ポータルフィールドニュース

ポータルフィールドニュース

in

🏥|甲状腺疾患と妊娠 胎児の発育に影響の可能性(前編)


写真 

甲状腺疾患と妊娠 胎児の発育に影響の可能性(前編)

 
内容をざっくり書くと
さらには、子供の知能指数(IQ)がやや低くなるという研究結果も報告されています。
 

妊娠前に甲状腺機能検査を 胎児の発育に影響の可能性Q. 甲状腺について教えてください。A.甲状腺は喉… →このまま続きを読む

 NYジャピオン

NYジャピオンは、「アメリカ生活をもっと楽しくアクティブにする生活情報紙」として、ニューヨークトライステイトエリアの在住邦人および日本からの短期滞在者に向けて2001年4月より発行しています。


Wikipedia関連ワード

説明がないものはWikipediaに該当項目がありません。

低く研究結果

知能指数

知能指数(ちのうしすう、: Intelligenzquotient, : Intelligence Quotient, IQ)とは、数字であらわした知能検査の結果の表示方式のひとつである。高いほど知能が高いことを、低いほど知能が低いことをあらわす。知能指数の算出には2種類あり、「生活年齢と精神(知能)年齢の比」を基準とした従来の方式と、「同年齢」を基準とした方式がある。現在では従来の方式はあまり使われなくなりつつある。また、検査によってはより細かい「言語性知能検査」と「動作性知能検査」も決定する。

「同年齢集団内での位置」から算出される相対評価である。入学試験合否予想システムに使われる偏差値と同じで中央値標準偏差によって算出される。知能指数は標準得点で表され、中央値は100、標準偏差は15前後で定義されている。100に近いほど出現率が高く、100から上下に離れるに従って出現率が減っていく。分布はほぼ正規分布になり85–115の間に約68%の人が収まり、70–130の間に約95%の人が収まる。

従来のIQは「精神年齢 ÷ 生活年齢 × 100」の式で算出される(後の「種類」参照)。知能指数は100に近いほど出現率が高い(人数が多い)。50–70は軽度知的障害、35–50は中度知的障害、20–35は重度知的障害、20未満は最重度知的障害とされるが、40未満を測れない検査も多い。

種類

一般的に知能指数・IQと呼び習わすものには、生活年齢と精神年齢の比を基準とした「従来の知能指数 (IQ)」と、同年齢集団内での位置を基準とした標準得点としての「偏差知能指数(Deviation IQ, DIQ, 偏差IQ、偏差値知能指数)」の2種類がある。すなわち、狭義のIQはDIQを含まずに従来のIQのみを意味するが、広義のIQはDIQも含むという事である。本記事では、DIQも含んで広義のIQを意味する場合は単に「IQ」と表記するが、DIQを含まず狭義のIQを意味する場合は「従来のIQ」と表記する。

世界的に最もよく使われるIQの指標としてウェクスラー成人知能検査児童向けウェクスラー式知能検査がある。

ウェクスラー式の全年齢や、田中ビネー知能検査Vの14歳以上の領域などの日本の新しい知能検査は、大部分が結果表示にDIQを採用しているものの、田中ビネーVの13歳以下の領域や、田中ビネー1987年版(第4版)の全年齢など、従来のIQを主体としている場合もある。

ウェクスラー式では、「全検査IQ (full scale IQ, FIQ)」「言語性IQ (verbal IQ, VIQ)」と「動作性IQ (performance IQ, PIQ)」に分かれて算出され、いずれもDIQである。なおFIQの数値はPIQとVIQの中間に位置するとは限らず、例えばVIQは87でPIQは86だがFIQは85である場合など、PIQとVIQのどちらよりも低い場合や高い場合がある。WISC-IIIやWAIS-IIIでは、さらにという「言語理解 (VC)」、「知覚統合 (PO)」、「作動記憶 (WM)(WISC-IIIでは注意記憶 (FD))」、「処理速度 (PS)」の4種類の領域別の数値も算出され、これはIQと同じく中心値が100で標準偏差15の指数の形を取る。

田中ビネーVでは、14歳以上対象の場合に、総合DIQの下に「結晶性」・「流動性」・「記憶」・「論理推理」4種類の領域別IQを算出することが可能である。

VIQとPIQの差、あるいは4つの群指数間の差を「ディスクレパンシー」といい、あまりにも大きい場合(15程度)は発達障害を疑ったり、特別な支援を検討する。

パズル本やTV出演者のIQが紹介される時は、高く見せるためにキャッテル式の標準偏差24が暗黙に使用される傾向にある。例えば、ウェクスラー式の140はキャッテル式の164である。

算出法

DIQを含まない場合、従来のIQを算出する方法の検査では、

精神年齢 ÷ 生活年齢 × 100

で算出される。成人(何歳からかは検査によって違う)の場合は生活年齢を18歳程度に固定して計算する(知能年齢、生活年齢については後述)。

DIQを算出する方法の検査では、

(個人の得点 − 同じ年齢集団の平均) ÷([15分の1または16分の1] × 同じ年齢集団の標準偏差) + 100

で算出される。ビネー式の場合は16分の1、ウェクスラー式の場合は15分の1を使用する。

分布

IQの平均値は100であり、85–115の間に約68%の人が収まり、70–130の間に約95%の人が収まる。

右図のように、IQは100を中心として山型(ベルカーブ)に分布する(正規分布)。ただし、従来のIQを使用する場合は、必ずしも綺麗な分布ではない。標準偏差2つ分 (2SD) 以上平均値から乖離している場合は異常値とされる。田中ビネー式の標準偏差は16であるため、68以下と132以上が異常値とされる。ウェクスラー式の標準偏差は15であるため、70以下と130以上が異常値とされる。

最高値と最低値

従来のIQを使用する場合は、年齢の低い児童の場合はIQが200を超えるような場合もあるが、従来のIQは相対的な発達の度合いを示す数値であり、検査問題も難しさは有限であるため、年齢を重ねるごとに一定値以上の数値が出る確率は徐々に減っていく(一定値以下の数値が出る確率は減らない)。

DIQを使用する場合は、分布が厳密であるため、低年齢でも高年齢でも、160程度が上限で、40程度が下限である場合が多い。

WISC-IIIのFIQ、PIQは上限が160、下限が40であるが、それを超える得点も取りえるため、その場合は「161以上」、「40未満」と表示する。VIQは上限が157、下限が43である。4つの群指数は上限が150、下限が50であるが、それを超える得点も取りえるため、その場合は「151以上」、「50未満」と表示する。

新田中B式知能検査の中高成人用では、上限はISS80、IQ145であり、下限はISS20、IQ55である。

ギネスブックに認定されていた世界で最も高いIQの持ち主はアメリカのマリリン・ボス・サバントである。ギネスブックは1985年に彼女のIQを228と登録したが、信頼性が十分でないとして「世界一IQの高い人物」カテゴリーそのものを1990年に削除した[注釈 1]

精神年齢・生活年齢

被験者の知的な能力が、何歳の人の平均と同じかをあらわしたものを「精神年齢 (Mental Age, MA)」と呼ぶ。心理学用語としての定義からもわかるとおり、性格がいくら子供っぽくても、知的能力が高い人は精神年齢は高いとされる。従って俗語的に用いられると誤解を招くので知能年齢という言い方をされることもある。発達検査などの場合は「発達年齢」と呼ぶ場合も多い。対義語は「生活年齢 (Chronological Age, CA)」であり、「暦年齢」・「実年齢」などとも呼ばれる。「肉体年齢」ともいうが、これは実年齢に対する肉体の成熟度合いの意味にも取れるので、使用しないのが望ましい。例えば精神年齢が11歳3か月で実年齢が11歳9か月である場合は「MA 11:3, CA 11:9」と表記する。成人後は知能の伸びが緩やかになり、老年になると下降していくため、精神年齢の概念は、成人後はあまり有用ではないとされるが、児童の発達を見るのには感覚的に受け入れやすい。

なお、精神年齢は12、13歳を過ぎるとそのままの定義では不自然なIQが算出されるので、一定の方法で修正される。旧版のスタンフォードビネーテストでは、平均的な人間の知的能力は16歳まで年齢とともにゆるやかに伸び、生活年齢が16歳になったとき精神年齢は15歳になったものと見なされ、以後その能力にとどまるとされる。たとえば23歳の平均的成人の知的能力はあくまで精神年齢15歳である。1987年版の田中ビネーでは平均的な23歳の知能は精神年齢17歳9ヶ月とされる。これらの例からもわかるとおり、年齢尺度を用いた知能検査であっても、12歳以降はもはや本来の意味での精神年齢の定義ではなく、もっぱら自然なIQを算出するために定めた架空の数値と言っても過言ではない。このことも、比例IQが使用されなくなった要因の一つとなっている。

異年齢との比較

ミシガン大学のNisbett教授によると、IQの平均は1947年から2002年の間に18上昇しているという[1]。30年で約10上昇している。この現象のことをFlynn effect(フリン効果)と呼ぶ。従って20歳の成人と50歳の成人を同じ知能検査で同じ基準で比較するのは難しい。50歳の成人の30年前に受けた知能検査の平均値は、現在の平均値より10近く低い。スウェーデン・ウメ大学のElijah Armstrongとブリュッセル自由大学のMichael Woodleyによると、一定の出題パターンを見抜く事で容易に解けるようになる問題の方が、パターン把握を認識しにくい問題に比べてフリン効果は顕著だという[2]

