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辑推理为基础的智商的依赖、非常少，甚至基本没有。因此，与其说这张奇图检验的是人的智商，还不如说这张奇图更多的是在检验人的搜商。
也许，我们应该把事情想得极端一些：一个患痴呆症的低能儿对人说，在一面破损的墙面纹理中，藏有一只兔子的形象，但是一般人即使经过提醒也不容易看得出来。难道说，这个低能儿的智商就突然变得很高了吗？必须承认，很多名为“测试智商”的游戏、图片、题目等等，实际上更多测试的都是人的综合智力。
走出红房子（3）
我们由此想到：在生活中，无论哪一种智力因素都不大可能被单纯使用。如果单纯地强调某一种智力因素，而忽视其他智力因素的作用与意义，必然导致人们生产生活不能正常进行甚至失败。如果我们愿意把各种社会实践都当成一个“走出红房子”的游戏，那么，人类就不可能仅仅运用单纯的一种智力因素取得成功，而必须调动智商、情商、搜商等多种智力因素。
综合应用智商、情商和搜商，人类才能走出社会历史发展的“红房子”！
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智商和搜商实证研究（1）
为研究搜商、智商以及其他因素之间的相互关系，我们随机抽取了某IT公司的64人，以及某研究所的19人，对他们进行了智商搜商测试，智商测试选用了标准题目，搜商测试则用单位时间内的正确率来衡量（为容易比较起见，其尺度并转化成和智商相同），并请他们填写了包括性别、年龄、学历、工作类型等相关信息。人事部门提供了工资范围。
一，基本背景数据
1， 性别上，男女之比为63％：37％。
2， 学历上，大专及以下：本科：研究生及以上 之比为18％：49％：33％。
3， 工作上，技术：非技术类=65％：35％。
二，基本分析
1、从表面上看，男性和女性，高学历和低学历在智商和搜商上的差别皆显著，前者比或者都要高，搜商的差别更大一些。对于技术类和非技术类，他们在智商上有差异，但是搜商上则没有显著差别。这说明，非技术人员需要有较好的情商而不是智商，但是对于搜索能力的培养和需求却和技术人员类似。这里的显著性是用t…检验和方差检验（ANOVA）得出。
教育
大专及以下 本科 研究生及以上
智商 122 125 133
搜商 91 98 107
性别
女 男
智商 123 130
搜商 95 103
工作
非技术 技术
智商 122 130
搜商 97 102
其中教育的对智商和搜商造成的差别尤其显著。考虑到教育和其他两个指标的相关性比较大，以及在我国高学历的男性比女性明显要多，因此我们用广义线性模型进一步研究在有教育因素影响的情形下，智商搜商的差别，结果发现工作类型不再有显著性差别，而且性别对搜商的差异仍然存在。结果如下。
模型1：智商的GLM模型 =性别＋职业＋教育
因变量： 智商 IQ
来源 DF 平方和 均方 F 值 Pr 》 F
模式 4
错误 78
修正总数 82
来源 DF 类型 III SS 均方 F值 Pr 》 F
性别 1
教育 2
工作 1
智商和搜商实证研究（2）
模型2：搜商的GLM模型 =性别＋工作＋教育
因变量： 搜商
来源 DF 平方和 均方 F值 Pr 》 F
模型 4
错误 78
修正总数 82
来源 DF 类型 III SS 均方 F值 Pr 》 F
性别 1
教育 2
工作 1
1、表面上看，搜商和智商相关性显著性相关 （相关系数=32％，显著性水平 F
工作 1
教育 2 472。6082790 236。3041395 2。33
性别 1
搜商 1
模型4：搜商的GLM模型=智商＋性别＋工作＋教育
来源 DF 类型 III SS 均方 F值 Pr 》 F
工作 1
教育 2
性别 1
智商 1
智商和搜商实证研究（3）
模型5： 智商 = 性别＋工作＋教育 （搜商模型类似，略）
来源 DF 平方和 均方 F值 Pr 》 F
模式 6
错误 76
修正总和 82
来源 DF 类型 III SS 均方 F值 Pr 》 F
工作 1
教育 2
性别 1
计算机 1
搜索 1
2、和工资相关性最大的是年龄。在控制了教育和年龄的影响后，智商微弱影响工资，而搜商目前仍没有成为影响工资的因素。
模型6：薪水的GLM 模型=搜商＋智商＋年龄＋教育
来源 DF 平方和 均方 F 值 Pr 》 F
模型 5 F
教育 2
搜商 1
智商 1
年龄 1