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图6–1 从“能够测试的东西”之中得出合成变量
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将智能分为7类的多因子智能说
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斯丕曼的分析方法，现在被称为因子分析法。就是从各自相关的多个数值中，计算出与所有数值都关系紧密的合成变量。这个合成变量被称为因子，因子分析法也由此得名。
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因子是用来表示“智能”等抽象概念的数值，因子本身无法进行直接测试。但是，现实存在许多与因子具有紧密联系的“能够测试的东西”。比如说，智能，反应速度和记忆力以及计算能力都能够进行测试，而这些能力和我们所拥有的抽象的智能因子具有非常紧密的联系。
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通过“能够测试的东西”计算出“拥有紧密联系的合成变量”，就可以推测出因子的数值。这就是斯丕曼与受他影响的心理学家们所考虑的方法。
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此外，因子也不一定就像斯丕曼的一般智能是“与所有测试项目都有联系的唯一因子”，还有可能会得出多个因子。
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事实上，受斯丕曼研究影响的心理学家们实施了各种各样的组合试验进行因子分析，除了一般智能之外，他们有时还得出了多个因子。
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在这些研究中最著名的一个，就是赛斯顿于1938年发表的多因子智能说。赛斯顿对许多与智能相关的测验结果进行了因子分析，最终整理出7种表示智能的因子。
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感知空间与立体认识的空间智能。
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与计算能力相关的数学智能。
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善于理解语言和文章内容的语言智能。
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与判断和反应速度相关的感觉智能。
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能够进行理论判断的推理智能。
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快速灵活使用语言的流畅性智能。
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擅长记忆的记忆智能。
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也就是说，比如空间智能，即便在算数的图形问题和拼图，以及计算立方体个数等测试中与几乎所有的项目都有紧密联系，但是在文章问题和与记忆相关的问题中，却属于几乎没有任何联系的因子。
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在近年来的智能研究中，也经常出现关于一般智能还是多因子智能的讨论，在对诸多的智能检测方法进行分析后，发现“与不分领域的检查项目全体都有联系的因子”，也就是一般智能大概对全部得分有30%~60%的影响。但是，关于一般智能究竟是什么这一问题，目前还没有明确的答案。
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心理统计学家的思考方法
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除了智能之外，心理统计学家还希望对“心灵”和“精神”等看不见、摸不着的抽象事物进行测试。通过对上述对象进行测试，他们就可以对行动和成果与精神疾病的关联性进行分析，否则的话，他们就连“工作的意义比金钱更加能够影响员工的工作热情”这样单纯的假设都无法进行实际证明。
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因此，他们必须对自己希望进行测试的“抽象的概念”作一个定义。比如，将“工作的意义”定义为“工作对社会的贡献与得到正面社会评价的切身感觉”，这样一来就可以找到许多与之相关联的问题。
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心理统计学家们的问卷并不是他们一拍脑袋想出来的。他们会事先找到“认为自己的工作有意义的人”和“认为自己的工作没有意义的人”进行调查，确认什么样的回答与“意义”有关联，调查别人针对于此提出过什么样的理论，以及国内外是否进行过同类的心理调查，在上述一切都准备完毕之后，他们才会根据得到的数据制作问卷。
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制作好的问卷一般在进行正式的测试前，还需要进行检验。方法是找几十个人来做这张问卷。如果这里面有几乎所有人都回答“是”，或者几乎所有人都没有回答的问题，那么这些没有什么作用的问题就会被删除。
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接下来，就是与因子分析的结果进行对比，根据事先预测的因子结构，删除与多个因子相关的项目以及与任何因子都毫无关联的项目。然后过一段时间等回答者忘记相关内容后再进行一次同样的测试，删除那些每次回答时结果不同的问题。
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经过这些过程最终制作出来的问卷，可以说是在科学测试中最重要的标尺。基于因子结构计算出来的最后得分，应该就是对希望测试的抽象概念最直观的表示。接下来，就可以用这个分数进行回归分析或者其他分析，甚至可以和你感兴趣的其他变量一起进行分析。
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除了回归分析之外，心理统计学家们还有一个比较常用的分析方法被称为通径分析，就是将包含心理因子的变量间的关联性通过椭圆（或者长方形也可以）和箭头来进行表示。
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