g因子（心理測定学）

スピアマンの知能に関する研究は、彼の測定に関する研究から始まった。彼はフランシス・ゴルトンの知能理論を研究し、ゴルトンがさまざまなパフォーマンス指標と一般的な知能指標との関連性を見つけられなかった理由に興味を持った。^{[ 5 ]：22}スピアマンは、ゴルトンが使用したテストにはかなりの測定誤差が含まれており、信頼性が低い、つまり同じ人が再度テストを受けると異なるスコアが得られると仮定した。^{[ 5 ]：22}スピアマンは、相関係数をさまざまな影響から補正して「真の関係」を推定する手順を開発し、相関を弱める手順も含まれていた。^{[ 19 ]： 3-4}真のスコア、測定誤差、および相関を補正する手順に関するこれらの考えは、現在古典的テスト理論として知られるものの基礎を形成している。^{[ 19 ]： 3-4}彼が知能と彼が感覚弁別能力と呼んだものの測定のために収集したデータにこれらの手順を適用したところ、1に近い相関が得られた。^{[ 19 ]： 3 [ 20 ]： 186-187}

「一般知能」という概念は、スピアマンが1904年に発表した論文「『一般知能』、客観的に決定および測定」^{[ 21 ]}で初めて登場しました。この論文で彼は、能力テストの相関関係を補正するための新しい統計的手法を適用し、知能の2因子理論を提唱しました。^{[ 19 ]： 2-3}能力テストは通常​​互いに正の相関関係にあるという観察に基づき、彼はこれらのテストはすべて同じもの、つまり一般知能を測定しており、個々のテストは2つの因子の組み合わせを測定していると提唱しました。一般情報' (g) すべてのテストに共通、そして '特定の能力' (s)、特定のテストに特有。^{[ 5 ] : 30 [ 19 ] : 3 [ 22 ] : 372–373}この「一般知能」の概念は、「客観的に決定され測定される」と説明できる知能の議論の余地のない定義を提供するはずだった。^{[ 23 ] : 194}彼の理論には、「 g-to-s 比で測定値を順位付けできる」という主張など、いくつかの帰結があった。 ^{[ 19 ]}最も重要なのは、1924 年にスピアマンによって実証されたスピアマンの四差の法則である。これは、2 つの相関セットのペアワイズ積が等しい、つまり、それらの差がゼロであると述べている。1、2、3、4 とラベル付けされた 4 つの特性の場合、これはr ₁₃ ⋅r ₂₄ -r ₂₃ r ₁₄ =0である。^{[ 19 ] : 4 [ 24 ] : 288}これは、相関行列から共通因子「g」を統計的に除去すると、偏相関行列がすべて0になるという予測と同等である。^{[ 23 ] : 194 [ 25 ] : 209–210}

スピアマンの研究に最初に問題を提起した心理学者はシリル・バートで、彼は分析に精神的努力が考慮されていないことを指摘した。^{[ 26 ]}バートはより多くのデータセットを集め、相関関係を説明するには単一の一般的な要因よりも多くの要因が必要であることを示した。つまり、データでは四差の法則が満たされていなかった。^{[ 5 ] : 31 [ 25 ] : 213–214}特定のテストのペア間の相関関係は、それらの唯一の共通要因が一般的な知能であるというスピアマンの理論に基づくと、予想よりもはるかに高いことが示された。^{[ 19 ] : 13}スピアマンは1906年にはすでにこれらの問題を認識していたが、予想よりも高い相関関係はテストが意味的に区別されていないためであると提案することで批判を退けようとした。^{[ 5 ] : 31 [ 19 ] : 13}その後、他の多くの心理学者が、さまざまなデータセットを説明するにはより幅広い要因が必要であることを示した。スピアマンの2因子理論では相関関係を説明できなかった。^{[ 5 ] : 18 : 32 [ 25 ] : 213–214}

トムソンなどの他の心理学者は、彼が現在サンプリング理論として知られる概念を支持するために用いたのと同じ現象に対して、別の説明を提供した。^{[ 4 ] [ 27 ]}トムソンはスピアマンのデータと因子分析の方法論を受け入れたが、結果を異なるように解釈した。^{[ 28 ]：3-4} 彼は、心は無数の独立した結合または単位から構成されており、どのテストもこれらの結合のサブセットをサンプリングしていると提案した。^{[ 19 ]：10}スピアマンがg理論を発展させたのと同時期に、ゴッドフリー・トムソンとエドワード・ソーンダイクは、テストの正の相互相関（正の多様体）は多くの共通因子の理論と両立すると提案した別の理論を提唱した。ソーンダイクは、認知テストのパフォーマンスは多数の認知プロセスから生じ、異なる認知テストはこれらの異なるプロセスから生じ、テストバッテリーで観察されるような正の相関を生み出す可能性があると主張した。^{[ 25 ]： 219-220}

こうした問題にもかかわらず、スピアマンの理論は初期から支持を集めた。スタンフォード大学の心理学教授であるルイス・ターマンは、アルフレッド・ビネーの知能尺度を改訂してアメリカの子ども向けにスタンフォード・ビネー尺度を開発する際に、スピアマンの「一般知能因子」を利用した。^{[ 28 ]：3}

