一般智能因素

一般智能因素（英文：g-factor），或者叫 g-因素，係心理學上一個有關人類智能嘅概念。一個個體嘅 g-因素描述佢總體嘅智能有幾高：喺廿世紀初有心理學家喺度研究智能，佢哋畀受試者做咗好多種考認知能力嘅測試，發現唔同測試測嘅能力望落好唔同，但係一個個體喺唔同測試上嘅能力有高嘅統計相關，所以佢哋就做推論，話人腦有所謂嘅 g-因素，而呢個因素反映一個人嘅「整體智力」，涵括晒佢推理、記憶同埋解難等好多種唔同嘅能力。

呢幅相影到細路玩七巧板；一個人喺智力遊戲上嘅表現，會唔會預測得到佢喺其他認知能力上嘅表現呢？研究 g-因素嘅心理學家：會。

g-因素呢個概念廣受應用。喺心理學同教育學等領域嘅研究上，研究者成日都會用 g-因素嚟評估人嘅智能同埋預測人喺唔同方面嘅表現。

概念起源

統計相關^{[e 1]}係統計學成日講嘅概念，形容兩個變數之間嘅關係，統計相關嘅值介乎 -1 至 1 之間，大致可以有三種情況：

正相關（相關值係正數）：當 $x$ 升高， $y$ 傾向都跟住升；當 $x$ 降低， $y$ 傾向都跟住降^[1]。
負相關（相關值係負數）：當 $x$ 升高， $y$ 傾向反而會降；當 $x$ 降低， $y$ 就傾向會升。
冇相關（相關值係 0）： $x$ 嘅變化同 $y$ 嘅變化冇咩關係，齋靠睇 $x$ 嘅變化唔會預測得到 $y$ 會點變。

原則上，唔同嘅認知作業考嘅認知功能^{[e 2]}都唔同，例如有啲作業講求邏輯推理，有啲要求做嗰個人記嘢，又有啲係考創意... 呀噉。不過廿世紀嘅心理學研究發現，唔同認知表現有顯著嘅正相關——喺某種認知功能上勁過平均嘅人，傾向喺第啲認知功能上都勁過平均，而喺某種認知功能上弱過平均嘅人，傾向喺第啲認知功能上都弱過平均。

例如以下呢個矩陣，出自一份喺一九九八年做嘅研究^[2]。呢個矩陣描述一班學生喺六個指標上嘅表現。由矩陣可見，唔同學科（或者指標）嘅分數之間有頗強嘅正相關，啲相關值冚唪唥都係正數，閒閒哋去到 .40，有啲甚至去到成 .70 幾。喺統計上，呢啲正相關可以由一個普遍嘅因素反映，呢個因素係一個潛在變數^{[e 3]}，正正就係所謂嘅 g 因素^[3]。


	經典	法文	英文	數學	音高	音樂
經典	–
法文	.83	–
英文	.78	.67	–
數學	.70	.67	.64	–
音高判斷	.66	.65	.54	.45	–
音樂	.63	.57	.51	.51	.40	–
g	.958	.882	.803	.750	.673	.646

理論解釋

有關 g-因素存在嘅成因，廿一世紀初嘅學界有好幾派觀點。

智能說

對於 g 因素點解會出現，最常見嘅睇法係話 g 因素反映緊人腦有一種「普遍嘅認知能力」或者「影響所有認知活動嘅認知參數」^[4]，而智能呢種能力高會廣泛提升一個人嘅認知能力，包括推理能力、記憶能力、創意... 等咁多種唔同嘅表現，所以就會令到呢啲表現之間有強嘅正相關，形成 g 因素。根據呢種理解，g 因素通常會當係直接反映緊智能。

抽樣說

抽樣說^{[e 4]}主張 g 係唔同認知功能之間嘅正相關嘅結果，而唔係呢啲相關嘅成因。根據呢種睇法，一個智商測驗裡便每一條題目都會用到多種認知功能，呢啲認知功能當中有啲係域通用^{[e 5]}嘅，又有啲係特定於域^{[e 6]}，而且（重要嘅係）冇任何一種能力係測驗嘅每條題目都考嘅。唔同題目之間嘅相關，純粹係源自個測驗考嘅唔同能力之間有重疊^{[e 7]}^[5]。

用項目反應理論^{[e 8]}嘅角度嚟諗，可以想像以下嘅數值^[5]：

P(U_{pi}=1\mid \Theta _{plm},a_{il},b_{il})

形成化噉講， $\Theta _{plm}$ 係受試者 $p$ 第 $l$ 個領域第 $m$ 種能力有幾高， $a_{il}$ 係第 $l$ 個領域第 $i$ 題嘅分歧參數^{[e 9]}，而 $b_{il}$ 係第 $l$ 個領域第 $i$ 題嘅難度。用日常用語講，上述嘅數值反映「已知受試者能力同條題目本身嘅難度，受試者答啱條題目嘅機率（ $U_{pi}=1$ ）有幾高」。而呢個數值可以當係等如：

