Loading article…
g 因子[a]は、認知能力と人間の知能に関する心理測定学的調査で開発された構成概念です。これは、異なる認知タスク間の正の相関関係を要約した変数であり、あるタイプの認知タスクにおける個人の成績は、他のタイプの認知タスクにおける個人の成績と同程度である傾向があるという主張を反映しています。[要出典] g因子は、通常、特定の認知テストにおける個人間の成績差の 40 ～ 50 パーセントを占め、多くのテストに基づく複合スコア (「IQ スコア」) は、g因子における個人の地位の推定値と見なされることがよくあります。[1] IQ、一般知能、一般認知能力、一般精神能力、および単に知能という用語は、認知テストに共通するこのコアを指すために、しばしば互換的に使用されます。[2]ただし、g因子自体は、認知タスク間の相関関係の観察レベルを示す数学的構成概念です。[3]この構成の測定値は、使用される認知タスクによって異なり、観察される相関関係の根本的な原因についてはほとんどわかっていません。
g因子の存在は、もともと20 世紀初頭にイギリスの心理学者チャールズ スピアマンによって提唱された。彼は、一見無関係に見える学校科目における子供たちの成績評価が正の相関関係にあることに着目し、これらの相関関係は、あらゆる種類の知的テストにおける成績に影響する根底にある一般的な知的能力の影響を反映していると推論した。スピアマンは、すべての知的能力は、彼がgと名付けた単一の一般的な能力因子と、多くの狭い課題特有の能力因子の観点から概念化できると示唆した。スピアマンがgの存在を提唱して間もなく、ゴッドフリー トムソンがこれに異議を唱え、 g因子が存在しない場合でもテスト結果間のそのような相互相関が生じ得るという証拠を提示した。[4]今日の知能因子モデルは、通常、認知能力を3段階の階層として表します。階層の最下部には多くの狭い因子があり、中間レベルにはより一般的な幅広い因子がいくつかあり、頂点にはg因子と呼ばれる単一の因子があり、これはすべての認知タスクに共通する分散を表します。
伝統的に、 gに関する研究はテストデータの心理測定学的調査に集中しており、特に因子分析的アプローチに重点が置かれてきました。しかし、 gの性質に関する実証的研究は、実験的認知心理学や精神時間測定、脳の解剖学や生理学、定量的および分子遺伝学、霊長類の進化にも頼ってきました。[5]行動遺伝学の分野での研究では、gの構成概念は測定された集団において非常に遺伝性が高いことが示されています。gには脳の大きさなど、他の生物学的相関関係も数多くあります。また、gは多くの社会的結果、特に教育や雇用における個人差の重要な予測因子でもあります。
批評家は、 g を重視するのは誤りであり、他の重要な能力を軽視することになると主張している。スティーブン・J・グールドを含む一部の科学者は、 gの概念は人間の知能を測る有効な尺度ではなく、単に具体化された概念であると主張している。
認知能力テスト
認知能力テストは、認知のさまざまな側面を測定するために設計されています。テストで評価される特定の領域には、数学的スキル、言語流暢性、空間視覚化、記憶などがあります。ただし、1 種類のテストで優秀な人は他の種類のテストでも優秀な傾向があり、1 つのテストで成績が悪い人は、テストの内容に関係なく、すべてのテストで成績が悪い傾向があります。[8]この現象を最初に説明したのは、英国の心理学者チャールズ スピアマンです。[9] 1904 年に発表された有名な研究論文で、[10]彼は、一見無関係な学校科目にわたる子供のパフォーマンス測定が正の相関関係にあることを観察しました。この発見は、その後何度も再現されています。テストの内容に大きな違いがあるにもかかわらず、精神テストの結果の普遍的に正の相関行列(または「正の多様体」) という一貫した発見は、「心理学全体で最も再現されている結果」と説明されています。[11]テスト間の相関がゼロまたは負の場合は、サンプリング誤差が存在するか、研究対象サンプルの能力範囲が制限されていることを示唆している。[12]
因子分析や関連する統計的手法を使用すると、テストバッテリー内のすべての異なるテスト間の相関関係を特徴付ける要約変数と見なすことができる単一の共通因子を特定することができます。スピアマンはこの共通因子を一般因子、または単にgと呼びました。（慣例により、gは常に小文字のイタリック体で印刷されます。）数学的には、g因子は個人間の変動の原因であり、つまり、特定の程度までのgまたはその他の因子で構成される個人の精神的能力について有意義に語ることはできません。関連する集団内の他の個人と比較した、 g （またはその他の因子）に関する個人の立場について語ることしかできません。[12] [13] [14]
テスト バッテリー内のさまざまなテストは、バッテリーのg因子とさまざまな程度で相関 (または「負荷」) する場合があります。これらの相関はg負荷として知られています。個々の受験者のg因子スコアは、個人グループ全体におけるg因子の相対的な位置を表し、 g負荷を使用して推定できます。テスト バッテリーのフルスケール IQ スコアは通常、g因子スコアと高い相関関係にあり、gの推定値と見なされることがよくあります。たとえば、David Wechslerのテストのg因子スコアとフルスケール IQ スコアの相関は.95 を超えることがわかっています。[1] [12] [15] IQ、一般知能、一般認知能力、一般精神能力、または単に知能という用語は、認知テストに共通するコアを指すために頻繁に互換的に使用されます。[2]
精神テストのg負荷は常に正で、通常は0.10から0.90の範囲で、平均は約0.60、標準偏差は約0.15です。レイヴンの漸進的マトリックスは、約0.80と最も高いg負荷を持つテストの1つです。語彙と一般情報のテストでも、通常は高いg負荷を持つことがわかっています。[16] [17]ただし、同じテストのg負荷は、テストバッテリーの構成によって多少異なる場合があります。[18]
テストの複雑さと、テストが精神的操作に課す要求は、テストのg負荷と関係している。たとえば、前方数字スパンテストでは、被験者は数字の列を 1 秒あたり 1 桁の速度で一度聞いた後、提示された順序で繰り返すように求められる。後方数字スパンテストは、被験者が数字を提示された順序と逆の順序で繰り返すように求められることを除いて、他の点では同じである。後方数字スパンテストは前方数字スパンテストよりも複雑であり、g負荷が著しく高い。同様に、算数計算、スペル、単語読み取りテストのg負荷は、算数問題解決、文章構成、読解テストの g 負荷よりもそれぞれ低い。[12] [19]
テストの難易度とg負荷は異なる概念であり、特定の状況では経験的に関連している場合もそうでない場合もあります。受験者が不合格になるテスト項目の割合で示される難易度が同じテストでも、 g負荷はさまざまです。たとえば、暗記テストは、推論を必要とする多くのテストと同じ難易度ですが、g負荷はかなり低いことが示されています。 [19] [20]
理論
gが統計的規則性として存在するということは専門家の間でも十分に確立されており議論の余地はないが、正の相関関係を引き起こす原因についてはコンセンサスが得られていない。いくつかの説明が提案されている。[21]
精神的なエネルギーや効率
チャールズ・スピアマンは、テスト間の相関関係は、あらゆる種類の知的課題のパフォーマンスに関係する一般的な知的能力である共通の原因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、演繹、帰納、問題解決、関係の把握、規則の推論、相違点や類似点の発見などの能力を含む、関係と相関関係の推論と彼が呼ぶものを反映するテストであると考えた。スピアマンは、 g は「精神的エネルギー」と同等であると仮定した。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根拠については懐疑的であり、将来の研究で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。[22]
スピアマンに続いて、アーサー・ジェンセンは、あらゆる知的課題がある程度g を利用していると主張した。ジェンセンによると、 g因子は、さまざまなテストのスコアの合計や平均ではなく、さまざまなテストのスコアの「蒸留物」を表し、因子分析が蒸留手順として機能する。[17]彼は、 gはテストの項目特性や情報内容の観点からは説明できないと主張し、非常に異なる知的課題でもg負荷がほぼ等しい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、むしろ脳の一般的な特性であると主張した。ジェンセンは、g は知的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定した。[23]彼はまた、 gと基本的な認知課題との関連性を考えると、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。[24]
サンプリング理論
gのいわゆるサンプリング理論は、もともとエドワード・ソーンダイクとゴッドフリー・トムソンによって開発されたもので、正の多様体の存在は、単一の基礎能力を参照することなく説明できると提唱している。この理論によれば、相関のない精神プロセスが多数存在し、すべてのテストはこれらのプロセスの異なるサンプルを利用する。テスト間の相互相関は、テストによって取得されたプロセス間の重複によって引き起こされる。[25] [26]したがって、正の多様体は、より細分化された、おそらく相関のない精神プロセスを測定できないという測定の問題によって生じる。[14]
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いる。どちらもテスト間の相互相関を同様に説明することができる。 [27]サンプリング理論は、より複雑な精神課題ではg負荷が高くなるという観察とも一致している。これは、より複雑な課題では神経要素のサンプリングがより多く行われると予想され、他の課題との共通点が多くなるためである。[28]
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を無効にしていると主張している。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るg因子は、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に共通する要素を単に反映していると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関係は、同じ能力ではなく、同じ能力セットを測定していることに起因する可能性がある。[29]
批評家は、標本化理論は特定の実証的発見と矛盾していると主張している。標本化理論に基づくと、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、前方および後方の数字スパンなどの密接に関連するテストはわずかに相関関係にあるが、語彙テストやレイヴンのマトリックスなど、一見まったく異なるテストは一貫して高い相関関係にある。別の問題のある発見は、脳損傷が標本化理論に基づいて予想される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ことである。[14] [30]
相互主義
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利益関係により、個人の発達の過程で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関係の根底にある単一のプロセスや能力はない。理論によれば、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、プロセスは互いに相関関係を持つことになる。したがって、異なる個人における同様に高い 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。[14] [31]批評家は、 g負荷とサブテストの遺伝係数の間に観察された相関関係は相互主義理論にとって問題があると主張している。[32]
認知能力の因子構造
因子分析は、因子と呼ばれる少数の変数を用いて知能検査間の相関関係を表す数学的手法である。その目的は、相関行列を単純化し、そのパターンを説明するために仮説的な基礎因子を使用することである。IQの場合のように、行列内のすべての相関関係が正である場合、因子分析はすべての検査に共通する一般因子を生み出す。IQ検査の一般因子はg因子と呼ばれ、通常、IQ検査バッテリーの分散の40～50%を占める。[33]さまざまな認知検査間の相関関係の存在は、gの存在の証拠とみなされることが多かったが、McFarland (2012) は、そのような相関関係は、知能の複数の因子の存在よりもgの存在を裏付けるものではないことを示した。[34]
チャールズ・スピアマンは、テスト間の相関関係を研究するために因子分析を開発した。当初、彼はすべての知能テストのスコアの変動が 2 種類の変数のみで説明される知能モデルを開発した。1 つ目は各テストに固有の因子 ( sと表記)、2 つ目はテスト間の正の相関関係を説明するg因子である。これはスピアマンの 2 因子理論として知られている。その後、スピアマンが使用したテストよりも多様なテスト バッテリーに基づく研究により、gだけではテスト間のすべての相関関係を説明できないことが実証された。具体的には、 gをコントロールした後でも、一部のテストは互いに相関関係にあることがわかった。これにより、共有g分散に加えて、同様のタスク要求 (言語、空間、数値など) を持つテストのグループに共通する分散を表すグループ因子の仮説が立てられた。[35]
因子回転により、原理的には、認知テスト間の相関関係を説明する能力において数学的に同等な、無限の数の異なる因子解を生成することが可能である。これにはg因子を含まない解も含まれる。したがって、因子分析だけでは、知能の根底にある構造を確立することはできない。異なる因子解を選択する際には、研究者は因子分析の結果を認知能力の構造に関する他の情報と併せて検討する必要がある。[36]
g因子を含む因子解を好む心理学的根拠は数多くある。これには、正の多様体の存在、特定の種類のテスト (一般的にはより複雑なもの) が一貫してより大きなg負荷を持つという事実、異なるテスト バッテリー間でのg因子の実質的な不変性、 g因子を生じないテスト バッテリーを構築することが不可能であること、および個人の結果の予測因子としてのgの広範な実用的妥当性が含まれる。g因子は、グループ因子とともに、平均して個人間の全体的な能力差は個人内の能力差よりも大きいという経験的に確立された事実を最もよく表しているが、 gのない直交因子を含む因子解はこの事実を不明瞭にする。さらに、g は知能の最も遺伝性の高い要素であると思われる。[37]確証的因子分析の手法を用いた研究もgの存在を裏付けている。[36]