スピアマンの1927年の著書『人間の能力』は、批判に答え、自身の理論を支持する証拠を集め、人間の知能に関する包括的な説明を提供しようと試みた。彼は、一般知能は脳全体に流れる「精神エネルギー」の反映であるが、異なる神経系は特定の要因を説明する「精神エンジン」として機能すると主張した。^{[ 25 ]： 214-215}また、彼は「g」の概念を洗練させ、具体的な実体や知能の同義語としてではなく、すべての精神能力の根底にある共通因子として特定され、テトラッド方程式のテストで特定できる量として定義した。^{[ 25 ]： 215-216}この頃には、彼は一般因子と特定因子に加えて、グループ因子の存在を渋々受け入れていた。^{[ 5 ]：32}彼の著書の議論が、すべてのデータがテトラッド条件を満たしているわけではないという批判者の証拠に十分に対応していないことを認識した後、彼は別の理論を提唱した。すなわち、gはあらゆる能力測定に反映されており、これは「指標の無差別性」として知られる能力テスト間の正の相関によって証明されるという理論である。^{[ 25 ]： 218}この理論の転換は、「g」を反証可能な仮説から数学的必然性の反証不可能な結果へと変容させたものとして注目されている。^{[ 23 ]： 198-199 [ 29 ]： 10}

g理論に対する初期の批判の一つに、因子の不確定性というものがあった^。 [ 30 ^{] [ 31 ]：275-276、376スピアマンの}『人間の能力』のレビューの中で、エドウィン・ウィルソンは、スピアマンの理論は観察された心理テストよりも多くの独立した因子を提案しているため、 gを一意に定義していないと指摘した。^{[ 23 ]： 194-195}また、同じ相関行列を再現する異なる因子スコアのセットを学生のグループに対して生成することが可能であった。^{[ 22 ]： 382-383 [ 20 ]： 237}

これらの批判に対し、一部の心理学者は、g以外の共通因子を生み出す特定の因子重複を導入することなくgを反映する一連のテストを作成することで、スピアマンの理論を救済しようと試みた。しかし、これらの試みはことごとく失敗に終わり、心理学者たちは、テスト間の相関関係を説明するには多くの共通因子が必要であり、その数はテスト数の3分の1にも及ぶことを認めた。^{[ 23 ]： 195 [ 25 ]：220–221}

1938年、ルイス・サーストンは、スピアマンとトムソンの両方に反する知能理論を提唱した。^{[ 19 ] : 14 [ 32 ] : 14}サーストンは、トムソンと同様に、互いに無関係な別々の因子が存在すると提唱したが、^{[ 19 ]} 7つの主要な精神能力というより小さなセットを提唱した。^{[ 32 ] : 14}サーストンは、観察された相関関係のマトリックスを説明するために必要な因子の数を特定するために、多因子分析法を開発した。 ^{[ 19 ] : 14}直交因子を用いた初期の結果では、最大13の因子が特定され、サーストンはこれがスピアマンの理論を決定的に反駁すると信じていたが、結果の再分析により、スピアマンのg理論もデータを説明できることが示された。^{[ 19 ] : 15–16}後にサーストンは完全に独立した因子の考え方を放棄し、相関因子を提唱し、斜交因子分析を用いてテストデータを分析したが、スピアマンの理論に対する強い批判は残さなかった。^{[ 19 ] : 16–17} 1940 年代以降、サーストンの方法を用いた研究が急増し、精神能力の数がますます多く特定されるようになった。^{[ 25 ] : 232}一例として、ジョイ・ポール・ギルフォードの「知能の構造」モデルがあり、能力の 3 つの側面（内容、産物、操作）を提案し、これらをさまざまな方法で組み合わせることで 150 種類の異なる能力が得られるとした。^{[ 5 ] : 115 [ 33 ] : 10}ロイド・ハンフリーズは、サーストンの出版物以降、「心理測定学者や因子分析家は知能の一般因子を見失う傾向にある」と主張した。^{[ 34 ]}

1941年までに、スピアマンと共同研究していたレイモンド・キャッテルは、知能の2つの共通因子理論を提唱した。^{[ 25 ]：228}キャッテルの理論は、学習した知識と一般的な情報を反映するGc（結晶性知能）と、スピアマンのgの概念化に非常によく似たGf（流動性知能）という2つの高レベル因子を提唱した。^{[ 25 ]： 228-229}これらの因子を提唱して以来、キャッテルと彼の学生ジョン・ホーンは、Gs（視覚検査速度）、Ga（聴覚的思考）、Gv（視空間推論）、Gq（定量的推論）、Gr（想起の流暢さ）など、他の多くの「一般因子」または「広義因子」を提唱した。^{[ 5 ]： 124}彼らの理論は、アーサー・ジェンセンが「切り詰められた階層」と呼ぶもので、階層の頂点に単一の「一般」因子は存在しないものの、多くの因子を抽出している。^{[ 5 ]： 124}

