Proceduri și formule statistice Pentru a măsura influența Internalizării / Mediului pe caracterele metrice în Populații umane
max contabili și edgar Matheus
max contatastesti. Doctor în filosofie și scrisori, Universitatea Complutense din Madrid, Spania. Doctor în Știință, Universitatea Centrală din Venezuela. Profesor, Universitatea Națională Deschisă, Venezuela. Adresa poștală: Tabay Building, Cladire Tarabay, Apartament 3-A, Santa Paula Caracas, Venezuela 1061. E-mail: [email protected]
DIV id = „CC9A090506”> Edgar Matheus. Inginer civil, Universitatea din Los Andes, Venezuela. Master în Științe Politice, Universitatea Simón Bolívar, Venezuela. Consultant inginer, Consorțium Decoyne. Venezuela. E-mail: [email protected]
Obiectivul acestei lucrări este studiul și analiză, din punct de vedere statistic, a diferitelor proceduri și formule propuse pentru a calcula în populațiile umane, influența moștenirii / mediului în unele variabile fenotipice de tip continuu care poate fi măsurată cu o precizie acceptabilă, cum ar fi statura, greutatea, greutatea , tensiunea arterială și inteligența. Analiza celor mai relevante limitări ale formulării statistice luate în considerare și modul în care, potrivit cazurilor, au fost generate limitările observate și noi proceduri de calcul pentru a minimiza aceste limitări statistice și metodologice. Din punct de vedere epistemic și metodologic, până în 1974, investigațiile au fost orientate numai prin abordarea genetică, care calculează influența moștenirii prin utilizarea datelor obținute de la gemeni sau alți membri ai grupului de familie. Ulterior, mediul a început să fie considerat o variabilă suplimentară pentru formularea statistică în analiză.
Formulele statistice și procedurile de măsurare a populațiilor umane Influența eredității / Mediu în unele variabile metrice continue
sumar
Obiectul acestei lucrări constă în studiu și Analiza, dintr-un punct de vedere statistic, de proceduri și formule diferite utilizate pentru a calcula în populația umană, influența moștenirii / mediului în unele variabile fenotipice continue care pot fi măsurate cu o precizie acceptabilă, cum ar fi statura, greutatea, presiunea arterială și inteligența. Documentul prezintă analiza celor mai importante limitări statistice și metodologice ale formulărilor crescute și cum, în funcție de cazuri, aceste limitări au fost corectate și alte noi proceduri de calcul au fost generate pentru a le minimiza. Din punct de vedere epistemic și metodologic, până în 1974 cercetarea a fost orientată prin abordarea genetică care calculează influența moștenirii prin utilizarea datelor privind alte membri ai grupului de familie. După aceea, mediul a început să fie considerat ca o variabilă suplimentară pentru formularea statistică în analiză.
DIV ID = „CC9A090506”> Proceduri statistice și formule pentru măsurarea influenței Herança / Mediu pe caractere Metrice em populações uman
Resume
sau obiectivul Dete Trabralho constă Nu studiez EA antalise, de la sau PONTO Statistică vedere, două proceduri și formule diferite pentru calcularea, NAS Populações umanos, la influența da Herança / Mediu Em uneori tip fenotipic de tip continuu care va fi împins măsura. Aprementa-SE A Análise Das Limitações Mais relevante NA Formulação Statistici considerate si ca, al doilea cazuri, TEM a fost corectat ca Limittações a respectat si recunosca romane de calcul pentru a minimiza statisticile ESSAS LIMETAÇÕES si metodologica. Din sau în afara vederii episthemice și metodologice, am legat 1974 ca Investigações estiveram orientat doar abordarea genetică de păr, care calculează influența da herança prin Dados Utilizarea Gêmeos Ou de membru al Grupului Familiei. Ulterior sau mediul înconjurător să fie considerat ca o variabilă suplimentară Uma pentru statistici de formulação na antalise.
Cuvinte cheie / mediu / statistici / moștenire / metodologie /
primit: 02/28/2008. Modificat: 06/18/2009. Acceptat: 06/20/2009.
