IQテストはどこまで正確？ IQの平均と意味、予測できること、遺伝と変化

IQの点数は、同じ年齢層の人たち（基準集団）と比べて自分がどのあたりにいるかを示す相対的な得点です。メンサ・コリアは、知能指数は平均を便宜上100と決めたもので、標準偏差は研究者や検査によって違うと説明しており（メンサ・コリア, n.d.）、ウェクスラー式をはじめとする主な検査の多くは平均100、標準偏差15（または16）を使っています（Trahan ほか, 2014）。

このようにそろえた検査では、平均から標準偏差1つ分の範囲（標準偏差15なら85〜115）に100人中約68人が入り、ウェクスラー式で上位2%の目安になる130以上は、正確には2.28%（パーセンタイル97.72）です（メンサ・コリア, n.d.）。反対に70以下は人口の約2.2%です（Trahan ほか, 2014）。ただし実際の分布は完全な釣り鐘形ではなく、スコットランドの11歳全員を調べたデータでは、平均は100でも最も多い得点は105前後で、高い側のばらつきは低い側より小さいものでした（Johnson ほか, 2008）。そのため、こうした割合は「おおよそ」と読む必要があります。

同じ人が検査によってIQ148になったり130になったりするのは、目盛りが違うからです。メンサ・コリアは、標準偏差を24とした自分たちの尺度の148と、標準偏差15のウェクスラー式の130が同じ基準になると説明しており（メンサ・コリア, n.d.）、メンサ・インターナショナルも、ある検査の132が別の検査の148と同じこともあり、IQの点数をまったく使わない知能検査もあるとしています（Mensa International, n.d.）。

知能検査は何を測っているのでしょうか。互いにまったく違う認知課題の得点も、たいていは一緒に高かったり低かったりする傾向があり、ある課題が得意な人は別の課題も得意なことが多いのです。1904年にスピアマンがこの共通部分を一般知能（g）と呼び、さまざまな認知検査を能力の幅が広い集団に行うと、gが得点の違い全体の約40%を説明します（Plomin & Deary, 2015）。知能をいくつにも分けるガードナーの多重知能理論を研究がどう見ているかは、多重知能のガイドにまとめています。MBTIのタイプによってIQが違うのかは、MBTIと知能のガイドで取り上げています。

2024年に出た米国の成人用ウェクスラー検査（WAIS-5）は、2023年2月から2024年1月にかけて16〜90歳の2,020人で基準をつくり、標本は年齢、性別、民族、学歴、地域で2022年の米国国勢調査の割合に近づけました。出版社の技術マニュアルの数値を引用した論文によると、全検査IQの信頼性は年齢層の平均で.97、201人が平均29日の間隔で2回受けたときの安定性係数は.93でした（Winter ほか, 2024）。指標得点の信頼性は.90〜.97でしたが、基準となる標本からは知的障害、精神疾患、神経疾患のある人が除かれていました（Winter ほか, 2025）。

韓国の成人用ウェクスラー検査（K-WAIS-IV）は2012年に韓国で標準化され、16歳0か月から69歳11か月までを対象としています（Seo ほか, 2014）。こうした正式な検査は、専門家が一人ずつ実施します。

それでも、1回の点数は決まった値というより幅として読む必要があります。特別支援教育の対象かどうかを評価するため平均2.84年の間隔で2回検査を受けた生徒344人では、全検査IQの再検査信頼性は.82でしたが、25%は10点以上違っていました（Watkins & Smith, 2013）。IQ80未満の集団のデータをまとめたメタ分析でも、平均2.8年のあいだに大半は6点未満の変化でしたが、14%は10点以上変わりました（Whitaker, 2008）。神経心理検査の得点の再検査信頼性は、おおむね十分から高い水準（r = .7以上）でした（Calamia ほか, 2013）。