g因子は、いくつかの異なる方法を使用してテスト結果の相関行列から計算できます。これには、探索的因子分析、主成分分析（PCA）、確認的因子分析が含まれます。さまざまな因子抽出方法は非常に一貫した結果を生み出しますが、PCAはgがテストスコアに与える影響について過大な推定値を生み出すことが時々あります。[18] [38]
人々の認知的差異は、一般性の度合いによって区別される 3 つの階層レベルで概念化できるというのが、現代における幅広いコンセンサスである。最も低く、最も一般性の低いレベルには、狭い一次因子が多数存在する。より高いレベルには、比較的少数 (5 から 10 の間) の広い (つまり、より一般的な) 二次因子 (またはグループ因子) が存在する。そして頂点には、すべてのテストに共通する一般因子である単一の三次因子gが存在する。 [39] [40] [41] g因子は通常、IQ テスト バッテリーの共通因子分散の大部分を占める。[42]現代の知能の階層モデルには、 3 層理論とCattell–Horn–Carroll 理論がある。[43]
「指標の無関心」
スピアマンは指標の無差別の原理を提唱した。これによると、知能テストの正確な内容はg を特定する上で重要ではない。なぜならg はあらゆる種類のテストでパフォーマンスに影響するからである。したがって、どんなテストもgの指標として使用できる。[44]スピアマンに続いて、アーサー・ジェンセンは最近、あるテストバッテリーから抽出されたg因子は、バッテリーが大きく多様である限り、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。[45]この見解によれば、どんなに特徴的な知能テストでも、ある程度はg が使用される。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のいずれよりもgに強く影響する。なぜなら、gの要素は複合スコアに蓄積されるが、相関のない非g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の完璧な尺度となる。[46]
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、「基本的な心理学的意味を持たない」と主張した。[ 47]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関係は、1つの能力だけに依存する人間の行動を定義するのが難しいために生じると主張した。[48] [49]
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、因子が高度に相関していることを示す必要があります。これは、確認的因子分析のフレームワーク内で行うことができます。[21] Wendy Johnson と同僚は、そのような研究を 2 つ発表しています。[50] [51]最初の研究では、 3 つの異なるバッテリーから抽出されたg因子間の相関は .99、.99、および 1.00 であり、異なるバッテリーのg因子は同じであり、gの識別は評価された特定の能力に依存しないという仮説を裏付けています。2 番目の研究では、 5 つのテストバッテリーのうち 4 つから得られたg因子の相関は .95～1.00 であったのに対し、5 番目のバッテリーであるCattell Culture Fair Intelligence Test (CFIT)の相関は .79～.96 でした。彼らは、CFITバッテリーとの相関がやや低いのは、マトリックス型項目のみを含むため内容の多様性が欠如しているためだとし、この結果は、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るg因子は同じであるという主張を裏付けるものであると解釈した。この結果は、異なるテストバッテリーから一貫して同じgを識別できることを示唆している。[39] [52]このアプローチは、心理学者ラザール・スタンコフによって『Handbook of Understanding and Measuring Intelligence』で批判されており、「異なるテストバッテリーのg因子間の相関は統一的ではない」と述べている。[53]
スコット・バリー・カウフマンらが執筆した研究では、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。[54]
人口分布
gの母集団分布の形は不明である。なぜならg は比率尺度で測定できないからである[明確化が必要]。(典型的な IQ テストのスコアの分布はほぼ正規分布であるが、これは構成、つまり生のスコアを正規化することによって達成される。)それにもかかわらず、少なくとも平均から ±2 標準偏差の範囲内で、一般集団においてgが正規分布していると仮定する十分な理由があると主張されてきた [ 誰? ] 。特に、 g は多くの独立した遺伝的および環境的影響の加法的効果を反映する複合変数と考えることができ、中心極限定理によれば、そのような変数は正規分布に従うはずである。[55]
スピアマンの収穫逓減の法則
多くの研究者は、 g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にわたって均一ではない可能性があることを示唆しています。認知能力差別化仮説とも呼ばれるスピアマンの収穫逓減の法則( SLODR ) は、異なる認知能力間の正の相関関係は、より知能の高いサブグループの個人間では弱くなると予測しています。より具体的には、SLODR は、g因子のスコアが高いほど、認知テストのスコアにおける個人差のg因子による割合が小さくなると予測しています。
SLODRは1927年にチャールズ・スピアマン[56]によって最初に提案され、彼は12の認知能力テスト間の平均相関が78人の正常児では.466であったのに対し、22人の「欠陥」児では.782であったと報告した。デッターマンとダニエルは1989年にこの現象を再発見した。[57]彼らは、 WAISとWISCの両方のサブテストについて、サブテストの相互相関は能力グループとともに単調に減少し、IQが78未満の個人の平均相互相関はおよそ.7から、IQが122を超える個人の平均相互相関は.4までの範囲であると報告した。[58]
SLODRは、幅広い認知テストを用いて測定された様々な子供と成人のサンプルで再現されてきた。最も一般的なアプローチは、一般的な知的能力の観察可能な代理指標を用い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、異なるグループ内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あった。[59]しかし、Dearyら (1996) [59]とTucker-Drob (2009) [60]の両者が指摘しているように、知能の連続分布を任意の数の個別の能力グループに分割することは、SLODRを調べるのに理想的とは言えない。Tucker-Drob (2009) [60] は、SLODRに関する文献と、これまでにテストされた様々な方法を徹底的にレビューし、因子とその指標の関係が本質的に非線形であることを可能にする共通因子モデルを当てはめることによって、SLODRを最も適切に捉えることができると提案した。彼は、このような因子モデルを米国の子供と成人の全国的な代表データに適用し、SLODR の一貫した証拠を発見しました。たとえば、Tucker-Drob (2009) は、一般的な因子が、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% を説明するのに対し、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ました。
Blum と Holling [61]による最近のメタ分析研究も、差別化仮説を支持している。このテーマに関するほとんどの研究とは対照的に、この研究は、能力と年齢の変数をg飽和度の連続予測因子として研究することを可能にした。単に低技能と高技能、または若年と高齢の被験者グループを比較するだけではない。結果は、認知能力テストの平均相関とg負荷は能力の増加とともに減少するが、回答者の年齢とともに増加することを実証している。Charles Spearmanによって説明されている SLODR は、IQ の関数としてのg飽和度の減少と、中年期から老年期にかけてのg飽和度の上昇によって確認できる。具体的に言えば、平均知能が 2 標準偏差 (つまり、IQ ポイントで 30 ポイント) 高いサンプルの場合、期待される平均相関は約 0.15 ポイント減少する。この大きさの違いが、認知データを能力の高いサンプルと能力の低いサンプルで因数分解したときに、見かけ上の因子複雑度が大きくなるかどうかという疑問が残る。能力が高い場合には因子の次元がより大きくなる傾向があると思われますが、この効果の大きさ（つまり、どれだけ可能性が高いか、因子がどれだけ増えるか）は不明です。
実用的妥当性
教育、経済、社会の成果の予測因子としてのgの実際的妥当性は、現在も議論が続いている。 [62]一部の研究者は、gは他のどの既知の心理的変数よりも広範囲かつ普遍的であり、[63]測定されたタスクの複雑さが増すにつれてgの妥当性が高まると主張している。 [64] [65]他の研究者は、特定の能力のテストは、特定の現実世界の状況に適合した分析においてg因子よりも優れていると主張している。 [66] [67] [68]
テストの実際的妥当性は、大学の成績平均点や職務遂行能力の評価など、テスト外の何らかの基準におけるパフォーマンスとの相関関係によって測定される。テストのスコアと何らかの基準の測定値との相関関係は、妥当性係数と呼ばれる。妥当性係数を解釈する 1 つの方法は、妥当性係数を 2 乗して、テストによって説明される分散を求めることである。たとえば、妥当性係数が .30 の場合、説明される分散の 9 パーセントに相当する。しかし、このアプローチは誤解を招きやすく、情報に乏しいと批判されており、いくつかの代替案が提案されている。おそらくより解釈しやすいアプローチの 1 つは、各テスト スコア 5 分位の受験者のうち、合意された成功基準を満たす受験者の割合を見ることである。たとえば、テスト スコアとパフォーマンスの相関関係が .30 の場合、上位 5 分位の受験者の 67 パーセントが平均以上のパフォーマンスを示すと予想され、下位 5 分位の受験者では 33 パーセントとなる。[69] [70]
学業成績
gの予測妥当性は学業成績の領域で最も顕著である。これは明らかに、gが新しい教材を学習し、概念や意味を理解する能力と密接に関連しているためである。[64]
小学校では、IQと成績および学業成績の相関は0.60～0.70である。より高度な教育レベルでは、IQ分布の下限に位置する生徒の退学が多くなり、IQの範囲が制限され、妥当性係数が低くなる。高校、大学、大学院では、妥当性係数はそれぞれ0.50～0.60、0.40～0.50、0.30～0.40である。IQスコアのg負荷は高いが、学業成績を予測する際のIQの妥当性の一部は、 gとは無関係にIQで測定される要因に起因する可能性がある。ロバート・L・ソーンダイクの研究によると、学業成績の予測可能な変動の80～90％はgによるもので、残りはIQやその他のテストで測定されるg以外の要因に起因する。 [71]
学力テストのスコアは、学校の成績よりもIQと高い相関関係にある。これは、成績が教師の生徒に対する独特の認識に大きく影響されるからかもしれない。[72]縦断的な英語研究では、 11歳で測定されたgスコアは、16歳で受ける全国GCSE試験の25科目のテストすべてと相関関係にあった。相関関係は、数学テストでは0.77、美術テストでは0.42だった。gとGCSEテストから計算された一般教育要因との相関関係は0.81だった。 [73]
研究によると、大学入学に広く使われているSATは、主にgの尺度である。IQ テストバッテリーから計算されたgスコアと SAT スコアの間には .82 の相関が見られた。米国の 41 の大学の 165,000 人の学生を対象とした研究では、SAT スコアの範囲制限を補正した後、SAT スコアは大学 1 年目の GPA と .47 の相関関係にあることがわかった (コースの難易度が一定に保たれた場合、つまりすべての学生が同じ授業を受けた場合、相関関係は .55 に上昇する)。[69] [74]
仕事の達成
一般人口による職業の名声ランキングと、各職業に従事する人々の一般知能スコアの平均との間には、0.90～0.95の高い相関関係がある。個々の従業員レベルでは、職業の名声とgの関連性は低く、ある大規模な米国研究では相関が0.65（減衰補正後0.72）と報告されている。したがって、 gの平均レベルは、職業の名声の認識とともに高まる。また、一般知能スコアの分散は、より名声の高い職業の方がより低いレベルの職業よりも小さいことが判明しており、これは、より高レベルの職業には最低限のg要件があることを示唆している。[75] [76]
仕事のパフォーマンス
研究によると、 gのテストは、上司の評価と職務サンプルに基づく研究の複数のメタ分析で平均妥当性係数が .55 であり、職務遂行能力の最良の予測因子であることが示されています。職務訓練におけるパフォーマンスのメタ分析による妥当性係数の平均は .63 です。[77]最も複雑性の高い職務 (専門職、科学、上級管理職) におけるgの妥当性は、最も複雑性の低い職務における場合よりも高いことがわかっていますが、g は最も単純な職務に対しても予測妥当性を持っています。また、研究では、各職務に合わせて調整された特定の適性テストは、一般知能テストと比較して予測妥当性の向上がほとんどないかまったくないことも示されています。g は、主に職務関連知識の習得を促進することによって職務遂行能力に影響を与えると考えられています。gの予測妥当性は職務経験の予測妥当性よりも高く、職務経験の増加によってgの妥当性が低下することはありません。[64] [75]
2011年のメタ分析で、研究者らは、一般認知能力（GCA）は、性格（5因子モデル）や3つの感情知能ストリームよりも仕事のパフォーマンスをよりよく予測することを発見しました。彼らは、仕事のパフォーマンスを予測する上でのこれらの構成要素の相対的な重要性を調べたところ、認知能力が仕事のパフォーマンスの変動の大部分を説明することを発見しました。[78]他の研究では、GCAと感情知能は仕事のパフォーマンスに線形独立かつ補完的に寄与することを示唆しています。CôtéとMiners（2015）[79]は、これらの構成要素が、仕事のパフォーマンスの2つの側面、組織市民行動（OCB）とタスクパフォーマンスとの関係を評価する際に相互に関連していることを発見しました。GCAが低い場合、感情知能はタスクパフォーマンスとOCBのより良い予測因子であり、その逆も同様です。たとえば、GCAの低い従業員は、感情知能が高い場合、タスクパフォーマンスとOCBを補います。