「従来のIQ」の数値は、あくまで知能の発達の早さを意味するものであり、異年齢の他人との数値の単純な比較によって直ちに天才的であるとか成人より高知能であるとかを断定することはできない。例えば、5歳の児童が、10歳の平均的な児童と同じ知能を示せば、IQは200になる。そして、IQ100の11歳児とIQ200の5歳児を比べれば、平均的な児童であるIQ100の11歳児の方が、IQが突出して高いIQ200の5歳児よりも知能は高いことになる。

また、5歳でIQ100の人が7歳になったらIQ90であった場合、一見すると数値が低くなったので知能が退化したかに見えてしまう。しかしながら、5歳時のMAは5歳0ヶ月であり、7歳時のMAは約6歳3ヶ月である。このため実際には知能水準は伸びている。こういったことから、IQよりMAを使用した方が発達度合いが感覚的に分かりやすい場合もある。

知性における性差

長年研究者によって議論されており、数多くの研究が存在する。調査によっては男女がそれぞれ一方をやや上回るものがあるが、多くの調査では有意な差は発見されていない。平均には差が見られないが項目による僅かな性差が発見される場合がある[3][4]。認知能力と脳の大きさの関連について、同様の研究の中で過去最大規模の13,600人以上のデータを使用し2018年に発表された調査では、体格に比例する男女の脳の大きさの違いは認知能力の差には繋がらなかった[5]。他の研究では、女性は男性より脳の皮質が厚くなる傾向が確認されており[6][7][8]、男女間で認知能力に有意な差が見られない事実は、これらの脳の質の違いによる可能性を示している[5][9]

変動仮説

変動仮説(男性は女性より分布が広いとする仮説)はIQや認知能力の一部、ほとんどの場合数学で調査されている。 19世紀にハヴロック・エリスが初めて人間の精神でこの仮説を調査し、現在も数学や科学における例外的な才能に関する議論にしばしば用いられる。国や民族グループ、時代によって結果が異なり、分布が時間とともに変化していることが発見されている。


近年では、IQや認知能力の検査項目の一部に男女で分布の差が見られる研究がある一方で[10][11]、IQの分布と平均に男女差が見られない研究結果も報告されている[12] [13]

学力調査を含む他の研究では、多くの場合文化的要因に影響されない一貫した分布の性差は発見されていない[14][15][16][17]


数学の分布を比較した調査では、男子の分布は上部から下部まで広い場合と、低いスコアを獲得した少年達によって分布が下部に現れている場合が両方あり、一貫しておらず国によってかなり異なることが発見された。また一部の国では分布に男女差が見られなかった[18]

2008年に発表された調査では、白人系米国人のグループでは数学のスコアの分布は男性のほうが最上部と最下部へ広く、一方アジア系米国人のグループでは分布の最上部で女性の比率が高かった[19]

数学や認知能力の変動に関する研究では、米国では男性のほうが分布が広いことが報告されているが、女性の分布が広い国も報告されており、米国の結果は国や文化を超えて不変でないことが発見された[14]

過去数十年間の比較によると、米国では男女の数学の分布上部の差は縮まっており、国によっては分布に男女差は見られない[17]。一部の国では分布の上部で男女比が逆転している場合がある[20]。SATのスコアを比較した調査では、数学のスコア最上位0.01%の女子の比率は80年代には7%であったが、2010年には28%へと変化している。SATの言語科目ではスコア最上位0.01%の男女比は80年代には等しかったが、2010年には女子の比率は60%へと変化していることが発見されている。[21]

時代や文化を超えて普遍的な性質だと考えられてきたこの違いには、社会や文化的な要因も影響することが報告されている[17]。分布の男女差がジェンダーギャップ指数とも比例し、ギャップの小さな国では女性の変動性が増大し、女性の能力分布を広げることが発見された[18][20][22]

測定尺度・回数によるIQの違い

同一人物を複数種類の知能検査で測定すれば、違う数値が出ることはありうる。例えば、WISC-III開発時に田中ビネー[23]とWISC-IIIを38人(やや少人数)に対して実施したところ、WISC-IIIの平均FIQが100.1であるのに対し、田中ビネーの平均IQは111.7であった。WISC-Rと田中ビネーの比較でも同じ様な結果は出ており、一般的に「田中ビネーの結果はWISCの結果より10ほど高いと考えた方が良い」と言われている。なおK-ABCとの比較、ITPAとの比較も、どちらも28人を対象として実施されたが、この2つについては大きな乖離はなかった[24]

なお、田中ビネーV開発時にもWISC-IIIとの比較は行われており、平均5歳11ヶ月の97人に対して実施された結果、田中ビネーVの平均IQ129.9、平均DIQ111.7に対し、WISC-IIIの平均FIQは115.6であった。DIQ基準でいえば拮抗あるいは田中ビネーVがやや低めといえるが、IQ基準では14程度田中ビネーVが高い[25]

ただし、後述の通りIQは検査の開発時期によって変化するため、これらの得点の相違は、検査の性質の差によるものか、検査の開発時期が異なることによる差か、確かなことは言えない。

同一シリーズの知能検査でも版が違う物で測定すれば、違う数値が出ることはありうる。例えば、WISC-III(WISCの第3版)開発時にWISC-R(WISCの第2版)と比較したところ、WISC-Rの平均FIQは108.9であるのに対し、WISC-IIIの平均FIQは103.3であった(日本版相関係数0.84)。なおフリンの研究によれば、全く同じ知能検査を使用して比較しても、IQは10年で3ポイント程度上昇していく傾向である。この傾向は、レーヴンのマトリシスのような文化的な影響度を最小限にした典型的な非言語性テストでも、いっそう著しく見られるのであり、その原因は不明である。田中ビネー第4版と第5版の間の比較調査は今のところ見当たらないため、こちらは改訂により高く出やすくなったのか低く出やすくなったのかは不明である[24]

同一人物を同じ知能検査で複数回測定すれば、2回目以降は数値が高くなりがちである。例えば、WISC-IIIを同一対象に14–180日(平均76日)の間隔を置いて再検査したところ、一回目の平均FIQは101.1であるのに対し、2回目の平均FIQは109.4だった。なおVIQは上昇幅が少なかった[24]

正確性

言語障害者、非識字者、帰国子女などの場合は、言語面に重点を置いた検査で著しく低い数値がでる場合が多い。このため、そういった被験者を対象とする場合は、非言語式(ノンバーバル式、B式)の知能検査を用いなければならない。逆に、上肢(手指など)に障害がある場合は、B式検査では著しく低い数値が出る場合もある。

特に年少児や発達障害児の場合は、知能検査時の体調や感情的状態によって、IQがかなりの程度上下すると言われている。


影響する要因

知能がどの程度親から子に遺伝するか、どの程度生活環境によって変動するか、低年齢時のIQがどの程度後まで連続するかには諸説がある。また知能の遺伝性に関する議論は常に社会的、政治的な論争を引き起こす。たとえば「知能は生得的なものであり、努力をしてもあまり変わらない」という説は、後天的な努力を否定する「好ましくない遺伝子決定論」として批判されることがある。一方、「教育によって知能がかなり上昇する」という説は、教育の重要さを示す反面、業者の宣伝文句となって過度の早期教育をあおる危険性もある。しかし、特定の疾患が遺伝するかどうかはそれが好ましいかどうかとは別の問題であるのと同じように、知能が遺伝するかどうかは社会的に危険かどうかとは別の問題である。

また、実はこの両者はともに、知能の遺伝性の問題とは、知能の絶対水準が主として遺伝で決まっているか否かであるという捉え方をしている。しかし現代の心理学者や行動遺伝学者は、この問題については、主として、集団の知能の分散のどの程度が遺伝の影響として説明できるかという考察をしており、絶対水準については何も語っていない。

ターマンがスタンフォードビネーテストを発表したころは、このテストで測定される知能は、生得的な能力を測っており、かつその絶対水準がおおむね遺伝によって決まっていると考えられていた。ターマンや、彼の影響を受けた鈴木治太郎らの著書を読むと、父親の職業や、都会と田舎でビネーテストの成績が違うことを、主として遺伝的な差と見て疑うところがない。しかし、その後、時代が新しくなるにつれて知能テストの成績が向上するという、後にと呼ばれる現象が見出されることによって、そのようなナイーブな考え方が成り立たないことが明らかとなった。

遺伝性

知能に生得的、遺伝的基盤があることには疑いがない。でなければ他の動物より高い知能をヒトが持っていることが説明できない。長らく議論の対象であったのは、知能の個人差に遺伝的要因が関わっているかどうかであった。個人差がどの程度遺伝するかは諸説がある。この研究については、双生児法による的研究から、(個人の知能の何%が、ではなく)集団の中の標準的な知能の分散の何%が遺伝により、何%が環境で説明できるのかという形で結論付けられる。この遺伝率の値は集団が置かれている環境によっても変動する。完全に平等な教育が与えられている理想的な集団では、なお個人差が見られるのならそれは100%遺伝の影響であると結論できる。個人が受けられる教育の度合いに著しい差がある環境では、個人差は教育の機会に大きく影響されるのだから、遺伝の影響は相対的に小さくなる(この極端な例は「遺伝率」が個人については何も述べていないことを意味している)。したがって、教育の機会均等が図られている社会では遺伝率が高く、そうでない社会は、遺伝率が低くなると予想される。現代の先進工業社会では、知能の遺伝率は子供で50%、成人では70%以上を示す研究が多い。成人の方が遺伝率が高いのは、成人は自我が発達しているため子供ほど周囲の影響を受けず、自己の行動をその遺伝的特性に合わせて決定するからだと言われている。

