國際IQ測驗的內部g因子載荷
發布單位： International IQ Test
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對於一份以
瑞文漸進矩陣
為藍本的 IQ 測驗而言，
g 因素
是檢驗其內部結構效度的一項有用指標。換言之，它可用來判斷：測驗的計分演算法所產生的 IQ 分數，是否確實反映單一且廣泛的一般認知能力——此能力會透過受試者對各題項的作答反應表現出來。
分析資料
我們依照下列準則，對
International IQ Test
的兩個相互獨立樣本進行同一套分析：
- 抽樣期間
- 2024：01/01/2024 至 01/01/2025
- 2025：01/01/2025 至 01/01/2026
- 內部反機器人篩選機制
- 每位參與者僅限一個唯一的電子郵件地址
- 每年 50,000 名參與者
方法
- 我們將每位參與者的作答轉換為 40 個二元變項（0＝答錯，1＝答對）。
-
我們直接從題項作答中估計個別的 g 分數：從 40 題作答矩陣中萃取第一主成分（PC1）。
-
我們以 g（由 40 題作答估計而得）與測驗演算法所產生之最終分數之相關係數，計算最終 IQ 分數的 g-負荷量。
g-負荷量越高，表示最終分數與測驗所測得的一般因素越貼近。
結果
2024（N = 50,000）
- g-負荷量（corr(g, score)）：0.9437
- 95% 信賴區間： [0.9428, 0.9447]
- 一致性檢查： corr(g, total raw score) = 0.9874
- PC1 解釋的變異比例： ≈ 15.23%（二元題項）
2025（N = 50,000）
- g-負荷量（corr(g, score)）：0.9429
- 95% 信賴區間： [0.9419, 0.9439]
- 一致性檢查： corr(g, total raw score) = 0.9871
- PC1 解釋的變異比例： ≈ 15.08%（二元題項）
解讀
- g-負荷量非常高（約 0.943），且從 2024 到 2025 基本上沒有變化。
- 信賴區間極為狹窄，顯示估計相當精確。
-
就實務層面而言，這表示最終 IQ 分數可視為高度「g 飽和」的測量指標：它緊密追蹤由題項作答所捕捉的一般認知能力。
結論
在兩個相互獨立的年度樣本（每年各 50,000 名參與者）中，測驗演算法所產生的最終分數與由原始題項作答萃取出的 g 因素高度一致。
透明性
- 本分析顯示
- 內部結構效度：在此測驗內部，最終分數反映一個廣泛的一般認知向度。
- 此結果可在兩個相互獨立的年度樣本中重現。
- 本分析無法取代
- 在受控條件下施測、且由臨床專業人員監督的外部效度驗證（例如 WAIS/WISC）。