ジェンセンは、そのキャリアを通じて、g因子に対する多くの批判からg因子を擁護した。彼の最初の主要な著作である『IQと学業成績をどれだけ向上させることができるか？』では、アーバックが「遺伝的プログラムの核心」と呼ぶものを支持するために、スピアマンが「一般知能」の概念を発展させたことを説明している。^{[ 35 ] : 9 [ 36 ] : 65 [ 37 ]}一般知能をめぐる心理測定学者間の論争において、ジェンセンは、自尊心のある心理測定学者なら誰も否定できない事実として、その存在を激しく主張した。^{[ 38 ] : 397 [ 38 ] : 398}その論文で、ジェンセンは、能力がレベルIとレベルIIの2つのレベルで機能する階層的な知能モデルを提示した。^{[ 35 ] : 110 [ 39 ] : 65}ジェンセンは後の著作『g因子：精神能力の科学』の中で、膨大な研究を包括的に統合し、gは人間の生物学に基づいた正当な科学的構成概念であり、人間の生活に広範な影響を与えると主張した。^{[ 40 ] [ 41 ]}

ある意味では、アーサー・ジェンセンはスピアマンのg理論を復活させたが、^{[ 28 ] : 50 [ 42 ] : 7}彼の議論は、スピアマンの因子理論から主成分理論への顕著な転換を反映している。^{[ 23 ] : 199 [ 42 ]}

チャールズ・スピアマンは、テスト間の相関関係は、あらゆる種類の精神的タスクのパフォーマンスに影響を与える一般的な精神的能力である共通の因果要因の影響を反映していると推論した。しかし、彼は、gの最良の指標は、彼が関係と相関関係の教育と呼ぶものを反映するテストであり、これには演繹、帰納、問題解決、関係の把握、規則の推論、相違点と類似点の発見などの能力が含まれると考えた。スピアマンは、 gは「精神的エネルギー」と同等であると仮説を立てた。しかし、これは比喩的な説明であり、彼はこのエネルギーの物理的基盤については不可知論のままであり、将来の研究によってgの正確な生理学的性質が明らかになることを期待していた。^{[ 50 ]}

スピアマンに続いて、アーサー・ジェンセンは、すべての精神作業はある程度gに関係していると主張した。ジェンセンによれば、 g因子は、異なるテストの得点の合計や平均ではなく、それらの得点の「蒸留物」を表し、因子分析が蒸留手順として機能する。^{[ 15 ]}彼は、gはテストの項目特性や情報内容で説明できるものではないと主張し、非常に異なる精神作業でもほぼ等しいg負荷量を持つ可能性があると指摘した。ウェクスラーも同様に、gは能力ではなく、脳の一般的な特性であると主張した。ジェンセンは、gは精神能力に関連する神経プロセスの速度や効率の個人差に対応すると仮説を立てた。^{[ 51 ]}彼はまた、 gと基本的な認知作業との関連性を考慮すると、時間を測定単位として使用するgの比率尺度テストを構築できるはずだと示唆した。^{[ 52 ]}

エドワード・ソーンダイクとゴッドフリー・トムソンによって最初に開発された、いわゆるgのサンプリング理論は、単一の基礎的能力を参照することなく正多様体の存在を説明できると提唱している。この理論によれば、相関のない精神過程が多数存在し、すべてのテストはこれらの過程の異なるサンプルに基づいている。テスト間の相互相関は、テストによって捉えられる過程の重複によって引き起こされる。^{[ 53 ] [ 54 ]}したがって、正多様体は、より細かい、おそらく相関のない精神過程を測定できないという測定上の問題によって生じる。^{[ 12 ]}

スピアマンのgモデルとサンプリングモデルを統計的に区別することは不可能であることが示されており、どちらもテスト間の相互相関を同様に説明できる。^{[ 55 ]}サンプリング理論は、より複雑な精神作業ほどg負荷が高いという観察とも一致している。これは、より複雑な作業ではより多くの神経要素のサンプリングが必要となり、他の作業との共通点が多くなると予想されるためである。^{[ 56 ]}

一部の研究者は、サンプリングモデルは心理学的概念としてのgを無効にすると主張している。なぜなら、このモデルは、異なるテストバッテリーから得られたg因子が、すべてのテストに共通するgではなく、各バッテリーに含まれる特定のテストの共通要素を反映しているにすぎないことを示唆しているからである。同様に、異なるバッテリー間の高い相関は、同じ能力ではなく、同じ一連の能力を測定していることに起因する可能性がある。^{[ 57 ]}

批評家たちは、サンプリング理論が特定の経験的知見と矛盾していると主張してきた。サンプリング理論に基づけば、関連する認知テストは多くの要素を共有し、したがって高い相関関係にあると予想されるかもしれない。しかし、順唱と逆唱の数字スパンなど、密接に関連するテストの中には相関関係がそれほど高くないものもあれば、語彙テストやレイヴンマトリックスなど、一見全く異なるテストの中には一貫して高い相関関係にあるものもある。もう1つの問題のある知見は、脳損傷はサンプリング理論に基づいて予想されるような一般的な障害ではなく、特定の認知障害につながることが多いということである。^{[ 12 ] [ 58 ]}

gの「相互主義」モデルは、認知プロセスは最初は無相関であるが、認知プロセス間の相互に有益な関係により、個人の発達中に正の多様体が生じると提唱している。したがって、テスト間の正の相関の根底にある単一のプロセスや能力はない。発達の過程で、特に効率的なプロセスは他のプロセスに利益をもたらし、その結果、プロセス同士が相関するようになる、とこの理論は主張している。したがって、異なる人の同様に高い IQ は、彼らが持っていたまったく異なる初期の利点から生じている可能性がある。^{[ 12 ] [ 59 ]}批評家は、 g負荷とサブテストの遺伝率係数の間に観察された相関は、相互主義理論にとって問題があると主張している。^{[ 60 ]}