ジェンセンと『ベル・カーブ』

1969年には「いかにしてIQと成績を向上させられるか」と言う論文で、アメリカにおける人種間の成績の差はそれまで暗黙に仮定されていたように、環境と学習だけの差ではなく、遺伝的差異が関わっている可能性も考慮するべきだと述べて論争を巻き起こした。1994年には『ベル・カーブ』 () という845ページの本が、とによって執筆された。二人は人種間の遺伝的差異は主張しなかったが、やはり知能は環境と学習だけで決定するのではなく個人間に遺伝的差異があり、社会的地位の高い人々と低い人々の間で知能の遺伝的差異が固定するような二分化が起きるのではないか、もしそうなら放置するのは危険ではないかと述べた。知能の遺伝という考えがアプリオリに拒絶されていた時代にあって、彼らの焦点は遺伝的差異を克服する方策であったにもかかわらず、知能が遺伝的に「決定」されると主張して差別を正当化しようとしている、と批判を浴びた。

子供のIQの期待値

アメリカの政治学者である英語版は、その著書『階級「断絶」社会アメリカ』において、NLSY-79とNLSY-97の学歴別平均IQの数値を用いて、それぞれの学歴別に生まれる子供のIQの期待値を求めた[26]

両親の学歴と子供のIQの期待値
両親の学歴子供のIQの期待値
夫婦とも高校中退94
夫婦とも高校卒業101
夫婦とも学士号取得109
夫婦とも修士号取得116
夫婦とも名門校の学位取得121

この子供のIQ期待値自体は遺伝子とは別の問題で、「平均への回帰」という両親のIQと子供のIQの間に経験的に見られる統計的関係のことである[26]。それは関数で表され[注釈 2]、計算が行われると子供のIQの期待値は、両親のIQの中間値から40%母平均に近づくことになる[26]

ここでマレーは更に次世代の子供達全体の母集団を考察する[26]。「認知能力が群を抜いて高い」子どもたちを、次世代の白人上位5センタイル以内に入る子供たちと定義して、その集団の両親のIQの中間値について次のように述べる。上位5センタイル以内に入る子どもたちの集団の4分の1以上は両親のIQの中間値が125以上、別の約4分の1は両親の中間値が117以上125未満、さらに別の約4分の1は両親の中間値が108以上117未満、残りの約4分の1は両親の中間値が108を下回る。そして白人のIQ分布の下半分に属する両親から生まれてくるケースは、わずか14%となる。

このことは2010年にSATの「英語」と「数学」で700点以上を獲得した高校生の87%は少なくとも両親のどちらかが大学卒であり、56%は少なくとも両親のどちらかが大学院卒だったというデータと符合する[26]。つまり、これらのパーセンテージは、学歴別のIQと両親と子供のIQの相関関係さえあれば、両親の年収や幼児教育の影響、具体的な遺伝と環境の相互作用による影響、試験対策の教育の影響といったものが不明であっても、かなり近いところまで予測が可能である。

生活環境

IQは、生活環境によって大きく変わるとされている。

イギリスでは運河時代(1760年代から1830年代)になると運河で働く船員の多くが、家賃や利便性の問題から家族と共にナロウボートで暮らすようになっており、1923年には船上で生活する子供を対象とした研究が行われた。この研究では学校出席率は全日数の5%で、両親が非識字の場合が多い。先天的なもので文化や環境の影響をうけにくいと考えられていたレーヴン漸進的マトリクスによる流動性知能の検査でも、これらの76人の子供の知能を測ったところ、平均IQは69.6であった。なお、4–6歳では平均IQは90、12–22歳では平均IQは60であり、成長とともに知能の伸びが低くなっている。これは流動性知能と呼ばれるものも、教育の有無が大きく影響している事を示している[27]

なお、生活環境のみならず検査時の環境や体調によっても大きく変化するが、これは他の検査でも同様であるため「心理検査」で詳述している。

僻地・離島
僻地の生活者も平均IQは低いとされる。1932年の研究では、アメリカのワシントンD.C.西部のブルーリッジ山脈に住む子供を対象に知能検査をしたところ、山麓にある村の子供のIQは76–118だったが、山間部の子供のIQは60–84だった。また運河船の例と同じように、年齢が高いほどIQが低くなっている[27]
また、離島の児童も平均IQは低いとされる。広島大学のらによる1965年の研究では、瀬戸内海の人口7千人の島の小学生152人に対して田中ビネー知能検査を実施したところ、男子の平均IQは92、女子の平均IQは80であった。なお、IQ75以下は22%と著しく多かったが、本土の特殊学級の知的障害児との比較では、知能検査のうち学習経験に左右される検査問題では、離島のIQ75以下の児童は低年齢で正答率が低く、高年齢で正答率が高いという特徴があり、一般的な知的障害児とは違いがあった。この研究グループでは、この現象を「離島性仮性知的障害」と名づけている[27]
気温
カリフォルニア大学ロサンゼルス校ラスキン公共政策大学院の研究者 JISUNG PARK の研究で、2001年から2014年までの13年間、1000万人のアメリカ人学生に行われたPSAT試験の追跡調査が行われた。その結果、気温が高い年の試験結果が悪くなる傾向がみられた。とくに空調の恩恵を受けられない貧困家庭などに大きな影響がみられた[28]

恒常性

同一人物のIQは、一般的には成長しても低年齢時とあまり変わりはないとされている。たとえば1948年にアメリカのが行った研究では、222人の被験者を対象に6歳時と18歳時のIQを比較した(文献によっては、1歳時と18歳時となっている)が、50以上変化した例は0.5%で、30以上変化した例は9%であった。しかしながら、20以上変化した例は35%で、10以上変化した例は85%であり、ある程度は変動するものだということができる。また、による1960年の研究では、小学校1年から中学校3年までの児童生徒を対象としてIQの変化を調べたが、「小学校1年生時点のIQはそれ以降大きく変わるケースが多い」ということと、「小学校3年生以上では、IQの変化はかなり少なくなってくる」ということが分かった[29]。2014年にScienceで発表されたスコットランドの千数百人を対象にした追跡調査では、11歳の時に高IQだと、高齢になってからも高IQだと言うことがわかった[30]。知能に影響すると言われていたワインや食生活の差、ダイエット、運動といったものは、子供時代の知能で補正するとその影響が消えてしまうこともわかった[30]

また、知能研究においてはヘッドスタートを始めとする教育プログラムの効果が参加している間は効果があるものの、参加しなくなると意外に早く薄れていくことはよく知られている[31]

大きな事件があった場合や、深い悩みがあった場合などはIQが大きく変動する。「病気」・「父の復職」・「非行」・「競技での成功」・「過保護」・「人種的な悩み」・「体重・容貌の悩み」などの要因で、IQが大きく変動するとされている[要出典]

IQ以外の表示法

IQは知能の代表的な表示法であるが、IQ以外にもいくつかの表示法が使われている。

知能偏差値

知能の偏差値を「知能偏差値 (Intelligence Standard Score, ISS)」という。これは、知能を偏差値の形で表示したものであり、50を中心として上に行くほど知能が高いことをあらわしている。特徴としては、母集団の結果にばらつきが多い年齢層とばらつきが少ない年齢層の両方で、正確な表示ができることなどがあげられる。また、標準学力検査の結果も学力偏差値で表示される場合が多いため、IQと学力は比較しにくいが、知能偏差値と学力は比較しやすいという特徴もある。また、DIQはもともと偏差値・標準偏差の考え方を利用した表示法なので、知能偏差値はDIQと簡単に換算できる。伝統的に集団式検査に多い表示法である。

これは偏差知能指数 (DIQ) とは異なる。DIQは中心値が100で、知能偏差値は中心値が50である。

標準偏差が15のときの換算表
ISS80757065605550454035302520
DIQ145138130123115108100938578706355

簡単に換算するには、標準偏差15の場合、

ISS × 1.5 + 25 = DIQ

とすればよい。

精神(知能)年齢

前述の精神年齢をそのまま使用して、IQを出さずに生活年齢と併記して表示する方法。IQは生活年齢を基準として相対的な知能の高低を表示する方法であるため、発達の遅れ・進みの度合いが分かりやすいが、絶対値でないため感覚的に理解しにくい。しかし、精神年齢で表示すれば、14歳未満の場合は感覚的に理解しやすくなる。なお、成人の場合は精神年齢での表示は適しない。

知能段階点

知能を5段階ないし7段階に分けて表示する方法。あまり精密な結果を出さない方が良い場合などに用いられる。ウェクスラー式とビネー式では分類基準が異なる。

知能段階ウェクスラー式IQこの段階の割合
非常に高い130以上2.3%
高い120–1296.8%
平均の上110–11916.1%
平均90–10949.5%
平均の下80–8916.1%
低い(境界域)70–796.8%
非常に低い69以下2.3%
知能段階ビネー式IQビネー式ISSこの段階の割合
最上(最優)141以上75以上0.6%
上(優)125–14065–746.1%
中の上109–12455–6424.2%
93–10845–5438.3%
中の下77–9235–4424.2%
下(劣)61–7625–346.1%
最下(最劣)60以下24以下0.6%