これらの補償効果は感情知能に有利に働くが、GCA は依然として職務遂行能力の最良の予測因子である。数人の研究者が、異なる職位における GCA と職務遂行能力の相関関係を研究してきた。例えば、Ghiselli (1973) [80] は、販売員の方が販売員よりも高い相関関係にあることを発見した。前者は GCA で 0.61、知覚能力で 0.40、精神運動能力で 0.29 の相関関係を得たのに対し、販売員は GCA で 0.27、知覚能力で 0.22、精神運動能力で 0.17 の相関関係を得た。[81]他の研究では、異なる複雑性の職務間で GCA と職務遂行能力の相関関係を比較した。Hunter と Hunter (1984) [82] は400 件を超える研究でメタ分析を展開し、この相関関係は複雑性が高い職務 (0.57) でより高くなることを発見した。
職務遂行能力は客観的評価と主観的評価によって測定される。前者は主観的評価よりも優れているが、職務遂行能力と GCA に関する研究のほとんどは、監督者の業績評価に基づいている。この評価基準は、良い業績と悪い業績を定義することが難しいことが主な理由で、問題があり、信頼できないと考えられている。監督者の評価は主観的になりがちで、従業員間で一貫性がない。[83]さらに、監督者の職務遂行能力評価は、ハロー効果、[84] 顔の魅力、[85]人種的または民族的偏見、従業員の身長など、さまざまな要因の影響を受ける。[86]しかし、Vinchur、Schippmann、Switzer、および Roth (1998) [81]は、営業従業員を対象とした調査で、客観的な営業能力と GCA の相関は 0.04 であったのに対し、監督者の業績評価の相関は 0.40 であったことを発見した。これらの従業員を評価する主な基準が客観的な売上であることを考慮すると、これらの結果は驚くべきものであった。
GCA が職務遂行能力にどのように関連しているかを理解するために、複数の研究者は、GCA は職務知識の習得に影響し、それが職務遂行能力を向上させるという結論を下しました。言い換えれば、GCA が高い人はより速く学習し、より多くの職務知識を容易に習得することができ、それによってより良いパフォーマンスを発揮することができます。逆に、職務知識を習得する能力がないと、職務遂行能力に直接影響します。これは GCA レベルが低いためです。また、GCA は職務遂行能力に直接影響を及ぼします。日常的に、従業員は課題や問題解決のタスクに絶えずさらされており、その成功は GCA のみに依存しています。これらの調査結果は、労働者の権利保護を担当する政府機関にとって落胆させるものです。[87] GCA と職務遂行能力の相関関係が高いため、企業は GCA テストのスコアに基づいて従業員を採用しています。必然的に、この慣行は GCA が低い多くの人々に就労機会を拒否しています。[88]以前の研究者は、人種 / 民族グループ間で GCA に大きな違いがあることを発見しました。例えば、GCAテストで白人アメリカ人よりも大幅に低いスコアを示したアフリカ系アメリカ人に対して、研究が偏っているかどうかという議論がある。[89]しかし、GCAと職務遂行能力の相関関係に関する知見は慎重に受け止めなければならない。一部の研究者は、職務遂行能力の尺度とGCAテストのスコアに関連する統計的アーティファクトの存在を警告している。例えば、Viswesvaran、Ones、Schmidt (1996) [90] は、方法論的エラーを起こさずに職務遂行能力の完璧な尺度を得ることはまったく不可能であると主張した。さらに、GCAと職務遂行能力に関する研究は、データが主に現在の従業員から収集され、採用されなかった従業員は無視されるため、常に範囲制限の影響を受けやすい。したがって、サンプルは、GCAの尺度を含む採用プロセスに合格した従業員から採取される。[91]
所得
IQスコアで測定される収入とgの相関関係は、研究全体で平均約0.40です。相関関係は教育レベルが高いほど高く、年齢とともに増加し、中年期に最高のキャリアの可能性に達すると安定します。教育、職業、社会経済的背景が一定に保たれた場合でも、相関関係は消えません。[92]
その他の相関関係
g因子は多くの社会的結果に反映されています。学校中退、慢性的な生活保護依存、事故多発、犯罪など多くの社会的行動上の問題は、出身社会階級に関係なくgと負の相関関係にあります。 [93]健康と死亡率の結果もgと関連しており、幼少期のテストスコアが高いほど、成人期の健康と死亡率の結果が良好になると予測されます（認知疫学を参照）。[94]
2004年に心理学者の金沢聡は、gは領域特異性、種特有の情報処理 心理適応であると主張し[95]、2010年には、gは進化的に馴染みのある問題ではなく、進化的に馴染みのない問題のパフォーマンスとのみ相関していると主張し、「サバンナ-IQ相互作用仮説」と名付けた仮説を提唱した。[96] [97] 2006年、心理学者デニー・ボースブームとコナー・ドランによる金沢の2004年の論文をレビューしたコメントがPsychological Reviewに掲載され、金沢のgの概念は経験的に裏付けられておらず、純粋に仮説的であり、gの進化論的説明はそれを個人差の原因として扱わなければならないと主張した。[98]また、金沢の2010年の論文に応えて、心理学者スコット・バリー・カウフマン、コリン・G・デヤング、ディアドラ・レイス、ジェレミー・R・グレイは、2011年にIntelligence誌に、進化心理学者レダ・コスミデスとジョン・トゥービーがThe Adapted Mindで提案した社会関係の文脈で、70項目のワソン選択課題（論理パズル）のコンピューター版を112人の被験者に受けさせた研究を発表し、[99]「恣意的でなく、進化的に馴染みのある問題でのパフォーマンスは、任意の進化的に新しい問題に対するパフォーマンスよりも、一般的な知能と強く関連している」。[100] [101]
遺伝的および環境的決定要因
遺伝率とは、遺伝的要因に起因すると考えられる集団内の形質の表現型の変動の割合である。双子、養子縁組、その他の家族研究デザインや分子遺伝学的方法を用いて、gの遺伝率は 40 ～ 80 パーセントと推定されている。証拠全体に基づく推定では、 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。例えば、4 か国で 11,000 組を超える双子を対象とした大規模な研究では、gの遺伝率は 9 歳で 41 パーセント、12 歳で 55 パーセント、17 歳で 66 パーセントであると報告されている。他の研究では、遺伝率は成人期で 80 パーセントにも達するが、老年期には低下する可能性があると推定されている。遺伝率に関する研究のほとんどは米国と西ヨーロッパで行われてきたが、ロシア（モスクワ）、旧東ドイツ、日本、インドの農村部での研究では、西洋の研究と同様の遺伝率の推定値が得られている。[39] [103] [104] [105]
一般的な遺伝率と同様に、 gの遺伝率は、特定の場所と時間における特定の集団を参照して理解することができ、ある集団に関する調査結果は、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。[106]強い環境要因にさらされている集団は、弱い環境要因のみにさらされている集団よりも遺伝率のレベルが低いことが予想されます。たとえば、ある双子の研究では、遺伝子型の違いは裕福な家庭内の IQ スコアの変動をほぼ完全に説明しますが、貧困な家庭の IQ スコアの違いを説明することにはほとんど寄与していないことがわかりました。[107]注目すべきことに、遺伝率の調査結果は、集団内の全体的な変動のみを参照しており、グループ間の違いの遺伝的説明をサポートしていません。[108]各グループ内の変動が 100% 遺伝性であっても、2 つのグループの平均gの違いが環境要因によって 100% になること は理論的には可能です。
行動遺伝学的研究では、 gに対する共有（または家族間）環境の影響は幼少期には強いが、その後は減少し、成人期には無視できるほど小さくなることが立証されている。これは、 gの発達に重要な環境の影響は固有のものであり、同じ家族のメンバー間で共有されるものではないことを示している。[104]
遺伝的相関とは、同じ遺伝的効果が 2 つの異なる特性にどの程度影響するかを示す統計です。2 つの特性間の遺伝的相関がゼロの場合、それらの特性に対する遺伝的効果は独立していますが、相関が 1.0 の場合は、同じ遺伝子セットが両方の特性の遺伝性を説明することを意味します (それぞれの遺伝性がどれほど高いか低いかに関係なく)。特定の精神能力 (言語能力や空間能力など) 間の遺伝的相関は、一貫して非常に高く、1.0 に近いことがわかっています。これは、認知能力の遺伝的変異は、gが何であれ、ほぼ完全に遺伝的変異によるものであることを示しています。また、認知能力に共通するものは主に遺伝子によって生じ、能力間の独立性は主に環境の影響によるものであることも示唆しています。したがって、知能の遺伝子が特定された場合、それらは「ジェネラリスト遺伝子」であり、それぞれが多くの異なる認知能力に影響を与えると主張されています。[104] [109] [110]
多くの研究は、g が多くの一般的な遺伝子変異の影響を受ける非常に多遺伝子的な形質であり、それぞれの影響は小さいと指摘しています。別の可能性としては、 gの遺伝的差異は、個人が持つ稀で有害な突然変異の「負荷」が異なるためであり、個人間の遺伝的変異は突然変異と選択のバランスによって持続するというものです。[110] [111]
知能の違いと関連があるとされる候補遺伝子は数多く報告されているが、その効果サイズは小さく、その発見はほとんど再現されていない。これまでのところ、正常範囲の知能と決定的に結びついた個々の遺伝子変異はない。多くの研究者は、知能に関連する個々の遺伝子多型を確実に検出するには、非常に大規模なサンプルが必要になると考えている。 [ 39] [111]しかし、正常範囲の知能の変動に影響を与える遺伝子を見つけるのは難しいことが証明されている一方で、症状の中に知的障害を伴う単一遺伝子疾患が数多く発見されている。 [112]
精神テストのg負荷は遺伝率と相関関係にあることが示唆されているが[32] 、この問題に関連する経験的データと統計的方法論は両方とも活発な論争の的となっている。[113] [114] [115]いくつかの研究では、 g負荷が大きいテストは近親弱勢の影響をより受けやすく、テストのスコアが低下することが示唆されている。[要出典]また、 g負荷が大きいテストはテストのスコアに対する正の雑種形成効果が大きいという証拠もあり、これはgに対する遺伝的優性効果の存在を示唆していると示唆されている。[116]
神経科学の発見
g は脳内で多くの相関関係にある。磁気共鳴画像法(MRI)を用いた研究では、 gと脳全体の容積は中程度に相関していることが立証されている (r 約 .3～.4)。頭部の外部サイズはgと約 .2 の相関関係にある。脳領域の MRI 研究では、前頭葉、頭頂葉、側頭葉皮質、海馬の容積もgと相関しており、一般的には .25 以上である。一方、多くの研究を平均すると、全体の灰白質および全体の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る。すべての研究ではないが、一部の研究ではgと皮質の厚さの間にも正の相関関係があることがわかっている。しかし、脳組織の量と認知能力の違いとのこのような関連の根本的な理由は、ほとんどわかっていない。[2]
ほとんどの研究者は、知能は前頭葉のような単一の脳領域に限定することはできないと考えています。脳病変の研究では、白質病変が多い人は認知能力が低い傾向があることを示す小さいながらも一貫した関連性が見つかりました。NMR分光法を使用した研究では、知能と白質の完全性の間に多少一貫性はないものの概ね正の相関関係が見つかり、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ます。[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に関連していると示唆されています。脳の効率が知能に影響を与えるという仮説は、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する、つまり、知能の低い人よりも同じタスクに使用する脳リソースが少ないことを示しています。[2]
知能検査のスコアとの小さいながらも比較的一貫した関連性としては、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挙げられる。[117] [118]
グ人間以外では
知能の一般的な要因の証拠は、人間以外の動物でも観察されています。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[119] 、マウスでは個体レベルの分散の約55％を占めています。[120] [121]しかし、一般的な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、人間以外の動物ではgに対する全体的な支持が弱いことが示唆されました。 [122]
認知能力は人間に使用されるのと同じ知能測定法では評価できないが、革新、習慣の逆転、社会的学習、新奇性への反応に焦点を当てたさまざまな対話型および観察ツールで測定することができる。マウスなどのgの非ヒトモデルは、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学的発達研究に使用されている。[123]
グ（またはc）人間の集団における
個人のgと同様に、新しい研究の方向性は、グループの一般的な集団知能因子cを抽出することを目指しており、これ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しています。 [ 124]このc因子の定義、操作化、統計的アプローチはgに由来し、gに似ています。原因、予測妥当性、およびgとの追加の類似点が調査されています。[125]
その他の生物学的関連
身長は知能と相関関係にある（r～0.2）が、この相関関係は家族内（兄弟間）では一般的に見られない。これは身長と知能の交配、または両方と相関する別の要因（例えば栄養）の結果であると考えられる。近視は知能と相関関係にあることが知られており、相関は約0.2～0.25で、この関連性は家族内でも見つかっている。[126]
