, в то время как конкретные модели когнитивных способностей предсказывают сферу достижений. ^{[147] [148]}

Проблемы [ править ]

G f -G c теория [ править ]

Раймонд Кеттелл , ученик Чарльза Спирмена, отверг модель унитарного g- фактора и разделил g на две широкие, относительно независимые области: жидкий интеллект (G f ) и кристаллизованный интеллект (G c ). G f концептуализируется как способность решать новые проблемы, и его лучше всего оценивать с помощью тестов с небольшим культурным или схоластическим содержанием, таких как матрицы Равена. G c можно рассматривать как консолидированные знания, отражающие навыки и информацию, которые человек приобретает и сохраняет на протяжении всей своей жизни. G cзависит от образования и других форм аккультурации, и его лучше всего оценивать с помощью тестов, подчеркивающих схоластические и культурные знания. ^{[2] [44] [149]} Можно считать, что G f в первую очередь состоит из текущих рассуждений и возможностей решения проблем, в то время как G c отражает результат ранее выполненных когнитивных процессов. ^[150]

Обоснованием разделения G f и G c было объяснение когнитивного развития людей с течением времени. Хотя было обнаружено, что G f и G c сильно коррелированы, они различаются тем, как они меняются в течение жизни. G f имеет тенденцию достигать пика примерно в 20 лет, а затем медленно снижается. В противоположность этому , G C стабильна или увеличивается в зрелом возрасте. Один общий фактор подвергался критике за то, что скрывает эту раздвоенную модель развития. Кеттелл утверждал, что G f отражает индивидуальные различия в эффективности центральной нервной системы . G cбыл, в мышлении Кеттело, результат человека «инвестирование» его G е в изучении опыта на протяжении всей жизни. ^{[2] [30] [44] [151]}

Кеттелл вместе с Джоном Хорном позже расширил модель G f -G c, включив в нее ряд других широких возможностей, таких как G q (количественное рассуждение) и G v (визуально-пространственное рассуждение). Хотя все общие факторы способности в расширенной модели G f -G c положительно коррелированы и, таким образом, позволят выделить g- фактор более высокого порядка , Кеттелл и Хорн утверждали, что было бы ошибочно утверждать, что в основе этих широких возможностей лежит общий фактор. . Они утверждали, что g- факторы, вычисленные из разных тестовых батарей, не являются инвариантными и дадут разные значения g.и что корреляции между тестами возникают из-за того, что сложно тестировать только одну способность за раз. ^{[2] [48] [152]}

Однако некоторые исследователи предположили, что модель G f -G c совместима с g- центрированным пониманием когнитивных способностей. Например, Джон Б. Кэрролл «с три прослойки модель интеллекта включает в себя как G F и G C вместе с более высоким порядком г фактором. Основываясь на факторном анализе многих наборов данных, некоторые исследователи также утверждали, что G f и g являются одним и тем же фактором и что g- факторы от разных тестовых батарей практически неизменны при условии, что батареи большие и разные. ^{[44] [153][154]}

Теории некоррелированных способностей [ править ]

Некоторые теоретики предположили, что существуют интеллектуальные способности, которые не связаны друг с другом. Одним из первых был Л.Л. Терстон, который создал модель основных умственных способностей, представляющих 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. Точно так же JP Guilfordпредложил 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 тестовые данные, которые, как он утверждал, предоставили доказательства против g , на самом деле демонстрируют обычный паттерн взаимной корреляции после корректировки статистических артефактов. ^{[155] [156]}

Совсем недавно Говард Гарднер разработал теорию 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 находится в когнитивной сфере. Например,Гарднер утверждает, что успешная карьера в профессиональном спорте или популярной музыке отражает телесно-кинестетическуюинтеллект и музыкальный интеллект , соответственно, хотя обычно вместо этого можно говорить о спортивных и музыкальных навыках , талантах или способностях . 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 общего формататестов 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. ^{[71] [157] [158] [159]}

Роберт Штернберг , работая с различными коллегами, также предположил, что у интеллекта есть измерения, не зависящие от g.. 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 оказывалась 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 показал, что прогностическая достоверность STAT, теста трех предположительно независимых способностей, была почти исключительно из-за единственного общего фактора, лежащего в основе тестов, который Броуди приравнял к g- фактору. ^{[160] [161]}