パーセンタイル

知能百分段階点」ともいう。その知能水準が、最下位からどの程度の位置に存在するかを表したもの。一般人100人の集団のうち、下から何番目かという意味だと考えても良い。たとえば「40パーセンタイル」とは、100人のうち下から40番目に位置し、下表ではDIQ97に相当するものである。たとえば、DIQ108以上の人は、下表では70パーセンタイルであり、100人中30人存在することになるが、DIQ130以上の人は、下表では98パーセンタイルであり、100人中2人しか存在しないことになる。ただし、従来のIQではこの表は当てはまらない。

標準偏差が15のときの換算表
パーセンタイル0.112341020304050607080909697989999.9
DIQ546670727481889397100104108113120127129130135146

発達指数

発達検査などの場合はIQの代わりに「発達指数 (DQ)」であらわす場合も多い。この場合は、知能面以外にも、歩行・手作業などの運動面、着衣・飲食などの日常生活面、ままごとなどの対人関係面の発達も重視された数値となる。発達検査は低年齢対象のものが多いため、発達指数はIQよりも低年齢で多用される。

活用

IQや知能偏差値などは、各種の批判があるものの、いろいろな場面で活用されてきている。

学校などで行われた知能検査は、結果が非公開になる場合も多い。また、知能検査の結果は教師であれば知ることができるが、IQが低い児童の潜在能力を低く見てしまい、ゴーレム効果ピグマリオン効果を参照)・ハロー効果によって本当にその生徒の知能が本来より下がってしまう危険性があることに注意するべきである。

学校で行われた知能検査の結果は、標準学力検査の結果などとともに内申書指導要録などに記載される場合がある。

障害者認定

IQ70または75未満(以下)の人は知的障害があると認定され、また療育手帳の交付対象となる。50~69相当では心理的要因などの理由で、精神障害者保健福祉手帳3級(合併症は除く)の取得もできる。なお70以下の人は理論的には2.27%だが、そのうち知的障害者認定を受けているのは6人ないし7人に1人程度である。実用的かつ正確な方法などで分かることとしては重度な言語の狂いがあることやあまりにも逸脱している文法の狂い等やCT検査で図面的に見ることで分かるケースが圧倒的に多いのでIQだけで判断できることはないという考えも増えてきている。また、DIQを結果表示に用いる知能検査では、IQ40未満が実質的に測定できず、障害者手帳の交付時の診断で齟齬をきたす場合がある。

DSM-Ⅳによれば、精神遅滞の診断には、およそIQ70以下で、現在の適応機能が意思伝達、自己管理、家庭生活、社会的技能等の2つ以上の領域で欠陥か不全があるという条件が必要となっている[32]

就学時健康診断

就学時健康診断の際にも、知的障害の存在可能性などを調べるために知能検査が行われる。その多くはあまり精密でない簡単な検査だが、一部では健常児と障害児を分離し、統合教育に逆行するものだとして批判されている。なお、2002年の法改正により、知能検査以外の適切な検査を使用することも可能となった。

学力との相関

学習指導などの目的から、知能と学力の相関を調べる場合がある。これは各学校の教育の達成度合いを見て、学校評価をするためにも使用される。

学力偏差値#知能偏差値を比較し、知能検査の結果に比して学業成績が良い生徒を「オーバーアチーバー」といい、その逆を「アンダーアチーバー」という。均衡している場合は「バランストアチーバー」という(「アチーブメント」は達成度の意味)。修正成就値で8以上の差があるかを基準にする場合が多い。この場合の学力偏差値の算出には、各社発行の標準学力検査が用いられる。知能検査は全集団を対象に標準化されたものであるため、知能と学力を比較するには、同様に全集団を対象に標準化された学力検査でなければ正確に比較できないためである。この検査は、日本、あるいは1都道府県を基準として標準化されたものであり、教師作成テストの対義語である。なお新入学時用や各学期用の製品も存在する。またこの場合の知能偏差値の算出には、集団式知能検査が用いられる場合が多い。

この場合においての知能側の数値は、知能偏差値をそのまま使う場合もあるが、下記のようにさまざまな修正を加えて計算する場合も多い。修正成就値の場合に学力期待値を用いる理由は、知能が学力に完全な支配をもたらすわけではなく、知能の高低に比して学力の高低は少なめであるからである。ただし知能側・学力側のどちらも元は偏差値である以上、標準偏差は同じであり正規分布しているはずなので、知能側に0.7を掛けることでオーバーアチーバーもアンダーアチーバーも該当者が現れやすくなる計算法といえる。例えば知能偏差値と学力偏差値のどちらも80である場合、学力期待値は71になるのでオーバーアチーバーとして算出されてしまう。一方、新成就値では、知能偏差値を、検査月ごとの全国標準得点を用いてBSSに換算する。これは出生月を考慮に入れない。それはもともと学力検査が出生月を考慮しない検査であるため、それに合わせる意味合いからである。

なお、知能検査は学年別のものなどが使われるが、この種の検査用紙においては偏差値算出時の年齢表が著しく狭い年齢幅しかない場合がある。例えば小学5年生用検査の場合に12歳以上の被験者に対する換算ができないなどである。このため、年齢の高い生徒が混じっていると、その生徒の成就値の算出に苦労することになる。なお、学年別検査ではなく、個別式検査とか、集団式でもその生徒の年齢に適合した検査を使えば、知能偏差値は算出できるが、そうすると年齢相当の知能偏差値が出るため、その知能から期待される学力偏差値と同じ値を生徒が得点した場合、実質的にはバランストアチーバーだが、計算上はオーバーアチーバーに分類されやすくなる(言い換えれば、その知能偏差値から期待される学力偏差値と同じ値を生徒が得点した場合、計算上はバランストアチーバーだが、実質的にはアンダーアチーバーか、それに近い)。つまり基本的に成就値の考え方が、同じ学年には同じ年齢の生徒しかいない年齢主義を前提にしているという問題がある。もちろんそういった場合を想定して知能検査と学力検査を開発すれば問題はなくなるが、日本では同学年の生徒が全員同年齢である例が多いため、需要が少ない。

学力期待値
0.7 ×(個人の知能偏差値 − 50) + 50
成就値(じょうじゅち)
学力偏差値 − 知能偏差値
新成就値
学力標準得点(偏差値)− 学力基礎能力偏差値 (BSS)
修正成就値
学力偏差値 − 学力期待値

学歴との関係

アメリカの政治学者である英語版は、米国青年パネル調査(National Longitudianl Survey of Youth,NLSY)の調査対象である1979年のコーホート[33]と1997年のコーホート[34]のデータを基にして、対象者が25歳に達した年の白人の学歴別平均IQの表を作成した[35]

NLSY-79とNLSY-97の白人の学歴別平均IQ
以下の学位まで取得した人々の平均IQ1982-892005-09
学位なし8887
高校卒業証書あるいは一般教育修了検定(GED)9999
準学士105104
学士113113
修士117117
博士(PhD,LDD,MD,DDS)126124

職業との関係

IQは職業上の成功に必要とされる数多くある資質の中の一つに過ぎないが、知能検査と勤務成績との相関が心理テスト関係では最大(0.51)である[36][37]など、重要な資質であることには変わりない。社会学者のスティーブン・ゴールドバーグはNFL(プロフットボール・リーグ)の比喩を用いて説明する[38]。NFLの選手の攻めのタックルに重い体重が必要とされるように、知的職業やクリエイティブな仕事、大組織の管理職には高い知能が必要とされる。体重が重ければいいタックルを決められるとは限らないが、選手としてのチャンスを掴むためには136kg以上あったほうがいい。同じように、弁護士、脚本家、生化学者などの場合も、IQが高いからと言って成功するとは限らないが、IQがあまり高くないと、これらの職業での成功はおぼつかないのである。

職業集団とWAIS-Rの全検査IQ

レイノルズ、チャスティン、カウフマン、マクリーンによると、アメリカのWAIS-R標準化集団20-54歳では、下記の表に示すように職業とIQとの明確な関係があった[39]

職業集団とWAIS-Rの全検査IQ
職業集団全検査IQの平均
専門的・技術的職業(医者、弁護士)112.4
経営者・役員(事務職員、販売員)103.6
熟練労働者(職人、職長)100.7
半熟練労働者(サービス業、農業)92.3
非熟練労働者(肉体労働者、農場労働者)87.1

職業カテゴリー別のg因子負荷量とIQ

アメリカの政治学者である英語版は、労働統計局(BLS)の1990年の職業分類を基にして、職業を8つにカテゴリーに分類した[40]。なお、総合社会調査(GSS)と米国パネル調査(NLS)のデータは、1960年、1970年、1980年、2000年の分類を、BLSの1990年の分類に変換されている[40]

