IQ 테스트, 얼마나 정확할까? IQ 점수의 뜻과 평균, 유전과 변화

IQ 점수는 같은 나이대 사람들(규준 집단)과 비교해 내가 어디쯤인지를 나타내는 상대 점수예요. 멘사코리아는 지능지수가 평균을 임의로 100으로 정한 것이고 표준편차는 학자(검사)마다 다르다고 설명하는데(멘사코리아, n.d.), 웩슬러 검사를 비롯한 주요 검사는 대부분 평균 100, 표준편차 15(또는 16)를 써요(Trahan 등, 2014).

이렇게 맞춘 검사에서 평균에서 표준편차 1만큼 떨어진 범위(표준편차 15라면 85~115)에는 100명 중 약 68명이 있고, 웩슬러 검사에서 상위 2%의 기준이 되는 130 이상은 정확히는 2.28%(백분위 97.72)예요(멘사코리아, n.d.). 반대로 70 이하는 인구의 약 2.2%예요(Trahan 등, 2014). 다만 실제 분포는 완전한 종 모양이 아니어서, 스코틀랜드 11세 전체를 조사한 자료에서는 평균이 100이어도 가장 흔한 점수는 105 안팎이었고 높은 쪽의 퍼짐이 낮은 쪽보다 작았어요(Johnson 등, 2008). 그래서 이런 비율은 ‘대략’으로 읽어야 해요.

같은 사람이 검사에 따라 IQ 148이 되기도 하고 130이 되기도 하는 이유는 눈금이 다르기 때문이에요. 멘사코리아는 표준편차를 24로 정한 자기 척도에서는 148, 표준편차 15인 웩슬러 검사에서는 130이 같은 기준이 된다고 설명하고(멘사코리아, n.d.), 멘사 인터내셔널도 한 검사의 132가 다른 검사의 148과 같을 수 있고, IQ 점수를 아예 쓰지 않는 지능검사도 있다고 해요(Mensa International, n.d.).

지능검사가 재는 것은 무엇일까요? 서로 아주 다른 인지 과제의 점수도 대부분 함께 높거나 낮은 경향이 있어서, 한 과제를 잘하는 사람은 다른 과제도 잘하는 편이에요. 1904년 스피어먼이 이 공통 부분을 일반 지능(g)이라고 불렀고, 다양한 인지 검사를 능력 범위가 넓은 집단에 실시하면 g가 전체 점수 차이의 약 40%를 설명해요(Plomin & Deary, 2015). 지능을 여러 갈래로 나누는 가드너의 다중지능 이론을 연구가 어떻게 보는지는 다중지능 가이드에 정리했어요. MBTI 유형에 따라 IQ가 다른지는 MBTI별 IQ·지능 가이드에서 따로 살펴봤어요.

2024년에 나온 미국 성인용 웩슬러 검사(WAIS-5)는 2023년 2월부터 2024년 1월까지 16~90세 2,020명을 대상으로 규준을 만들었고, 표본은 나이, 성별, 민족 배경, 학력, 지역에 따라 2022년 미국 인구조사 비율에 가깝게 맞췄어요. 출판사 기술 지침서의 수치를 인용한 논문에 따르면 전체 IQ의 신뢰도는 나이대 평균 .97이었고, 201명이 평균 29일 간격으로 두 번 받았을 때 안정성 계수는 .93이었어요(Winter 등, 2024). 지표 점수의 신뢰도는 .90~.97이었지만, 규준 표본에서는 지적장애, 정신질환, 신경학적 질환이 있는 사람을 뺐어요(Winter 등, 2025).

국내 성인용 웩슬러 검사(K-WAIS-IV)는 2012년 국내에서 표준화됐고, 만 16세 0개월부터 69세 11개월까지를 대상으로 해요(Seo 등, 2014). 이런 정식 검사는 전문가가 한 사람씩 실시해요.

그래도 한 번의 점수는 정해진 값이라기보다 범위로 읽어야 해요. 특수교육 대상 여부를 평가하려고 평균 2.84년 간격으로 두 번 검사받은 학생 344명에서 전체 IQ의 재검사 신뢰도는 .82였지만, 25%는 10점 이상 차이가 났어요(Watkins & Smith, 2013). IQ 80 미만 집단의 자료를 모은 메타분석에서도 평균 2.8년 사이 대부분은 6점 미만으로 변했지만 14%는 10점 이상 변했어요(Whitaker, 2008). 신경심리 검사 점수의 재검사 신뢰도는 대체로 적절하거나 높은 수준(r = .7 이상)이었어요(Calamia 등, 2013).

