¿Es el factor general de inteligencia (g) un constructo válido?

Se publica en ‘Intelligence’ un artículo en el que, estudiando gemelos, se muestra que el factor g es un constructo latente válido. Las peregrinas discusiones sobre su estatus parecen ir llegando a su fin (y ya era hora, o ‘about time’ como dirían los yankees).

Panizzon, M. S. et al. (2014). Genetic and environmental influences on general cognitive ability: Is g a valid latent construct? Intelligence, 43, 65-76.

Los autores concluyen que la inteligencia posee una estructura claramente jerárquica en la que se identifica un factor general de orden superior (g) y una serie de capacidades o dominios aptitudinales más específicos. Ese factor g presenta una alta heredabilidad (86%) y es capaz de explicar la mayor parte de los efectos genéticos sobre las capacidades o aptitudes específicas.

Para llegar a esa conclusión se parte del hecho de que los diseños que no son genéticamente informativos, es decir, que se centran únicamente en la medida de fenotipos, impiden averiguar si g es un factor latente válido o es un simple producto de los análisis hechos a nivel estadístico. Por tanto, usan una aplicación del análisis multivariado al diseño clásico de gemelos para explorar la covarianza genética y no-genética de una serie de medidas cognitivas.

Se comparan formalmente cuatro modelos: modelo de primer orden (A), modelo jerárquico (B), modelo factorial simple (C), y modelo de factores correlacionados (D).

Seguidamente se contrasta si un fenotipo que representa al factor común (g) explica los datos observados (B), o bien si la covarianza se explica mejor a través de un modelo de independencia (C).

En esta investigación se consideran 346 pares de gemelos monocigóticos y 265 pares de gemelos dicigóticos con una media de edad de 55 años. Se mide la capacidad verbal (dos tests), la memoria operativa (tres tests), el razonamiento visoespacial (tres tests), y la velocidad de procesamiento (dos tests).

Los resultados más descriptivos señalan que el ambiente compartido (o familiar) posee un efecto nulo sobre las diferencias de rendimiento valoradas (ninguna sorpresa). Al comparar los distintos modelos se observa que el jerárquico es el que presenta un mejor ajuste a los datos. Por lo tanto, el siguiente paso consiste en valorar si el modelo que incluye un factor común (g) es el que (también) se ajusta mejor a los datos.

Las estimaciones señalan que g explica, como se dijo antes, la mayor parte de la influencia genética observada sobre las capacidades más específicas. Sin embargo, mientras que la especificidad para la velocidad de procesamiento es 0, para la memoria operativa es del 36%. Apenas se observa nada interesante para las medidas específicas (los diez tests).

Los autores no se reprimen al lanzar la conclusión más general de sus resultados: “g es esencialmente un fenómeno genético”. No se regodean en sus implicaciones, aunque podrían. El factor latente de orden superior que captura la varianza común al rendimiento intelectual valorado por los tests estandarizados (g) se puede explicar sin recurrir a los componentes no genéticos de la varianza. Por tanto, el ambiente compartido (o familiar) y el ambiente específico (o experiencia personal) juegan un escaso o nulo papel al comprender por qué se observan diferencias de rendimiento intelectual.

Dicen, además, los autores de este estudio, que el modelo de factores correlacionados es peor que el jerárquico, en el sentido de que se ajusta peor a los datos. Una conclusión que me parece claramente discutible y que mis colegas de metodología deberían destripar. Mi experiencia ajustando modelos me ha enseñado que el modelo de factores correlacionados es indistinguible del modelo jerárquico en términos de ajuste.

Finalmente, se reconoce que aunque g sea un constructo latente válido, su valor causal sobre las capacidades o aptitudes más específicas no puede dilucidarse fácilmente (aunque los estudios longitudinales sean consistentes con ese valor causal).