\prod _{l=1}^{D}{\frac {e^{x}}{1+e^{x}}}

當中 $x$ 係

\sum _{m=1}^{C}a_{il}(\Theta _{plm}-b_{il})

當中 $D$ 係指嗰一題掂到幾多個領域， $C$ 係指一個領域當中有幾多個認知過程係嗰一題掂到嘅^[6]^[7]。

如果抽樣說係正確，就表示 g 根本唔係反映緊咩「普遍嘅認知能力」，而且仲有研究指出，統計方法冇可能排除得到抽樣說，單一智能說同抽樣說解釋統計數據嘅能力一樣咁高^[8]。

睇埋

詞彙

文中用咗嘅重要詞彙英文版：

↑ statistical correlation
↑ cognitive function
↑ latent variable
↑ sampling theory
↑ domain-general，會影響多種認知表現。
↑ domain-specific，淨係會影響某個域入便嘅認知表現。
↑ "Intercorrelations between tests are caused by an overlap between the cognitive processes tapped by the tests."
↑ IRT
↑ discrimination parameter

引述

文中引用咗嘅來源：

↑ Rodgers, J. L.; Nicewander, W. A. (1988). "Thirteen ways to look at the correlation coefficient". The American Statistician. 42 (1): 59–66.
↑ Jensen, A.R. (1998). The G Factor: The Science of Mental Ability. Human evolution, behavior, and intelligence. Praeger. ISBN 978-0-275-96103-9.
↑ Spearman, Charles. 1904. "General Intelligence," Objectively Determined and Measured. The American Journal of Psychology 15: 201-92.
↑ Gottfredson, L. S. (1997). Why g matters: The complexity of everyday life. Intelligence, 24(1), 79-132.
↑ ^5.0 ^5.1 Conway, A. R., Kovacs, K., Hao, H., Rosales, K. P., & Snijder, J. P. (2021). Individual differences in attention and intelligence: A united cognitive/psychometric approach. Journal of Intelligence, 9(3), 34.
↑ Kovacs, K., & Conway, A. R. (2016). Process overlap theory: A unified account of the general factor of intelligence. Psychological Inquiry, 27(3), 151-177.
↑ Kovacs, K., & Conway, A. R. (2016). Has g Gone to POT?. Psychological Inquiry, 27(3), 241-253.
↑ Bartholomew, D. J., Allerhand, M., & Deary, I. J. (2013). Measuring mental capacity: Thomson's Bonds model and Spearman's g-model compared. Intelligence, 41(4), 222-233.

連結

（英文） Lynn, R., Pagliari, C., & Chan, J. (1988). Intelligence in Hong Kong measured for Spearman's g and the visuospatial and verbal primaries. Intelligence, 12(4), 423-433，篇文講到量度香港人嘅 g-因素。

[1] statistical correlation

[3] tive function

[5] tent variable

[8] sampling theory

[9] -general，會影響多種認知表現。

[10] -specific，淨係會影響某個域入便嘅認知表現。

[11] "Intercorrelations between tests are caused by an overlap between the cognitive processes tapped by the tests."

[13] IRT

[14] scrimination parameter

[rodgers1988-2] Rodgers, J. L.; Nicewander, W. A. (1988). "Thirteen ways to look at the correlation coefficient". The American Statistician. 42 (1): 59–66.

[4] Jensen, A.R. (1998). The G Factor: The Science of Mental Ability. Human evolution, behavior, and intelligence. Praeger. ISBN 978-0-275-96103-9.

[6] Spearman, Charles. 1904. "General Intelligence," Objectively Determined and Measured. The American Journal of Psychology 15: 201-92.

[7] Gottfredson, L. S. (1997). Why g matters: The complexity of everyday life. Intelligence, 24(1), 79-132.

[conway21-12] 5.0 ^5.1 Conway, A. R., Kovacs, K., Hao, H., Rosales, K. P., & Snijder, J. P. (2021). Individual differences in attention and intelligence: A united cognitive/psychometric approach. Journal of Intelligence, 9(3), 34.

[15] Kovacs, K., & Conway, A. R. (2016). Process overlap theory: A unified account of the general factor of intelligence. Psychological Inquiry, 27(3), 151-177.

[16] Kovacs, K., & Conway, A. R. (2016). Has g Gone to POT?. Psychological Inquiry, 27(3), 241-253.

[17] Bartholomew, D. J., Allerhand, M., & Deary, I. J. (2013). Measuring mental capacity: Thomson's Bonds model and Spearman's g-model compared. Intelligence, 41(4), 222-233.

[e 1]

[1]

[e 2]

[2]

[e 3]

[3]

[4]

[e 4]

[e 5]

[e 6]

[e 7]

[5]

[e 8]

[e 9]

[6]

[7]

[8]