Корреляции между столбцами таблицы 5
| К1 | К2 | К3 | IQ | R | S | |
| К1 К2 К3 IQ R S | 0,586121 0,749116 0,720041 0,126543 0,72084 | 0,472522 0,632104 0,090616 0,613241 | 0,706731 0,059979 0,769724 | 0,167046 0,607747 | -0,20579 |
Резюмируя все сказанное, следует отметить, что нами получены интересные данные, позволяющие предположить, что для измерения интеллекта можно использовать более простые, менее трудоемкие и требующие меньших затрат времени методики, связанные с измерением объемов механической и логической памяти, но с учетом специфики деятельности. В частности, для некоторых профессий возможны исследования по обратной зависимости.
Ранее были получены результаты зависимости между общими способностями и свойствами интеллектуальной сферы.
Найдено, что существуют значительные корреляционные связи между показателями интеллекта, определенными по методикам Г. Айзенка и Д. Векслера (г = 0,874, на уровне значимости р < 0,001). Взяв за основу средний показатель интеллекта, определенный по Г. Айзенку и Д. Векслеру IQ и IQB, нашли, что корреляция академической успеваемости с IQАВrау = 0,907, при m = 0,055 и t = 16,56, с отношением к учебе ray = 0,48 (m = 0,97, t = 4,96). Сопоставляя результаты по измерению IQAB с показателями свойств личности, определенными с помощью MMMPI по Т-шкале, определили, что коэффициент интеллекта имеет значимые корреляции с альтруизмом, женственностью у мужчин, смущаемостью, высокой самооценкой и уверенностью в себе, мерой контроля интеллекта над эмоциями, устойчивостью структуры личности, доминированием, способностью учиться в высшей школе, оригинальностью и рядом других шкал MMMPI. Сильная связь интеллекта обнаружена и с таким показателем, как отношение объема логической к объему механической памяти и с лабильностью нервной системы, определенной по методике КЧМ. Все результаты получены на студенческой выборке испытуемых объемом в 110 человек. Средний возраст — 20 лет. Полученные данные позволяют надеяться на возможность применения метода многомерного шкалирования в описании интеллектуальной сферы личности, так как векторы свойств интеллекта, определяемые разными методами, образуют острые углы в многомерном пространстве свойств. Это значит, что все качественные характеристики интеллекта и связанных с ним свойств образуют узкий многомерный конус, концы образующих которого описывают некоторую гиперповерхность, являющуюся геометрическим отображением модели интеллектуальной личности. Исходя из этого, легко понять и затруднения при попытках описания интеллекта какой-либо одной характеристикой.
Определенный интерес представляют и результаты изучения динамики интеллектуального развития дошкольника и вопросы ее измерения. В работах Р. X. Тугушева, О. М. Клементьевой «Интеллектуальное и физическое развитие дошкольника» и Р. X. Тугушева, Т. А. Челышевой «Динамика интеллектуального развития дошкольника и его измерение» было показано, что рост коэффициента интеллекта происходит по закону вида:
IQ = IQC (1 – е-αt),
где: IQC — устоявшийся уровень развития интеллекта личности к 16-25 годам,
α — показатель крутизны роста, определенный в период 5—6-летнего возраста.
Оказалось, что есть принципиальная возможность управления ростом интеллекта именно в этот возрастной период.
Для групп более старшего возраста проведен эксперимент по отбору детей в школу с повышенными требованиями.
В 1990 г. в отборе участвовало более 250 детей 13 лет. Для обследования применялись тесты кратковременного запоминания, числовые ряды и тесты IQ. Кроме того, учитывались оценки успеваемости по русскому языку, литературе, алгебре, геометрии и информатике.
Выделено две группы по 74 человека — принятые в лицей и не прошедшие по конкурсу. По данным группам рассчитаны средние арифметические х, среднеквадратические отклонения σ и доверительные интервалы х±∆. Результаты представлены в таблице 7.
Таблица 7