그래서 전문가는 점수를 측정 오차와 함께 봐요. 미국정신의학회 진단 기준(DSM-5-TR)을 인용한 논문은 지적장애가 있는 사람이 보통 평균보다 표준편차 2 이상 낮은 점수를 받는다며, 측정 오차 ±5점을 포함해 65~75 정도를 예로 들고(Winter 등, 2024), 미국지적발달장애협회(AAIDD) 기준도 측정 오차를 고려한 임상적 판단을 강조해요(Trahan 등, 2014). 규준이 오래되면 점수가 부풀려지는 문제도 있어요. 시간이 지나며 IQ 점수가 오르는 현상(플린 효과) 때문에 오래된 규준은 낡게 되고(Trahan 등, 2014), 지적장애 진단에서는 웩슬러 전체 IQ에서 규준이 오래된 햇수마다 0.3점을 빼서 본다고 해요(Winter 등, 2024).

멘사 인터내셔널은 인정된 지능검사를 제대로 실시하고 감독한 상태에서 상위 2% 안에 든 사람만 회원이 될 수 있고, 온라인 테스트는 입회에 쓸 수 없으며, 자체 웹사이트의 온라인 문제도 공식 IQ 검사가 아니라고 밝혀요(Mensa International, n.d.). 멘사코리아도 무료 IQ 테스트를 내세우는 온라인 사이트들과 테스트 관련 협력 관계가 전혀 없고, 입회 테스트는 오프라인으로만 볼 수 있다고 안내해요(멘사코리아, n.d.).

감독 없이 보는 온라인 검사는 점수가 높게 나오는 경향도 있어요. 감독한 능력 검사와 감독하지 않은 능력 검사를 비교한 49개 연구(100,434명)를 모은 메타분석에서 감독하지 않은 쪽 점수가 평균 0.20 표준편차 높았는데, 표준편차 15인 IQ 눈금으로 치면 3점 정도예요. 인터넷으로 답을 찾기 어려운 검사에서는 차이가 작았고, 연구진은 점수 차이를 부정행위 때문으로 봤어요(Steger 등, 2020). 다만 이 연구들은 능력 검사 전반에 관한 것이고, 특정 무료 IQ 사이트를 시험한 연구는 이 글을 쓰며 찾지 못했어요.

연구용으로 잘 만들어진 무료 온라인 검사도 한계가 있어요. 국제 인지능력 자료(ICAR)는 성격 피드백을 받으려고 온라인 설문에 참여한 199개국 96,958명의 자료로 개발됐고, 16문항 버전의 내적 일관성은 α = .81이었어요. 선발이 까다로운 한 사립대학 학생 137명에서는 신뢰도와 범위 제한을 보정한 뒤 다른 지능검사(Shipley-2)의 두 합성 점수와의 상관이 .82와 .81이었어요. 하지만 개발자들도 이런 실시 방식은 전통적인 검사보다 덜 정밀하다고 했고, 이 논문은 개인의 IQ를 매길 규준을 제시하지 않았어요(Condon & Revelle, 2014).

무료 테스트 점수가 정식 검사의 IQ와 같은 숫자가 아닌 이유는 더 있어요. 규준을 어떤 집단으로 만들었는지 밝히지 않은 테스트라면 그 점수의 뜻을 알 수 없고, 규준이 오래되면 점수가 부풀려지며(Trahan 등, 2014), 검사마다 눈금도 달라요(Mensa International, n.d.). 재미로 보는 점수와 정식 검사의 IQ는 같은 뜻으로 볼 수 없어요.

IQ와 뚜렷하게 관련되는 것 가운데 하나는 학교 성적이에요. 240개 표본, 105,185명을 모은 메타분석에서 표본 오차, 측정 오차, 지능 점수의 범위 제한을 보정한 상관은 ρ = .54였고, 과목, 학년, 사용한 검사의 종류에 따라 달랐어요(Roth 등, 2015). 검토된 연구에서는 성실성이 지능과 거의 독립적으로 성적과 관련됐고, 대학 성적에서는 고등학교 성적을 통제하면 성실성이 지능만큼 예측력을 더했어요(Poropat, 2009).

