6．智商和搜商實(shí)證研究

為研究搜商、智商以及其他因素之間的相互關(guān)系，我們隨機(jī)抽取了某IT公司的64人，以及某研究所的19人，對(duì)他們進(jìn)行了智商搜商測(cè)試，智商測(cè)試選用了標(biāo)準(zhǔn)題目，搜商測(cè)試則用單位時(shí)間內(nèi)的正確率來(lái)衡量（為容易比較起見(jiàn)，其尺度并轉(zhuǎn)化成和智商相同），并請(qǐng)他們填寫了包括性別、年齡、學(xué)歷、工作類型等相關(guān)信息。人事部門提供了工資范圍。

一，基本背景數(shù)據(jù)

別上，男女之比為63%:37%.

學(xué)歷上，大專及以下：本科：研究生及以上之比為18%：49%：33%.

工作上，技術(shù)：非技術(shù)類=65%:35%.

二，基本分析

1、從表面上看，男性和女性，高學(xué)歷和低學(xué)歷在智商和搜商上的差別皆顯著，前者比或者都要高，搜商的差別更大一些。對(duì)于技術(shù)類和非技術(shù)類，他們?cè)谥巧躺嫌胁町?，但是搜商上則沒(méi)有顯著差別。這說(shuō)明，非技術(shù)人員需要有較好的情商而不是智商，但是對(duì)于搜索能力的培養(yǎng)和需求卻和技術(shù)人員類似。這里的顯著性是用t-檢驗(yàn)和方差檢驗(yàn)（ANOVA）得出。

教育

大專及以下 本科 研究生及以上

智商 122 125 133

搜商 91 98 107

性別

女 男

智商 123 130

搜商 95 103

工作

非技術(shù) 技術(shù)

智商 122 130

搜商 97 102

其中教育的對(duì)智商和搜商造成的差別尤其顯著?？紤]到教育和其他兩個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性比較大，以及在我國(guó)高學(xué)歷的男性比女性明顯要多，因此我們用廣義線性模型進(jìn)一步研究在有教育因素影響的情形下，智商搜商的差別，結(jié)果發(fā)現(xiàn)工作類型不再有顯著性差別，而且性別對(duì)搜商的差異仍然存在。結(jié)果如下。

模型1：智商的GLM模型=性別 職業(yè) 教育

因變量:智商IQ

來(lái)源DF平方和均方F值Pr>F

模式42184.97981546.244955.280.0008

錯(cuò)誤788075.23706103.52868

修正總數(shù)8210260.21687

來(lái)源DF類型IIISS均方F值Pr>F

性別1150.4164450150.41644501.450.2317

教育2849.1709262424.58546314.100.0203

工作1121.8403697121.84036971.180.2813

模型2：搜商的GLM模型=性別 工作 教育

因變量:搜商

來(lái)源DF平方和均方F值Pr>F

模型43632.97556908.243894.780.0017

錯(cuò)誤7814817.02444189.96185

修正總數(shù)8218450.00000

來(lái)源DF類型IIISS均方F值Pr>F

性別1995.731044995.7310445.240.0248

教育22412.3951901206.1975956.350.0028

工作1275.668740275.6687401.450.2320

1、表面上看，搜商和智商相關(guān)性顯著性相關(guān)(相關(guān)系數(shù)=32%，顯著性水平<0.001)，然而，由于教育和其他因素的高度相關(guān)性，我們需要控制工作和性別的干擾。結(jié)果表明：在有教育因素的修正下，搜商和智商不顯著相關(guān)，彼此不能互相預(yù)測(cè)（模型3和4）。我們的結(jié)果比較符合傳統(tǒng)理論，即智商和后天教育應(yīng)該關(guān)系較弱（在模型三種其p-值是0.1038,不顯著），但是教育程度和搜商在我們的數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)較強(qiáng)的關(guān)系。進(jìn)一步分析顯示，使用計(jì)算機(jī)的年限和使用搜索引擎的年限不影響搜商和智商的高低，原因是與之高相關(guān)的教育因素沖淡了計(jì)算機(jī)的年限和使用搜索引擎的年限的作用，見(jiàn)模型5。結(jié)果如下：

模型3：智商的GLM模型=搜商 性別 工作 教育

來(lái)源DF類型IIISS均方F值Pr>F

工作1173.7720943173.77209431.720.1942

教育2472.6082790236.30413952.330.1038

性別159.333584959.33358490.590.4464

搜商1276.0371871276.03718712.730.1028

模型4：搜商的GLM模型=智商 性別 工作 教育

來(lái)源DF類型IIISS均方F值Pr>F

工作1369.532198369.5321981.990.1625

教育21658.981892829.4909464.460.0147

性別1796.483053796.4830534.290.0418

智商1506.492839506.4928392.730.1028

模型5：智商=性別 工作 教育（搜商模型類似，略)

來(lái)源DF平方和均方F值Pr>F

模式62371.20256395.200433.810.0023

錯(cuò)誤767889.01431103.80282

修正總和8210260.21687

來(lái)源DF類型IIISS均方F值Pr>F