g 요인이란

g 요인은 서로 다른 지능 과제에 공통으로 나타나는 성분입니다

어휘, 계산, 도형 추론, 기억은 요구하는 내용이 서로 다른 과제입니다. 그런데 많은 사람의 성적을 비교하면 한 과제에서 높은 점수를 받은 사람은 다른 과제에서도 높은 점수를 받기 쉬운 경향이 나타납니다. 이 서로 다른 인지 과제에 공통으로 나타나는 성분이 일반 지능 요인인 g 요인입니다.

과제 사이에 전반적으로 양의 상관이 나타나는 현상을 ‘정적 다양체’라고 합니다. Spearman이 1904년 연구에서 일반 요인을 제안한 이후 g 요인은 지능검사의 전체 성적을 설명하는 핵심 개념이 됐습니다.

양의 상관에서 g 요인을 추정하는 원리

g 요인은 한 문제에 답하는 것만으로 직접 측정되는 점수가 아닙니다. 어휘, 추론, 기억, 속도 등 여러 과제의 점수를 모아 과제 사이의 상관에서 추정하는 잠재변수입니다.

요인분석에서는 여러 과제가 함께 오르내리는 부분과 각 과제에만 남는 부분을 나눕니다. 어휘 과제에는 단어 지식, 기호 탐색에는 시각적 탐색 속도라는 과제 고유의 차이가 포함되지만, 과제군 전체에 공통된 점수 변동은 g 요인으로 나타납니다.

정적 다양체는 문화와 검사가 달라도 널리 확인됩니다. 다만 이 공통성이 하나의 일반 능력에서 생기는지, 여러 능력의 상호작용이나 과제 사이에 겹치는 인지 과정에서 생기는지는 논의가 계속되고 있습니다.

g 요인과 IQ·FSIQ의 차이

FSIQ는 내용이 다른 여러 하위검사를 합치므로 g 요인을 강하게 반영합니다. 다만 FSIQ는 검사마다 정한 구성과 환산 방법으로 산출하는 관찰점수이고, g 요인은 그 점수들의 관계를 설명하는 잠재변수입니다. FSIQ의 산출과 해석은 FSIQ란에서 자세히 다룹니다.

g 부하량은 과제와 g 요인이 얼마나 밀접한지 나타냅니다

g 부하량은 한 하위검사의 성적이 g 요인과 얼마나 강하게 연결되는지를 나타내는 값입니다. 단순한 단일 요인 모형에서 g 부하량이 .70이라면 이를 제곱한 .49, 즉 점수 분산의 49%를 g와 공유한다는 계산이 나옵니다.

WAIS-IV 분석에서는 산수와 어휘 등이 비교적 높은 g 부하량을 보였고 처리 속도 과제는 낮았습니다. g 부하량은 문제의 난도가 아니라 과제군에 공통된 능력을 얼마나 반영하는지를 나타냅니다. 같은 하위검사라도 대상 집단, 함께 사용하는 검사, 통계 모형에 따라 값이 달라집니다.

지능검사가 내용이 다른 과제를 조합하는 이유는 특정 지식이나 문제 형식에 치우치지 않고, 여러 과제에 공통된 전반적인 수준을 파악하기 위해서입니다.

g 요인은 학업과 직업 훈련에 강하게 관련됩니다

g 요인은 특히 새로운 내용을 배우고 익히는 것과 강하게 관련됩니다. 학업 성적 메타분석과 직업 훈련·직무 성과 메타분석 결과, 학업 성적·직업 훈련·직무 성과에 따라 관련성의 크기가 달랐습니다.

g는 학업과 훈련에서의 습득을 잘 예측하지만 최근 연구의 직무 성과와의 관련성은 과거에 예상했던 것만큼 강하지 않습니다. 최근 직무 성과 자료에서는 ‘복잡한 직무일수록 g의 예측력이 높다’는 기존 설명도 지지되지 않았습니다. IQ가 나타내는 전체 수준을 실제 성과와 연결해 해석하는 방법은 IQ를 측정하는 의미에서 자세히 설명합니다.

g 요인과 CHC 이론의 광범위 능력은 서로 다른 수준을 나타냅니다

CHC 이론은 지능을 일반 능력, 광범위 능력, 협소 능력의 계층으로 정리합니다. 현재 널리 쓰이는 Carroll 계층 모형에서는 가장 위에 g 요인을 두고, 그 아래에 Gc, Gf, Gv, Gwm, Gs 등의 광범위 능력을 둡니다. CHC 이론의 기원이 된 Horn의 이론에는 하나의 최상위 g가 없었습니다.

g 요인은 인지 과제 전반에 공통된 수준을 나타내고, 광범위 능력은 어떤 종류의 과제에서 능력을 발휘하기 쉬운지를 보여 줍니다. 따라서 종합 IQ가 비슷한 사람끼리도 언어 이해, 추론, 시공간 처리, 작업기억, 처리 속도의 조합은 다를 수 있습니다. 이 조합을 구체적인 상황과 연결하는 방법은 인지 프로파일이란에서 설명합니다.

BrainTypeIQ는 9개 과목에서 종합 IQ와 5가지 능력의 프로파일을 보여 줍니다.