직무 수행과의 관련은 알려진 것보다 작아요. 1998년의 유명한 종합 연구가 제시한 .51은 직무 평가의 측정 오차와 범위 제한을 보정한 값이었는데(Schmidt & Hunter, 1998; Sackett 등, 2023), 범위 제한 보정을 다시 따져 본 2022년 연구에서는 직무 평가의 측정 오차와, 필요한 경우에만 범위 제한을 보정한 값이 .31로 낮아졌어요(Sackett 등, 2022). 같은 연구진이 소개한 다른 연구진의 메타분석은 21세기에 이뤄진 113개 연구에서 보정 전 .16, 직무 평가의 측정 오차와 범위 제한을 보정한 뒤 .23을 보고했어요(Sackett 등, 2023). 새 분석에서는 지능검사 대신 구조화 면접이 평균 타당도가 가장 높은 선발 도구로 나타났어요(Sackett 등, 2023).

학력, 직업, 소득과도 관련되지만 다른 요인보다 압도적으로 강하지는 않아요. 앞서 잰 지능과 나중의 학력은 .56(59개 표본, 84,828명), 직업 수준은 .43(45개 표본, 72,290명), 소득은 .20(31개 표본, 58,758명)의 상관을 보였는데, 측정의 비신뢰도와 이분화를 보정한 값이에요. 연구자는 지능이 강력한 예측 요인이지만 대체로 부모의 사회경제적 지위나 성적보다 압도적으로 나은 예측 요인은 아니라고 결론 내렸어요(Strenze, 2007).

건강과도 관련이 있어요. 16개 연구, 1,107,022명(사망 22,453명)을 모은 메타분석에서 어린 시절이나 청소년기의 인지 검사 점수가 표준편차 1만큼 높은 것은 17~69년의 추적 기간에 사망 위험이 24% 낮은 것과 관련이 있었지만, 성인기 사회경제적 지위를 고려한 5개 연구와 교육을 고려한 6개 연구에서는 이 관련이 각각 34%, 54% 줄었어요(Calvin 등, 2011). 이것이 무엇 때문인지는 아직 정리되지 않았어요.

감성지능(EQ)은 성적과 ρ = .20의 관련을 보였고(42,529명), 지능과 성실성 다음으로 세 번째로 중요한 예측 요인이었지만 인과 방향의 근거는 없었어요(MacCann 등, 2020). IQ는 여러 결과와 관련되지만 상관일 뿐 운명은 아니에요. 끈기(그릿)에 관한 연구는 회복탄력성 가이드에 있어요.

미국·호주·네덜란드·영국의 쌍둥이 1만 1,000쌍을 분석한 연구에서 일반 인지 능력의 유전율은 9세 41%, 12세 55%, 17세 66%로 나이가 들수록 높아졌어요(Haworth 등, 2010). 다른 리뷰는 유전율이 영아기 약 20%에서 청소년기 약 40%, 성인기 약 60%로 오르고, 성인기 후반에는 80%까지 오를 수 있다는 근거도 있다고 정리했어요(Plomin & Deary, 2015).

다만 이 숫자는 한 사람의 지능 가운데 66%가 유전이라는 뜻이 아니라, 그 집단 안에서 사람들 사이 점수 차이의 그만큼이 유전 차이와 관련된다는 추정이에요. 또 어떤 특성도 유전율이 100%는 아니어서, 환경의 영향은 늘 상당해요(Plomin & Deary, 2015).

유전율이 나이와 함께 높아지는 이유로 연구진은 아이가 자라면서 부분적으로는 유전적 성향에 따라 자기 경험을 점점 더 고르고 바꾸고 만들어 가기 때문이라고 제안했어요(Haworth 등, 2010). 6개월부터 18세 사이에 두 번 이상 잰 쌍둥이·형제자매 11,500쌍을 모은 메타분석에서도, 어린 시기에는 새로 나타나는 유전 영향이 컸지만 8세 이후 유전율이 높아지는 것은 기존 유전 영향이 커지는 것으로 설명됐어요(Briley & Tucker-Drob, 2013). 유전율은 사회에 따라서도 달라요. 미국 연구에서는 가정의 사회경제적 지위에 따라 유전의 영향이 달라지는 효과가 중간 크기로 뚜렷했지만, 교육과 의료가 더 고르게 보장되는 서유럽과 호주 연구에서는 그런 효과가 없거나 반대였어요(Tucker-Drob & Bates, 2016).

