如罗伯特·安布罗吉（Robert Ambrogi）在法律博客中所述：
“使用从1500到2008年间已数字化的数百万本书中获得的数据，它可以让您查看并比较单词和短语在数年或几个世纪以来在图书中使用的频率。正如Google所说：“使用Ngram Viewer，您可以对这些数据集中的短语进行图形化处理并进行比较，以显示多年来它们的使用情况如何增加和减少.”
我首先必须尝试输入的术语如何工作。这些术语区分大小写。我用各种排列检查每个短语，以最大程度地提高“命中率” ...，然后一起运行一些短语以确定并比较趋势。
以下是我的结果，并附有一些评论-数据往往能说明一切。我发现我搜索的大多数内容直到1940年之后才出现...因此这就是每个图的起点。还需要注意的是，这些图表仅在2008年之前上升...今天很高兴看到这些图表
很酷的东西。双击每个图可放大。
该图表表明，Gv（视觉处理），Ga（听觉处理）和处理速度（Gs）的认知能力领域已成为比Gf（流体智力），Gc（晶体化智力），Gsm（短期记忆）更热门的话题。和Glr（长期检索）。有趣。
一个非常清楚的观察。在非韦氏智能电池中，斯坦福大学的Binet随着时间的流逝而急剧下降，而自1990年以来，智商测试块（WJ，DAS，KABC，CAS）上的“新手”成为更多写作的重点。如果将其纳入Wechsler Intelligence，则无疑是跨时间的赢家。我将其省略，这样“其他”电池的趋势将更加明显。
正如我多次写的那样，当代的卡特尔-洪卡罗尔（CHC）情报理论已经成为情报的共识理论。这个有趣的图表支持了这一结论，尤其是从1997年到2008年。此外，如果单击摘要表中的搜索词，则会将其带到包含该词的Google图书页面上。 点击这里 看CHC理论的例子。
我认为以上提到的许多趋势是由于1989年WJ-R的发表，Gf-Gc理论向CHC理论的出现。我已经写过关于这一关键的从理论到实践的出生期的文章 这里 和 这里.
-使用我的Kevin McGrew的iPad使用BlogPress的iPost
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