チャールズ・スピアマンの弟子であるレイモンド・キャッテルは、単一のg因子モデルを修正し、gを流動性知能（G f）と結晶性知能（G c）という2つの広範で比較的独立した領域に分けました。G fは新しい問題を解決する能力として概念化され、レイヴン・マトリックスのような文化的または学術的な内容がほとんどないテストで評価するのが最適です。G cは、個人が生涯を通じて獲得し保持するスキルと情報を反映する統合された知識と考えることができます。G cは教育やその他の文化化の形態に依存しており、学術的および文化的知識を重視するテストで評価するのが最適です。^{[ 2 ] [ 61 ] [ 62 ]} G fは主に現在の推論と問題解決能力から構成されていると考えることができますが、G cは以前に実行された認知プロセスの結果を反映しています。^{[ 63 ]}

G fと G cを分離した根拠は、個人の認知発達を時間とともに説明するためであった。G fと G cは高い相関関係にあることがわかっているが、生涯を通じて変化する方法は異なる。G fは 20 歳頃にピークに達し、その後徐々に低下する傾向がある。対照的に、G cは成人期を通じて安定しているか増加する。単一の一般的な因子では、この二分された発達パターンが不明瞭になるとして批判されてきた。キャッテルは、G fは中枢神経系の効率における個人差を反映していると主張した。キャッテルの考えでは、G cは、人が生涯を通じて学習経験にG fを「投資」した結果である。 ^{[ 2 ] [ 57 ] [ 61 ] [ 64 ]}

キャッテルは、ジョン・ホーンとともに、後にG f -G cモデルを拡張し、G q (量的推論) や G v (視空間推論) など、他の多くの広範な能力を含めるようにしました。拡張された G f -G cモデルのすべての広範な能力因子は正の相関があり、したがってより高次のg因子を抽出することができますが、キャッテルとホーンは、これらの広範な能力の根底に一般的な因子があると仮定するのは誤りであると主張しました。彼らは、異なるテスト バッテリーから計算されたg因子は不変ではなく、異なるg値を与えること、そしてテスト間の相関は、一度に 1 つの能力だけをテストすることが難しいために生じると主張しました。^{[ 2 ] [ 65 ] [ 66 ]}

しかし、いくつかの研究者は、G f -G cモデルは認知能力のg中心の理解と互換性があると示唆している。たとえば、ジョン B. キャロルの知能の 3 層モデルには、G fと G c の両方に加えて、より高次のg因子が含まれている。多くのデータセットの因子分析に基づいて、一部の研究者は、G fとgは同一の因子であり、異なるテスト バッテリーからのg因子は、バッテリーが大きくて多様であれば実質的に不変であると主張している。^{[ 61 ] [ 67 ] [ 68 ]}

複数の理論家が、互いに相関のない知的能力が存在すると提唱してきた。最も初期の提唱者の一人はLLサーストンで、彼は知能の独立した領域を表す基本的な精神能力のモデルを作成した。しかし、サーストンのこれらの能力のテストでは、強い一般因子が得られた。彼は、テスト間の独立性の欠如は、1つの能力だけを測定する「因子的に純粋な」テストを作成することの難しさを反映していると主張した。同様に、JPギルフォードは、最大180の異なる、相関のない能力からなる知能モデルを提案し、それらすべてをテストできると主張した。後の分析では、ギルフォードが彼の理論の証拠として提示した因子手順はそれを支持せず、彼がgに反する証拠を提供すると主張したテストデータは、統計的アーティファクトを補正した後、実際には通常の相互相関パターンを示したことが示された。^{[ 69 ] [ 70 ]}

ジェームズ・フリンは、知能は脳生理学、個人間の認知能力の差異、そして時間の経過に伴う知能の社会的傾向という3つの異なるレベルで概念化されるべきだと主張している。このモデルによれば、g因子は個人差に関して有用な概念であるが、調査の焦点が脳生理学、あるいは特に社会傾向が知能に及ぼす影響にある場合、その説明力は限られる。フリンは、時間の経過に伴う認知能力の向上、すなわちフリン効果がgの増加であることが示されない限り「空虚」であるという考えを批判している。彼は、フリン効果は変化する社会的な優先順位と、それに対する個人の適応を反映していると主張する。個人差の概念であるgをフリン効果に適用することは、異なるレベルの分析を混同することになる。一方で、フリンによれば、時間の経過に伴う知能の傾向に言及することで、特定の時代の認知的要求に対処するために「より優れた脳と精神」を持つ人がいることを否定することもまた誤りである。脳生理学のレベルでは、フリンは、局所的な神経クラスターは認知訓練によって異なる影響を受ける可能性があることと、すべての神経クラスターに影響を与える重要な要因があることの両方を強調している。^{[ 77 ]}