205개 종단 연구, 87,408명을 모은 메타분석에서 20세 기준 5년 간격의 순위 안정성은 ρ = .76이었어요. 미취학 아동에서는 안정성이 낮고 아동기에 빠르게 높아져 청소년기 후반부터는 높게 유지됐으며, 개인을 진단하는 데 필요한 수준(.80)은 7세가 넘어야, 그것도 아이는 짧은 간격에서만 기대할 수 있었고 성인은 5년이 넘는 간격에서도 그 수준이었어요(Breit 등, 2024). 같은 검사를 11세와 90세에 받은 106명에서는 두 점수의 상관이 .54(범위 제한을 보정하면 .67)였어요(Deary 등, 2013). 사람들 사이의 순서는 꽤 안정적이지만 완벽하지는 않다는 뜻이에요.

평균 점수는 세대에 따라 크게 변했어요. 1909~2013년 31개국 271개 표본, 약 400만 명을 모은 메타분석에서 전체 IQ는 해마다 약 0.28점씩 올랐고, 유동 지능은 0.41점으로 더 많이 올랐으며, 최근 수십 년에는 상승 폭이 줄었어요(Pietschnig & Voracek, 2015). 규준이 다른 두 검사를 비교한 285개 연구(14,031명)를 모은 다른 메타분석은 10년에 2.31점으로 추정했어요(Trahan 등, 2014). 이를 플린 효과라고 하는데, 세대 사이 평균의 변화이지 한 사람의 점수가 매년 오른다는 뜻은 아니에요.

최근에는 상승이 둔해지거나 반대로 떨어진 나라도 있어요. 1962~1991년생 노르웨이 남성의 징병 자료에서는 점수의 상승, 전환점, 이후의 하락이 모두 같은 가족 안의 형제 사이에서도 나타나, 연구진은 부모 구성의 변화가 아니라 환경 요인 때문이라고 결론 내렸어요(Bratsberg & Rogeberg, 2018). 미국의 온라인 자원자 표본에서도 2006~2018년 역(逆)플린 효과와 맞는 양상이 보였고(Dworak 등, 2023), 2024년 새 웩슬러 검사(WAIS-5)를 이전 판과 비교한 작은 연구 두 개에서는 플린 효과가 예상한 3점이 아니라 1.2점에 그쳤어요(Winter 등, 2024).

교육은 IQ를 높이는 것으로 보여요. 이전 지능을 통제하거나, 의무교육 기간이 늘어난 정책 변화, 입학 연령 기준을 이용한 준실험 연구의 142개 효과 크기(42개 자료, 60만 명 이상)를 모은 메타분석에서 교육을 1년 더 받으면 IQ가 약 1~5점 높아졌고, 이 효과는 평생 이어지며 넓은 인지 능력 영역 모두에서 나타났어요. 연구진은 교육을 지금까지 확인된 가장 일관되고 튼튼하며 오래가는 지능 향상 방법으로 봤어요(Ritchie & Tucker-Drob, 2018).

두뇌 훈련은 기대와 달라요. 작업기억 훈련 연구를 모은 메타분석에서 비언어·언어 능력 같은 먼 과제는 다른 활동을 한 대조 조건과 비교하면 믿을 만한 향상이 없었고(Melby-Lervåg 등, 2016), n-back 훈련만 본 20개 연구의 메타분석은 유동 지능 검사에서 작지만 통계적으로 유의한 효과를 보고했어요(Au 등, 2015). 하지만 앞의 큰 리뷰에서는 문제가 큰 연구 하나를 빼고 다른 활동을 한 대조군과 비교하면 n-back 훈련의 비언어 능력 효과가 무시할 만한 수준(g = 0.10)이었어요(Melby-Lervåg 등, 2016). 두뇌 게임과 ‘모차르트 효과’는 집중력 가이드를 보세요.

오해 1. IQ는 타고나서 변하지 않는다. 유전율은 집단 안의 차이에 대한 추정이고 어떤 특성도 100%가 아니에요(Plomin & Deary, 2015). 교육을 1년 더 받으면 약 1~5점 오른다는 메타분석이 있고(Ritchie & Tucker-Drob, 2018), 세대 사이의 평균도 크게 올랐어요(Pietschnig & Voracek, 2015). 개인의 점수도 몇 년 사이에 10점 이상 달라지기도 해요(Watkins & Smith, 2013).

오해 2. IQ가 높으면 성공한다. 지능은 학력이나 직업과 꽤 관련되지만 소득과의 상관은 측정의 비신뢰도와 이분화를 보정해도 .20 정도였고, 부모의 사회경제적 지위나 성적보다 압도적으로 나은 예측 요인은 아니었어요(Strenze, 2007). 직무 수행과의 관련도 다시 계산하면 .31(직무 평가의 측정 오차 등을 보정한 값)이었고(Sackett 등, 2022), 성실성은 지능과 거의 별개로 성적을 예측했어요(Poropat, 2009).