そのため専門家は、点数を測定誤差とあわせて見ます。米国精神医学会の診断基準（DSM-5-TR）を引用した論文は、知的障害のある人はふつう平均より標準偏差2つ分以上低い得点になるとして、測定誤差の±5点を含めた65〜75程度を例に挙げており（Winter ほか, 2024）、米国知的・発達障害協会（AAIDD）の基準も、測定誤差を考慮した臨床的判断を重視しています（Trahan ほか, 2014）。基準が古いと点数が水増しされる問題もあります。時代とともにIQの点数が上がる現象（フリン効果）のため古い基準は時代遅れになり（Trahan ほか, 2014）、知的障害の診断では、ウェクスラー式の全検査IQから、基準が古くなった年数ごとに0.3点を差し引いて見るといいます（Winter ほか, 2024）。

メンサ・インターナショナルは、適切に実施・監督された公認の知能検査で上位2%に入った人だけが会員になれ、オンラインテストは入会に使えず、自分たちのサイトのオンライン問題も公式のIQ検査ではないとしています（Mensa International, n.d.）。メンサ・コリアも、無料IQテストをうたうオンラインのサイトとはテストに関する協力関係がまったくなく、入会テストはオフラインでしか受けられないと案内しています（メンサ・コリア, n.d.）。

監督なしで受けるオンライン検査は、点数が高めに出る傾向もあります。監督した能力検査と監督しない能力検査を比べた49の研究（100,434人）をまとめたメタ分析では、監督しない側の点数が平均0.20標準偏差高く、標準偏差15のIQの目盛りでいえば3点ほどです。ネットで答えを調べにくい検査では差が小さく、研究者はこの点数の差を不正行為によるものとみています（Steger ほか, 2020）。ただしこれらは能力検査全般についての研究で、特定の無料IQサイトを試した研究は、この記事のために調べたなかでは見つかりませんでした。

研究用によくつくられた無料のオンライン検査にも限界があります。国際認知能力リソース（ICAR）は、性格についてのフィードバックを受けるためにオンライン調査に参加した199か国の96,958人のデータで開発され、16問版の内的一貫性はα = .81でした。入学の選抜が厳しいある私立大学の学生137人では、信頼性と範囲の制限を補正したあと、別の知能検査（Shipley-2）の2つの合成得点との相関が.82と.81でした。しかし開発者自身も、このような実施方法は従来の検査より精度が低いとしており、この論文は個人のIQを出すための基準を示していません（Condon & Revelle, 2014）。

無料テストの点数が正式な検査のIQと同じ数字にならない理由は、ほかにもあります。どの集団を基準にしたのかを示していないテストなら、その点数の意味はわからず、基準が古いと点数が水増しされ（Trahan ほか, 2014）、検査によって目盛りも違います（Mensa International, n.d.）。遊びで受けた点数と正式な検査のIQは、同じ意味では読めません。

IQとはっきり関係するものの一つが学校の成績です。240の標本、105,185人をまとめたメタ分析では、標本誤差、測定誤差、知能得点の範囲の制限を補正した相関はρ = .54で、科目、学年、使った検査の種類によって違いました（Roth ほか, 2015）。調べられた研究では、誠実性は知能とほぼ独立に成績と関係し、大学の成績では高校の成績を統制すると、誠実性が知能と同じくらい予測力を加えました（Poropat, 2009）。

仕事の成果との関係は、知られているより小さいものです。1998年の有名な総合研究が示した.51は、職務評価の測定誤差と範囲の制限を補正した値で（Schmidt & Hunter, 1998; Sackett ほか, 2023）、範囲の制限の補正をやり直した2022年の研究では、職務評価の測定誤差と、必要な場合に限って範囲の制限を補正した値が.31に下がり（Sackett ほか, 2022）、同じ研究者たちが紹介した別のチームのメタ分析は、21世紀に行われた113の研究で、補正前.16、職務評価の測定誤差と範囲の制限を補正すると.23と報告しています（Sackett ほか, 2023）。新しい分析では、知能検査ではなく構造化面接が平均の妥当性がもっとも高い選考方法でした（Sackett ほか, 2023）。