  • 地位の高い専門的職業及びシンボリック・アナリスト的職業
    • 医師、弁護士、建築士、エンジニア、大学教職員、科学者、テレビ・映画・出版・ニュース報道のコンテンツ制作者など
  • 管理職
    • 企業、政府機関、教育機関、財団、非営利団体、公共団体等の経営管理職
  • 中級ホワイトカラー職
    • 保険業者、バイヤー、事務官、検査官、不動産業者、広告販売業、人事専門家など
  • 高度な技術を要する専門職
    • K-12の教員、警察官、看護師、薬剤師、理学療法士、科学・エンジニアリング部門の専門技術者など
  • ブルーカラー専門職
    • 農場のオーナー・管理者、電気技師、配管工、工具・金型製作者、工作機械熟練工、家具職人など
  • 技術を要するその他のブルーカラー職
    • 機械工、重機オペレーター、修理工、料理人、溶接工、壁紙貼り職人、ガラス工、石油採掘者など
  • 下級ホワイトカラー職
    • 文書係、タイピスト、書類配達係、銀行の出納係、受付係など
  • 高度な技術を必要としないサービスおよびブルーカラー職
    • レジ係、警備員、炊事従業員、病院の用務員、荷物運搬人、駐車場係、運転手、建設作業員など

マレーは上記の職業カテゴリーの順位付けを行った。職業の順位付けを行うにあたって、職業威信尺度や教育水準による職業の順位付けでは妥当性が得られないとして、計量心理学者のアール・ハントとタラ・マドゥエスタの研究を応用し、職業に関する「g因子負荷量」(g-loading)を職業別の認知能力要件の尺度として用いた[41]。そして、NLSY-79[33]の白人をサンプルにして、このコーホートの全員が30代後半から40代半ばであったデータから、職業カテゴリー別の平均g因子負荷量と平均IQの表を作成した[42]

職業カテゴリー別のg因子負荷量とIQ
職業カテゴリー平均g因子負荷量平均IQ
地位の高い専門的職業120117
管理職116107
中級ホワイトカラー職111107
高度な技術を要する専門職107109
ブルーカラー専門職109100
下級ホワイトカラー職92103
技術を要するその他のブルーカラー職8998
高度な技術を必要としないサービスおよびブルーカラー職8394

その他

  • 米軍はIQ85未満の志願者を採用していない[43]

日本の新受刑者の知能指数

日本の刑務所の場合、受刑者となったものはまず知能指数の検査を受ける必要があり、その結果は法務省が発行する矯正統計年報に公表される。2012年の数字では、新受刑者総数2万4780人のうち5214人、全体の21%が知能指数69以下の受刑者ということになり、さらに測定不能者も839人を加えると、全体の約4分の1の受刑者が、知的障害者として認定される人たちである[44]

日本の受刑者の知能指数は、昭和40年にも調査がなされていて以下の表のようになっている[45]。男女ともに知能指数の高いものはきわめて少なく、特に女子の受刑者は男子受刑者に比較して知能指数の低いものが多く、知能指数60から89のものが半数以上であり、知能指数59以下のものも27%に達している。

日本の受刑者の知能指数 (昭和40年12月)[注釈 3]
知能指数女子男子
人員人員
130以上1070.2
120~1294140.8
110~11990.81,7323.5
100~109433.84,93710.0
90~991089.59,68819.7
80~8919016.812,23324.8
70~7925822.89,46319.2
60~6921719.16,22112.6
50~5917015.02,6875.5
49以下13812.21,7913.7
総数1,133100.049,273100.0

また、法務省司法法制部は、矯正統計調査を発表しており、その中には「新受刑者の罪名別 知能指数」という統計表を公開している[46]

その他の要素との相関

アメリカの進化心理学者の英語版によると、次に挙げる項目と一般知性が正の相関を示すという[47]

  • 脳全体の大きさ(構造MRIで生きている人を計測した際の大きさ)[48][49][50][51][52]
  • 特定の皮質領域の大きさ(外側・内側の前頭前野や高頭頂葉などのサイズ)[49][53][54][55][56]
  • 特定の神経化学物質(N-アセチルアスパラギン塩酸など)の脳内濃度[57]
  • 子供の時に大脳皮質が最も分厚くなる年齢[58]
  • 基本的な感覚運動タスクをこなす速さ(例として点灯したボタンを出来るだけ早く押すタスクなど)[59][60][61]
  • 神経繊維がインパルスを腕や脚へ伝達する速さ[62][63]
  • 身長[64][65]
  • 顔や体の左右対称[66][67][68][69][52][70]
  • 身体的な健康と寿命[71][72][59][73][74][75]
  • 男性の場合、精液の質(精子の数、濃度、運動性)[76]
  • 心の健康(統合失調症。外傷後ストレスその他の精神機能障害の発症率は、「知性が高いほど」低くなる)[77][78][79]
  • 恋愛対象としての魅力(少なくとも長期的な関係の場合)[80][81][82][83][84][85][86][87][88]

小学校入試

武蔵野市にある聖徳学園小学校では、入学試験の際にIQテストを行い、一定値以上の生徒のみを入学させる方式をとっている。[要出典]

大学入試

1947年度から、旧制高等専門学校入試に係る官立学校志願者のための大学入学者選抜試験の筆記試験の一部において、知能検査が実施されていた。名称は1948年度から「進学適性検査」となり、1949年の新制大学第1回の入学者選抜から大学受験生全員に課せられていたが、1955年度に廃止された[89]

現在の事例については、「IQ」「知能」という名前こそ冠していないものの、国際基督教大学の入試の1科目である「リベラルアーツ学習適性」が、知能検査に近い内容の出題として挙げられる。また2005年度より名古屋商科大学推薦入試で「IQ入試」と呼ばれる方式を導入している。

法科大学院入試

法科大学院入試に必要とされる適性試験では、「IQ」や「知能テスト」といった名前は冠していないものの、似た内容の出題がされている。

公務員試験

教養試験」という科目名で出題される「」「」「」や、「適性試験」、クレペリン検査などには、IQテストの要素が強い。[独自研究?]

文献等に現れた正式の知能検査による数値例

− *平均128(ニュルンベルク裁判におけるナチス戦犯21名のウェクスラーベルビュー知能尺度のドイツ語翻訳版による)

− *平均126.5(ケンブリッジ大学の自然科学系の教授会メンバー148人のウェクスラーテストによる。ギブソンとライト 1967年)

− *平均133.7(旧制浪速高等学校尋常科に進学した生徒25人の小学生時代の鈴木ビネーテストによる。鈴木治太郎 1936年)

− *平均112.0(大阪府における中等学校進学者1675名の小学校時代の鈴木ビネーテストによる。同上)

− *平均122.4 標準偏差6.97(富山大学生33人のWAISによる。村上・村上 1981)

− *平均116.8 標準偏差8.1(関西大学生100人の京大NX知能検査による。石川啓 1965)

脚注

[脚注の使い方]

注釈

  1. ^ ギネスブックは1985年に彼女を存命中の世界一IQの高い人物として認定したが、1990年にマリリンの正確なIQについて論争があることと、そもそも世界一IQの高い人物を認定すること自体が無意味で信憑性がないこととして、「世界一IQの高い人物」カテゴリーそのものを削除している。出典: Knight, Sam (2009年4月10日). “Is a high IQ a burden as much as a blessing?”. Financial Times (Financial Times Ltd). http://www.ft.com/intl/cms/s/0/4add9230-23d5-11de-996a-00144feabdc0.html#axzz2h4SGOygh 2018年3月1日閲覧。 
  2. ^ マレーは、平均への回帰の大きさを予測しするため、標準的な線形回帰の方程式である次の式を使う。親子のIQの関係の場合には、子供のIQの期待値は、。その父母のIQの中間値は、。父母のIQの標本平均は、。子供のIQの標本平均は、。父母のIQの中間値と子供のIQの標本相関は、。そして父母のIQの中間値と子供のIQの標本標準偏差は、である。これらのパラメーターには、白人の平均IQ103と標準偏差14.5が使用され、平均IQは次の各試験の基準化算定のために実施された標本平均の平均が基にされた。スタンフォード=ビネ知能検査、ウェクスラー成人知能検査、ウェクスラー児童知能検査、そして米軍入隊試験ASVABである。これらのデータセットの平均標準偏差は14.5であり、父母のIQ中間値の分散を計算するにあたっては、(方程式はHumphreys 1978の付録に載っている)夫婦のIQの相関係数を+0.5としたので、白人の標準偏差14.5に対して、父母のIQ中間値の標準偏差期待値は12.6となる。
  3. ^ 法務省矯正局の調査による。また、女子78人、男子880人は未調査で除外してある。

