Czynnikiem g (skrót od „ czynnika ogólnego ”, a także znany jako ogólnej inteligencji ogólnej zdolności psychicznej lub ogólnego współczynnika inteligencji), to koncepcja opracowana w kontekście badań w psychometrii na umiejętności poznawcze. Jest to zmienna charakteryzująca pozytywne korelacje, które badania empiryczne konsekwentnie wykazały między testami sprawności umysłowej , niezależnie od treści testów. Współczynnik g koreluje zazwyczaj od 40 do 50 procent wariancji wyników testu ze statystyką prognostyczną . Terminy ogólna inteligencja, ogólne zdolności umysłowe, iloraz inteligencji lub po prostu inteligencja są często używane zamiennie w odniesieniu do wspólnego rdzenia dzielonego przez testy umiejętności poznawczych.
Pojęcie i interpretacja czynnika g jest przedmiotem gorącej dyskusji w kręgach naukowych. Matematyczne i fizyczne realia czynnika g są kwestionowane przez niektórych specjalistów w dziedzinie statystyki i psychometrii.
Istnienie czynnika g zostało początkowo zaproponowane przez angielskiego psychologa Charlesa Spearmana w 1904 roku dzięki jego pracy z psychometrii nad analizą czynnikową . Spearman zasugerował, że wszystkie zdolności umysłowe można ująć w jeden ogólny czynnik umiejętności, który nazwał g, oraz dużą liczbę wąskich czynników, charakterystycznych dla określonych typów zadań.
Obecne modele inteligencji zazwyczaj przedstawiają umiejętności poznawcze jako trójpoziomową hierarchię, w której na dole hierarchii znajduje się duża liczba czynników, na średnim kilka czynników bardziej ogólnych, a na szczycie jeden czynnik, który nazywany jest czynnikiem g, który reprezentuje wariancję wspólną dla wszystkich testów.
Tradycyjnie badania nad czynnikiem G polegały na psychometrycznym badaniu wyników testów, ze szczególnym uwzględnieniem analizy czynnikowej. Jednakże badania empiryczne od charakteru g także przeprowadzono w doświadczalnej poznawczych psychologicznych , neuroanatomii i neurofizjologicznych, i molekularnych i ilościowych genetyki .
Chociaż istnienie g jest dobrze ustalone i statystycznie niekontrowersyjne, nie ma zgody co do przyczyny dodatniej korelacji między testami.
Dla niektórych czynnik g jest po prostu artefaktem statystycznym, pozbawionym psychologicznej rzeczywistości. Taka jest teoria pozytywnej rozmaitości, której bronił np. Han van der Maas i jego współpracownicy w 2006 roku.
Według Flynna, czynnik g to zbiór kilku czynników, genetycznych, poznawczych (pochodzących z treningu) i społecznych lub środowiskowych (wpływ rówieśników, zawodu w wieku dorosłym itp.).
Badania w genetyce behawioralnej wykazały, że g wykazuje wysoką odziedziczalność. Jest skorelowany z wieloma innymi zmiennymi biologicznymi. Jest też istotnym predyktorem zmienności sukcesu na wielu polach, zwłaszcza w świecie pracy czy na uczelni. Najpowszechniej akceptowane współczesne teorie inteligencji obejmują czynnik g.
Niemniej jednak czynnik g jest często kwestionowany.
Adrian M. Owen i Adam Hampshire odkryli w szczególności, po przeprowadzeniu największego internetowego badania wywiadowczego, jakie kiedykolwiek zarejestrowano na ponad 100 000 uczestników, że pojęcie pojedynczego „współczynnika g” skorelowane z połową wyniku uzyskanego podczas testu IQ nie jest reprezentatywne rzeczywistych różnic w działaniu podczas testu; wyniki pokazujące, że gdy badany jest szeroki zakres zdolności poznawczych, obserwowane różnice w działaniu można wyjaśnić jedynie za pomocą co najmniej trzech odrębnych komponentów: pamięci krótkotrwałej, rozumowania i komponentu werbalnego. Jednak Richard J. Haier i wsp. wykazali wiele słabości w ich interpretacji, relatywizując w ten sposób krytykę dotyczącą czynnika g.
Ponadto Stephen Jay Gould w swojej książce „La mal-mesure de l'Homme” przywołuje problem związany z korelacjami, jakie można uzyskać między wynikami różnych testów. Analiza korelacji często wymaga korelacji z więcej niż dwoma zmiennymi. Mając trzy zmienne, możemy stworzyć macierz, ale poza tym musimy przejść do „analizy głównych składników”: na przykład, jeśli mamy sto składników, staramy się zredukować je do dwóch; składnik główny, który wyjaśnia największą liczbę zmiennych, oraz składnik drugorzędny. Ale istnieje niebezpieczeństwo, że główny składnik zostanie zreifikowany ze szkodą dla jego drugorzędnych składników, co robi Spearman, kiedy wywnioskuje z niego istnienie „czynnika g”, który odpowiadałby ogólnej inteligencji. Tak więc ta teoria „czynnika g” jest według niego krytykowana, ponieważ składowa główna wyjaśnia tylko 40–50% wyników testów; pozostawiając miejsce na wiele innych komponentów, które mogą wpływać na poprzednie testy; jak w przypadku często zakładanego dziedziczenia „g”, kiedy może to być środowiskowe, przewidywanie ze względu na „g” w rzeczywistości ze względu na środowisko, w którym dorastają badane osobniki. Należy jednak zauważyć, że wielu specjalistów w dziedzinie psychometrii wykazało w swojej analizie błędy i uprzedzenia ze strony Goulda, np. Słynny Carroll, John B.