Модель Флинна [ править ]

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, g- фактор является полезным понятием в отношении индивидуальных различий, но его объяснительная сила ограничена, когда в центре внимания исследования находится 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 их нельзя показать как увеличение g . Он утверждает, что эффект Флинна отражает изменение социальных приоритетов и адаптацию людей к ним. Чтобы применить концепцию индивидуальных различий gЭффект 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. ^[162]

Другая критика [ править ]

Возможно, самая известная критика конструкции g - это критика палеонтолога и биолога Стивена Джея Гулда , представленная в его книге 1981 года «Неправильное измерение человека» . Он утверждал , что психометрии бы иллюзорно овеществленными в г фактор как физическая вещь в мозге, даже если это просто произведение статистических расчетов (например, факторный анализ). Кроме того , он отметил , что можно производить фактор решения данных когнитивных тестов , которые не содержат г фактор еще объяснить такое же количество информации в виде растворов , которые дают г. Согласно Гулду, нет никаких оснований отдавать предпочтение одному факторному решению другому, и поэтому факторный анализ не поддерживает существование такой сущности, как g . В более общем плане Гулд критиковал теорию g за абстрагирование интеллекта как единой сущности и за ранжирование людей «в единую серию достоинств», утверждая, что такие ранжирования используются для оправдания притеснения неблагополучных групп. ^{[37] [163]}

Многие исследователи критиковали аргументы Гулда. Например, они отвергли обвинение в овеществлении, утверждая, что использование извлеченных факторов, таких как g, 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. В то время как различные решения фактора может быть математически эквивалентны в их способности для учета корреляций между тестами, решений , которые дают гс психологической точки зрения предпочтительнее по нескольким причинам, не связанным с факторным анализом, включая феномен положительного многообразия, тот факт, что один и тот же g может быть получен из совершенно разных наборов тестов, широко распространенная практическая значимость g и связь g со многими биологическими переменными. . ^{[37] [38] [164]}

Джон Хорн и Джон Макардл утверждали, что современная теория g , которую поддерживает, например, Артур Дженсен, неопровержима , потому что существование общего фактора, такого как g, тавтологически следует из положительных корреляций между тестами. Они противопоставили современную иерархическую теорию g с первоначальной двухфакторной теорией Спирмена, которая была легко опровергнута (и действительно была фальсифицирована). ^[30]

Джозеф Грейвс младший и Аманда Джонсон утверждают , что г »... это к психометрии , что Гюйгенс " эфир был ранними физики: ничтожество взята в качестве предмета веры , а не нуждающаяся проверки по реальным данным.» ^[165]

См. Также [ править ]

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

Ссылки [ править ]

Связанные ссылки

Библиография [ править ]