Obiectivul acestei lucrări este de a studia și analiza, din punct de vedere statistic, proceduri și formule diferite care au fost propuse pentru a calcula, în populațiile umane, Influența moștenirii / mediului (heritabilitate / mediu) pe anumite tipuri de caractere poligene, care, atunci când sunt constituite în variabile sunt măsurabile empiric cu o precizie acceptabilă. Astfel de caractere sunt, de exemplu, statură, greutate, tensiune arterială și, într-o măsură mai mică datorită dificultăților de măsurare, inteligență și variabile temperamentale ale personalității. Această analiză va arăta care au fost principalele limitări ale formulelor propuse și modul în care, potrivit cazurilor, în fiecare dintre evoluțiile succesive, a fost încercat să depășească astfel de limitări. Deplasarea focalizării epistemice și metodologice va fi evidențiată în formulele și procedurile, atunci când trece de la desene și măsurători orientate genetic pe gemeni și la alți rudentri către observații direcționate direct la măsurarea mediului.
DIV ID = „CC9A090506”> Prima cercetare asupra influenței statistice a moștenirii este cea a lui Galton (1883), în care corelațiile statistice sunt comparate și stabilite între caracteristicile părinților cu copii și nepoți, rămânând ca probleme de tratament dificil diferențele de temporalitate și mediul dintre diferitele generații. În acest sens, posibilitatea de a studia gemeni a apărut ca o modalitate de a determina statistic relația de moștenire / mediu. Dezvoltarea statistică ulterioară în acest domeniu de cercetare a fost influențată de proiectarea studiilor cu plante și animale. În cazul populațiilor umane, există limitări, în special de natură etică, pentru a forma modelele experimentale, inclusiv în așa-numita experimentare pe teren, unde este achiziționată, pe de o parte, omogenizarea și, pe de altă parte, aleatoriu Atribuirea mediilor, procedurile care constituie o practică obișnuită în genetica cantitativă aplicată plantelor și animalelor, dar care nu sunt facilitate în populațiile umane. DIV ID = „CC9A090506”> Din aceste motive a fost aleasă Pentru a compara caracteristicile celor două tipuri de gemeni, univiteline și biviteline, care sunt ridicate împreună permit controlul statistic al mediului (Holzinger, 1929). Ulterior, Jensen (1967) a extins și a generalizat procedura, prin includerea posibilității de a compara cele două tipuri de gemeni cu cea a copiilor adoptați împreună. În ultimii ani, Rao și colab. (1974) studiat în comun și prin comparații multiple și simultane diferite tipuri de rudenie, cum ar fi frații, veri, părinți și unchii. Proceduri statistice care utilizează gemeni și alte blocuri colaterale, inițiate de Rao și colab. (1974), rămân valabile până acum. MacCallum și Austin (2000) fac un număr asupra construcției și utilizării modelării ecuațiilor structurale (SEM, mediciul ecuației structurale) în investigarea moștenirii / mediului de influență. În toate aceste lucrări, este continuată utilizarea ca date de intrare de bază și sub diferite proceduri de calcul (intrarea duală / corelație) Coeficientul de corelație Pearson. DIV id = „CC9A090506”> istoric, toate Încercările bazate pe rudenie se concentrează asupra calculului heritabilității, dar de la Rao și colab. (1974) Mediul a început să fie luat în considerare, deși a fost doar un factor de ajustare, formând astfel indexurile care au încercat să măsoare asemănarea sau discrepanța de mediu între cei doi membri ai perechii. Loehlin (1989), în concluziile lucrării intitulată „Partiția contribuțiilor genetice și de mediu privind dezvoltarea comportamentală”, spune că problema ecologică nu a fost studiată în profunzime și că este bine orientată în cadrul investigațiilor, deși nu este cunoscută . Au obținut răspunsuri definitive. Aceasta concluzionează că va fi pe partea de explorare a mediului, mai degrabă decât pe partea genetică, unde, în viitor, studiile vor da vârstnicilor lor. Plomin și Rende (1991) afirmă, la rândul său, că este ciudat, după decenii de ecologism, că factorul de limitare în acest efort de determinare a moștenirii / mediului de influență a fost necesitatea unor măsurători mai bune ale mediului și că, în special, sunt Câteva măsurători care se concentrează pe mediul copilului. DIV ID = „CC9A090506”> Contaciti (1996) introdus, în așa-numita „formulă metodologică”, o propunere de examinare a mediului.Această formulă are aceeași structură statistică a unui caz special al lui Jensen (1967), diferențierea, deoarece în loc de perechi de copii adoptați prin educație, eșantioane aleatorii de subiecți individuali, de aceeași vârstă și sex, mai extinse, au fost utilizate în această formulă. și reprezentativ, care prezintă doar o măsurătoare care ar indica similitudinea mediului familial, similitudinea care ar fi echivalentă cu creșterea comună a perechii de copii adoptate. DIV ID = „CC9A090506”> statistic Definiția heritabilității. Aspecte metodologice
Se presupune că, în legătură cu orice caracter poligenic, moștenirea moștenirii și influența mediului. În cazul unor caractere continue și măsurabile, se constată că între sursele de variație, în plus față de cele generate de moștenire și mediu, reziduul aleatoriu corespunzător, care este generat de fiabilitatea măsurătorilor.