グループの類似点と相違点
異文化間研究によると、多様で複雑な認知テストのバッテリーを人間のサンプルに実施すると、必ずg因子が観察される。IQ テストの因子構造は、米国およびその他の国で性別や民族グループ間で一貫していることもわかっている。 [118] g因子は、異文化間比較においてすべての因子の中で最も不変であることがわかっている。たとえば、ウェクスラーの IQ バッテリーの米国標準化サンプルから計算されたg因子と、同じバッテリーの日本語訳を完了した大規模なサンプルから計算された g 因子を比較すると、一致係数は.99 となり、実質的に同一であることがわかった。同様に、米国のWISCバッテリーの白人と黒人の標準化サンプルから得られたg因子間の一致係数は.995 であり、 gによって説明されるテストスコアの分散は、両グループで非常に類似していた。[127]
ほとんどの研究は、男女間のgの平均レベルにはほとんど差がないが、認知能力における性差はより狭い領域で見られることを示唆している。例えば、男性は一般的に空間タスクで女性よりも優れているが、女性は一般的に言語タスクで男性よりも優れている。 [128]多くの研究で発見されたもう1つの違いは、男性は女性よりも一般的な能力と特定の能力の両方でより変動性を示し、テストスコア分布の下限と上限の両方で男性の割合が多いことである。[129]
人種や民族グループ間でのgの差は、特に米国では黒人と白人を自認する受験者の間で見つかっているが、これらの差は時間の経過とともに大幅に縮小しているようであり、[114]遺伝的原因ではなく環境的原因によるものとされている。[114] [130]認知テストの結果における黒人と白人の差の大きさは、テストのg負荷の大きさに依存しており、 g負荷が高いテストでは差が大きくなると示唆する研究者もいる（スピアマンの仮説を参照）が、[131]この見解は方法論的に根拠がないと批判する研究者もいる。[132] [133]さらに、IQテストのg負荷が時間の経過とともに増加しているにもかかわらず、人種グループ間のパフォーマンスの差は縮小し続けていることを指摘する研究者もいる。 [114]比較分析によると、1960年代後半には白人と黒人アメリカ人の平均IQに約1.1標準偏差（約16ポイント）の差があったが、1972年から2002年の間に黒人アメリカ人は非ヒスパニック系白人に比べて4〜7ポイントのIQを獲得し、「黒人と白人のIQの差はIQの差とほぼ同時に減少した」ことがわかった。[114]対照的に、東アジア系のアメリカ人は一般的に白人アメリカ人よりわずかにスコアが高い。[134]米国で見られるのと同様の人種的および民族的差異が世界中で見られると主張されているが、[135]そのような主張の重要性、方法論的根拠、および真実性はすべて議論されている。[136] [137] [138] [139] [140] [141]
他の心理的構成との関係
基本的な認知課題
初等認知課題 (ECT) もgと強く相関しています。ECT は、その名の通り、ほとんど知能を必要としない単純な課題ですが、より徹底的な知能テストと強く相関しています。ライトが赤か青かを判断することと、コンピュータ画面に 4 つか 5 つの四角形が描かれている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、ボタンをすばやく押すことで示されます。多くの場合、提供されている 2 つのオプションのボタンに加えて、3 つ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解のボタンまで手を離します。これにより、検査官は、質問の回答について考えるのにかかった時間 (反応時間、通常は数分の 1 秒単位で測定)、および正しいボタンまでの物理的な手の動きにかかった時間 (移動時間) を判断できます。反応時間はgと強く相関しますが、移動時間はそれほど強く相関しません。[142] ECT検査は、テストの偏り、被験者の動機、グループの違いに関する仮説を定量的に検証することを可能にしました。ECTはその単純さのおかげで、古典的なIQテストとfMRI研究 などの生物学的調査を結び付けています。
ワーキングメモリ
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考えられています。この見解の他の証拠として、いくつかの研究では、gとワーキングメモリを表す要因が完全に相関していることがわかっています。しかし、メタ分析では相関がかなり低いことがわかりました。 [143] gをワーキングメモリと同一視する研究に対してなされた批判の1つは、「1つの謎の概念が別の謎の概念にリンクしていることを示すことでは理解が深まらない」というものです。[144]
ピアジェの課題
知能の心理測定理論は、知的成長を定量化し、個人および集団間の能力の違いを特定することを目的としている。対照的に、ジャン・ピアジェの認知発達理論は、子どもの知的発達の質的変化を理解しようとするものである。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、いくつかの課題を考案した。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ない。[145] [146]たとえば、最もよく知られているピアジェの保存課題の1つでは、子どもは2つの同一のグラスに入った水の量が同じかどうかを尋ねられる。子どもが量が同じであることに同意した後、調査者はグラスの1つから異なる形のグラスに水を注ぎ、量は同じであるにもかかわらず異なって見えるようにする。次に子どもは、2つのグラスに入った水の量が同じか違うかを尋ねられる。
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が、2種類の尺度間の相関関係は一貫して正であり、その大きさは概ね中程度であることがわかっている。その根底には共通の一般因子がある。ピアジェ課題からなるバッテリーを構築することで、標準的なIQテストと同じくらい優れたgの尺度を構築できることが示されている。 [145] [147]
人格
心理学における伝統的な見解は、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だというものである。知能は個人が何ができるか、または最大のパフォーマンスは何かという観点から理解できるが、性格は個人が典型的に何をするか、または一般的な行動傾向は何かという観点から考えることができる。大規模なメタ分析により、ビッグファイブ全体にわたって認知能力と性格特性の間には、大きさが.20を超える関係が何百もあることがわかった。これは、開放性（.26）を除いて、グローバルなビッグファイブ因子自体との相関が小さいという事実にもかかわらずである。[148]他のレベルでは、より興味深い関係が浮かび上がってくる（例えば、外向性の活動的側面と一般的な精神能力は.23、神経症傾向の不規則な性格は-.29、誠実性の勤勉さは.32、協調性の思いやりの側面は.26）。[149]
知能と性格の関係は、一般的に2つの主要な方法で解釈されてきた。最初の観点は、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ある。例えば、不安やストレスの傾向のために、IQテストで最大限の成績を収められない人がいるかもしれない。2番目の観点は、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を決定し、知識の拡大と認知的差異化の拡大につながるとしている。[150] [151]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、発達の過程で共進化し、また共に影響を与える（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であると考えている。[152]
創造性
研究者の中には、 gの閾値レベルがあり、それ以下では社会的に意義のある創造性は稀だが、それ以外では両者の間には関係がないと考えている人もいる。この閾値は、人口平均より少なくとも1標準偏差上であることが示唆されている。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になると考えられている。[153] [154]
閾値理論に異議を唱える人々もいる。彼らは、機会や知能以外の個人的属性、例えばエネルギーや献身が創造性にとって重要であることに異論はないが、能力分布の上位であっても、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的研究は、この主張の証拠を提供している。この研究では、標準化されたテストで知的に優れていると判断された青年期初期の個人は、一般人口の何倍もの割合で創造的な業績（例えば、特許の取得や文学作品や科学作品の出版）を達成し、認知能力の上位 1 パーセントの中でも、能力が高い人の方が傑出した業績を達成する可能性が高いことが示されている。この研究では、gのレベルは業績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は業績の範囲を予測することを示唆している。[155] [156]
批判
優生学と人種主義との関連
G因子やその他の心理測定値に関する研究は、その研究実践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。 [157] G因子の還元主義は、人種と知能に関する疑似科学的理論から発展したものと考えられている。 [158]スピアマンのgと遺伝的で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恩恵であった。[159]
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「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であり、実際のデータによる検証を必要とするものではなく、信仰の対象として捉えられている実体のない存在である」と主張している。[160]
一部の科学者はg因子や心理測定学を疑似科学の一種であると述べている。[161]
ガールフレンド-Gc理論
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、単位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 つの比較的独立した広い領域に分割しました。 G f は、新しい問題を理解する能力として概念化されており、レイヴンのマトリックスなど、文化的または学問的な内容がほとんどないテストで最もよく評価されます。 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した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変容に依存しており、学問的および文化的知識を重視するテストで最もよく評価されます。[2] [43] [162] G f は主に現在の推論と問題解決能力で構成されると考えられますが、G c は以前に実行された認知プロセスの結果を反映すると考えられます。[163]
G fと G cを分離した根拠は、個人の認知発達を時間の経過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、生涯にわたって変化する方法は異なる。G f は20 歳前後でピークに達し、その後は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または増加する。この二分された発達パターンを不明瞭にしている単一の一般的な要因があると批判されてきた。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] [29] [43] [164]
キャッテルは後にジョン・ホーンとともにGf-Gc モデルを拡張し、G q (定量的推論) や G v (視覚空間推論) など、他の多くの広範な能力も含めた。拡張された G f -G cモデルの広範な能力因子はすべて正の相関関係にあるため、より高次のg因子を抽出できるが、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因子があると仮定するのは誤りであると主張した。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値を与えるだろうし、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テスト間の相関関係が生じると主張した。[2] [48] [165]
しかし、多くの研究者は、G f -G cモデルは認知能力のg中心的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 の両方と、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 1 つの同じ因子であり、異なるテスト バッテリーのg因子は、バッテリーが大きく多様である限り実質的に不変であると主張している。[43] [166] [167]
相関のない能力の理論
互いに相関関係のない知的能力が存在すると提唱した理論家は数人いる。最も初期の理論家は、LL サーストンで、彼は知能の独立した領域を表す主要な精神的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は、強い一般因子を生み出すことが判明した。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」テストを構築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 の異なる相関関係のない能力を含む知能モデルを提唱し、それらすべてをテストできると主張した。その後の分析により、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理論を裏付けるものではなく、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の補正後、実際には通常の相互相関パターンを示したことがわかった。[168] [169]
ガードナーの多重知能理論