• Акерман, Польша; Байер, Мэн; Бойл, Миссури (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; Уважаемый, Эй Джей; Лоун, М. (2009). «Новая жизнь для модели интеллекта Томсона Бондов» (PDF) . Психологический обзор . 116 (3): 567–579. DOI : 10.1037 / a0016262 . PMID  19618987 .
• Броды, Н. (2006). Геоцентрическая теория: действительная альтернатива теории интеллекта Гарднера. В Schaler JA (Ed.) Говард Гарднер под огнем критики: психолог-бунтарь сталкивается со своими критиками . Чикаго: Открытый суд.
• Кэрролл, Дж. Б. (1995). «Размышления о Стивене Джее Гулде« Неправильное измерение человека » (1981) - ретроспективный обзор» . Интеллект . 21 (2): 121–134. DOI : 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 . DOI : 10.1016 / s0160-2896 (97) 90012-X .
• Chabris, CF (2007). Когнитивные и нейробиологические механизмы закона общего интеллекта. В Робертс, М.Дж. (ред.) Интеграция разума: общие для домена процессы в сравнении с конкретными процессами в более высоком познании. Хоув, Великобритания: Psychology Press.
• Chabris, CF; Hebert, BM; Бенджамин, диджей; Beauchamp, JP; Cesarini, D .; ван дер Лоос, MJHM; Johannesson, M .; Магнуссон, ПКЕ; Lichtenstein, P .; Этвуд, CS; Freese, J .; Хаузер, Т.С.; Хаузер, РМ; Кристакис, Н.А. и Лайбсон, Д. (2012). «Большинство сообщений о генетических ассоциациях с общим интеллектом, вероятно, ложноположительные» (PDF) . Психологическая наука . 23 (11): 1314–1323. DOI : 10.1177 / 0956797611435528 . PMC  3498585 . PMID  23012269 . Архивировано из оригинального (PDF) 21 октября 2012 года . Проверено 28 сентября 2012 года .
• Дэвидсон, Дж. Э. и Кемп, И. А. (2011). Современные модели интеллекта. В RJ Sternberg & SB Kaufman (Eds.), The Cambridge Handbook of Intelligence. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
• Уважаемый, Эй Джей (2012). "Интеллект". Ежегодный обзор психологии . 63 : 453–482. DOI : 10.1146 / annurev-psycho-120710-100353 . PMID  21943169 .
• Уважаемый, Эй Джей (2001). Интеллект. Очень краткое введение. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета. DOI : 10,1093 / АкТрейд / 9780192893215.001.0001
• Уважаемый IJ (2000). Взгляд на человеческий интеллект: от психометрии к мозгу . Оксфорд, Англия: Издательство Оксфордского университета. DOI : 10.1093 / acprof: oso / 9780198524175.001.0001
• Уважаемый, Эй Джей; Пальяри, К. (1991). «Сила g на разных уровнях способностей: Деттерман и Дэниел заново открыли« закон убывающей отдачи »Спирмена?». Интеллект . 15 (2): 247–250. DOI : 10.1016 / 0160-2896 (91) 90033-A .
• Уважаемый, Эй Джей; Egan, V .; Gibson, GJ; Бренд, CR; Austin, E .; Келлаган, Т. (1996). «Интеллект и гипотеза дифференциации». Интеллект . 23 (2): 105–132. DOI : 10.1016 / S0160-2896 (96) 90008-2 .
• Уважаемый, Эй Джей; Spinath, FM; Бейтс, TC (2006). «Генетика интеллекта» . Eur J Hum Genet . 14 (6): 690–700. DOI : 10.1038 / sj.ejhg.5201588 . PMID  16721405 .
• Уважаемый, Эй Джей; Penke, L .; Джонсон, В. (2010). «Неврология различий человеческого интеллекта» (PDF) . Обзоры природы Неврология . 11 (3): 201–211. DOI : 10.1038 / nrn2793 . PMID  20145623 . S2CID  5136934 .
• Деттерман, ДК; Дэниел, MH (1989). «Корреляция ментальных тестов друг с другом и с когнитивными переменными наиболее высока для групп с низким IQ». Интеллект . 13 (4): 349–359. DOI : 10.1016 / S0160-2896 (89) 80007-8 .
• Айзенк, HJ (1995). Творчество как продукт интеллекта и личности. В Saklofske, DH & Zeidner, M. (Eds.), International Handbook of Personality and Intelligence (стр. 231–247). Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: Plenum Press.
• Флойд, Р.Г.; Shands, EI; Рафаэль, ФА; Bergeron, R .; МакГрю, KS (2009). «Надежность общих факторных нагрузок: влияние методов извлечения факторов, состав тестовой батареи, размер тестовой батареи и их взаимодействие» (PDF) . Интеллект . 37 (5): 453–465. DOI : 10.1016 / j.intell.2009.05.003 .
• Флинн, Дж. (2011). Светские изменения в интеллекте. Страницы 647–665 в RJ Sternberg & SB Kaufman (eds.), Cambridge Handbook of Intelligence . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.