În mod ideal, poate fi numit faptul că un caracter fenotipic măsurat printr-o variabilă t, este conformă cu suma a trei componente: prima, influența moștenirii t (h) , pentru a simplifica indicat ca (h); Al doilea, influența variabilei de mediu t (a), pentru a simplifica indicată ca (a) și în al treilea rând reziduul aleatoriu (E), astfel încât
t = H + A + E
IV id = „CC9A090506” În principiu, HYA nu sunt variabile observabile și măsuri empiric, prin urmare construiește; Prin urmare, reziduul aleator E este generat numai prin măsurarea variabilei t. Atunci când perechile de gemeni sau copii adoptați împreună, este considerată o ipoteză de bază că cele două medii corespunzătoare fiecăruia dintre cele două subiecte care alcătuiesc perechea sunt absolut identice (A1 = A2); În consecință, ele generează același efect: t (A1) = t (A2), va fi numit un mediu comun comun și efectul său, pentru a simplifica, va fi indicat ca (c). Dacă această ipoteză nu a fost îndeplinită, ar fi implicit o măsurare diferențială a mediului. Apoi, în plus față de reziduul aleator și corespunzător măsurării variabilei T, se va genera și un alt tip de deșeuri aleatoare care corespund diferențelor dintre cele două efecte asupra mediului. Acest reziduu (a) se numește mediul intangibil (Falconer, 1960). În aceste condiții, acesta poate fi exprimat ca model biometric din Prescott și Kendler (1996):
t = h + C + A + E
Pentru estimarea heritabilității, utilizând o abordare genetică, eșantioanele de două ori utilizate în mod obișnuit au fost următoarele:
DIV ID = „CC9A090506”> – În primul rând, au fost luate gemeni crescuți împreună; În acest caz, nu ar exista nici o posibilitate de prejudecăți statistică, deoarece biologic, cuplul acționează aceeași sarcină genetică și, în mod ideal, sunt ridicate împreună de părinții lor naturali în medii sociale și educaționale identice. Pentru a simplifica, corelația RJJ simbolizează luarea a două măsurători ale aceleiași variabile (t), una pentru fiecare gemene care alcătuiesc perechea. În acest caz, fiecare pereche împărtășește moștenirea și, presupus, mediul comun comun. Aceasta ar rămâne deșeurile aleatoare, a căror corelație, prin propria sa condiție aleatorie, este nulă atât cu moștenirea, cât și cu mediul. În mod ideal, la naștere, dacă variabila T poate fi măsurată cu fiabilitate perfectă, valoarea acestei corelații RJJ ar trebui să fie egală cu unitatea, deoarece numai în burta maternă ar putea exista un mediu identic, dar mai târziu, de diferite circumstanțe subiective și individuale , Chiar și pentru gemenii de univiteline, această corelație, când este estimată la vârste diferite, va avea tendința de a scădea și va fi ușor mai mică decât unitatea. Acest lucru ar indica existența unei diferențieri în variabila de mediu, deoarece gemenii, deși pot trece împreună douăzeci și patru de ore pe zi, ceea ce ar fi un indicator al unui mediu comun comun, sunt diferențiate în alimente, sănătate, gusturi și altele Aspecte care influențează conformația mediului intangibil definit mai sus. Acest mediu intangibil va avea efecte aleatorii în legătură cu produsul de deșeuri aleatorii de fiabilitate a măsurătorilor variabilei T (Loehlin, 1989, Plomin și Rende, 1991). DIV ID = „CC9A090506”> – În al doilea rând, este prezentată o situație că în condiții ideale ar putea servi la estimarea directă a influenței variabilei de moștenire. Ar fi cazul gemenilor de univitelină, dar a crescut separat.