学歴、職業、収入とも関係しますが、ほかの要因より圧倒的に強いわけではありません。先に測った知能と後の学歴は.56（59の標本、84,828人）、職業の水準は.43（45の標本、72,290人）、収入は.20（31の標本、58,758人）の相関で、測定の信頼性の低さと二分化を補正した値です。著者は、知能は成功の強力な予測因子だが、全体として親の社会経済的地位や成績より圧倒的に優れた予測因子ではないと結論づけています（Strenze, 2007）。

健康とも関係があります。16の研究、1,107,022人（死亡22,453人）をまとめたメタ分析では、子ども時代や青年期の認知検査の得点が標準偏差1つ分高いことは、17〜69年の追跡期間で死亡リスクが24%低いことと関係していましたが、成人期の社会経済的地位を考慮した5つの研究と教育を考慮した6つの研究では、この関係はそれぞれ34%、54%弱まりました（Calvin ほか, 2011）。その理由はまだはっきりしていません。

感情知能（EQ）は成績とρ = .20の関係を示し（42,529人）、知能と誠実性に次いで3番目に重要な予測因子でしたが、因果の向きの根拠はありませんでした（MacCann ほか, 2020）。IQはさまざまな結果と関係しますが、相関であって運命ではありません。粘り強さ（グリット）についての研究はレジリエンスのガイドにあります。

米国・オーストラリア・オランダ・英国の双子1万1,000組を分析した研究では、一般的な認知能力の遺伝率は9歳で41%、12歳で55%、17歳で66%と、年齢とともに高くなりました（Haworth ほか, 2010）。別のレビューは、遺伝率は乳児期の約20%から青年期の約40%、成人期の約60%へと上がり、成人期後半には80%まで上がる可能性を示す根拠もあるとまとめています（Plomin & Deary, 2015）。

ただしこの数字は、一人の知能の66%が遺伝によるという意味ではなく、その集団のなかで人と人との得点の違いのうちそれだけの部分が遺伝の違いと関係するという推定です。また、遺伝率が100%の特性はなく、環境の影響はいつもかなりの大きさです（Plomin & Deary, 2015）。

遺伝率が年齢とともに高くなる理由として、研究チームは、子どもが成長するにつれて一部は遺伝的な傾向にそって自分の経験をますます選び、変え、つくり出していくからだと提案しました（Haworth ほか, 2010）。生後6か月から18歳のあいだに2回以上測った双子・きょうだい11,500組をまとめたメタ分析でも、幼い時期には新しく現れる遺伝の影響が大きかった一方、8歳以降に遺伝率が高くなるのは、すでにある遺伝の影響が強まることで説明されました（Briley & Tucker-Drob, 2013）。遺伝率は社会によっても違います。米国の研究では家庭の社会経済的地位によって遺伝の影響が変わる効果が中程度の大きさではっきりみられましたが、教育や医療がより公平に保障されている西ヨーロッパとオーストラリアの研究では、そうした効果はないか逆向きでした（Tucker-Drob & Bates, 2016）。

205の縦断研究、87,408人をまとめたメタ分析では、20歳時点で5年間隔の順位の安定性はρ = .76でした。就学前の子どもでは安定性が低く、児童期に急速に高まって青年期後半からは高いままで、個人を診断するのに必要な水準（.80）は7歳を過ぎてから、しかも子どもでは短い間隔でしか期待できず、成人では5年を超える間隔でもその水準でした（Breit ほか, 2024）。同じ検査を11歳と90歳で受けた106人では、2つの得点の相関は.54（範囲の制限を補正すると.67）でした（Deary ほか, 2013）。人と人との順位はかなり安定していますが、完全ではないということです。

平均の得点は世代によって大きく変わってきました。1909〜2013年の31か国、271の標本、約400万人をまとめたメタ分析では、全検査IQは毎年約0.28点ずつ上がり、流動性知能は0.41点とより大きく上がり、最近の数十年は上がり幅が小さくなりました（Pietschnig & Voracek, 2015）。基準の異なる2つの検査を比べた285の研究（14,031人）をまとめた別のメタ分析は、10年で2.31点と推定しています（Trahan ほか, 2014）。これをフリン効果といいますが、世代間の平均の変化であって、一人の点数が毎年上がるという意味ではありません。