• Фрей, MC; Деттерман, Д.К. (2004). «Scholastic Assessment или g ? Взаимосвязь между тестом Scholastic Assessment и общими познавательными способностями» (PDF) . Психологическая наука . 15 (6): 373–378. DOI : 10.1111 / j.0956-7976.2004.00687.x . PMID  15147489 . S2CID  12724085 .
• Готтфредсон, LS (1998). «Зима). Общий коэффициент интеллекта». Scientific American представляет . 9 (4): 24–29.
• Готтфредсон, LS (2002). g: Очень общий и очень практичный. Страницы 331–380 в RJ Sternberg & EL Grigorenko (Eds.), Общий фактор интеллекта: Насколько он общий? Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
• Готтфредсон, LS (2007). Инновации, несчастные случаи со смертельным исходом и эволюция общего интеллекта. В MJ Roberts (Ed.), Integrating the mind: domain general vs. domain specific процессов в высшем познании (стр. 387–425). Хоув, Великобритания: Psychology Press.
• Готтфредсон, LS (2011). Интеллект и социальное неравенство: почему биологическая связь? С. 538–575 в T. Chamorro-Premuzic, A. Furhnam, & S. von Stumm (Eds.), Handbook of Individual Differences. Вили-Блэквелл.
• Гулд, SJ (1996, исправленное издание). Ошибочное измерение человека. Нью-Йорк: WW Norton & Company.
• Хаворт, CMA; и другие. (2010). «Наследуемость общих когнитивных способностей линейно возрастает от детства к юной зрелости» . Мол Психиатрия . 15 (11): 1112–1120. DOI : 10.1038 / mp.2009.55 . PMC  2889158 . PMID  19488046 .
• Хорн, Дж. Л. и 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.
• Хамфрис, LG; Rich, SA; Дэйви, TC (1985). «Тест Пиаже общего интеллекта». Психология развития . 21 (5): 872–877. DOI : 10.1037 / 0012-1649.21.5.872 .
• Хант, Э.Б. (2011). Человеческий интеллект . Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета.
• Дженсен, AR (1980). Предвзятость в ментальном тестировании . Нью-Йорк: Свободная пресса.
• Дженсен, AR (1982). «Разоблачение научных окаменелостей и соломенных личностей» . Обзор современного образования . 1 : 121–135.
• Дженсен, АР (1992). «Понимание g с точки зрения обработки информации». Обзор педагогической психологии . 4 (3): 271–308. DOI : 10.1007 / bf01417874 . S2CID  54739564 .
• Дженсен, AR (1998). Г фактор: наука умственных способностей . Вестпорт, Коннектикут: Praeger. ISBN 0-275-96103-6 
• Дженсен, AR (2000). Нигилистическая философия науки для научной психологии? Психология, 11, выпуск 088, статья 49.
• Дженсен, AR (2002). Психометрический g: определение и обоснование. В RJ Sternberg & EL Grigorenko (Eds.), Общий фактор интеллекта: насколько он общий? (стр. 39–54). Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
• Johnson, W .; Бушар, Т.Дж.; Крюгер, РФ; McGue, M .; Готтесман, II (2004). «Всего один g : стабильные результаты трех тестовых батарей». Интеллект . 32 : 95–107. DOI : 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. DOI : 10.1016 / j.intell.2007.06.001 .
• Судья Т.А. Джексон, CL; Шоу, JC; Скотт, BA; Рич, BL (2007). «Самоэффективность и производительность, связанная с работой: неотъемлемая роль индивидуальных различий» . Журнал прикладной психологии . 92 (1): 107–127. DOI : 10.1037 / 0021-9010.92.1.107 . PMID  17227155 . S2CID  333238 .
• Кампхаус, Р. У., Винзор, А. П., Роу, Э. У., и Ким, С. (2005). История интерпретации теста интеллекта. В DP Flanagan и PL Harrison (Eds.), Contemporary интеллектуальная оценка: теории, тесты и проблемы (2-е изд.) (Стр. 23–38). Нью-Йорк: Гилфорд.
• Кейн, MJ; Хэмбрик, ДЗ; Конвей, ARA (2005). «Объем рабочей памяти и подвижный интеллект - тесно связанные конструкции: комментарий к Акерману, Байеру и Бойлю (2004)» (PDF) . Психологический бюллетень . 131 (1): 66–71. DOI : 10.1037 / 0033-2909.131.1.66 . PMID  15631552 .
• Кейт, Т.З .; Kranzler, JH; Фланаган, Д.П. (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. DOI : 10.1080 / 02796015.2001.12086102 . S2CID  141437006 .