În acest caz, astfel încât influența netă a variabilei de moștenire ar putea fi estimată, fără o prejudecată statistică, valorile nominale ale variabilei de mediu ar trebui randomizate; Aceasta implică atribuirea aleatorilor celor două gemeni din fiecare pereche la viitoarele medii de reproducere, care nu vor fi posibile, deoarece nu este un experiment, așa cum se face la animale și plante, unde variabilele pot fi controlate și randomizate. În acest caz, tocmai că, pe de o parte, nu este frecventă faptul că există gemeni de univiteline care apar separat și, în mod excepțional, aceste circumstanțe au fost date, putem presupune că va exista o anumită posibilitate ca unele dintre familii adoptând au o rudenie între ei, care locuiesc în locuri din apropiere, astfel încât gemenii împărtășesc multe activități sociale comune, cum ar fi participarea acelorași școli. Corelația RSS în această circumstanță ar prezenta o anumită prejudecată statistică, supraestimând parametrul corespunzător influenței moștenirii, deoarece perechea poate împărtăși o componentă a mediului, a cărei efect va fi acreditat statistic la influența moștenirii. În plus, fiind mostre foarte mici, restricțiile privind calea și variabilitatea variabilei de mediu încalcă reprezentativitatea estimării. DIV ID = „CC9A090506”> Al treilea caz este generat atunci când se iau biviteline gemeni de același sex, ridicată împreună de părinții lor naturali. Fiecare pereche de gemeni poate împărtăși în mod obișnuit 0, 1, 2, ¼, până la 23 de perechi de cromozomi, calculând probabilitatea lor în funcție de o distribuție binomială. Cotele pe care o pereche de gemeni împărtășesc exact 23 de perechi de cromozomi (carcasă echivalentă cu gemenii de univiteline) sau care nu împărtășesc nici unul, este foarte mic. Deoarece este o distribuție simetrică, probabilitatea mai mare va fi atunci când partajarea a 11 sau 12 cromozomi, fiind 11.50 speranța matematică a distribuției. Apoi, luând un număr mare de gemeni de biviteline, media, în întreaga perechi, vor fi ~ 11,50. În plus, există deșeurile aleatoare care vor fi combinate în efectele sale cu patrimoniul neexplorat. Această corelație este simbolizată ca RFF.
În așa fel, variabila t va fi dată de:
t = (H + C) + (A + E) pentru gemenii de univitelină ridicată împreună,
t = (h) + ( C + A + E) pentru gemeni separate de univiteline,
t = (0,5H + C) + (0,5H + A + E) pentru BIVITEININE gemenii crescuți împreună și
t = (c) + (H + A + E) pentru copiii adoptați împreună.
DIV ID = „CC9A090506” > În aceste condiții se poate ajunge la formulele de corelare similare celor dezvoltate în teoria fiabilității. Se demonstrează (Nunnal, 1967) că orice corelație a tipului RJI în cazul în care Xi, XJ are o parte comună echivalentă (e) și un alt randomizat, va reprezenta direct o proporție între variante.În mod specific, proporția varianței totale a X care se explică prin partea comună echivalentă (e). Această dezvoltare a fost confirmată de Jensen (1971). DIV ID = „CC9A090506”> Definiția statistică a heritabilității va fi explicită evaluarea corelațiilor dintre gemeni și adoptate, după cum urmează:
RJJ = (SH2 + SC2) / ST2 pentru gemenii de univiteline crescuți împreună în mediul comun comun.
DIV ID = „CC9A090506”> RSS = SH2 / ST2 = H2 (Heritabilitate), pentru gemenii de univitelină ridicată separat în medii diferite ale randomizate diferite. Heritabilitatea (H2) este apoi definită ca proporție de varianță a variabilei T care este explicată de variabilele variabilei Heritage SH2 / ST2. DIV ID = „CC9A090506”> RFF = ( 0.5SH2 + SC2) / ST2 pentru gemenii BiViteline Robat împreună în mediul comun comun
RPP = SC2 / ST = C2 pentru perechi adoptate împreună în mediul comun comun. /p>
Rețineți că RPP nu poate defini în mod operațional ecologia (A2), deoarece este luată în considerare numai mediul comun comun. Mediul înconjurător (A2) va fi definit ca proporția de variație a variabila T care este explicată de variantele mediului.
DIV id = „CC9A090506”> A2 = (SC2 / ST2) + ( SA2 / ST2)
Dacă, în mod ideal, T ar putea fi măsurată cu o fiabilitate perfectă, iar mediul intangibil nu exista, atunci ar fi trebuit să H2 + C2 = 1. La fel ca într-o situație empirică, nu este posibilă și nici este posibil să aveți medii absolut identice, apoi H2 + C2 < 1.