最近は上昇が鈍ったり、逆に下がったりしている国もあります。1962〜1991年生まれのノルウェー男性の徴兵データでは、得点の上昇、転換点、その後の低下がどれも同じ家族の兄弟のあいだでもみられ、研究者は親の顔ぶれの変化ではなく環境要因によるものだと結論づけました（Bratsberg & Rogeberg, 2018）。米国のオンラインの志願者の標本でも2006〜2018年に逆フリン効果と一致するパターンがみられ（Dworak ほか, 2023）、2024年の新しいウェクスラー検査（WAIS-5）を前の版と比べた2つの小さな研究では、フリン効果は予想された3点ではなく1.2点にとどまりました（Winter ほか, 2024）。

教育はIQを高めるとみられます。以前の知能を統制したり、義務教育を延ばした政策の変化や入学年齢の区切りを利用したりした準実験研究の142の効果量（42のデータセット、60万人以上）をまとめたメタ分析では、教育を1年多く受けるとIQが約1〜5点高くなり、この効果は生涯にわたって続き、調べられた幅広い認知能力のすべてでみられました。研究者は、教育をこれまでに確認された中で最も一貫して確かで長続きする知能を高める方法とみています（Ritchie & Tucker-Drob, 2018）。

脳トレは期待どおりではありません。ワーキングメモリの訓練の研究をまとめたメタ分析では、非言語・言語能力のようなかけ離れた課題で、別の活動をした対照条件と比べると信頼できる向上はなく（Melby-Lervåg ほか, 2016）、n-back訓練だけを調べた20の研究のメタ分析は、流動性知能の検査で小さいが有意な効果を報告しました（Au ほか, 2015）。しかし先の大きなレビューでは、問題の大きい研究を1つ除き、別の活動をした対照群と比べると、n-back訓練の非言語能力への効果は無視できるほど小さなもの（g = 0.10）でした（Melby-Lervåg ほか, 2016）。脳トレや「モーツァルト効果」については集中力を高める方法を見てください。

誤解1　IQは生まれつきで変わらない。遺伝率は集団のなかの違いについての推定で、遺伝率が100%の特性はありません（Plomin & Deary, 2015）。教育を1年多く受けると約1〜5点上がるというメタ分析があり（Ritchie & Tucker-Drob, 2018）、世代間の平均も大きく上がってきました（Pietschnig & Voracek, 2015）。個人の点数も、数年のあいだに10点以上変わることがあります（Watkins & Smith, 2013）。

誤解2　IQが高ければ成功する。知能は学歴や職業とかなり関係しますが、収入との相関は測定の信頼性の低さと二分化を補正しても.20ほどで、親の社会経済的地位や成績より圧倒的に優れた予測因子ではありませんでした（Strenze, 2007）。仕事の成果との関係も計算し直すと.31（職務評価の測定誤差などを補正した値）で（Sackett ほか, 2022）、誠実性は知能とはほぼ別に成績を予測しました（Poropat, 2009）。

誤解3　オンラインのIQテストで140が出たから、IQは140だ。メンサもオンラインテストは入会に認めておらず（Mensa International, n.d.）、監督のない能力検査は点数が高めに出る傾向があり（Steger ほか, 2020）、検査によって目盛りも違います。正式な検査のIQ140と同じ意味では読めません。