最近では、ハワード・ガードナーが多重知能理論を展開しました。彼は、数学的知能、言語的知能、空間的知能、音楽的知能、身体運動知能、メタ認知知能、実存的知能など、9つの異なる独立した知能領域が存在すると仮定し、そのうちのいくつかで失敗した個人が他の分野で優れている可能性があると主張しています。ガードナーによると、テストや学校では伝統的に言語能力と論理的能力のみを重視し、他の形態の知能は軽視されています。
教育学者の間では人気があるものの、ガードナーの理論は心理学者や心理測定学者から多くの批判を受けている。批判の 1 つは、この理論が「知能」という言葉の科学的および日常的な用法の両方に反しているというものである。ガードナーの知能のすべてが認知領域に当てはまるわけではないと主張する研究者もいる。たとえば、ガードナーは、プロスポーツやポピュラー音楽での成功したキャリアは、それぞれ身体運動知能と音楽知能を反映していると主張するが、通常は運動能力や音楽的スキル、才能、能力について語られることが多い。
ガードナーの理論に対するもう一つの批判は、彼が独立していると主張した知能の領域の多くが、実際には互いに相関しているというものである。領域間の相関関係を示す実証分析に対して、ガードナーは、相関関係が存在するのはテストの形式が共通であり、すべてのテストで言語能力と論理的スキルが求められるためであると主張した。一方、彼の批判者は、すべてのIQテストが紙と鉛筆の形式で実施されているわけではないこと、言語能力と論理的能力の他に、IQテストのバッテリーには空間能力などの測定も含まれていること、言語的または論理的推論を伴わない基本的な認知タスク（たとえば、検査時間や反応時間）も従来のIQバッテリーと相関関係にあることを指摘している。[73] [170] [171] [172]
スタンバーグの知能の3つのクラス
ロバート・スターンバーグは、様々な同僚と共同で、知能にはgとは独立した次元があるとも示唆している。彼は、知能には分析的知能、実践的知能、創造的知能の 3 つのクラスがあると主張している。スターンバーグによると、従来の心理測定テストは分析的知能のみを測定するものであり、創造的知能と実践的知能もテストできるように拡張する必要がある。彼はこの目的でいくつかのテストを考案した。スターンバーグは、分析的知能を学術的知能と同一視し、定義が曖昧な現実の問題に対処する能力として定義される実践的知能と対比している。暗黙的知能は実践的知能の重要な構成要素であり、明示的に教えられてはいないが、多くの現実の状況で必要とされる知識からなる。知能テストから独立して創造性を評価することは従来困難であることが証明されているが、スターンバーグと同僚は創造性の有効なテストも作成したと主張している。
スターンバーグの理論の妥当性を確認するには、テストされる 3 つの能力が実質的に無相関で、独立した予測妥当性を持っていることが必要である。スターンバーグは、彼の理論の妥当性を確認するために多くの実験を行ったが、この結論に異議を唱える研究者もいる。たとえば、スターンバーグの STAT テストの妥当性確認研究の再分析で、ネイサン・ブロディは、3 つの独立した能力をテストする STAT テストの予測妥当性は、テストの根底にある単一の一般因子にほぼ完全に起因していることを示し、ブロディはこれをg因子とみなした。[173] [174]
フリンのモデル
ジェームズ・フリンは、知能は脳生理学、個人間の認知的差異、および長期にわたる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係数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、または特に社会的傾向が知能に与える影響である場合、その説明力は限られている。フリンは、長期にわたる認知的向上、つまりフリン効果は、gの増加として示されなければ「空虚」であるという考えを批判している。フリン効果は、変化する社会的優先順位とそれに対する個人の適応を反映していると彼は主張している。gの個人差の概念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、フリンによれば、長期にわたる知能の傾向に言及することで、一部の個人が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」を持っていることを否定することも誤りである。脳生理学のレベルでは、フリン氏は、局所的な神経クラスターが認知運動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を強調しました。[175]
人間の誤った測定
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』で批判を展開した。彼は、心理測定学者が、g因子を、人間の知能を都合よく説明する避けられない「もの」として誤って具体化し、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いると主張した。[176] 1972年に死後に出版されたシリル・バートの著作に、次のような例が挙げられている。「我々が到達した2つの主要な結論は、明確で、疑問の余地がない。神経学と生物学から得られた推測によって暫定的に示唆された、あらゆるタイプの認知プロセスに関与する一般的な要因の仮説は、統計的証拠によって完全に裏付けられている。また、この一般的な要因の違いは、個人の遺伝的構成に大きく依存するという主張は、議論の余地がないと思われる。これら2つの仮定から導かれる生来の一般的な認知能力という概念は、確かにまったくの抽象概念ではあるが、経験的事実と完全に一致している。」[177]
グールドの批判
グールドの議論を批判する研究者もいる。例えば、彼らは物象化の非難を否定し、抽出された因子gを、さらなる調査によってその実在性が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、心理測定学と他の科学を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。批評家はまた、グールドは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の進歩を知らなかったと示唆している。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、因子 g を生成する解は、因子分析に外在するいくつかの理由から、心理学的に好ましい。これには、正の多様体現象、まったく異なるテスト バッテリーから同じ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、およびgと多くの生物学的変数との関連などがある。[36] [37] [ページが必要]
その他の批判グ
ジョン・ホーンとジョン・マッカードルは、例えばアーサー・ジェンセンが唱えた現代のg理論は反証不可能であると主張した。なぜならgのような共通因子の存在は、テスト間の正の相関関係からトートロジー的に導かれるからである。彼らは現代のgの階層理論を、容易に反証可能な（そして実際に反証された）スピアマンのオリジナルの2因子理論と対比した。 [29]
参照
- チャールズ・スピアマン – イギリスの心理学者 (1863–1945)
- 心理測定学における因子分析 – 統計的手法
- 流動性知能と結晶性知能 – 一般知能の要素
- フリン効果 – 20 世紀の知能テストのスコアの上昇
- 知性 – 知識を獲得し、理解し、応用する能力
- 知能指数 – 知能を評価するために設計されたテストのスコア
- 知能の可塑性 – 知能が時間の経過とともに変化するプロセス
- スピアマンの仮説 – 諜報研究における仮説
- 優生学 – 人間の遺伝的性質を改善しようとする努力
注記
- ^ 一般知能、一般精神能力、一般知能因子とも呼ばれる。
参考文献
- ^ カンプハウス他 2005
- ^ abcdefgh ディアリーら 2010
- ^ シュリンガー、ヘンリー・D. (2003). 「知能の神話」.心理学記録. 53 (1): 15–32.
- ^ THOMSON, GODFREY H. (1916年9月). 「一般要因のない階層構造1」. British Journal of Psychology . 8 (3): 271–281. doi :10.1111/j.2044-8295.1916.tb00133.x. ISSN 0950-5652.
- ^ ジェンセン 1998, 545
- ^ Jensen 1998, 24 より引用。相関行列はもともと Spearman 1904 で発表されたもので、イギリスの児童の学校成績サンプルに基づいています。この分析は歴史的に重要で大きな影響力を持っていますが、現代の技術基準を満たしていません。Spearmanの手法についてはMackintosh 2011, 44 ffおよび Horn & McArdle 2007 を参照してください。
- ^ Chabris 2007、表19.1より改変。
- ^ ゴットフレドソン 1998
- ^ Deary, IJ (2001).インテリジェンス。非常に短い入門。オックスフォード大学出版局。p. 12。ISBN 9780192893215。
- ^ スピアマン 1904
- ^ ディアリー 2000, 6
- ^ abcd ジェンセン 1992
- ^ ジェンセン 1998, 28
- ^ abcd van deer Maasら。 2006年
- ^ ジェンセン 1998, 26, 36–39
- ^ ジェンセン 1998, 26, 36–39, 89–90
- ^ イェンセン 2002
- ^ ab フロイド他 2009
- ^ イェンセン 1980, 213
- ^ ジェンセン 1998, 94
- ^ ハント 2011, 94
- ^ Jensen 1998, 18–19, 35–36, 38. 一般的で統一的な精神能力という考え方は、19世紀後半にハーバート・スペンサーとフランシス・ゴルトンによって心理学に導入されたが、彼らの研究は主に推測的なものであり、実証的な根拠はほとんどなかった。
- ^ ジェンセン 1998, 91–92, 95
- ^ ジェンセン 2000
- ^ マッキントッシュ 2011, 157
- ^ ジェンセン 1998, 117
- ^ バーソロミューら 2009
- ^ ジェンセン 1998, 120
- ^ abc ホーン＆マッカードル 2007
- ^ ジェンセン 1998, 120–121
- ^ マッキントッシュ 2011, 157–158
- ^ ラッシュトン＆ジェンセン 2010
- ^ マッキントッシュ 2011, 44–45
- ^ McFarland, Dennis J. (2012). 「認知テスト間の正の相関をシミュレートするために、単一の g 因子は必要ない」。Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology . 34 (4): 378–384. doi :10.1080/13803395.2011.645018. ISSN 1744-411X. PMID 22260190. S2CID 4694545.
多様な認知テストが正の相関を示す傾向があるという事実は、単一の一般能力または「g」因子の証拠とみなされてきました...多様な認知テスト間の相関に正の多様体が存在することは、一般能力の単一因子モデルまたは複数因子モデルのどちらにも差別的なサポートを提供しません。
- ^ ジェンセン 1998, 18, 31–32
- ^ abc キャロル 1995
- ^ イェンセン 1982
- ^ ジェンセン 1998, 73
- ^ abcd ディアリー 2012
- ^ マッキントッシュ 2011, 57
- ^ ジェンセン 1998, 46
- ^ Carroll 1997。共通因子分散の合計は、 g因子とグループ因子を合わせて考慮した分散で構成されます。共通因子によって説明されない分散は、独自性と呼ばれ、サブテスト固有の分散と測定誤差で構成されます。
- ^ abcd デイビッドソン＆ケンプ 2011
- ^ Warne, Russell T.; Burningham, Cassidy (2019). 「スピアマンのgは31の非西洋諸国で発見されました：gは普遍的な現象であるという強力な証拠」心理学 速報。145（3）：237–272。doi ：10.1037/bul0000184。PMID 30640496。S2CID 58625266 。
- ^ マッキントッシュ 2011, 151
- ^ ジェンセン 1998, 31
- ^ マッキントッシュ 2011, 151–153
- ^ マクグルー 2005
- ^ クヴィスト＆グスタフソン 2008
- ^ ジョンソンら 2004
- ^ ジョンソンら 2008
- ^ Mackintosh 2011, 150–153. また、CASとWJ IIIテストバッテリーのg因子が統計的に区別できないことが判明した Keith et al. 2001 と、ASVABバッテリーと認知要素ベースのテストバッテリーで同様の結果が得られた Stauffer et al. 1996 も参照。
- ^ 「G ファクター: 設計と解釈の問題」。
- ^ カウフマン、スコット・バリー; レイノルズ、マシュー・R.; リウ、シン; カウフマン、アラン・S.; マクグルー、ケビン・S. (2012)。「認知能力と学業成績は同じものなのか? ウッドコック・ジョンソンテストとカウフマンテストの調査」。インテリジェンス。40 ( 2 ): 123–138。doi :10.1016/j.intell.2012.01.009 。
- ^ ジェンセン 1998, 88, 101–103
- ^ スピアマン、C.（1927）。人間の能力。ニューヨーク：マクミラン。
- ^ デッターマン、DK; ダニエル、MH (1989)。「知能テスト同士の相関関係、および認知変数との相関関係は、IQの低いグループで最も高い」。インテリジェンス。13 ( 4): 349–359。doi : 10.1016 /s0160-2896(89)80007-8。
- ^ ディアリー＆パグリアリ 1991
- ^ ab ディアリーら 1996
- ^ タッカー・ドロブ 2009
- ^ Blum, D .; Holling, H. (2017). 「スピアマンの収穫逓減の法則。メタ分析」。インテリジェンス。65 :60–66。doi :10.1016/j.intell.2017.07.004 。
- ^ Kell, Harrison J.; Lang, Jonas WB (2018年9月). 「大論争：重要な結果の予測における一般的な能力と特定の能力」. Journal of Intelligence . 6 (3): 39. doi : 10.3390/jintelligence6030039 . PMC 6480721. PMID 31162466.