La calcularea RPP, inexistența unor medii absolut identice (AI ¹ AJ) creează o eroare aleatorie generată de mediul intangibil din variabila de mediu (A), ceea ce va influența subestimarea valorii corespunzătoare la mediul comun comun (C) și supraestimarea complementară a valorii heritabilității (H2). Pe de altă parte, atunci când se calculează RSS în gemeni de univiteline ridicată separat, lipsa de aleatorie a mediului de cuplu poate genera o corelație care este creditată statistic la moștenire, prin urmare, această relație va influența supraestimarea valorii H2. Notă, atunci, în ansamblu, în oricare dintre cazuri, o supraestimare a heritabilității va fi prezentată întotdeauna.
DIV id = „CC9A090506”> Formule și proceduri propuse
Pentru a studia influența moștenirii într-un anumit caracter fenotipic, Holzinger (1929) a utilizat diferențele dintre acel caracter între cele două gemeni ridicate împreună care formează perechea. Atunci când se compară diferențele medii dintre gemenii de univiteline (II-iJ) cu diferența medie dintre gemenii BiViteline (FI-FJ), este de așteptat să ia valori absolute, media corespunzătoare gemenilor de biviteină (FI-FJ) este mai mare decât media corespunzătoare gemenilor de univiteline (II – IJ). Expresia statistică a procedurii este prezentată în ceea ce privește varianța diferențelor și ar fi
H2 = (VAR (FI-FJ) – VAR (II -JIJ )) / Var (fi -fj) (1)
Folosind anumite ipoteze care sunt considerate acceptabile atunci când se ocupă de eșantioane mari sau populații generale, această formulă poate fi exprimată în Termeni ai coeficienților de corelare a lui Pearson corespunzător.
DIV ID = „CC9A090506”> H2 = (RJ J – RFF) / (1)
la evaluarea EC. 2 din Holzinger (1929), constatăm că dacă RJJ = 1, atunci, H2 = 1, indiferent de valoarea RFF. Aceasta constituie o limitare a ecuației prezentate. La revizuirea calculelor din mostre mici în conformitate cu cele două proceduri propuse, având în vedere ipotezele utilizate pentru a trece de la ecuație la cealaltă, în general există rezultate diferite. Din acest motiv, atunci când se utilizează EC. 2, care este exprimat de coeficientul de corelație Pearson, datele fiecărei perechi de gemeni sunt duplicate, având în vedere duplicarea în ordinea inversă. Această procedură de calcul a coeficientului de corelație a fost denumită în mod istoric corelație duală.
Falconer (1960) utilizează formula corespunzătoare corelației intraclass, care este exprimată ca o relație între două tipuri de variații. În analiza varianței, varianța unei variabile (T) măsurată în diferite grupe poate fi descompusă în două părți: variația între grupuri, var (e) sau variația ponderată între ciorapi de grupuri și varianța intragrupuri, variația, variația. (I) sau media variantelor interne în cadrul grupurilor.Formula generală cunoscută de coeficientul de corelație intraclass (I) va fi
i = var (e) / (e) + var (i))
Formulele utilizate, cele calculate prin procedura dublă de intrare în perechi, iar cealaltă ca o estimare a corelației intraclass, generează rezultate identice (Taylor, 1980). După cum exprimă Loehlin (1989), diferite investigații privind heritabilitatea au utilizat cele două versiuni de calcul, în funcție de programul electronic utilizat. Saudino et al. (1995), într-unul din ultimele sale studii cu gemeni, cu privire la moștenirea / mediul influenței în aspecte temperamentale, își amintește un repetentiv că corelația intraclass este utilizată utilizând o procedură de intrare cu dublă intrare. Coeficientul de corelație intraclass (I), pentru că este format dintr-o relație între variații, ar fi echivalent cu un coeficient de determinare (R2) în structura sa algebrică. În același mod, o dublă intrare, RJJ și / sau Coeficient de corelație RJF și ca Jensen (1971) a spus, exprimă direct și fără a fi nevoie să-și ia valoarea la pătrat o relație între variante.
ID ID DIV = „CC9A090506”> Falconer (1960) a lucrat la modele experimentale la animale, în special la șoareci și în zbura Drosophila. Deși nu prezintă o expresie algebrică deosebită ca formula de heritabilitate, se referă la populațiile umane, aceasta exprimă faptul că diferența dintre coeficienții de corelare a gemenilor de univiteline și gemenii de biviteină ar putea fi luată în cazuri ideale ca estimare a dublei hedificarea.