スピアマンは、指標の無関心の原理を提唱した。この原理によれば、 g はあらゆる種類のテストのパフォーマンスに関与するため、 g を特定する目的においては、知能テストの正確な内容は重要ではない。したがって、どのテストもgの指標として使用できる。^{[ 78 ]}スピアマンに続いて、アーサー・ジェンセンは最近、テストバッテリーが大規模で多様であれば、あるテストバッテリーから抽出されたg因子は、測定誤差の範囲内で、別のバッテリーから抽出された g 因子と常に同じになると主張した。^{[ 79 ]}この見解によれば、どんなに特徴的な精神テストであっても、ある程度はgを必要とする。したがって、複数の異なるテストの複合スコアは、個々のテストスコアよりもgに強く負荷がかかる。なぜなら、 g の要素が複合スコアに蓄積される一方で、相関のない非gの要素は互いに打ち消し合うからである。理論的には、無限に大きく多様なテストバッテリーの複合スコアは、gの完全な尺度となる。^{[ 80 ]}

対照的に、LLサーストンは、テストバッテリーから抽出されたg因子は、特定のバッテリーで要求されるすべての能力の平均を反映しており、したがってgはバッテリーごとに異なり、「根本的な心理学的意義はない」と主張した。^{[ 81 ]}同様に、ジョン・ホーンは、 g因子はテストバッテリー間で不変ではないため無意味であると主張し、異なる能力測定間の相関は、1つの能力だけに依存する人間の行動を定義することが難しいために生じると主張した。^{[ 65 ] [ 82 ]}

異なるバッテリーが同じgを反映していることを示すには、同じ個人に複数のテスト バッテリーを実施し、各バッテリーからg因子を抽出し、因子間の相関が高いことを示す必要があります。これは確認的因子分析の枠組み内で実行できます。^{[ 49 ]} Wendy Johnson と同僚は、このような研究を 2 つ発表しました^{[ 83 ] [ 84 ]。}ほとんどのバッテリーでは、異なるバッテリーから抽出された g 因子間の相関が 0.95 ～ 1.00 であるのに対し、Cattell Culture Fair Intelligence Test (CFIT) では相関が 0.79 ～ 0.96 の範囲であることがわかりました。彼らは、CFIT バッテリーとの相関がやや低いのは、マトリックス型の項目しか含まれていないため内容の多様性が不足しているためだとし、バッテリーが十分に多様であれば、異なるテスト バッテリーから得られたg因子は同じであるという主張を支持するものとして結果を解釈しました。このアプローチは、心理学者のLazar StankovがHandbook of Understanding and Measuring Intelligence で批判しており、「異なるテスト バッテリーからの g 因子間の相関は 1 ではない」と結論付けています。^{[ 85 ]}

スコット・バリー・カウフマンと同僚による研究では、ウッドジョック・ジョンソン認知能力テストから抽出された一般因子と達成度テストバッテリーから抽出された一般因子は高い相関関係にあるが、同型ではないことが示された。^{[ 86 ]}

多くの研究者が、g因子によって説明される変動の割合は、集団内のすべてのサブグループで均一ではない可能性があると指摘している。スピアマンの収穫逓減の法則（SLODR）、別名認知能力分化仮説は、異なる認知能力間の正の相関は、知能の高いサブグループほど弱くなると予測している。より具体的には、SLODRは、g因子のスコアが高くなるほど、認知テストのスコアにおける個人差のうちg因子が説明できる割合が小さくなると予測している。

SLODRはもともと1927年にチャールズ・スピアマンによって提唱され^{[ 87 ]}、彼は12の認知能力テスト間の平均相関が78人の正常な子供では.466、22人の「欠陥」のある子供では.782であったと報告した。デターマンとダニエルは1989年にこの現象を再発見した^{[ 88 ]。}彼らはWAISとWISCの両方のサブテストについて、サブテスト間の相関は能力グループとともに単調に減少し、IQが78未満の個人では平均相関が約.7、IQが122を超える個人では.4の範囲であったと報告した^{[ 89 ]。}

SLODRは、幅広い認知テストを用いて測定されたさまざまな子供と大人のサンプルで再現されています。最も一般的なアプローチは、個人の一般的な知的能力の観察可能な代理指標を使用して個人を複数の能力グループに分け、次に、異なるグループ間でサブテスト間の平均的な相互関係を比較するか、異なるグループで単一の共通因子によって説明される変動の割合を比較することです。^{[ 90 ]}しかし、Dearyら（1996）^{[ 90 ]}とTucker-Drob（2009）^{[ 91 ]}の両方が指摘しているように、知能の連続分布を任意の数の離散的な能力グループに分割することは、SLODRを調査するには理想的ではありません。Tucker-Drob（2009）^{[ 91 ]}は、SLODRと、これまでテストされてきたさまざまな方法に関する文献を広範囲にレビューし、因子とその指標間の関係が本質的に非線形であることを許容する共通因子モデルを適合させることで、SLODRを最も適切に捉えることができると提案しました。彼はこのような因子モデルを米国の子供と大人の全国代表データに適用し、SLODRの一貫した証拠を発見した。例えば、Tucker-Drob（2009）は、一般因子がIQが非常に低い成人の7つの異なる認知能力の変動の約75％を説明するが、IQが非常に高い成人の能力の変動の約30％しか説明できないことを発見した。

