Facteur g

Le facteur g (diminutif de « facteur général », general factor en anglais et également connu sous le nom d'intelligence générale, capacité mentale générale ou facteur d'intelligence générale), est un concept développé dans le cadre des recherches en psychométrie sur les habiletés cognitives. C’est une variable qui caractérise les corrélations positives que la recherche empirique a trouvées de façon constante entre les tests d’aptitudes mentales, quel que soit le contenu des tests. . Les termes intelligence générale, habileté mentale générale, QI ou simplement intelligence sont souvent utilisés de façon interchangeable pour se référer au noyau commun partagé par les tests d'aptitudes cognitives. Le concept et l'interprétation du facteur g font l'objet de vives discussions dans les milieux scientifiques. Les réalités mathématique et physique du facteur g sont mises en cause par certains spécialistes en statistiques et psychométrie. L’existence du facteur g a été initialement proposée par le psychologue anglais Charles Spearman en 1904 grâce à ses travaux en psychométrie sur l'analyse factorielle. Spearman a suggéré que toutes les performances mentales pourraient être conceptualisées en un seul facteur d’habileté général, qu’il appela g, et un grand nombre de facteurs étroits, spécifiques à certains types de tâches. Modèle de Cattell-Horn-Carroll Les modèles actuels de l’intelligence représentent typiquement les aptitudes cognitives comme une hiérarchie en trois niveaux, où il y a un grand nombre de facteurs au bas de la hiérarchie, une poignée de facteurs plus généraux au niveau intermédiaire et au sommet un facteur unique, que l’on appelle le facteur g et qui représente la variance commune à tous les tests. Traditionnellement, la recherche sur le facteur g a consisté en l’étude psychométrique des résultats des tests, avec un intérêt particulier pour l’analyse factorielle. Cependant, les recherches empiriques sur la nature de g ont aussi été menées en psychologie cognitive expérimentale, en neuroanatomie et neurophysiologie et en génétique moléculaire et quantitative.