- ^ Neubauer, Aljoscha C.; Opriessnig, Sylvia (2014年1月)。「才能と卓越性の開発 - 心理測定知能を軽視してはならない。それは（潜在的に）最も強力な予測因子である」。才能開発と卓越性。6 (2): 1–15。
- ^ abc ジェンセン 1998, 270
- ^ ゴットフレドソン 2002
- ^ Coyle, Thomas R. (2018年9月). 「非g要因が教育および職業基準を予測する：g以上」. Journal of Intelligence . 6 (3): 43. doi : 10.3390 /jintelligence6030043 . PMC 6480787. PMID 31162470.
- ^ Ziegler, Matthias; Peikert, Aaron (2018年9月)。「特定の能力が『g』にカーブを投げかける方法: 特定の認知能力の予測妥当性を活用する方法に関するアイデア」。Journal of Intelligence。6 ( 3 ) : 41。doi : 10.3390/ jintelligence6030041。PMC 6480727。PMID 31162468。
- ^ Kell, Harrison J .; Lang, Jonas WB (2017年4月) 。「職場における特定の能力：gよりも重要か？」Journal of Intelligence。5 ( 2 ): 13。doi ： 10.3390 / jintelligence5020013。PMC 6526462。PMID 31162404。
- ^ ab Sackett 他 2008
- ^ ジェンセン 1998, 272, 301
- ^ ジェンセン 1998, 279–280
- ^ ジェンセン 1998, 279
- ^ ブロディ 2006
- ^ フレイ＆デッターマン 2004
- ^ シュミット＆ハンター 2004
- ^ ジェンセン 1998, 292–293
- ^ Schmidt & Hunter 2004. これらの妥当性係数は、従属変数（仕事や訓練のパフォーマンス）の測定誤差と範囲制限については補正されているが、独立変数（gの測定値）の測定誤差については補正されていない。
- ^ O'Boyle Jr., EH; Humphrey, RH; Pollack, JM; Hawver, TH; Story, PA (2011). 「感情知能と職務遂行能力の関係: メタ分析」. Journal of Organizational Behavior . 32 (5): 788–818. doi : 10.1002/job.714 . S2CID 6010387.
- ^ Côté, Stéphane; Miners, Christopher (2006). 「感情的知能、認知的知能、および職務遂行能力」。行政科学季刊誌。51 : 1–28。doi : 10.2189/asqu.51.1.1。S2CID 142971341 。
- ^ Ghiselli, EE (1973). 「人事選考における適性検査の有効性」.人事心理学. 26 (4): 461–477. doi :10.1111/j.1744-6570.1973.tb01150.x.
- ^ ab Vinchur, Andrew J.; Schippmann, Jeffery S.; S., Fred; Switzer, III; Roth, Philip L. (1998). 「営業担当者の職務遂行能力の予測因子に関するメタ分析レビュー」.応用心理学ジャーナル. 83 (4): 586–597. doi :10.1037/0021-9010.83.4.586. S2CID 19093290.
- ^ハンター、ジョン E.; ハンター、 ロンダF. (1984) 。「職務遂行能力の代替予測因子の妥当性と有用性」心理学速報。96 (1): 72–98。doi : 10.1037 /0033-2909.96.1.72。S2CID 26858912。
- ^ Gottfredson, LS (1991). 「職務遂行能力の代替尺度の評価」職場におけるパフォーマンス評価: 75–126。
- ^ マーフィー、ケビン・R.; バルツァー、ウィリアム・K. (1986). 「記憶に基づく行動評価とパフォーマンス評価における体系的な歪み：評価精度への影響」応用心理学ジャーナル. 71 (1): 39–44. doi :10.1037/0021-9010.71.1.39.
- ^ 細田めぐみ、ストーン・ロメロ、ユージン・F、コーツ、グウェン（2003年6月1日）。「身体的魅力が仕事関連の結果に与える影響：実験研究のメタ分析」。人事心理学。56 （2）：431–462。doi ：10.1111/ j.1744-6570.2003.tb00157.x。ISSN 1744-6570 。
- ^ Stauffer, Joseph M.; Buckley, M. Ronald (2005). 「監督者評価における人種的偏見の存在と性質」。応用心理学ジャーナル。90 (3): 586–591. doi :10.1037/0021-9010.90.3.586. PMID 15910152。
- ^ Schmidt, Frank L. (2002 年 4 月 1 日). 「一般的な認知能力と職務遂行能力の役割: なぜ議論の余地がないのか」.ヒューマンパフォーマンス. 15 (1–2): 187–210. doi :10.1080/08959285.2002.9668091. ISSN 0895-9285. S2CID 214650608.
- ^ Schmidt, Frank L.; Hunter, John E. (1998). 「人事心理学における選抜方法の妥当性と有用性: 85 年間の研究結果の実践的および理論的意味」Psychological Bulletin . 124 (2): 262–274. CiteSeerX 10.1.1.172.1733 . doi :10.1037/0033-2909.124.2.262. S2CID 16429503.
- ^ Roth, Philip L.; Bevier, Craig A.; Bobko, Philip; Switzer, Fred S.; Tyler, Peggy (2001 年 6 月 1 日). 「雇用と教育環境における認知能力の民族グループ間差異: メタ分析」.人事心理学. 54 (2): 297–330. CiteSeerX 10.1.1.372.6092 . doi :10.1111/j.1744-6570.2001.tb00094.x. ISSN 1744-6570.
- ^ Viswesvaran, Chockalingam; Ones, Deniz S.; Schmidt, Frank L. (1996). 「職務遂行評価の信頼性の比較分析」.応用心理学ジャーナル. 81 (5): 557–574. doi :10.1037/0021-9010.81.5.557.
- ^ Hunter, JE; Schmidt, FL; Le, H ( 2006). 「直接的および間接的な範囲制限がメタ分析の方法と結果に与える影響」。 応用心理学ジャーナル。91 (3): 594–612。doi : 10.1037 /0021-9010.91.3.594。PMID 16737357。S2CID 14897081 。
- ^ ジェンセン 1998, 568
- ^ ジェンセン 1998, 271
- ^ ゴットフレドソン 2007
- ^ 金沢 聡(2004). 「ドメイン固有の適応としての一般知能」.心理学評論. 111 (2).アメリカ心理学会: 512–523. doi :10.1037/0033-295X.111.2.512. PMID 15065920.
- ^ 金沢聡（2010年2月16日）「なぜリベラル派と無神論者はより知能が高いのか」。社会心理 学季刊誌。73 （1）：33–57。CiteSeerX 10.1.1.395.4490。doi ：10.1177 /0190272510361602。ISSN 0190-2725。S2CID 2642312 。
- ^ 金沢聡（2010年5～6月）「進化心理学と知能研究」 （PDF）アメリカ心理学会誌65 （ 4）：279～289。doi ：10.1037/a0019378。PMID 20455621。2018年2月16日閲覧。
- ^ Borsboom, Denny ; Dolan, Conor V. (2006). 「なぜg は適応ではないのか: Kanazawa (2004) に関するコメント」. Psychological Review . 113 (2): 433–437. doi :10.1037/0033-295X.113.2.433. PMID 16637768.
- ^ Cosmides, Leda ; Tooby, John (1995) [1992]. 「3. 社会的交換のための認知的適応」。Barkow , Jerome H. ; Cosmides, Leda; Tooby, John (編)。『適応した心: 進化心理学と文化の生成』。ニューヨーク: Oxford University Press。pp . 179–206。ISBN 978-0195101072。
- ^ カウフマン、スコット・バリー、デヤング、コリン・G.、レイス、デイドリー・L.、グレイ、ジェレミー・R.（2010年5月～6月）。「一般知能は進化的に馴染みのある内容であっても推論能力を予測する」（PDF）。インテリジェンス。39 （5）：311～322。doi ：10.1016/j.intell.2011.05.002 。 2018年2月16日閲覧。
- ^ カウフマン、スコット・バリー（2011年7月2日）。「一般知能は進化心理学と両立するか？」Psychology Today。サセックス出版社。 2018年2月16日閲覧。
- ^ Plomin, Robert; Spinath, Frank M. (2002年4月). 「遺伝学と一般認知能力 (g)」.認知科学の動向. 6 (4): 169–176. doi :10.1016/s1364-6613(00)01853-2. ISSN 1364-6613. PMID 11912040. S2CID 17720084.
- ^ ディアリー他 2006
- ^ abc プロミン＆スピナス 2004
- ^ ハワース他 2010
- ^ Visscher, Peter M.; Hill, William G.; Wray, Naomi R. (2008年4月). 「ゲノミクス時代の遺伝率 - 概念と誤解」. Nature Reviews Genetics . 9 (4): 255–266. doi :10.1038/nrg2322. ISSN 1471-0064. PMID 18319743. S2CID 690431.
- ^ Turkheimer, Eric; Haley, Andreana; Waldron, Mary; D'Onofrio, Brian; Gottesman, Irving I. (2003 年 11 月)。「社会経済的地位が幼児の IQ の遺伝率を変化させる」。心理科学。14 ( 6 ) : 623–628。doi : 10.1046 /j.0956-7976.2003.psci_1475.x。ISSN 0956-7976。PMID 14629696。S2CID 11265284 。
- ^ Visscher, Peter M.; Hill, William G.; Wray, Naomi R. (2008). 「ゲノミクス時代の遺伝率 - 概念と誤解」Nature Reviews Genetics . 9 (4): 255–266. doi :10.1038/nrg2322. ISSN 1471-0064. PMID 18319743. S2CID 690431.
- ^ コバス＆プロミン 2006
- ^ ab ペンケ他 2007
- ^ チャブリス他 2012
- ^ プロミン 2003
- ^ Ashton, MC, Lee, K. (2005). 相関ベクトル法の問題点 Intelligence, 33(4), 431–444.
- ^ abcde Dickens, William T.; Flynn, James R. (2006). 「黒人アメリカ人は人種間のIQ格差を縮小する: 標準化サンプルからの証拠」(PDF) .心理科学. 17 (10): 913–920. doi :10.1111/j.1467-9280.2006.01802.x. PMID 17100793. S2CID 6593169.
- ^ フリン、JR（2010）。人種とIQ論争を見るための眼鏡。インテリジェンス、38（4）、363-366。
- ^ ジェンセン 1998, 189–197
- ^ マッキントッシュ 2011, 134–138
- ^ チャブリス 2007より
- ^ Reader, SM; Hager, Y.; Laland, KN (2011). 「霊長類の一般知能と文化的知能の進化」. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences . 366 (1567): 1017–1027. doi :10.1098/rstb.2010.0342. PMC 3049098 . PMID 21357224.
- ^ Locurto, C., & Durkin, E. 水強化法を用いたマウス（Mus musculus）の問題解決と個体差。J Comp Psychol.
- ^ Locurto, C. & Scanlon, C. 2系統のマウス（Mus musculus）における個体差と空間学習因子。J. Comp. Psychol. 112, 344–352 (1998)。
- ^ Poirier, Marc-Antoine; Kozlovsky, Dovid Y.; Morand-Ferron, Julie; Careau, Vincent (2020年12月9日). 「非ヒト動物の認知能力はどの程度一般的か？メタ分析およびマルチレベル再分析アプローチ」Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences . 287 (1940): 20201853. doi : 10.1098/rspb.2020.1853 . PMC 7739923 . PMID 33290683.
- ^ アンダーソン、B.（2000）。非ヒト動物のg因子。知能の本質、（285）、79。
- ^ Woolley, Anita Williams; Chabris, Christopher F.; Pentland, Alex; Hashmi, Nada; Malone, Thomas W. (2010年10月29日). 「集団知能が人間集団のパフォーマンスに及ぼす影響の証拠」. Science . 330 (6004): 686–688. Bibcode :2010Sci...330..686W. doi : 10.1126 /science.1193147. ISSN 0036-8075. PMID 20929725. S2CID 74579.
- ^ Woolley, Anita Williams; Aggarwal, Ishani; Malone, Thomas W. (2015年12月1日). 「集団知性とグループパフォーマンス」. Current Directions in Psychological Science . 24 (6): 420–424. doi :10.1177/0963721415599543. ISSN 0963-7214. S2CID 146673541.