出典

  1. ^ http://www.livescience.com/36143-iq-change-time.html
  2. ^ http://scottbarrykaufman.com/article/study-alert-the-rule-dependence-model-explains-the-commonalities-between-the-flynn-effect-and-iq-gains-via-retesting/
  3. ^ Scheiber, Caroline; Reynolds, Matthew R.; Hajovsky, Daniel B.; Kaufman, Alan S. (2015). “Gender Differences in Achievement in a Large Nationally Representative Sample of Children and Adolescents”. Psychology in the Schools 52 (4): 335–348. doi:10.1002/pits.21827. https://www.researchgate.net/publication/272240824. 
  4. ^ Kaufman, A. S.; Kaufman, J. C.; Liu, X.; Johnson, C. K. (2009). “How do Educational Attainment and Gender Relate to Fluid Intelligence, Crystallized Intelligence, and Academic Skills at Ages 22–90 Years?”. Archives of Clinical Neuropsychology 24 (2): 153–163. doi:10.1093/arclin/acp015. PMID 19185449. https://www.researchgate.net/publication/23967175. 
  5. ^ a b Gideon, Nave; Wi, Jung; Richard, Linnér; Joseph, Kable; Philipp, Koellinger (November 30, 2018). “Are Bigger Brains Smarter? Evidence From a Large-Scale Preregistered Study.”. Psychological Science 30: 43-54. https://doi.org/10.1177/0956797618808470. 
  6. ^ Eileen, Luders; Katherine, Narr; Paul, Thompson; David, Rex; Roger, Woods (August 2005). “Gender effects on cortical thickness and the influence of scaling.”. Human Brain Mapping 27: 314-324. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16124013. 
  7. ^ (英語) Sex difference in the human brain, their underpinnings and implications. Elsevier. (2010-12-03). ISBN 9780444536310. https://books.google.com/books?id=JFpq6hYQRhQC 
  8. ^ Stuart, Ritchie; Simon, Cox; Xueyi, Shen; Michael, Lombardo; Lianne, Reus (August 2018). “Sex Differences in the Adult Human Brain: Evidence from 5216 UK Biobank Participants”. Cerebral Cortex 28: 2959–2975. https://doi.org/10.1093/cercor/bhy109. 
  9. ^ Haier, Richard J.; Jung, Rex E.; Yeo, Ronald A.; Head, Kevin; Alkire, Michael T. (2005). “The neuroanatomy of general intelligence: Sex matters”. NeuroImage 25 (1): 320–7. doi:10.1016/j.neuroimage.2004.11.019. PMID 15734366. 
  10. ^ Hedges, Larry V.; Nowell, Amy (1995). “Sex Differences in Mental Test Scores, Variability, and Numbers of High-Scoring Individuals”. Science 269 (5220): 41–45. Bibcode1995Sci...269...41H. doi:10.1126/science.7604277. PMID 7604277. 
  11. ^ Lynn, Richard; Kanazawa, Satoshi (2011/08/01). “A longitudinal study of sex differences in intelligence at ages 7, 11 and 16 years”. Personality and Individual Differences 51: 321-324. doi:10.1016/j.paid.2011.02.028. 
  12. ^ Iliescu, Dragos; Ilie, Alexandra; Dan, Ispas; Anca, Dobrean; Aurel Ion, Clinciu (September–October 2016). “Sex differences in intelligence: A multi-measure approach using nationally representative samples from Romania”. Intelligence 58: 54-61. https://doi.org/10.1016/j.intell.2016.06.007. 
  13. ^ https://www.researchgate.net/publication/279540705_Norms_for_the_Progressive_Matrices_for_Libya_and_Tunisia
  14. ^ a b Feingold, Alan (1994-01-01). “Gender differences in variability in intellectual abilities: A cross-cultural perspective”. Sex Roles 30 (1–2): 81–92. doi:10.1007/BF01420741. ISSN 0360-0025. 
  15. ^ Penner, Andrew M. (2008-11-01). “Gender Differences in Extreme Mathematical Achievement: An International Perspective on Biological and Social Factors”. American Journal of Sociology 114 (S1): S138–S170. doi:10.1086/589252. JSTOR 10.1086/589252. 
  16. ^ Machin, Stephen; Pekkarinen, Tuomas (2008-11-28). “Global Sex Differences in Test Score Variability”. Science 322 (5906): 1331–1332. doi:10.1126/science.1162573. ISSN 0036-8075. PMID 19039123. 
  17. ^ a b c Hyde, Janet S.; Mertz, Janet E. (2009-06-02). “Gender, culture, and mathematics performance”. Proceedings of the National Academy of Sciences 106 (22): 8801–8807. Bibcode2009PNAS..106.8801H. doi:10.1073/pnas.0901265106. ISSN 0027-8424. PMC: 2689999. PMID 19487665. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2689999/. 
  18. ^ a b Kane, Jonathan M.; Mertz, Janet E (2012-01). “Debunking Myths about Gender and Mathematics Performance”. Notices of the American Mathematical Society 59 (01): 10–21. doi:10.1090/noti790. ISSN 0002-9920. 
  19. ^ Hyde, Janet S.; Lindberg, Sara M.; Linn, Marcia C.; Ellis, Amy B.; Williams, Caroline C. (2008-07-25). “Gender Similarities Characterize Math Performance”. Science 321 (5888): 494–495. doi:10.1126/science.1160364. ISSN 0036-8075. PMID 18653867. 
  20. ^ a b Guiso, Luigi; Monte, Ferdinando; Sapienza, Paola; Zingales, Luigi. “Culture, Gender, and Math”. Science = 2008-05-30 320 (5880): 1164-1165. doi:10.1126/science.1154094. 
  21. ^ Makel, Matthew C.; Wai, Jonathan; Peairs, Kristen; Putallaz, Martha (2016-09-25). “Sex differences in the right tail of cognitive abilities: An update and cross cultural extension”. Intelligence 59: 8-5. doi:10.1016/j.intell.2016.09.003. PMID 18653867. 
  22. ^ Gray, Helen; Lyth, Andrew; McKenna, Catherine; Stothard, Susan. “Sex differences in variability across nations in reading, mathematics and science: a meta-analytic extension of Baye and Monseur (2016)”. Large-scale Assessments in Education = 2019-02-12 7 (1): 2-29. doi:10.1186/s40536-019-0070-9. 
  23. ^ 原典に版の表記はないが、出版の時期から見て第4版と思われる。
  24. ^ a b c 日本版WISC-III刊行委員会
  25. ^ 田中教育研究所2003
  26. ^ a b c d e マレー 2013, p. 105–108.
  27. ^ a b c 肥田1970
  28. ^ Hot Weather Lowers Students’ Ability to Learn, New Study Finds(UCLAラスキン公共政策大学院 更新日:June 4, 2018 参照日:June 21, 2018)
  29. ^ 辰野1995
  30. ^ a b Underwood, E. (2014-10-31). “Starting young” (英語). Science 346 (6209): 568–571. doi:10.1126/science.346.6209.568. ISSN 0036-8075. http://www.sciencemag.org/cgi/doi/10.1126/science.346.6209.568. 
  31. ^ D.K.Detterman (2003年8月3日). “MSN Learning & Research - Intelligence”. web.archive.org. 2019年8月30日閲覧。
  32. ^ 村上宣寬, 村上千恵子. 『臨床心理アセスメントハンドブック』. 京都: 北大路書房, 2008. p.88
  33. ^ a b The NLSY79”. www.bls.gov. 2019年3月17日閲覧。
  34. ^ The NLSY97”. www.bls.gov. 2019年3月17日閲覧。
  35. ^ マレー 2013, p. 102.
  36. ^ Schmidt, Frank L.; Hunter, John E. (1998). “The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings.” (英語). Psychological Bulletin 124 (2): 262–274. doi:10.1037/0033-2909.124.2.262. ISSN 0033-2909. http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/0033-2909.124.2.262. 
  37. ^ 村上宣寬. 『性格のパワー: 世界最先端の心理学研究でここまで解明された』 東京: 日経BP社 日経BPマーケティング(発売), 2011.kindle版 位置2581/3115
  38. ^ Goldberg, Steven, 1941- (2003). Fads and fallacies in the social sciences. Amherst, N.Y.: Humanity Books. pp. 51-52. ISBN 1591020042. OCLC 50018526. https://www.worldcat.org/oclc/50018526 
  39. ^ Reynolds, Cecil R.; Chastain, Robert L.; Kaufman, Alan S.; McLean, James E. (1987-12). “Demographic characteristics and IQ among adults: Analysis of the WAIS-R standardization sample as a function of the stratification variables” (英語). Journal of School Psychology 25 (4): 323–342. doi:10.1016/0022-4405(87)90035-5. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/0022440587900355. 
  40. ^ a b マレー 2013, p. 461–462.
  41. ^ マレー 2013, p. 469–471.
  42. ^ マレー 2013, p. 474–476.
  43. ^ ハーバード数学科のデータサイエンティストが明かす ビッグデータの残酷な現実―――ネットの密かな行動から、私たちの何がわかってしまったのか?. クリスチャン・ラダー (著), 矢羽野 薫 (翻訳). ダイヤモンド社. (2016.8). p. 277. ISBN 9784478022993. OCLC 958286635. https://www.worldcat.org/oclc/958286635 
  44. ^ 刑務所が最後のセーフティーネットになっている! | 時事オピニオン | 情報・知識&オピニオン imidas - イミダス”. 情報・知識&オピニオン imidas. 2019年8月7日閲覧。
  45. ^ 昭和41年版 犯罪白書 第一編/第一章/三/3 /I-36表 受刑者の知能指数(昭和40年12月現在)”. hakusyo1.moj.go.jp. 法務省. 2019年8月7日閲覧。
  46. ^ 矯正統計調査 矯正統計 新受刑者 09-00-36 新受刑者の罪名別 知能指数 年次 2009年 | ファイルから探す | 統計データを探す” (日本語). 政府統計の総合窓口. 2019年3月18日閲覧。
  47. ^ ジェフリー・ミラー; 片岡宏仁(翻訳) (2017.12). 消費資本主義!: 見せびらかしの進化心理学. 東京: 勁草書房. p. 257-258. ISBN 9784326299256. OCLC 1021212425. https://www.worldcat.org/oclc/1021212425 
  48. ^ Mcdaniel, M (2005-7). “Big-brained people are smarter: A meta-analysis of the relationship between in vivo brain volume and intelligence” (英語). Intelligence 33 (4): 337–346. doi:10.1016/j.intell.2004.11.005. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289604001357. 
  49. ^ a b Colom, Roberto; Jung, Rex E.; Haier, Richard J. (2006-07-01). “Distributed brain sites for the g-factor of intelligence”. NeuroImage 31 (3): 1359–1365. doi:10.1016/j.neuroimage.2006.01.006. ISSN 1053-8119. PMID 16513370. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16513370. 
  50. ^ Miller, Geoffrey F.; Penke, Lars (2007-3). “The evolution of human intelligence and the coefficient of additive genetic variance in human brain size” (英語). Intelligence 35 (2): 97–114. doi:10.1016/j.intell.2006.08.008. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289606001073. 
  51. ^ Posthuma, Daniëlle; De Geus, Eco J. C.; Baaré, Wim F. C.; Hulshoff Pol, H. E.; Kahn, René S.; Boomsma, Dorret I. (2002-2). “The association between brain volume and intelligence is of genetic origin”. Nature Neuroscience 5 (2): 83–84. doi:10.1038/nn0202-83. ISSN 1097-6256. PMID 11818967. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11818967. 
  52. ^ a b Thoma, R; Yeo, R; Gangestad, S; Halgren, E; Sanchez, N; Lewine, J (2005-2). “Cortical volume and developmental instability are independent predictors of general intellectual ability” (英語). Intelligence 33 (1): 27–38. doi:10.1016/j.intell.2004.08.004. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289604000947. 
  53. ^ Geake, John G.; Hansen, Peter C. (2005-6). “Neural correlates of intelligence as revealed by fMRI of fluid analogies”. NeuroImage 26 (2): 555–564. doi:10.1016/j.neuroimage.2005.01.035. ISSN 1053-8119. PMID 15907312. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15907312. 
  54. ^ Gong, Qi-Yong; Sluming, Vanessa; Mayes, Andrew; Keller, Simon; Barrick, Thomas; Cezayirli, Enis; Roberts, Neil (2005-05-01). “Voxel-based morphometry and stereology provide convergent evidence of the importance of medial prefrontal cortex for fluid intelligence in healthy adults”. NeuroImage 25 (4): 1175–1186. doi:10.1016/j.neuroimage.2004.12.044. ISSN 1053-8119. PMID 15850735. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15850735. 
  55. ^ Hulshoff Pol, H. E.; Schnack, H. G.; Posthuma, D.; Mandl, R. C. W.; Baare, W. F.; van Oel, C.; van Haren, N. E.; Collins, D. L. et al. (2006-10-04). “Genetic Contributions to Human Brain Morphology and Intelligence” (英語). Journal of Neuroscience 26 (40): 10235–10242. doi:10.1523/JNEUROSCI.1312-06.2006. ISSN 0270-6474. http://www.jneurosci.org/cgi/doi/10.1523/JNEUROSCI.1312-06.2006. 