În notația noastră, ceea ce a fost exprimat de Falconer (1960) ar fi formalizat ca
H2 = (RJJ – RFF / (0,50)
sau, echivalent, ca
H2 = (RJJ – RFF / (1 – 0.50)
Rețineți că valoarea de 0,50 apare ca o consecință a unei expresii simetrice între numărător și denominator. În numărător, diferența este între două expresii calculate empiric (RJJ și RFF); În numitor, pe de altă parte, diferența este dată între două valori estimate probabilistic și se referă la diferența dintre sarcina genetică împărtășită de cele două gemeni de univiteline (100%) și media sarcinii genetice împărtășite de cele două BiViteline Gemenii, că, pe măsură ce speranța matematică se apropie de 50%, valoarea care este exprimată operațional prin proporția de perechi de cromozomi obișnuiți în cele două gemeni. Cu precizie, precisă și identică în gemeni de univitelină și probabilistă și medie în gemenii de biviteină.
Jensen (1967), din expresia lui Falconer (1960), propusă pentru Calculul de heritabilitate o generalizare care include orice pereche colaterală legată de rudenie sau prin reproducere, fiind la un capăt la gemenii de univiteline care împărtășesc 100% din sarcina sa genetică (G) și la celălalt capăt la perechile de copii adoptate de Același sex care, în mod ideal, dacă părinții lor nu au strămoșii obișnuiți, au o încărcătură genetică de rețea care se apropie de zero (0%).
DIV ID = „CC9A090506”> Jensen (1967) generalizat acest lucru Formula, propunând:
h2 = (Rxx – Ryy) / (GXX – Gyy) cu RXX > Ryy și GXX >
unde RXX: Corelația dintre perechea de piersici XX a crescut împreună, Ryy: corelație ENTR E El pereche de rudenie și și ridicată împreună, GXX: proporția medie de încărcare genetică împărtășită de setul de perechi XX, și gyy: proporția medie de încărcare genetică împărtășită de setul de perechi și și.
În acest fel se obțin următoarele haltere:
h2 = (RJJ – RFF) / (1,00 – 0.50) (expresie de Falconer), folosind gemeni univiteline și gemeni de biviteline,
h2 = (RPP) / (0,50 – 0,00) folosind gemeni de biviteină și perechi adoptate și
H2 = (RJJ – RPP) / (1,00 – 0.00) utilizând gemeni de univiteline și perechi adoptate.
DIV id = „CC9A090506”> Criticile cele mai persistente ale aplicării acestor formule se referă la proporțiile medii ale încărcăturilor genetice comune (Taylor, 1980) și presupunerea că influența mediului comun comun este egală pentru cele două elemente ale perechii în toate tipurile de rudenie ( Loehlin, 1989). Pentru un set de gemeni de biviteină, deși, în medie, aceștia împărtășesc 50% din sarcina genetică, factorii care sporesc această valoare sunt date, cum ar fi afinitățile elective între părinți, cum ar fi căsătoriile consangvinizate. În plus, cei doi copii trebuie să fie de același sex.În mod similar, pentru cuplurile adoptate, deși proporția medie a încărcării genetice partajate, într-o situație empirică reală, ar fi majorată prin alegerea celor doi copii care urmează să fie adoptați și posibilitatea de consolă la distanță între ele. De asemenea, ambii copii ar trebui să fie de același sex.
de la Rao și colab. (1974) Toate studiile în care s-au utilizat compararea colegilor legați de părinți sau rudenie se află în metoda generală cunoscută sub numele de modelare a ecuațiilor structurale (SEM). În mod special, pentru estimarea corelațiilor, utilizează tehnica cunoscută sub numele de analiză a rutei (MacCallum și Austin, 2000). Pentru fiecare pereche de gemeni, rudenie sau adoptată împreună într-un mediu comun comun, acesta este generat de tehnica analizei rutei Următoarea ecuație de bază ca un model teoretic:
RIJ = (CICJ) X RAIAJ + (HIHJ) X RGIGJ + (CIHI) X RAIGI + (CJHJ) X Rajgj
DIV ID = „CC9A090506”> unde C reprezintă efectul asupra variabilei fenotipice Din mediul comun comun, H reprezintă efectul asupra variabilei fenotipice a moștenirii, iar RAA, RGG și RAG reprezintă construcții teoretice, ne observabile și / sau preparate. Valorile sunt atribuite în funcție de teoria probabilistică a moștenirii și starea aleatorie a eșantionului care implică independența între variabile.