- ^ ジェンセン 1998, 146, 149–150
- ^ ジェンセン 1998, 87–88
- ^ ハント、アールB.（2010）。人間の知性。ケンブリッジ大学出版局。pp.378-379。ISBN 978-1139495110。
- ^ マッキントッシュ 2011, 360–373
- ^ Nisbett, Richard E. ; Aronson, Joshua; Blair, Clancy; Dickens, William; Flynn, James ; Halpern, Diane F. ; Turkheimer, Eric (2012). 「IQのグループ間差異は環境起源として理解するのが最も適切である」(PDF) . American Psychologist . 67 (6): 503–504. doi :10.1037/a0029772. ISSN 0003-066X. PMID 22963427 . 2013年7月22日閲覧。
- ^ ジェンセン 1998, 369–399
- ^ シェーネマン、ピーター（1997）。「有名な工芸品：スピアマンの仮説」。認知心理学。16 （6）：665-694。
- ^ Schönemann, Peter H. (1989年5月1日). 「スピアマン仮説アーティファクトに関するいくつかの新しい結果」.心理学会報. 27 (5): 462–464. doi : 10.3758/BF03334656. ISSN 0090-5054.
- ^ ハント 2011, 421
- ^ リン 2003
- ^ Tucker-Drob, Elliot M.; Bates, Timothy C. (2016年2月). 「遺伝子と社会経済的地位の相互作用が知能に与える影響における国境を越えた大きな違い」.心理科学. 27 (2): 138–149. doi :10.1177/0956797615612727. ISSN 0956-7976. PMC 4749462. PMID 26671911 .
- ^カミン、レオン J. (2006 年 3月 1 日)。「アフリカ人の IQ と精神遅滞」。南アフリカ心理学ジャーナル。36 ( 1): 1–9。doi : 10.1177 /008124630603600101。ISSN 0081-2463。S2CID 92984213 。
- ^ Shuttleworth-Edwards, Ann B.; Van der Merwe, Adele S. (2002). 「WAIS-III および WISC-IV 南アフリカ異文化規範データによる教育の質の階層化」。Ferraro, F. Richard (編)。神経心理学的評価のマイノリティと異文化の側面。Exton, PA: Swets & Zeitlinger。pp. 72–75。ISBN 9026518307。
- ^ 黒人アフリカ人に対する偏りのない知能検査の根拠は示されていない: Rushton、Skuy、Bons (2004) 1* に関するコメント、Leah K. Hamilton1、Betty R. Onyura1、Andrew S. Winston International Journal of Selection and Assessment Volume 14 Issue 3 Page 278 - September 2006
- ^ 文化的に公平な認知能力評価 Steven P. Verney Assessment、第 12 巻、第 3 号、303-319 (2005)
- ^ 心理測定学者の攻撃 Archived 2007-06-08 at the Wayback Machine . DENNY BORSBOOM. PSYCHOMETRIKA VOL 71, NO 3, 425–440. 2006年9月.
- ^ ジェンセン 1998, 213
- ^ アッカーマン他 2005
- ^ マッキントッシュ 2011, 158
- ^ ワインバーグ 1989
- ^ ロートリー 2002
- ^ ハンフリーズ他 1985
- ^ Stanek, Kevin C.; Ones, Deniz S. (2023年6月6日). 「性格と認知能力のメタ分析的関係」. Proceedings of the National Academy of Sciences . 120 (23): e2212794120. Bibcode :2023PNAS..12012794S. doi :10.1073/pnas.2212794120. ISSN 0027-8424. PMC 10266031. PMID 37252971 .
- ^ スタネック、ケビン、ワンズ、デニス（2023年11月20日）。アンカーとセイルズ：性格と能力の特性の星座。ミネソタ大学。doi ：10.24926 / 9781946135988。ISBN 978-1-946135-98-8. S2CID 265335858。
- ^ フォン・シュトゥム他 2011
- ^ フォン・シュトゥム他 2009
- ^ Stanek, Kevin C.; Ones, Deniz S. (2023年11月20日).私たちの星座。「Of Anchors & Sails: Personality-ability Trait Constellations」の入門書。アメリカ合衆国: Pleiades Press。
- ^ ジェンセン 1998, 577
- ^ アイゼンク 1995
- ^ ルビンスキー 2009
- ^ ロバートソン他 2010
- ^ Helms, Janet E. (2012年6月). 「知能検査における人種グループ比較の根底には優生学の遺産がある」.産業および組織心理学. 5 (2): 176–179. doi :10.1111/j.1754-9434.2012.01426.x. ISSN 1754-9426. S2CID 145700200.
- ^ グレイブス、ジョセフ・L .; ジョンソン、アマンダ (1995)。「心理測定の疑似 科学とベルカーブ」。黒人教育ジャーナル。64 (3): 277–294。doi :10.2307/2967209。JSTOR 2967209。2022年10月23日閲覧。
- ^ウィントラブ、マイケル（2020）。「卑劣な系譜：ケンブリッジ・アナリティカの 優生学のルーツに関する推測の歴史」。人文社会科学コミュニケーション。7 （1）：41。doi ：10.1057 / s41599-020-0505-5。ISSN 2662-9992。S2CID 220611772 。
- ^ グレイブス、ジョセフ・L. ; ジョンソン、アマンダ(1995)。「心理測定の疑似科学とベルカーブ」。黒人教育ジャーナル。64 (3): 277–294。doi :10.2307/2967209。JSTOR 2967209。
- ^ Blum, Jeffrey M. (1978)。疑似科学と知的能力：IQ論争の起源と誤謬。Monthly Review Press、62 West 14th Street、New York、New York 10011（$13.
- ^ ジェンセン 1998, 122–123
- ^ スターンバーグ他 1981
- ^ ジェンセン 1998, 123
- ^ ジェンセン 1998, 124
- ^ ジェンセン 1998, 125
- ^ マッキントッシュ 2011, 152–153
- ^ ジェンセン 1998, 77–78, 115–117
- ^ マッキントッシュ 2011, 52, 239
- ^ ジェンセン 1998, 128–132
- ^ ディアリー 2001, 15–16
- ^ マッキントッシュ 2011, 236–237
- ^ ハント 2011, 120–130
- ^ マッキントッシュ 2011, 223–235
- ^ フリン 2011
- ^ グールド、スティーブン・ジェイ（1981年）。『人間の誤った測定』ニューヨーク、NY：WWノートン＆カンパニー。p.273。OCLC 470800842 。
- ^ バート、シリル（1972）。「一般知能の遺伝」。アメリカ心理学会誌。27 （3）：188。doi ：10.1037/h0033789。ISSN 1935-990X。PMID 5009980 。
- バンドルされた参照
文献
- Ackerman, PL; Beier, ME; Boyle, MO (2005)。「ワーキングメモリと知能：同じ構成要素か、それとも異なる構成要素か？」心理学速報。131 (1): 30–60。doi : 10.1037 /0033-2909.131.1.30。PMID 15631550。S2CID 14087289 。
- Bartholomew, DJ; Deary, IJ; Lawn, M. (2009). 「トムソンのボンド知能モデルの新たな生命線」(PDF) .心理学評論. 116 (3): 567–579. doi :10.1037/a0016262. PMID 19618987.
- Brody, N. (2006)。『地動説：ガードナーの知能理論に対する有効な代替案』。Schaler JA (編)、『攻撃を受けるハワード・ガードナー：反逆心理学者が批判者と対峙する』。シカゴ：オープン・コート。
- キャロル、 JB (1995)。「スティーブン・ジェイ・グールドの『人間の誤測定』（1981）についての考察：回顧的レビュー」。インテリジェンス。21 ( 2): 121–134。doi :10.1016/0160-2896(95)90022-5。
- Carroll, JB (1997). 「心理測定学、知能、および世間の認識」(PDF) . Intelligence . 24 : 25–52. CiteSeerX 10.1.1.408.9146 . doi :10.1016/s0160-2896(97)90012-x.
- Chabris, CF (2007)。一般知能の法則の認知的および神経生物学的メカニズム。Roberts, MJ (編)心の統合: 高次認知における領域一般プロセスと領域特定プロセス。Hove、イギリス: Psychology Press。
- Chabris, CF; Hebert, BM; Benjamin, DJ; Beauchamp, JP; Cesarini, D.; van der Loos, MJHM; Johannesson, M.; Magnusson, PKE; Lichtenstein, P.; Atwood, CS; Freese, J.; Hauser, TS; Hauser, RM; Christakis, NA & Laibson, D. (2012). 「報告されている一般知能との遺伝的関連のほとんどは、おそらく偽陽性である」(PDF) . Psychological Science . 23 (11): 1314–1323. doi :10.1177/0956797611435528. PMC 3498585 . PMID 23012269. 2012年10月21日時点の オリジナル(PDF)よりアーカイブ。2012年9月28日閲覧。
- Davidson, JE & Kemp, IA (2011)。知能の現代モデル。RJ Sternberg & SB Kaufman (編)、『ケンブリッジ知能ハンドブック』。ニューヨーク、ニューヨーク：ケンブリッジ大学出版局。
- Deary, IJ (2012). 「知能」（PDF） . Annual Review of Psychology . 63 : 453–482. doi :10.1146/annurev-psych-120710-100353. PMID 21943169. 2021年2月25日時点のオリジナルよりアーカイブ（PDF） . 2021年2月25日閲覧。
- ディアリー、IJ (2001)。インテリジェンス。非常に短い入門。オックスフォード：オックスフォード大学出版局。doi :10.1093/actrade/9780192893215.001.0001
- Deary IJ (2000)。『人間の知能を見下す：心理測定から脳まで』オックスフォード、イギリス：オックスフォード大学出版局。doi : 10.1093/acprof:oso/9780198524175.001.0001
- Deary, IJ; Pagliari, C. (1991)。「能力レベルの違いによるgの強さ: DettermanとDanielはSpearmanの「収穫逓減の法則」を再発見したか?」。Intelligence . 15 (2): 247–250. doi :10.1016/0160-2896(91)90033-A。
- Deary, IJ; Egan, V.; Gibson, GJ; Brand, CR; Austin, E.; Kellaghan, T. (1996). 「知能と差別化仮説」.知能. 23 (2): 105–132. doi :10.1016/S0160-2896(96)90008-2.
- Deary, IJ; Spinath, FM; Bates, TC (2006). 「知能の遺伝学」Eur J Hum Genet . 14 (6): 690–700. doi : 10.1038/sj.ejhg.5201588 . PMID 16721405.
- Deary, IJ; Penke, L.; Johnson, W. (2010). 「人間の知能の違いに関する神経科学」(PDF) . Nature Reviews Neuroscience . 11 (3): 201–211. doi :10.1038/nrn2793. hdl : 20.500.11820/9b11fac3-47d0-424c-9d1c-fe6f9ff2ecac . PMID 20145623. S2CID 5136934.
- デッターマン、 DK ; ダニエル、MH (1989)。「知能テスト同士の相関、および認知変数との相関は、IQの低いグループで最も高い」。インテリジェンス。13 ( 4): 349–359。doi :10.1016/S0160-2896(89)80007-8。
- Eysenck, HJ (1995)。知性と個性の産物としての創造性。Saklofske, DH & Zeidner, M. (編)、『International Handbook of Personality and Intelligence』 (pp. 231–247)。ニューヨーク、ニューヨーク、米国: Plenum Press。
- Floyd, RG; Shands, EI; Rafael, FA; Bergeron, R.; McGrew, KS (2009). 「一般因子負荷の信頼性: 因子抽出法、テストバッテリー構成、テストバッテリーサイズ、およびそれらの相互作用の影響」(PDF) . Intelligence . 37 (5): 453–465. doi :10.1016/j.intell.2009.05.003.