  56. ^ Jung, Rex E.; Haier, Richard J. (2007-4). “The Parieto-Frontal Integration Theory (P-FIT) of intelligence: converging neuroimaging evidence”. The Behavioral and Brain Sciences 30 (2): 135–154; discussion 154–187. doi:10.1017/S0140525X07001185. ISSN 0140-525X. PMID 17655784. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17655784. 
  57. ^ Yeo, Ronald A.; Brooks, William M.; Jung, Rex E. (2006). “NAA and higher cognitive function in humans”. Advances in Experimental Medicine and Biology 576: 215–226; discussion 361–363. doi:10.1007/0-387-30172-0_15. ISSN 0065-2598. PMID 16802715. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16802715. 
  58. ^ Shaw, P.; Greenstein, D.; Lerch, J.; Clasen, L.; Lenroot, R.; Gogtay, N.; Evans, A.; Rapoport, J. et al. (2006-03-30). “Intellectual ability and cortical development in children and adolescents”. Nature 440 (7084): 676–679. doi:10.1038/nature04513. ISSN 1476-4687. PMID 16572172. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16572172. 
  59. ^ a b Deary, Ian J.; Der, Geoff (2005-1). “Reaction time explains IQ's association with death”. Psychological Science 16 (1): 64–69. doi:10.1111/j.0956-7976.2005.00781.x. ISSN 0956-7976. PMID 15660853. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15660853. 
  60. ^ Luciano, M.; Wright, M. J.; Smith, G. A.; Geffen, G. M.; Geffen, L. B.; Martin, N. G. (2001-11-01). “Genetic Covariance Among Measures of Information Processing Speed, Working Memory, and IQ” (英語). Behavior Genetics 31 (6): 581–592. doi:10.1023/A:1013397428612. ISSN 1573-3297. https://doi.org/10.1023/A:1013397428612. 
  61. ^ Rindermann, H; Neubauer, A (2004-12). “Processing speed, intelligence, creativity, and school performance: Testing of causal hypotheses using structural equation models” (英語). Intelligence 32 (6): 573–589. doi:10.1016/j.intell.2004.06.005. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289604000479. 
  62. ^ Rijsdijk, F. V.; Boomsma, D. I. (1997-03-01). “Genetic Mediation of the Correlation Between Peripheral Nerve Conduction Velocity and IQ” (英語). Behavior Genetics 27 (2): 87–98. doi:10.1023/A:1025600423013. ISSN 1573-3297. https://doi.org/10.1023/A:1025600423013. 
  63. ^ Reed, T; Vernon, P; Johnson, A (2004-11). “Confirmation of correlation between brain nerve conduction velocity and intelligence level in normal adults” (英語). Intelligence 32 (6): 563–572. doi:10.1016/j.intell.2004.07.004. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289604000753. 
  64. ^ Case, Anne; Paxson, Christina (2008-6). “Stature and Status: Height, Ability, and Labor Market Outcomes” (英語). Journal of Political Economy 116 (3): 499–532. doi:10.1086/589524. ISSN 0022-3808. https://www.journals.uchicago.edu/doi/10.1086/589524. 
  65. ^ Richards, M. (2002-04-01). “Birthweight, postnatal growth and cognitive function in a national UK birth cohort”. International Journal of Epidemiology 31 (2): 342–348. doi:10.1093/ije/31.2.342. https://academic.oup.com/ije/article-lookup/doi/10.1093/ije/31.2.342. 
  66. ^ Bates, Timothy C. (2007-1). “Fluctuating asymmetry and intelligence” (英語). Intelligence 35 (1): 41–46. doi:10.1016/j.intell.2006.03.013. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289606000353. 
  67. ^ Furlow, F. Bryant; Armijo–Prewitt, Tara; Gangestad, Steven W.; Thornhill, Randy (1997-06-22). “Fluctuating asymmetry and psychometric intelligence” (英語). Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences 264 (1383): 823–829. doi:10.1098/rspb.1997.0115. ISSN 1471-2954. PMC: PMC1688437. PMID 9265189. http://www.royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rspb.1997.0115. 
  68. ^ Luxen, Marc F.; Buunk, Bram P. (2006-10). “Human intelligence, fluctuating asymmetry and the peacock’s tail” (英語). Personality and Individual Differences 41 (5): 897–902. doi:10.1016/j.paid.2006.03.015. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0191886906001450. 
  69. ^ Prokosch, Mark D.; Yeo, Ronald A.; Miller, Geoffrey F. (2005-3). “Intelligence tests with higher g-loadings show higher correlations with body symmetry: Evidence for a general fitness factor mediated by developmental stability” (英語). Intelligence 33 (2): 203–213. doi:10.1016/j.intell.2004.07.007. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289604000777. 
  70. ^ Johnson, Wendy; Segal, Nancy L.; Bouchard, Thomas J. (2008-5). “Fluctuating asymmetry and general intelligence: No genetic or phenotypic association” (英語). Intelligence 36 (3): 279–288. doi:10.1016/j.intell.2007.07.001. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289607000967. 
  71. ^ Batty, G. David; Deary, Ian J.; Gottfredson, Linda S. (2007-4). “Premorbid (early life) IQ and later mortality risk: systematic review”. Annals of Epidemiology 17 (4): 278–288. doi:10.1016/j.annepidem.2006.07.010. ISSN 1047-2797. PMID 17174570. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17174570. 
  72. ^ Deary, Ian J.; Whiteman, Martha C.; Starr, John M.; Whalley, Lawrence J.; Fox, Helen C. (2004-1). “The impact of childhood intelligence on later life: following up the Scottish mental surveys of 1932 and 1947”. Journal of Personality and Social Psychology 86 (1): 130–147. doi:10.1037/0022-3514.86.1.130. ISSN 0022-3514. PMID 14717632. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14717632. 
  73. ^ Gottfredson, Linda S. (2004-1). “Intelligence: is it the epidemiologists' elusive "fundamental cause" of social class inequalities in health?”. Journal of Personality and Social Psychology 86 (1): 174–199. doi:10.1037/0022-3514.86.1.174. ISSN 0022-3514. PMID 14717635. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/14717635. 
  74. ^ Lubinski, David; Humphreys, Lloyd G. (1997-1). “Incorporating general intelligence into epidemiology and the social sciences” (英語). Intelligence 24 (1): 159–201. doi:10.1016/S0160-2896(97)90016-7. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289697900167. 
  75. ^ Whalley, L. J.; Deary, I. J. (2001-04-07). “Longitudinal cohort study of childhood IQ and survival up to age 76”. BMJ (Clinical research ed.) 322 (7290): 819. ISSN 0959-8138. PMC: PMC30556. PMID 11290633. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11290633. 
  76. ^ Arden, Rosalind; Gottfredson, Linda S.; Miller, Geoffrey; Pierce, Arand (2009-5). “Intelligence and semen quality are positively correlated” (英語). Intelligence 37 (3): 277–282. doi:10.1016/j.intell.2008.11.001. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S016028960800161X. 
  77. ^ Batty, G. David; Mortensen, Erik L.; Osler, Merete (2005-8). “Childhood IQ in relation to later psychiatric disorder: evidence from a Danish birth cohort study”. The British Journal of Psychiatry: The Journal of Mental Science 187: 180–181. doi:10.1192/bjp.187.2.180. ISSN 0007-1250. PMID 16055831. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16055831. 
  78. ^ Martin, L. T; Kubzansky, L. D; LeWinn, K. Z; Lipsitt, L. P; Satz, P.; Buka, S. L (2007-08-01). “Childhood cognitive performance and risk of generalized anxiety disorder” (英語). International Journal of Epidemiology 36 (4): 769–775. doi:10.1093/ije/dym063. ISSN 0300-5771. https://academic.oup.com/ije/article-lookup/doi/10.1093/ije/dym063. 
  79. ^ Walker, Nicholas P; McConville, Pauline M; Hunter, David; Deary, Ian J; Whalley, Lawrence J (2002-5). “Childhood mental ability and lifetime psychiatric contact” (英語). Intelligence 30 (3): 233–245. doi:10.1016/S0160-2896(01)00098-8. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0160289601000988. 
  80. ^ Mating intelligence : sex, relationships, and the mind's reproductive system. Geher, Glenn., Miller, Geoffrey, 1965-. New York, NY: Lawrence Erlbaum Associates. (2008). ISBN 9781410618153. OCLC 167969423. https://www.worldcat.org/oclc/167969423 
  81. ^ Haselton, Martie G.; Miller, Geoffrey F. (2006-3). “Women’s fertility across the cycle increases the short-term attractiveness of creative intelligence” (英語). Human Nature 17 (1): 50–73. doi:10.1007/s12110-006-1020-0. ISSN 1045-6767. http://link.springer.com/10.1007/s12110-006-1020-0. 
  82. ^ Kanazawa, S (2000-9). “Scientific discoveries as cultural displays: a further test of Miller's courtship model”. Evolution and Human Behavior 21 (5): 317–321. doi:10.1016/S1090-5138(00)00051-9. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1090513800000519. 
  83. ^ Kanazawa, Satoshi; Still, Mary C. (2000-5). “Teaching may be hazardous to your marriage” (英語). Evolution and Human Behavior 21 (3): 185–190. doi:10.1016/S1090-5138(00)00026-X. http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S109051380000026X. 
  84. ^ Millet, Kobe; Dewitte, Siegfried (2007-4). “Altruistic behavior as a costly signal of general intelligence” (英語). Journal of Research in Personality 41 (2): 316–326. doi:10.1016/j.jrp.2006.04.002. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0092656606000420. 
  85. ^ Murphy, Nora A. (2007-3). “Appearing smart: the impression management of intelligence, person perception accuracy, and behavior in social interaction”. Personality & Social Psychology Bulletin 33 (3): 325–339. doi:10.1177/0146167206294871. ISSN 0146-1672. PMID 17312315. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17312315. 
  86. ^ (PDF) How self-assessments can guide human mating decisions” (英語). ResearchGate. 2019年3月1日閲覧。
  87. ^ Taylor, Michelle D.; Hart, Carole L.; Smith, George Davey; Whalley, Lawrence J.; Hole, David J.; Wilson, Valerie; Deary, Ian J. (2005-5). “Childhood IQ and marriage by mid-life: the Scottish Mental Survey 1932 and the Midspan studies” (英語). Personality and Individual Differences 38 (7): 1621–1630. doi:10.1016/j.paid.2004.09.021. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0191886904003137. 
  88. ^ Zebrowitz, Leslie A.; Hall, Judith A.; Murphy, Nora A.; Rhodes, Gillian (2002-2). “Looking Smart and Looking Good: Facial Cues to Intelligence and their Origins” (英語). Personality and Social Psychology Bulletin 28 (2): 238–249. doi:10.1177/0146167202282009. ISSN 0146-1672. http://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0146167202282009. 
  89. ^ [1]

