- El factor g es una capacidad mental general que Spearman propuso para explicar por qué las distintas pruebas cognitivas correlacionan entre sí.
- El manifiesto positivo (positive manifold) es el hallazgo de que casi todas las pruebas de capacidad mental correlacionan positivamente entre sí: quien destaca en una suele destacar en las demás.
- Spearman desarrolló el análisis factorial, una técnica estadística para identificar dimensiones comunes ocultas en muchas medidas.
- Sí: g continúa siendo uno de los predictores más estudiados del rendimiento académico y laboral, y la mayoría de las baterías de inteligencia modernas lo incorporan en su estructura.
¿Qué es el factor g?
El factor g es una capacidad mental general que Spearman propuso para explicar por qué las distintas pruebas cognitivas correlacionan entre sí. Según su teoría bifactorial, cada tarea depende de este factor común (g) y de un factor específico (s) propio de esa tarea. El factor g se entiende como una eficiencia mental subyacente que influye en el razonamiento, la resolución de problemas y el aprendizaje.
¿Qué es el manifiesto positivo?
El manifiesto positivo (positive manifold) es el hallazgo de que casi todas las pruebas de capacidad mental correlacionan positivamente entre sí: quien destaca en una suele destacar en las demás. Spearman interpretó este patrón como evidencia de un factor común compartido. Este fenómeno se ha replicado de forma muy robusta y es uno de los resultados más estables de la psicometría.
¿Cómo se descubrió g?
Spearman desarrolló el análisis factorial, una técnica estadística para identificar dimensiones comunes ocultas en muchas medidas. Al analizar las correlaciones entre pruebas, encontró que un único factor explicaba buena parte de la varianza compartida. Este método sentó las bases matemáticas de la psicometría moderna.
¿Sigue siendo relevante el factor g?
Sí: g continúa siendo uno de los predictores más estudiados del rendimiento académico y laboral, y la mayoría de las baterías de inteligencia modernas lo incorporan en su estructura. No obstante, hoy se entiende dentro de modelos jerárquicos más amplios, como el CHC, que añaden capacidades más específicas por debajo de g. También se debate cuánto refleja una causa biológica única frente a un resumen estadístico de habilidades correlacionadas.