- フリン、J. (2011)。知能の世俗的変化。RJ スターンバーグ、SB カウフマン編『ケンブリッジ知能ハンドブック』647～665 ページ。ニューヨーク、ニューヨーク州：ケンブリッジ大学出版局。
- Frey, MC; Detterman, DK (2004)。「学力評価かgか? 学力評価テストと一般認知能力の関係」(PDF)。心理科学。15 ( 6): 373–378。doi : 10.1111/j.0956-7976.2004.00687.x。PMID 15147489。S2CID 12724085 。
- ゴットフレドソン、LS（1998）。「冬」。一般知能因子。サイエンティフィック・アメリカン・プレゼンツ。9 （4）：24-29。
- Gottfredson, LS (2002)。g: 非常に一般的で、非常に実用的。RJ Sternberg および EL Grigorenko (編)、『知能の一般要因: それはどの程度一般的か?』、 331 ～ 380 ページ、Mahwah、NJ: Erlbaum。
- Gottfredson, LS (2007)。イノベーション、致命的な事故、そして汎用知能の進化。MJ Roberts (編)、心の統合: 高次認知における領域一般プロセスと領域特定プロセス(pp. 387–425)。英国ホーヴ: Psychology Press。
- Gottfredson, LS (2011)。知能と社会的不平等：なぜ生物学的なつながりがあるのか？pp. 538–575、T. Chamorro-Premuzic、A. Furhnam、S. von Stumm (編)、個人差ハンドブック。Wiley -Blackwell。
- グールド SJ (1996 年改訂版)。『人間の誤った測定』ニューヨーク: WW ノートン & カンパニー。
- Haworth, CMA; et al. (2010). 「一般的な認知能力の遺伝率は、幼少期から若年成人期にかけて直線的に増加する」Mol Psychiatry . 15 (11): 1112–1120. doi :10.1038/mp.2009.55. PMC 2889158. PMID 19488046 .
- Horn, JL & McArdle, JJ (2007)。『スピアマン以来の人間の知能の理解』。R. Cudeck & R. MacCallum (編)。『因子分析 100 年』 (pp. 205–247)。ニュージャージー州マホワ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
- Humphreys, LG; Rich, SA; Davey, TC (1985). 「ピアジェによる一般知能テスト」.発達心理学. 21 (5): 872–877. doi :10.1037/0012-1649.21.5.872.
- ハント、EB（2011）「人間の知性」ケンブリッジ、イギリス：ケンブリッジ大学出版局。
- ジェンセン、AR（1980）「精神検査における偏見」ニューヨーク：ザ・フリー・プレス。
- ジェンセン、AR（1982）「科学的化石と架空の人物像の暴露」現代教育評論1：121-135 。
- Jensen, AR (1992). 「情報処理の観点からのgの理解」.教育心理学レビュー. 4 (3): 271–308. doi :10.1007/bf01417874. S2CID 54739564.
- ジェンセン、AR (1998)。G ファクター: 精神能力の科学。人間の進化、行動、知能。Praeger。ISBN 978-0-275-96103-9. 2021年7月10日閲覧。
- ジェンセン、AR（2000）。科学的心理学のためのニヒリズム的な科学哲学？Psycoloquy、11、第088号、第49条。
- Jensen, AR (2002)。心理測定学の g: 定義と実証。RJ Sternberg および EL Grigorenko (編)、知能の一般因子: どの程度一般性があるか? (pp. 39–54)。Mahwah、NJ: Erlbaum。
- Johnson, W.; Bouchard, TJ; Krueger, RF; McGue, M.; Gottesman, II (2004). 「たった 1 つのg : 3 つのテスト バッテリーから得られた一貫した結果」. Intelligence . 32 : 95–107. doi :10.1016/S0160-2896(03)00062-X.
- Johnson, W.; te Nijenhuis, J.; Bouchard Jr , T. (2008)。「それでもわずか 1 g: 5 つのテスト バッテリーから得られた一貫した結果」。インテリジェンス。36 : 81–95。doi :10.1016/j.intell.2007.06.001 。
- Judge, TA; Jackson, CL; Shaw, JC; Scott, BA; Rich, BL (2007). 「自己効力感と仕事関連のパフォーマンス: 個人差の不可欠な役割」.応用心理学ジャーナル. 92 (1): 107–127. doi :10.1037/0021-9010.92.1.107. PMID 17227155. S2CID 333238.
- Kamphaus, RW, Winsor, AP, Rowe, EW, & Kim, S. (2005). 知能検査の解釈の歴史。DP Flanagan および PL Harrison (編)、現代の知能評価: 理論、検査、および問題(第 2 版) (pp. 23–38)。ニューヨーク: Guilford。
- Kane, MJ; Hambrick, DZ; Conway, ARA (2005). 「ワーキングメモリ容量と流動性知能は密接に関連した構成要素である: Ackerman、Beier、Boyle (2004) に関するコメント」(PDF)。Psychological Bulletin。131 (1): 66–71。doi :10.1037/0033-2909.131.1.66。PMID 15631552。
- Keith, TZ; Kranzler, JH; Flanagan, DP (2001)。「認知評価システム (CAS) は何を測定するのか? CAS と Woodcock-Johnson 認知能力検査 (第 3 版) の共同確認因子分析」。School Psychology Review。30 : 89–119。doi :10.1080/ 02796015.2001.12086102。S2CID 141437006 。
- Kovas, Y.; Plomin, R. (2006). 「ジェネラリスト遺伝子: 認知科学への影響」.認知科学の動向. 10 (5): 198–203. doi :10.1016/j.tics.2006.03.001. PMID 16580870. S2CID 13943225.
- Kvist, A. & Gustafsson, J.-E. (2008). 流動性知能と文化的背景の関数としての一般要因の関係: Cattell の投資理論のテスト。Intelligence 36, 422–436。
- Lautrey, J. (2002)。認知発達の一般要因は存在するか? Sternberg, RJ & Grigorenko, EL (編)、知能の一般要因: それはどの程度一般性があるか? Mahwah, NJ: Erlbaum。
- Lubinski, D (2009). 「例外的な認知能力：表現型」.行動遺伝学. 39 (4): 350–358. doi :10.1007/s10519-009-9273-0. PMID 19424784. S2CID 7900602.
- Lynn, R. (2003)。『知能の地理学』。Nyborg, H. (編)、『一般知能の科学的研究：Arthur R. Jensen へのトリビュート』 (pp. 126–146)。オックスフォード：ペルガモン。
- マッキントッシュ、NJ (2011)。『IQと人間の知能』オックスフォード、イギリス：オックスフォード大学出版局。
- McGrew, KS (2005). 認知能力に関する Cattell-Horn-Carroll 理論: 過去、現在、そして未来。現代の知能評価: 理論、テスト、そして問題。(pp. 136–181) ニューヨーク、ニューヨーク、米国: Guilford Press Flanagan, Dawn P. (編); Harrison, Patti L. (編)、(2005)。xvii、667 頁。
- Neisser, U.; Boodoo, G.; Bouchard Jr, TJ; Boykin, AW; Brody, N.; Ceci, SJ; Halpern, DF; Loehlin, JC; Perloff, R. (1996). 「知能：既知と未知」. American Psychologist . 51 (2): 77–101. CiteSeerX 10.1.1.322.5525 . doi :10.1037/0003-066x.51.2.77.
- Oberauer, K.; Schulze, R.; Wilhelm, O.; Süß, H.-M. (2005). 「ワーキングメモリと知能 - 相関関係と関係性: Ackerman、Beier、Boyle (2005) に関するコメント」. Psychological Bulletin . 131 (1): 61–65. doi :10.1037/0033-2909.131.1.61. PMID 15631551. S2CID 2508020.
- Penke, L.; Denissen, JJA; Miller, GF (2007). 「人格の進化遺伝学」(PDF) . European Journal of Personality . 21 (5): 549–587. doi : 10.1002/per.629 . S2CID 13403823. 2014年9月5日時点の オリジナル(PDF)からアーカイブ。2012年4月24日閲覧。
- Plomin, R (2003). 「遺伝学、遺伝子、ゲノミクス、そしてg」分子精神医学. 8 (1): 1–5. doi : 10.1038/sj.mp.4001249 . PMID 12556898.
- Plomin, R.; Spinath, FM (2004). 「知能：遺伝学、遺伝子、ゲノミクス」J Pers Soc Psychol . 86 (1): 112–129. doi :10.1037/0022-3514.86.1.112. PMID 14717631. S2CID 5734393.
- Robertson, KF; Smeets, S.; Lubinski, D.; Benbow, CP (2010)。「閾値仮説を超えて: 優秀で優秀な数学/科学の大学院生であっても、認知能力、職業上の興味、ライフスタイルの好みは、キャリアの選択、パフォーマンス、および継続性に関係する」。Current Directions in Psychological Science。19 ( 6): 346–351。doi : 10.1177 /0963721410391442。S2CID 46218795。
- Roth, PL; Bevier, CA; Bobko, P.; Switzer III, FS; Tyler, P. (2001). 「雇用と教育環境における認知能力の民族グループの違い: メタ分析」.人事心理学. 54 (2): 297–330. CiteSeerX 10.1.1.372.6092 . doi :10.1111/j.1744-6570.2001.tb00094.x.
- Rushton, JP; Jensen, AR (2010)。「フリン効果の上昇と下降は、黒人と白人の IQ 格差の縮小を予測する根拠となる」。インテリジェンス。38 ( 2 ): 213–219。doi : 10.1016 /j.intell.2009.12.002。
- Sackett, PR; Borneman, MJ; Connelly, BS ( 2008). 「高等教育と雇用におけるハイステークステスト。妥当性と公平性の証拠の評価」。アメリカ心理学会誌。63 (4): 215–227。CiteSeerX 10.1.1.189.2163。doi : 10.1037 / 0003-066x.63.4.215。PMID 18473607 。
- Schmidt, FL; Hunter, J. (2004). 「仕事の世界における一般的な精神的能力: 職業的達成と職務遂行能力」(PDF) . Journal of Personality and Social Psychology . 86 (1): 162–173. CiteSeerX 10.1.1.394.8878 . doi :10.1037/0022-3514.86.1.162. PMID 14717634.
- Spearman, CE (1904). 「『一般知能』の客観的な判定と測定」( PDF)。アメリカ心理学会誌。15 (2): 201–293。doi :10.2307/1412107。JSTOR 1412107。 2014年4月7日時点の オリジナル(PDF)からアーカイブ。
- スピアマン、CE（1927年）。『人間の能力』ロンドン：マクミラン。
- Stauffer, J.; Ree, MJ; Carretta, TR (1996). 「認知要素テストはg以上のものではない: Kyllonen の分析の拡張」.一般心理学ジャーナル. 123 (3): 193–205. doi :10.1080/00221309.1996.9921272.
- Sternberg, RJ; Conway, BE; Ketron, JL; Bernstein, M. (1981). 「人々の知能に対する概念」. Journal of Personality and Social Psychology . 41 : 37–55. doi :10.1037/0022-3514.41.1.37.
- von Stumm, S.; Chamorro-Premuzic, T.; Quiroga, M.Á.; Colom, R. (2009). 「知能と性格の関連における狭い範囲の差異と一般的な差異の分離」.性格と個人差. 47 (4): 336–341. doi :10.1016/j.paid.2009.03.024.
- von Stumm, S., Chamorro-Premuzic, T., Ackerman, PL (2011)。知能と性格の関連性の再考：知的投資の正当化。T. Chamorro-Premuzic、S. von Stumm、A. Furnham (編)、『個人差ハンドブック』。英国チチェスター：Wiley-Blackwell。
- Tucker-Drob, EM (2009). 「生涯にわたる認知能力の差異」.発達心理学. 45 (4): 1097–1118. doi :10.1037/a0015864. PMC 2855504. PMID 19586182 .
- van der Maas, HLJ; Dolan, CV; Grasman, RPPP; Wicherts, JM; Huizenga, HM; Raaijmakers, MEJ (2006). 「一般知能の動的モデル: 相互主義による知能の正の多様体」(PDF) . Psychological Review . 13 (4): 842–860. doi :10.1037/0033-295x.113.4.842. PMID 17014305. 2012年4月17日時点の オリジナル(PDF)からアーカイブ。2012年8月1日閲覧。
- ワインバーグ、RA（1989）。「知能とIQ。画期的な問題と大きな論争」。アメリカ心理学会誌。44 （2）：98-104。doi ： 10.1037 /0003-066X.44.2.98。