参考文献

  • サトシ・カナザワ著、金井啓太訳『知能のパラドックス』PHP、2015年。進化心理学に基づく知能研究。
  • ハンス・アイゼンク『知能テスト入門』誠信書房、1982年(原著1964年)、新装版。ISBN 978-4-414-32809-7 - 大部分がイギリスの知能テストの翻訳である。背景の解説もある。入手困難。
  • 『日本版WAIS-R成人知能検査法』品川不二郎小林重雄藤田和弘・共訳編著、日本文化科学社、1990年10月。 - 書店入手不可。
  • 『知能心理学ハンドブック』田研出版、1992年、1994年、1995年。ISBN 4-924339-20-2, ISBN 4-924339-31-8, ISBN 4-924339-32-6 - 3冊組みである。
  • 『就学時健診を考える』岩波書店〈岩波ブックレット no.465〉、1998年10月。ISBN 4-00-003405-7 - 就学時健診のうち、特に知能検査の問題点が取り上げられている。
  • 続有恒・・『現行知能検査要覧』黎明書房、1967年。 - 古いが、当時の知能検査についてかなり詳しく載っている。また解説も多い。入手困難。
  • 小林重雄藤田和弘・・『WAIS-R採点の実際』日本文化科学社、1991年7月。ISBN 4-8210-6355-7 - 回答の判定に迷う場合の指南書である。
  • 小林重雄藤田和弘・・・『WAIS-Rの理論と臨床 実践的利用のための詳しい解説』日本文化科学社、1998年12月。ISBN 4-8210-6359-X - 豊富な活用事例集である。理論的な面も書かれている。
  • ほか編著『障害児理解の方法 臨床観察と検査法』学苑社、1985年10月。ISBN 4-7614-8508-6 - 発達検査などを主体に、103種類のテスト類が載っている。やや古い。
  • 『心理検査の実際』新興医学出版社、2004年11月、改訂版。ISBN 4-88002-476-7 - 各種心理検査について載っている。やや高価。
  • 滝沢武久『知能指数 発達心理学からみたIQ』中央公論社〈中公新書〉、1971年。ISBN 4-12100266-0 - ビネーの考えたことについて詳しい。新書の入手は困難。
  • 辰野千寿『新しい知能観に立った知能検査基本ハンドブック』図書文化社、1995年2月。ISBN 4-8100-5255-9 - 知能・知能検査・知能指数について、満遍なく書かれている(2004年の第2刷で一部加筆されている)。
  • 田中寛一、・田中英彦『新田中B式知能検査手引』金子書房。 - 書店入手不可。
  • 『知能検査50の質問』編、明治図書出版、1969年。 - 多くの疑問に答えている。入手困難。
  • 『田中ビネー知能検査法』編、田研出版、1991年。ISBN 4-924339-06-7 - 田中ビネー第4版のマニュアル。
  • 『事例による知能検査利用法1』編、田研出版、1994年。ISBN 4-924339-34-2 - 薄いが、知能検査の活用実例が載っている。
  • 『知能』訳、岩波書店〈1冊でわかる〉、2004年12月。ISBN 4-00-026876-7 - 外国の新しい情報が多い。
  • 中村淳子ほか編著『田中ビネー知能検査V』、田研出版、2003年8月。ISBN 4-924339-94-6 - 田中ビネー第5版のマニュアル。3分冊になっている。
  • 『日本版WISC-III知能検査法』編、日本文化科学社。 - 書店入手不可。
  • ウィリアム・パウンドストーン『ビル・ゲイツの面接試験 富士山をどう動かしますか?』松浦俊輔訳、青土社、2003年7月。ISBN 4-7917-6046-8
  • 『講座心理学9 知能』肥田野直編、東京大学出版会、1970年。ISBN 4-13-014079-5 - 知能検査よりも知能自体について詳しい(新書の入手は困難)。
  • 松原達哉編著『心理テスト法入門』日本文化科学社、2002年3月、第4版。ISBN 4-8210-6360-3 - 136種類の心理テストが載っている。
  • チャールズ・マレー『階級「断絶」社会アメリカ : 新上流と新下流の出現』橘明美訳、草思社、2013年2月。ISBN 9784794219589
  • Carroll, John B. (John Bissell), (1993). Human cognitive abilities : a survey of factor-analytic studies. Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 0521382750. OCLC 25629215.
  • Robert., Jensen, Arthur (1998). The g factor : the science of mental ability. Westport, Conn.: Praeger. ISBN 0275961036. OCLC 37024184
  • 村上 宣寛, 村上千恵子. 『[三訂]臨床心理アセスメントハンドブック』. 京都: 北大路書房, 2019.

関連項目

テスト
心理学
個性・団体
作品
研究

外部リンク


 

Back to Top
Close