因子分析 は、研究者が複数の観測された変数間の相関を説明する根本的な要因または寸法を特定するのに役立つ統計的方法です。インテリジェンスの文脈では、研究者は因子分析を使用して、さまざまな認知テストのスコア間の相互相関を分析します。
それがどのように機能するか：
1。データ収集： 個人の大規模なサンプルには、言語の流encyさ、空間推論、記憶、問題解決など、知性のさまざまな側面を評価するために設計された一連の認知テストが与えられます。
2。相関行列： 次に、これらのテストのスコアを使用して相関マトリックスを作成します。これは、すべてのテストペア間の関係の強度と方向を示します。
3。因子抽出： 因子分析手法が相関マトリックスに適用され、観測された相関を説明できる根本的な因子を特定します。これらの要因は本質的に潜在変数です。つまり、直接観察することはできませんが、相関のパターンから推測されます。
4。因子解釈： 抽出された因子は、各因子に高度にロードされるテストを調べることにより解釈されます。これは、研究者が各要因によってどのような認知能力が測定されているかを理解するのに役立ちます。
例：
古典的な例は、 2要素の知能理論ですです チャールズ・スピアマンが提案。彼は、因子分析を使用して、さまざまな認知テストのパフォーマンスが相関しており、根本的な一般情報因子（G）を示唆しています。しかし、彼はまた、各特定のテストでのパフォーマンスの一意のばらつきを説明する2番目の要因である特定のインテリジェンスを特定しました。
因子分析の利点：
* 基礎となる寸法を識別する： 全体的な知性に寄与するさまざまな認知能力を特定することにより、知性の構造を理解するのに役立ちます。
* 複雑さを減らす： 観測された相関を説明できる少数の要因を識別することにより、大きなデータセットの分析を簡素化します。
* より正確な手段を開発： 評価されている特定の能力を特定することにより、より信頼性の高い有効な知性の尺度を作成するのに役立ちます。
結論：
因子分析は、知性の構造を理解するための強力なツールです。さまざまな認知テスト間の相互相関を分析することにより、研究者はインテリジェンススコアの根底にあるパフォーマンスのさまざまな側面を特定し、人間の知性をより包括的に理解することができます。