Un nuovo test delle matrici per l'intelligenza non-verbale: Età, scolarità e sesso biologico come predittori della prestazione di persone neurologicamente indenni

Intelligence is a complex construct, studied through theories, ranging from Spearman's single factor to Thurstone's multiple abilities (REF). One relevant distinction is between crystallized intelligence and fluid intelligence; the latter includes nonverbal intelligence, which can be defined as the “ability to solve novel problems and reason independently of prior knowledge, without the aid of verbal skills” (REF). Raven's Progressive Matrices have been the gold-standard for assessing nonverbal intelligence (REF). Nevertheless,, they have significant limitations, including lack of up-to-date normative data and inaccessibility to psychometric data for deriving adjusted scores. With the present thesis, we aimed to partially standardize the GAB30, a new test for assessing nonverbal intelligence, designed to overcome the aforementioned critical issues. We tested how age, education, and biological sex could predict our normative sample’s performance on the GAB-The ultimate goal was to provide up-to-date and freely accessible normative data, in line with the Open-Science Movement. A normative sample of 60 neurologically healthy participants, aged 20 to 90+ years, was tested. Each participant was first administered a medical history form to assess for the presence of health problems, with particular reference to neurological and psychiatric disorders (e.g., stroke, traumatic head injury, epilepsy, depression, anxiety, etc.) that could impair proper cognitive functioning. Eligible participants were subsequently administered the GAB30, the MoCA, and the CRIq. The MoCA was included to rule out the presence of cognitive deficits, while the CRIq was used to assess the level of cognitive reserve. Finally, t-tests, correlational, and regression analyses were conducted on the collected data to investigate the role of age, education, and biological sex in predicting participants’ performance on the GAB30.

L'Intelligenza è un costrutto complesso, studiato attraverso teorie che spaziano da quella del fattore unico di Spearman a quella delle abilità multiple di Thurstone (REF). Una distinzione rilevante è quella tra intelligenza cristallizzata e intelligenza fluida; a quest’ultima è riconducibile l’intelligenza non verbale, che può essere definita come la “capacità di risolvere problemi nuovi e ragionare indipendentemente dalle conoscenze pregresse, senza l’ausilio di abilità verbali” (REF). Le Matrici Progressive di Raven hanno rappresentato il gold-standard per la valutazione dell’intelligenza non verbale (REF). Presentano, tuttavia, limitazioni significative, tra cui la mancanza di dati normativi aggiornati e l’inaccessibilità ai dati psicometrici di derivazione dei punteggi corretti. Con il presente lavoro di tesi, abbiamo parzialmente standardizzato il GAB30, un nuovo test per la valutazione dell’intelligenza non verbale, ideato per superare le suddette criticità. Abbiamo investigato come l’età, la scolarità e il sesso biologico possano predire la prestazione del campione normativo. Scopo ultimo era fornire dati normativi aggiornati e liberamente accessibili, in linea con i principi del Movimento Open-Science. È stato testato un campione normativo di 60 partecipanti neurologicamente indenni, di età compresa tra i 20 e i 90+ anni. A ciascun partecipante è stata dapprima somministrata una scheda anamnestica per valutare la presenza di problemi di salute, con particolare riferimento a disturbi neurologici e psichiatrici (e.g., ictus, trauma cranico, epilessia, depressione, ansia, ecc.), che potessero compromettere il corretto funzionamento cognitivo dei partecipanti. I partecipanti idonei hanno successivamente completato la somministrazione del GAB30, del MoCA e del CRIq. Il MoCA è stato incluso per escludere la presenza di deficit cognitivi, mentre il CRIq ha permesso di valutare il livello di riserva cognitiva. Infine, sui dati raccolti sono state condotte analisi tramite t-test, correlazioni e regressioni lineari multiple per indagare il ruolo di età, scolarità e sesso biologico nel predire la prestazione del campione normativo al GAB30.