誤解4　韓国人の平均IQは世界一だ。ネットに出回る国別のIQランキングは、たいてい「国別IQ」のデータをもとにしていますが、このデータの大半は国全体を代表しない標本から得られたもので、小さな便宜的標本、1940年代までさかのぼるデータ、子どもだけを測ったデータが多く、それを疑わしい仮定と恣意的な調整で国の数値に変えたものなので、世界の知能の違いを推し量るのに使うべきではないという批判があります（Sear, 2022）。この批判はまだ査読前の論文ですが、国別IQは国の現在の発展水準と強く交絡しているという指摘（Wicherts ほか, 2010b）や、西洋の知能検査をサハラ以南のアフリカで使うときの測定の偏りをさらに確かめる必要があるとした系統的レビュー（Wicherts ほか, 2010a）もあります。国別のIQランキングは信頼できる比較ではありません。

誤解5　アインシュタインのIQは160だった。よく引用されるこの数字の出典は、この記事のために調べたなかでは確認できませんでした。IQは決まった検査を受けて出る点数で、有名な業績から逆算できる値ではありません。

Q. IQの検査はどこで受けられますか？ A. 正式な知能検査は専門家が一人ずつ行う標準化された検査で、知的障害のような判断も、臨床的な評価と個別の標準化された知能検査の両方で確かめます（Winter ほか, 2024）。mind.ioにIQの検査はありません。受診が初めてなら初めての精神科を参考にしてください。

Q. IQが70以下なら知的障害ですか？ A. 点数だけでは決まりません。米国精神医学会の診断基準（DSM-5-TR）を引用した論文によると、知的障害と診断するには、推論、問題解決、学習のような知的機能の欠陥が臨床的な評価と個別の標準化された知能検査の両方で確かめられ、日常の適応機能にも欠陥がある必要があります（Winter ほか, 2024）。点数は、測定誤差と臨床的な判断をあわせて考えて読みます（Trahan ほか, 2014）。

Q. 境界知能とは何ですか？ A. 研究でおおよそIQ70〜84の範囲を指す言葉で、ある系統的レビューはIQ71〜84を対象の基準にしました。米国精神医学会の診断基準はこれを障害として分類せず、「臨床的関与の対象となることのある他の状態」に置いています（Cho ほか, 2025）。無料テストの点数で判断せず、専門家による個別の検査で確かめる必要があります。

Q. メンサに入るにはIQがいくつ必要ですか？ A. メンサの基準は数字ではなく、公認の知能検査で上位2%に入るかどうかです（Mensa International, n.d.）。標準偏差15のウェクスラー式では130、標準偏差24のメンサ・コリアの尺度では148がその基準です（メンサ・コリア, n.d.）。

Q. 子どものころのIQは大人になってもそのままですか？ A. 幼いほど点数は安定しません。就学前の子どもは順位の安定性が低く、個人の判断に必要な安定性は7歳を過ぎてから、それも子どもでは短い間隔でしか期待できないとされています（Breit ほか, 2024）。

Q. EQ（感情知能）はIQより大切ですか？ A. 成績の研究では、感情知能は知能と誠実性に次ぐ3番目の予測因子で、因果の向きの根拠はありませんでした（MacCann ほか, 2020）。感情知能とは何か、EQテストがどれくらい正確かは感情知能のガイドにまとめています。