Fiecare ecuație exprimă valoarea teoretică a Coeficientul corelației lui Pearson, format din căi și corelații care au o natură teoretică și / sau ipotetică și care sunt structurate între cele două variabile observate (TI TJ) pe de o parte, și un set de variabile neobservate sau latente, de către celălalt. Deci, CI = CJ; Hi = hj; RGG = 1,00 în gemeni de univiteline; RGG ~ 0,50 în medie, pentru gemenii și frații de biviteină; RGG ~ 0,25 în medie, pentru veri; RGG ~ 0,00 în medie, pentru perechi de adoptate; Rag = 0,00 pe moștenire de corelație / atmosferă RAIGI = Rajgj; și RAA = 1.00 prin definirea mediului comun comun
modul ca programul de modelare a ecuațiilor structurale este că ați observat valori ale coeficientului de corelație, unul pentru unul Fiecare rudenie și / sau adoptată și în fiecare ecuație RGG este estimată conform teoriei genetice. Are un sistem exagerat dacă numărul coeficienților de corelare a empiric este mai mare decât numărul de necunoscuți.
DIV id = „CC9A090506”> modul ca procedurile de estimare a necunoscuților pentru acestea Situații, în care există un număr mai mare de valori calculate empiric decât cele necunoscute, este prin proceduri iterative. Folosind programe de calcul, anumite valori arbitrare inițial sunt atribuite necunoscuților, care sunt apoi modificate și ajustate, până la valorile teoretice ale corelației, rezultând în cadrul modelului comparativ cu valorile observate empiric ale aceleiași corelații, în aceeași corelație Gemenii, rudele și adoptate, se adaptează cât mai mult posibil. Se utilizează un criteriu de ajustare statistică, cea mai obișnuită fiind cunoscută sub numele de tehnica pătratelor minime (Rao et al., 1974, chiar, 1975). DIV id = „CC9A090506”> Evaluarea Bunătatea ajustării obținută va fi exprimată prin calcularea statisticilor C2, cu un total de grade de libertate egale cu diferența dintre numărul de valori observate empiric și numărul de necunoscuți care urmează să fie estimate. Valoarea de probabilitate asociată (P) a testului C2 ar exprima nivelul minim de semnificație (probabilitatea de eroare a primului tip), cu care ipoteza nulității poate fi respinsă. În cazul în care nu este semnificativ statistic această diferență, aceasta ar putea fi dedusă că valorile necunoscute pot fi considerate estimări coerente ale parametrilor / construcțiilor corespunzătoare. Acest lucru nu implică totuși că se poate afirma că valorile găsite sunt cele corecte și / sau singurele cele posibile (Bentler și Bonett, 1980). Această observație poate fi considerată limitarea principală a acestei proceduri. DIV id = „CC9A090506”> Abordarea de mediu
de la Unghiul metodologic al considerației și a măsurătorilor de mediu, Conlati (1996) propune o formulă metodologică a cărei structură statistică este similară cu un caz special al formulei generale ale lui Jensen (1967). Cazul particular al formulelor propuse de Jensen ar fi unul în care gemenii de univiteline crescuți împreună cu perechi de adoptat de același sex și vârstă, ridicate, de asemenea, împreună de la naștere de către aceeași familie. Formula lui Jensen este H2 = (RJJ -RPP) / (GJJ-GGPP).Presupunând că pentru gemenii univitelinei GJJ = 1 și că pentru perechile adoptate GPP = 0, formula este transformată în H2 = RJJ -RPP.
DIV id = „CC9A090506”> Contastesti (1996) El a propus utilizarea, în loc de coeficientul RPP, o corelație echivalentă intraclassă, în care măsurarea variabilei fenotipice (T) este înlocuită în perechi adoptate împreună, printr-o măsurătoare nominală a mediului. Această măsurătoare ar trebui să indice medii similare și / sau echivalente în familiile unui grup mare de copii și / sau subiecți de aceeași vârstă și sex. La obținerea unei caracterizări nominale a mediului pentru un eșantion aleator, rezultatele vor fi supuse unei prelucrări statistice relevante în conformitate cu procedura stabilită, pentru a obține o estimare echivalentă cu RPP. Formula metodologică propune clasifică mediul în mod nominal, astfel încât pentru toți subiecții care aparțin unei anumite categorii nominale se presupune că împărtășesc un mediu similar, care corespunde mediului comun comun al perechii de adoptare împreună. Pentru toate subiectele 1.2, …, J, …, N, care aparțin categoriei nominale I, este asumată: AI1 = AI2 … = AIJ = … AIN și mai precis în legătură cu efectul Din acest mediu AJ, în variabila T, în consecință se presupune că
t (AI1) = t (AI2) = t (AIJ) = = T (AIN)
Contabili (1996) descrie o procedură specifică pentru calcularea unui coeficient de corelație intraclass: pentru a aplica această procedură, va fi necesar să se transforme categoric Variabila de mediu (a) într-un nivel (e) metric. Acest mod de calculare a unui coeficient de corelație intraclass va fi diferit de procedura clasică și tradițională ca o relație între două variante. Avantajul procedurii, spre viitor, o va face mai rapid pentru a calcula un coeficient multiplu de corelație intraclass, adică cu două sau mai multe variabile independente, va rezulta din creșterea unui coeficient de corelație liniară de la Pearson RTS între variabila fenotipică interes (t) și o variabilă (e) care urmează să fie construite. Această variabilă S va reprezenta o transformare metrică a categoriilor nominale; Pentru ao construi, va fi luată ca valori atribuite, pentru toți subiecții J care aparțin unei categorii nominale i, tocmai media (t *) a valorilor variabile ale tuturor subiecților J care aparțin acelui nominal Categoria I. Prin urmare, Sij = Ti * pentru i = 1 i k. În general, TI * DIFERIT TJ *.