BlumとHollingによる最近のメタ分析研究^{[ 92 ]}も、分化仮説を支持した。この研究は、このトピックに関するほとんどの研究とは異なり、能力と年齢の変数をg飽和の連続予測因子として研究することを可能にし、単に低スキル群と高スキル群、または若年群と高齢群の被験者を比較するにとどまらなかった。結果は、認知能力テストの平均相関とg負荷量が能力の増加とともに減少し、回答者の年齢とともに増加することを示している。Charles Spearmanによって記述されたSLODRは、IQの関数としてのg飽和の減少と、中年期から老年期にかけてのg飽和の増加によって確認できる。具体的には、平均知能が2標準偏差（つまり30 IQポイント）高いサンプルでは、​​期待される平均相関は約0.15ポイント減少する。この大きさの差が、認知データを低能力サンプルではなく高能力サンプルに対して因子分析した場合に、見かけ上の因子複雑性の増加につながるかどうかという疑問が残る。能力が高いほど因子の次元数が多くなる傾向があるように思われるが、この効果の大きさ（つまり、どれだけ可能性が高くなり、因子の数がどれだけ増えるか）は依然として不明である。

知能の一般因子の証拠は、ヒト以外の動物でも観察されている。研究によると、gは霊長類 の種レベルでの分散の 47% を占めており^{[ 93 ]} 、マウスでは個体レベルでの分散の約 55% を占めている。^{[ 94 ] [ 95 ]}しかし、一般知能のレビューとメタ分析では、認知能力間の平均相関は 0.18 であり、ヒト以外の動物ではgに対する全体的な支持は弱いことが示唆された。 ^{[ 96 ]}

認知能力は、人間で使用される知能測定法では評価できませんが、革新性、習慣逆転、社会的学習、新規性への反応に焦点を当てたさまざまなインタラクティブおよび観察ツールで測定できます。マウスなどの非ヒトgモデルは、知能に対する遺伝的影響の研究や、gの背後にあるメカニズムと生物学的相関関係に関する神経発達研究に使用されます。^{[ 97 ]}

個人に対するgと同様に、新たな研究の方向性は、幅広いタスクを実行するグ​​ループの一般的な能力を示すグループに対する一般的な集合知能因子cを抽出することを目指している。 ^{[ 98 ]}このc因子の定義、操作化、および統計的手法はgから派生し、gと類似している。原因、予測妥当性、およびgとのその他の類似点が調査されている。^{[ 99 ]}

gは脳内で多くの相関関係を持っています。磁気共鳴画像法(MRI)を用いた研究では、 gと全脳容積は中程度の相関関係 (r~.3–.4) があることが確立されています。外頭サイズはgと約 .2 の相関関係があります。脳領域に関する MRI 研究では、前頭皮質、頭頂皮質、側頭皮質、および海馬の容積もgと相関関係があり、一般的に .25 以上であることが示されています。一方、多くの研究で平均した全体的な灰白質および全体的な白質との相関関係は、それぞれ .31 および .27 であることがわかっています。一部の研究では、gと皮質厚の間にも正の相関関係が見出されていますが、すべての研究で見られるわけではありません。しかし、脳組織の量と認知能力の違いとの間のこれらの関連性の根本的な理由は、依然としてほとんど不明です。^{[ 2 ]}

ほとんどの研究者は、知能は前頭葉などの単一の脳領域に限定されるものではないと考えている。脳病変の研究では、白質病変が多い人ほど認知能力が低い傾向があることを示す、小さくても一貫した関連性が見つかっている。NMR分光法を用いた研究では、知能と白質の完全性の間に、やや一貫性に欠けるものの概ね正の相関関係が発見されており、白質が知能にとって重要であるという考えを裏付けている。^{[ 2 ]}

いくつかの研究では、白質の完全性だけでなく、その組織効率も知能と関連していることが示唆されている。脳の効率が知能に役割を果たしているという仮説は、機能的MRI研究によって裏付けられており、知能の高い人は一般的に情報をより効率的に処理し、つまり、知能の低い人よりも同じタスクに対して脳のリソースをあまり使用しないことが示されている。^{[ 2 ]}

知能検査のスコアとの関連性は小さいが比較的安定しており、脳波記録や事象関連電位で測定される脳活動や神経伝導速度も含まれる。^{[ 100 ] [ 101 ]}

遺伝率とは、集団における形質の表現型分散のうち、遺伝的要因に起因する割合のことである。gの遺伝率は、双生児研究、養子縁組研究、その他の家族研究デザイン、および分子遺伝学的手法を用いて、40～80パーセントと推定されている。すべての証拠に基づく推定では、 gの遺伝率は約50パーセントである。^{[ 102 ]}年齢とともに直線的に増加することがわかっている。

一般的な遺伝率と同様に、 gの遺伝率は特定の場所と時間の特定の集団に関して理解することができ、ある集団の知見は、異なる環境要因にさらされている別の集団には適用されません。^{[ 103 ]}強い環境要因にさらされている集団は、弱い環境要因にしかさらされていない集団よりも遺伝率が低いことが予想されます。たとえば、ある双生児研究では、遺伝子型の違いが裕福な家庭内の IQ スコアの分散をほぼ完全に説明するが、貧困家庭の IQ スコアの差を説明するのにほとんど寄与しないことがわかっています。^{[ 104 ]}注目すべきは、遺伝率の知見は集団内の総変動のみを参照しており、グループ間の違いに対する遺伝的説明を支持するものではないということです。^{[ 105 ]}各グループ内の分散が 100%遺伝可能であっても、2 つのグループの平均gの差が 100% 環境要因によるものであることは理論的には可能です。