参考文献：Mensa Korea (n.d.), Frequently asked questions [in Korean], https://mensa.kr/bbs/faq.php (retrieved 28 October 2026); Trahan, L. H., Stuebing, K. K., Fletcher, J. M., & Hiscock, M. (2014), The Flynn effect: A meta-analysis, Psychological Bulletin, 140(5), 1332-1360, https://doi.org/10.1037/a0037173; Johnson, W., Carothers, A., & Deary, I. J. (2008), Sex differences in variability in general intelligence: A new look at the old question, Perspectives on Psychological Science, 3(6), 518-531, https://doi.org/10.1111/j.1745-6924.2008.00096.x; Mensa International (n.d.), Getting your IQ tested FAQs, https://mensa.org/getting-your-iq-tested-faqs/ (retrieved 28 October 2026); Plomin, R., & Deary, I. J. (2015), Genetics and intelligence differences: Five special findings, Molecular Psychiatry, 20(1), 98-108, https://doi.org/10.1038/mp.2014.105; Winter, E. L., Trudel, S. M., & Kaufman, A. S. (2024), Wait, where’s the Flynn effect on the WAIS-5?, Journal of Intelligence, 12(11), 118, https://doi.org/10.3390/jintelligence12110118; Winter, E. L., Dale, B. A., Maharjan, S., Lando, C. R., Larsen, C. C., & Courville, T. (2025), Cognitive aging revisited: A cross-sectional analysis of the WAIS-5, Journal of Intelligence, 13(7), 85, https://doi.org/10.3390/jintelligence13070085; Seo, R., Sung, K., Kim, J., Hwang, S., Park, K., Choi, J., & Hong, S. (2014), K-WAIS-IV profiles of patients with schizophrenia [in Korean], Korean Journal of Clinical Psychology, 33(4), 719-734, https://www.accesson.kr/kjcp/assets/pdf/16896/journal-33-4-719.pdf; Watkins, M. W., & Smith, L. G. (2013), Long-term stability of the Wechsler Intelligence Scale for Children—Fourth Edition, Psychological Assessment, 25(2), 477-483, https://doi.org/10.1037/a0031653; Whitaker, S. (2008), The stability of IQ in people with low intellectual ability: An analysis of the literature, Intellectual and Developmental Disabilities, 46(2), 120-128, https://doi.org/10.1352/0047-6765(2008)46[120:TSOIIP]2.0.CO;2; Calamia, M., Markon, K., & Tranel, D. (2013), The robust reliability of neuropsychological measures: Meta-analyses of test–retest correlations, The Clinical Neuropsychologist, 27(7), 1077-1105, https://doi.org/10.1080/13854046.2013.809795; Steger, D., Schroeders, U., & Gnambs, T. (2020), A meta-analysis of test scores in proctored and unproctored ability assessments, European Journal of Psychological Assessment, 36(1), 174-184, https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000494; Condon, D. M., & Revelle, W. (2014), The international cognitive ability resource: Development and initial validation of a public-domain measure, Intelligence, 43, 52-64, https://doi.org/10.1016/j.intell.2014.01.004; Roth, B., Becker, N., Romeyke, S., Schäfer, S., Domnick, F., & Spinath, F. M. (2015), Intelligence and school grades: A meta-analysis, Intelligence, 53, 118-137, https://doi.org/10.1016/j.intell.2015.09.002; Poropat, A. E. (2009), A meta-analysis of the five-factor model of personality and academic performance, Psychological Bulletin, 135(2), 322-338, https://doi.org/10.1037/a0014996; Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998), The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings, Psychological Bulletin, 124(2), 262-274, https://doi.org/10.1037/0033-2909.124.2.262; Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2023), Revisiting the design of selection systems in light of new findings regarding the validity of widely used predictors, Industrial and Organizational Psychology, 16(3), 283-300, https://doi.org/10.1017/iop.2023.24; Sackett, P. R., Zhang, C., Berry, C. M., & Lievens, F. (2022), Revisiting meta-analytic estimates of validity in personnel selection: Addressing systematic overcorrection for restriction of range, Journal of Applied Psychology, 107(11), 2040-2068, https://doi.org/10.1037/apl0000994; Strenze, T. (2007), Intelligence and socioeconomic success: A meta-analytic review of longitudinal research, Intelligence, 35(5), 