Matrigma och Ravens Matriser är inte ett ”rent” mått på g. Implikationer för bedömning av generell problemlösning i urvalsprocesser

År 2009 utvecklade jag tillsammans med Hunter Mabon ett test; Matrigma. Matrigma byggde på principen matriser, först föreslaget av Charles Spearman som som en god indikator på generell intelligens, förkortat g. Det mest kända matristestet är Ravens Matriser (Raven var student till Spearman). Matrigma och Ravens Matriser hävdas ibland av både akademiker och praktiker att mäta g. Men läser man Spearman noga menade han aldrig att g kan mätas med en typ av problemlösningsfrågor (item), istället var hans utgångspunkt att en närmast oändlig variation av uppgifter i ett test är kapabla att mäta g, eftersom den generella faktorn finns i alla typer av problemlösning. Olyckligtvis hör jag ofta från konsulter och användare av psykologiska test att matriser är ett test som mäter g, men trots att jag och Hunter Mabon skrev att det inte var så i manualen till Matrigma, verkar marknadskrafter förenklat argumentet, nämligen att g kan mätas med ett test, eller en typ av problemlösningsuppgift. Matriser har sin fördel i att det är ett icke-verbalt test, men det väger inte upp nackdelarna att begränsa intelligens till ett test. Nedan kommer jag föreslå ett betydligt bättre sätt att mäta g på i urvalssammanhang, samtidigt som fördelen med Matriser bibehålls.

Först ska jag presentera vad en matris är för något (se nedan exempel).

Ett matristest börjar med enklare uppgifter och sedan blir uppgifterna svårare och svårare. Spearmans teoretiska utgångspunkter var att g-faktorn inte är relaterad till en specifik problemlösning. Spearman benämner detta som ”indifferences of the indicator” – item som tex innehåller verbal, spatial och numerisk information mäter alla g-faktorn. Detta visar sig i att om vi faktoranalyserar verbala, spatiala och numeriska item framkommer det att de item (oberoende av typ) som bäst fångar g-faktorn är de som utmanar förmågan till att se dolda samband, fylla i luckor där information saknas, se relationer mellan objekt, hitta beröringspunkter mellan figurer som skiljer sig åt – det vill säga typer av problemlösning som Spearman benämner ”education of relations and correlates”. Det viktiga är principen att se relationer mellan objekt, oberoende om det är verbala, spatiala eller numeriska item. Faktum är att ju fler typer av problemlösning som handlar om detta, desto bättre mått är det på g. På forskningsspråk benämns detta som konstruktrelevans. Om det är endast en typ av problemlösningsuppgift så benämns mätningen vara underepresentera konstruktet. I klarspråk, matriser är inte enskilt, ett tillräckligt bra mått på g.

Test som består av matriser har funnits på den kommersiella marknaden i över 100 år och det finns idag många väletablerade och välkända så kallade matristest. På senare tid har dock kritik framkommit som pekar på att flera grundläggande antaganden har glömts bort, missförståtts eller åsidosatts när man konstruerat nya, vidareutvecklat befintliga och/eller marknadsfört befintliga matristest (Raven, 2021). En del kritik handlar om själva konstruktionen av uppgifterna ett annat exempel är att det har blivit mer regel än ett undantag att marknadsföra matristest som ”det är bästa sättet att mäta generell problemlösningsförmåga”. Detta påstående kommer att särskådas nedan.

En studie som definitivt slår hål på påståendet att Matriser skulle vara den gyllene vägen att mäta g är en artikel som är skriven av Gilles E. Gignac och publicerad 2015 i tidskriften Intelligens, och titeln är;

Raven’s is not a pure measure of general intelligence: Implications for g factor theory and the brief measurement of g

Data i studien hämtades från sammanlagt tre stora databaser som finns tillgängliga för forskare där personer har fått genomföra en stor mängd olika intelligenstest (16-42 deltest av olika karaktär per individ). När alla dessa test analyserades visade det sig att Matriser EJ stod ut som den bästa indikatorn på g, det var snarare så att Matriser var ”medelbra” i jämförelser med särkilt numeriska och verbala test. I den data som var insamlad i Sverige var det Talserier som visades ha högst samband med g.

Slutsatsen är; för att mäta g finns det oändliga antal sätt att konstruera test. Ett bra mått på g är ett test som tar hänsyn till så många typer av problemlösning som möjligt, därför bör ett matristest kompletteras med deltest som mäter verbala, numeriska och även spatiala förmågor.

Assessment Engine – marknadens vassaste mått på problemlösningsförmåga och personlighet?

På Assessment Engine strävar vi alltid efter att bli bättre och att leverera effektiva processer som följer den senaste forskningen på området. Ett led i det arbetet är att vässa vårt mått på generell problemlösningsförmåga, som är en viktig komponent i de flesta bedömningsprocesser som görs i samband med urval. Vi följer alltid den senaste forskningen och reagerar alltid när nya resultat presenteras. Därför har vi inte bara utvecklat ytterligare ett matris test, vi har följt Spearmans och Ravens grundintentioner när vi utvecklat vårt nya matris test, Logiska Matriser, och kan säga att det är just nu vassaste matristestet på marknaden som ska användas för rekrytering och urval. Men vi nöjer inte med ett test som mäter g utan vårt nya matristest, Logiska Matriser, kombineras med, våra redan utvecklade test, Logiska Talserier (numeriskt test) och Logiska Instruktioner (ett kombinerat verbalt och spatialt test). Även om vi inte kan säga att vi täcker hela konstruktet generell intelligens vågar vi säga att det är det bästa på marknaden som på ett snabbt och korrekt sätt fångar vår generella problemlösningsförmåga. Från 1 oktober finns vårt nya mått på intelligens för alla våra användare på Assessment Engine (utan att man behöver betala för ytterligare ett test). Vill du prova på Assessment Engine, en modern licensfri fri tjänst som bygger på ISO10667 (bedömningstjänster i arbetslivet), så bjuder vi på upp till 5 testningar beroende på om du kombinerar vårt nya mått på g med vårt ”Big Five” personlighetstest (P150) och intresse motivationstest (AIM). Alla våra bedömningstjänster bygger på den absolut senaste forskningen. Vill du veta mer om hur vi bedömer personlighet rekommenderas vår bok, Personlighet i arbete.

Referens

Gignac, Gilles E.( 2015). Raven’s is not a pure measure of general intelligence: Implications for g factor theory and the brief measurement of g. Intelligence, Volume 52, Pages 71-79.