多くの研究は、g が多くの一般的な遺伝子変異によって影響を受ける非常に多遺伝子的な形質であり、それぞれの変異はわずかな影響しか及ぼさないことを示唆している。別の可能性としては、 gの遺伝的差異は、個体が異なる「負荷」のまれな有害な突然変異を持っていることに起因し、突然変異と選択のバランスにより個体間の遺伝的変異が持続しているということである。^{[ 106 ] [ 107 ]}

初歩的な認知課題 (ECT) もgと強い相関関係があります。ECTは、その名の通り、知能をほとんど必要としないように見える単純な課題ですが、より徹底的な知能テストと強い相関関係があります。ライトが赤か青かを判断することや、コンピュータ画面に描かれた四角形が 4 つか 5 つかを判断することは、ECT の 2 つの例です。このような質問への回答は、通常、ボタンを素早く押すことで得られます。多くの場合、2 つの選択肢のボタンに加えて、3 番目のボタンがテストの開始時から押し続けられます。被験者に刺激が与えられると、被験者は開始ボタンから正しい答えのボタンに手を移動させます。これにより、検査者は質問への回答について考えるのに費やした時間 (反応時間、通常は秒の数分の 1 単位で測定) と、正しいボタンへの物理的な手の動きに費やした時間 (移動時間) を判断できます。反応時間はgと強い相関関係がありますが、移動時間はそれほど強くありません。^{[ 122 ]} ECT テストにより、テストの偏り、被験者の動機、グループ間の違いに関する仮説を定量的に検証することが可能になりました。 ECTは、その簡便さゆえに、古典的なIQテストとfMRI研究などの生物学的調査を結びつける役割を果たす。

ある理論では、 gはワーキングメモリ容量と同一またはほぼ同一であるとされている。この見解を裏付ける証拠として、いくつかの研究では、gとワーキングメモリを表す因子が完全に相関していることが見つかっている。しかし、メタ分析では、相関はかなり低いことがわかった。^{[ 123 ]} gをワーキングメモリと同一視する研究に対する批判の一つは、「一つの謎めいた概念が別の謎めいた概念と結びついていることを示すことで、理解が進むわけではない」というものである。^{[ 124 ]}

知能の心理測定理論は、知的成長を定量化し、個人とグループ間の能力の差を特定することを目的としています。対照的に、ジャン・ピアジェの認知発達理論は、子供の知的発達における質的な変化を理解しようとしています。ピアジェは、自身の理論から生じる仮説を検証するために、多くの課題を設計しました。これらの課題は個人差を測定することを意図したものではなく、心理測定知能テストには同等のものは存在しません。^{[ 125 ] [ 126 ]}例えば、ピアジェの最もよく知られた保存課題の1つでは、子供に2つの同じグラスに入っている水の量が同じかどうかを尋ねます。子供が量が同じであることに同意した後、研究者は一方のグラスから異なる形のグラスに水を注ぎ、量は同じままであるにもかかわらず異なって見えるようにします。次に、子供に2つのグラスに入っている水の量が同じか異なるかを尋ねます。

心理測定テストとピアジェ課題が開発された研究の伝統は異なるものの、2種類の測定間の相関は一貫して正であり、一般的に中程度の大きさであることがわかっています。共通の一般因子がそれらの根底にあります。ピアジェ課題からなるバッテリーは、標準的なIQテストと同じくらいgの優れた測定法となることが示されています。^{[ 125 ] [ 127 ]}

心理学における伝統的な見解では、性格と知能の間には意味のある関係はなく、両者は別々に研究されるべきである。知能は個人ができること、あるいはその最大パフォーマンスという観点から理解できる一方、性格は個人が通常行うこと、あるいはその一般的な行動傾向という観点から考えることができる。大規模なメタ分析では、ビッグファイブ全体にわたる認知能力と性格特性の間には、0.20を超える相関が数百あることがわかっている。これは、開放性（0.26）を除いて、ビッグファイブの全体的な因子自体との相関が小さいにもかかわらずである。^{[ 128 ]}他のレベルでは、より興味深い関係が現れる（例えば、外向性の活動的側面と一般的な知的能力の間には0.23、神経症傾向の気質の不安定さの側面では-0.29、誠実性の勤勉性の側面では0.32、協調性の思いやりの側面では0.26）。^{[ 129 ]}

知能と性格の関連性は、一般的に主に2つの方法で解釈されてきました。1つ目の見方は、性格特性が知能テストの成績に影響を与えるというものです。例えば、不安やストレスを感じやすい性格のために、IQテストで最大限の成績を収められない場合があります。2つ目の見方は、知能と性格は概念的に関連しており、性格特性が人々の認知能力の適用と投資方法を決定し、知識の拡大と認知の分化の促進につながるというものです。^{[ 130 ] [ 131 ]}他の理論（例えば、サイバネティック特性複合体理論）では、性格と認知能力は、共に進化し、発達の過程で相互に影響し合う（例えば、幼少期の飢餓によって）個人の絡み合ったパラメーターであると見ています。^{[ 132 ]}

一部の研究者は、社会的に重要な創造性が稀になる閾値gレベルが存在するが、それ以外には両者の間に関係はないと考えている。この閾値は、少なくとも母集団平均より1標準偏差高い値であると示唆されている。閾値を超えると、性格の違いが創造性の個人差の重要な決定要因であると考えられている。^{[ 133 ] [ 134 ]}