401-426, https://doi.org/10.1016/j.intell.2006.09.004; Calvin, C. M., Deary, I. J., Fenton, C., Roberts, B. A., Der, G., Leckenby, N., & Batty, G. D. (2011), Intelligence in youth and all-cause-mortality: Systematic review with meta-analysis, International Journal of Epidemiology, 40(3), 626-644, https://doi.org/10.1093/ije/dyq190; MacCann, C., Jiang, Y., Brown, L. E. R., Double, K. S., Bucich, M., & Minbashian, A. (2020), Emotional intelligence predicts academic performance: A meta-analysis, Psychological Bulletin, 146(2), 150-186, https://doi.org/10.1037/bul0000219; Haworth, C. M. A., Wright, M. J., Luciano, M., Martin, N. G., de Geus, E. J. C., van Beijsterveldt, C. E. M., et al. (2010), The heritability of general cognitive ability increases linearly from childhood to young adulthood, Molecular Psychiatry, 15(11), 1112-1120, https://doi.org/10.1038/mp.2009.55; Briley, D. A., & Tucker-Drob, E. M. (2013), Explaining the increasing heritability of cognitive ability across development: A meta-analysis of longitudinal twin and adoption studies, Psychological Science, 24(9), 1704-1713, https://doi.org/10.1177/0956797613478618; Tucker-Drob, E. M., & Bates, T. C. (2016), Large cross-national differences in gene × socioeconomic status interaction on intelligence, Psychological Science, 27(2), 138-149, https://doi.org/10.1177/0956797615612727; Breit, M., Scherrer, V., Tucker-Drob, E. M., & Preckel, F. (2024), The stability of cognitive abilities: A meta-analytic review of longitudinal studies, Psychological Bulletin, 150(4), 399-439, https://doi.org/10.1037/bul0000425; Deary, I. J., Pattie, A., & Starr, J. M. (2013), The stability of intelligence from age 11 to age 90 years: The Lothian birth cohort of 1921, Psychological Science, 24(12), 2361-2368, https://doi.org/10.1177/0956797613486487; Pietschnig, J., & Voracek, M. (2015), One century of global IQ gains: A formal meta-analysis of the Flynn effect (1909–2013), Perspectives on Psychological Science, 10(3), 282-306, https://doi.org/10.1177/1745691615577701; Bratsberg, B., & Rogeberg, O. (2018), Flynn effect and its reversal are both environmentally caused, Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(26), 6674-6678, https://doi.org/10.1073/pnas.1718793115; Dworak, E. M., Revelle, W., & Condon, D. M. (2023), Looking for Flynn effects in a recent online U.S. adult sample: Examining shifts within the SAPA Project, Intelligence, 98, 101734, https://doi.org/10.1016/j.intell.2023.101734; Ritchie, S. J., & Tucker-Drob, E. M. (2018), How much does education improve intelligence? A meta-analysis, Psychological Science, 29(8), 1358-1369, https://doi.org/10.1177/0956797618774253; Melby-Lervåg, M., Redick, T. S., & Hulme, C. (2016), Working memory training does not improve performance on measures of intelligence or other measures of “far transfer”: Evidence from a meta-analytic review, Perspectives on Psychological Science, 11(4), 512-534, https://doi.org/10.1177/1745691616635612; Au, J., Sheehan, E., Tsai, N., Duncan, G. J., Buschkuehl, M., & Jaeggi, S. M. (2015), Improving fluid intelligence with training on working memory: A meta-analysis, Psychonomic Bulletin & Review, 22(2), 366-377, https://doi.org/10.3758/s13423-014-0699-x; Sear, R. (2022), ‘National IQ’ datasets do not provide accurate, unbiased or comparable measures of cognitive ability worldwide [preprint, version 2 posted 24 August 2026], PsyArXiv, https://doi.org/10.31234/osf.io/26vfb; Wicherts, J. M., Borsboom, D., & Dolan, C. V. (2010b), Why national IQs do not support evolutionary theories of intelligence, Personality and Individual Differences, 48(2), 91-96, https://doi.org/10.1016/j.paid.2009.05.028; Wicherts, J. M., Dolan, C. V., & van der Maas, H. L. J. (2010a), A systematic literature review of the average IQ of sub-Saharan Africans, Intelligence, 38(1), 1-20, https://doi.org/10.1016/j.intell.2009.05.002; Cho, M., Ko, E., Choi, H., Han, D. G., Kim, H. J., Kim, B., & Park, M.-H. (2025), The mental health profile of borderline intellectual functioning: A systematic review, Psychiatry Investigation, 22(11), 1230-1242, https://doi.org/10.30773/pi.2025.0209