什么是 g 因子

g 因子是不同智力任务共有的成分

词汇、计算、图形推理和记忆任务所要求的内容并不相同。然而，比较大量参与者的成绩时会发现，在某一项任务上得分较高的人，往往也更容易在其他任务上取得较高分数。这种在不同认知任务中共同体现的成分，就是一般智力因子，也称 g 因子。

不同任务之间整体呈正相关的现象称为“正流形”。自斯皮尔曼在1904 年的研究中提出一般因子以来，g 因子一直是解释智力测验整体表现的核心概念。

如何从正相关中估计 g 因子

g 因子不是只回答一道题就能直接测得的分数，而是收集词汇、推理、记忆和速度等多项任务的分数，再根据它们之间的相关关系估计出的潜变量。

因子分析会把多项任务中共同变化的部分，与每项任务特有的部分区分开来。词汇任务包含词语知识，符号检索包含视觉搜索速度等任务特有的差异。各项任务中共同变化的部分则由 g 因子表示。

正流形在不同文化和不同测验中都得到广泛验证。至于这种共通性是由单一的一般能力产生，还是来自多种能力的相互作用，或任务之间相互重叠的认知过程，目前仍存在讨论。

g 因子、IQ 与 FSIQ 的区别

FSIQ 汇总了内容不同的多项分测验，因此会强烈反映 g 因子。不过，FSIQ 是按照每项测验规定的构成和换算方法计算出的观测分数，而 g 因子是用来解释这些分数关系的潜变量。FSIQ 的计算和解读方法，可以阅读什么是 FSIQ。

g 载荷表示任务与 g 因子的关联强度

g 载荷表示某项分测验的成绩与 g 因子的联系有多强。在简单的单因子模型中，如果 g 载荷为 .70，其平方为 .49，也就是该分数有 49% 的方差与 g 共享。

一项对 WAIS-IV 的分析发现，算术、词汇等分测验的 g 载荷相对较高，加工速度任务则较低。g 载荷表示一项任务在多大程度上反映任务群共有的能力，而不是题目的难度。即使是同一项分测验，面对不同目标群体、搭配不同测验或采用不同统计模型时，数值也会变化。

IQ 测验组合内容不同的任务，是为了避免结果只偏向某一种知识或题型，从而测量任务群共有的整体水平。

g 因子与学业、培训的关系较强

g 因子与新内容的学习和掌握尤其密切。学业成绩的元分析和职业培训、工作绩效的元分析显示，它与不同结果之间的关联强度并不相同。

g 能较好地预测学业和培训中的学习成果，但它与当代工作绩效的关系并没有过去设想的那么强。最新的工作绩效数据也不支持过去“工作越复杂，g 的预测力越高”的解释。如何把 IQ 所表示的整体水平与现实成果联系起来，可以阅读测量 IQ 的意义。

g 因子与 CHC 理论的广域能力属于不同层级

CHC 理论把智力整理为一般能力、广域能力和狭域能力。按照目前常用的卡罗尔式表述，最上层是 g 因子，其下是 Gc、Gf、Gv、Gwm、Gs 等广域能力。CHC 理论源头之一的霍恩理论，则没有设置单一的最高层 g 因子。

g 因子表示认知任务整体共有的水平，广域能力则表示一个人在哪类任务中更容易发挥能力。因此，即使综合 IQ 接近，言语理解、推理、视觉空间处理、工作记忆和加工速度的组合也可能不同。如何把这种能力组合联系到具体场景，可以阅读什么是认知画像。

BrainTypeIQ通过 9 项分测验得出综合 IQ，以及由 5 个认知领域构成的认知画像。