閾値理論に異議を唱える者もいる。知能以外の機会や、エネルギーや献身といった個人的特性が創造性にとって重要であることは否定しないものの、能力分布の上位層においてもgは創造性と正の相関関係にあると主張する。数学的に早熟な若者の縦断研究はこの主張の証拠を提供している。この研究では、標準化テストで思春期初期に知的才能があると特定された個人は、一般人口の数倍の割合で創造的な業績（例えば、特許の取得や文学作品または科学作品の出版）を達成し、認知能力の上位1%内でも、能力が高い人ほど優れた業績を達成する可能性が高いことが示されている。この研究はまた、gのレベルが達成レベルの予測因子として機能し、特定の認知能力パターンが達成領域を予測することを示唆している。^{[ 135 ] [ 136 ]}

G因子やその他の心理測定値に関する研究は、その研究手法の優生学的な背景を適切に考慮していないとして広く批判されてきた。 ^{[ 137 ]} G因子の還元主義は、人種と知能に関する疑似科学的な理論から発展したとされている。^{[ 138 ]}スピアマンのgと遺伝的に受け継がれる不変の知能の概念は、優生学者と疑似科学者の両方にとって都合の良いものであった。^{[ 139 ]}

ジョセフ・L・グレイブス・ジュニアとアマンダ・ジョンソンは、gは「心理測定学者にとって、初期の物理学者にとってのホイヘンスのエーテルのようなものだ。つまり、実際のデータによる検証を必要とするものではなく、信仰の対象として受け入れられている実体ではない」と主張している。^{[ 140 ]}

一部の科学者は、g因子や心理測定学を疑似科学の一種だと述べている。^{[ 141 ]}

古生物学者で生物学者のスティーブン・ジェイ・グールドは、1981年の著書『人間の誤った測定』の中で批判を展開した。彼は、心理測定学者がg因子を、数学理論を生物学的知識に厳密に適用するのではなく、数学理論のみに基づいて人間の知能を都合よく説明する、避けられない「もの」として誤って実体化していると主張した。 ^{[ 24 ]} 1972年に死後出版されたシリル・バートの著作には、その一例が示されている。「我々が到達した2つの主要な結論は、明確で疑いの余地がないように思われる。神経学と生物学から派生した推測によって暫定的に示唆された、あらゆる種類の認知プロセスに関与する一般因子の仮説は、統計的証拠によって完全に裏付けられている。そして、この一般因子の差異は主に個人の遺伝的構成に依存するという主張は、議論の余地がないように思われる。これら2つの仮定から導かれる、生得的な一般認知能力の概念は、確かに純粋な抽象概念ではあるが、したがって経験的事実と完全に一致している。」^{[ 142 ]}

複数の研究者がグールドの主張を批判している。例えば、彼らは実体化の非難を否定し、gのような抽出因子を、その現実性がさらなる調査によって支持または否定される可能性のある潜在的な因果変数として使用することは、心理測定学を他の科学と区別するものではない通常の科学的実践であると主張している。批判者たちはまた、グールドが因子分析の目的を理解しておらず、この分野における関連する方法論的進歩を知らなかったと指摘している。異なる因子解は、テスト間の相互相関を説明する能力において数学的に同等である可能性があるが、g因子をもたらす解は、正の多様体の現象、全く異なるテスト群から同じgが出現する可能性があるという事実、gの広範な実用的妥当性、 gと多くの生物学的変数との関連性など、因子分析とは無関係のいくつかの理由から心理学的に好ましい。^{[ 46 ] [ 47 ]}

また、進化心理学の研究によって、人間の知能の進化は、内容に依存しない領域横断的な学習や汎用的な推論を促進する単一の心理的特性よりも、心の大きなモジュール性を示すより明確な証拠を示していることが明らかになっているため、g が進化心理学と整合しているかどうかについても議論がある。^{[ 143 ]}ジョン・トゥービーとレダ・コスミデスは、人工知能におけるフレーム問題と組み合わせ爆発により、汎用的な問題解決と領域横断的な学習のための心理的特性が、進化的に適応した環境で生存と繁殖に必要な認知タスクを実行する計算能力を持つことが不可能であり、適応には反復的な問題からの選択圧が必要であるため、そのような特性が進化する可能性は低いと一貫して指摘している（反復的な問題からの選択圧は、代わりに領域固有の機能を提供し、領域固有の学習を可能にする一連の認知モジュールにつながる）。^{[ 144 ] [ 145 ] [ 146 ] [ 147 ]}心理測定学と差異心理学におけるg因子に関するコンセンサスを認めつつも、^{[ 148 ] [ 149 ]}スティーブン・ピンカーは、一般知能の構成概念妥当性に反対し、トゥービーとコスミデスが提唱した心のモジュール性を支持し、人工一般知能について議論する際にgの理論的整合性に対する懐疑を改めて表明した。^{[ 150 ] [ 151 ] [ 152 ]}

ジョン・ホーンとジョン・マカードルは、例えばアーサー・ジェンセンが提唱した現代のg理論は、 gのような共通因子の存在がテスト間の正の相関からトートロジー的に導かれるため、反証不可能であると主張した。彼らは、現代の階層的g理論を、容易に反証可能であった（そして実際に反証された）スピアマンの元の2因子理論と対比させた。 ^{[ 25 ]}