• Корб, КБ (1994). «Стивен Джей Гулд об интеллекте». Познание . 52 (2): 111–123. CiteSeerX  10.1.1.22.95 13 . DOI : 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. DOI : 10.1016 / j.tics.2006.03.001 . PMID  16580870 . S2CID  13943225 .
• Kvist, A. & Gustafsson, J.-E. (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, RJ & Grigorenko, EL (Eds.), Общий фактор интеллекта: насколько он общий? Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.
• Любинский, Д (2009). «Исключительные когнитивные способности: фенотип». Поведенческая 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.), The Scientific Study of General Intelligence: Tribute to Arthur R. Jensen (стр. 126–146). Оксфорд: Пергамон.
• Макинтош, Нью-Джерси (2011). IQ и человеческий интеллект . Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета.
• МакГрю, KS (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 .; Бушар-младший, TJ; Бойкин А.В.; Броды, Н .; Ceci, SJ; Halpern, DF; Loehlin, JC; Перлофф Р. (1996). «Разведка: известные и неизвестные». Американский психолог . 51 (2): 77–101. CiteSeerX  10.1.1.322.5525 . DOI : 10.1037 / 0003-066x.51.2.77 .
• Оберауэр, К .; Schulze, R .; Вильгельм, O .; Зюсс, Х.-М. (2005). «Рабочая память и интеллект - их корреляция и их связь: комментарий к Акерману, Байеру и Бойлю (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 .
• Пломин, Р. (2003). «Генетика, гены, геномика и др.» Молекулярная психиатрия . 8 (1): 1–5. DOI : 10.1038 / sj.mp.4001249 . PMID  12556898 .
• Пломин, Р .; Спинат, 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; Смец, С .; Любинский, Д .; Бенбоу, КП (2010). «Гипотеза за пределами порога: даже среди одаренных и лучших аспирантов по математике / естествознанию когнитивные способности, профессиональные интересы и предпочтения в образе жизни имеют значение для выбора карьеры, результатов и настойчивости» . Современные направления психологической науки . 19 (6): 346–351. DOI : 10.1177 / 0963721410391442 . S2CID  46218795 .
• Roth, PL; Бевье, Калифорния; Бобко, П .; Switzer III, FS; 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 . DOI : 10.1111 / j.1744-6570.2001.tb00094.x .
• Раштон, JP; Дженсен, AR (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 ,
• Сакетт, PR; Борнеман, MJ; Коннелли, Б.С. (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 . DOI : 10.1037 / 0003-066x.63.4.215 . PMID  18473607 .
• Шмидт, Флорида; 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 . DOI : 10.1037 / 0022-3514.86.1.162 . PMID  14717634 .
• Спирмен, CE (1904). « „ Общие сведения“, Объективно определить и измерить» (PDF) . Американский журнал психологии . 15 (2): 201–293. DOI : 10.2307 / 1412107 . JSTOR  1412107 . Архивировано 7 апреля 2014 года из оригинального (PDF) .
• Спирмен, CE (1927). Способности человека. Лондон: Макмиллан.
• Stauffer, J .; Ри, MJ; Карретта, TR (1996). «Тесты на когнитивные компоненты - это не что иное, как g : расширение анализа Киллонена». Журнал общей психологии . 123 (3): 193–205. DOI : 10.1080 / 00221309.1996.9921272 .
• Sternberg, RJ; Конвей, BE; Ketron, JL; Бернштейн, М. (1981). «Народное представление об интеллекте». Журнал личности и социальной психологии . 41 : 37–55. DOI : 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. DOI : 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, EM (2009). «Дифференциация познавательных способностей на протяжении жизни» . Психология развития . 45 (4): 1097–1118. DOI : 10.1037 / a0015864 . PMC  2855504 . PMID  19586182 .
• ван дер Маас, HLJ; Долан, CV; Грасман, РППП; Wicherts, JM; Huizenga, HM; Raaijmakers, MEJ (2006). «Динамическая модель общего интеллекта: позитивное многообразие интеллекта мутуализмом» (PDF) . Психологический обзор . 13 (4): 842–860. DOI : 10.1037 / 0033-295x.113.4.842 . PMID  17014305 . Архивировано из оригинального (PDF) 17 апреля 2012 года . Проверено 1 августа 2012 года .
• Вайнберг, Р.А. (1989). «Интеллект и IQ. Важные вопросы и великие дебаты». Американский психолог . 44 (2): 98–104. DOI : 10.1037 / 0003-066X.44.2.98 .