오해 3. 온라인 IQ 테스트에서 140이 나왔으니 IQ가 140이다. 멘사도 온라인 테스트는 입회에 인정하지 않고(Mensa International, n.d.), 감독 없는 능력 검사는 점수가 더 높게 나오는 경향이 있으며(Steger 등, 2020), 검사마다 눈금도 달라요. 정식 검사의 IQ 140과 같은 뜻으로 볼 수 없어요.

오해 4. 한국인의 평균 IQ가 세계 1위다. 인터넷에 도는 나라별 IQ 순위는 대개 ‘국가 IQ’ 자료를 바탕으로 하는데, 이 자료의 대부분은 나라 전체를 대표하지 못하는 표본에서 나왔고, 작은 편의 표본, 1940년대까지 거슬러 올라가는 자료, 아이들만 잰 자료가 많으며, 이를 의문스러운 가정과 임의적인 조정으로 바꿔 만든 것이어서 세계의 지능 차이를 추론하는 데 써서는 안 된다는 비판이 있어요(Sear, 2022). 이 비판은 아직 동료 심사 전 논문이지만, 국가 IQ가 나라의 현재 발전 수준과 크게 뒤섞여 있다는 지적(Wicherts 등, 2010b)과 서양 지능검사를 사하라 이남 아프리카에서 쓸 때의 측정 편향을 더 확인해야 한다는 체계적 문헌고찰(Wicherts 등, 2010a)도 있어요. 나라별 IQ 순위는 믿을 만한 비교가 아니에요.

오해 5. 아인슈타인의 IQ는 160이었다. 흔히 인용되는 이 숫자의 출처는 이 글을 쓰며 확인할 수 없었어요. IQ는 정해진 검사를 받아야 나오는 점수이고, 유명한 업적에서 거꾸로 짐작할 수 있는 값이 아니에요.

Q. IQ 검사는 어디서 받을 수 있나요? A. 정식 지능검사는 전문가가 한 사람씩 실시하는 표준화 검사이고, 지적장애 같은 판단도 임상 평가와 개인별 표준화 지능검사로 함께 확인해요(Winter 등, 2024). mind.io에는 IQ 검사가 없어요. 진료가 처음이라면 정신과 처음 가기를 참고하세요.

Q. IQ가 70 이하면 지적장애인가요? A. 점수만으로 정하지 않아요. 미국정신의학회 진단 기준(DSM-5-TR)을 인용한 논문에 따르면 지적장애로 진단하려면 추론, 문제 해결, 학습 같은 지적 기능의 결함이 임상 평가와 개인별 표준화 지능검사로 모두 확인되고, 일상 적응 기능에도 결함이 있어야 해요(Winter 등, 2024). 점수는 측정 오차와 임상적 판단을 함께 고려해 읽어요(Trahan 등, 2014).

Q. 경계선 지능이란 무엇인가요? A. 연구에서 대략 IQ 70~84 범위를 가리키는 말로, 한 체계적 문헌고찰은 IQ 71~84를 포함 기준으로 삼았어요. 미국정신의학회 진단 기준은 이를 장애로 분류하지 않고 ‘임상적 관심의 대상이 될 수 있는 기타 상태’에 두고 있어요(Cho 등, 2025). 무료 테스트 점수로 판단하지 말고 전문가의 개인 검사로 확인해야 해요.

Q. 멘사에 들어가려면 IQ가 몇이어야 하나요? A. 멘사는 숫자가 아니라 인정된 지능검사에서 상위 2% 안에 드는지를 기준으로 해요(Mensa International, n.d.). 표준편차 15인 웩슬러 검사에서는 130, 표준편차 24인 멘사코리아 척도에서는 148이 그 기준이에요(멘사코리아, n.d.).

Q. 아이 때 받은 IQ는 커서도 그대로인가요? A. 어릴수록 점수가 덜 안정적이에요. 미취학 아동은 순위 안정성이 낮고, 개인 판단에 필요한 안정성은 7세가 넘어야, 그것도 아이는 짧은 간격에서만 기대할 수 있다고 해요(Breit 등, 2024).

Q. EQ(감성지능)가 IQ보다 중요한가요? A. 성적 연구에서는 감성지능이 지능과 성실성 다음으로 세 번째 예측 요인이었고, 인과 방향의 근거는 없었어요(MacCann 등, 2020). 감성지능의 정의와 EQ 테스트의 정확도는 감성지능 가이드에 정리했어요.

참고 문헌: 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