Rețineți că, în timp ce coeficientul de corelație intraclass este, la fel ca RPP de coeficient de intrare dublu, are aceeași structură a unui coeficient de determinare (R2); În schimb, RTS, ca un coeficient de corelare liniară de Pearson între două variabile diferite, acesta trebuie să fie ridicat în piață, astfel încât să dobândească aceeași structură a unui coeficient de corelație intraclass și, prin urmare, înseamnă o proporție din varianța explicată. Pentru a înțelege printr-o aproximare conceptuală, de ce valoarea RTS2 reprezintă un coeficient de corelare intraclass, merită analizat comportamentul variabilelor (variabilelor) construite în două situații limite: 1) atunci când coeficientul de corelație intraclass este egal cu zero și 2) Când coeficientul de corelație intraclass este egal cu unul. Se știe că RTS2 reprezintă proporția varianței variabilei dependente T care este explicată prin fluctuațiile variabilelor independente S. Apoi
i = a se vedea / vot = a se vedea / (ve + vi).
iv id = „cc9a090506” unde vedeți : variația între mijloace (t *) a categoriilor nominale K; Vi: media ponderată a variațiilor interne (VI în variabila T în categoriile nominale K).
Cazul 1: IT = 0. Da VI = VTOT, atunci Vezi = 0 și 0. Acest caz va fi dat atunci când distribuția variabilei dependente (t) este identică pentru fiecare dintre categoriile nominale K. Varianța internă (VI) În fiecare categorie nominală K va fi egală cu variația totală (VTOT) a distribuției variabilei dependente (T) în colectiv, motiv pentru care, pentru orice valoare individuală T, în Oricare dintre categoriile nominale K, ar corespunde în variabila S întotdeauna o valoare S = t *, care va fi aceeași în toate categoriile nominale K. Pentru tot IJ vă veți avea * = TJ *. Notă Apoi, RTT * = 0, RTS = 0 și RTS2 = 0.
DIV ID = „CC9A090506”> Cazul 2: ITS = 1. Dacă am văzut = 0, apoi este = 1. Acest caz va fi dat atunci când variantele interne VI, în toate categoriile nominale K sunt egale cu zero. Prin urmare, în oricare dintre categoriile nominale K pentru toți subiecții J din acea categorie nominală I, o valoare constantă a variabilei T va fi acolo.Această valoare va fi diferită pentru categoriile nominale K și, în fiecare caz, va fi identic egal cu media T *, (S = t = t *), pentru toate valorile în fiecare dintre categoriile nominale K i. Notă, atunci RTT * = 1, RTS = 1, RTS2 = 1.
Procedura de calcul al corelației RTS, deoarece devine explicită, constituie o formulă metodologică Se operaționalizează în mod relevant ca categoriile nominale să fie construite, astfel încât, în ceea ce privește mediul, sunt cele mai perfecte omogene. Această afecțiune, în corelațiile în care sunt utilizate perechile de părinți, se realizează atunci când cei doi copii adoptați sunt ridicați împreună de la naștere. Prin urmare, problema instrumentală pentru operaționalizarea formulei metodologice Contasti constă în modul de a construi acele categorii nominale într-un mod omogen. Contali (1996), pentru a prezenta un exemplu practic, în cazul în care utilizarea statistică și funcționarea statistică a formulei a fost prezentată în principal, a propus o măsurătoare nominală care ar implica mai mult decât conceptul de mediu comun împărțit între conceptul de mediu echivalent de Familiile, în sensul că, pentru a stabili similitudinea mediului (categorii nominale) utilizează date obținute cu un instrument de măsurare a nivelului socio-economic al familiilor, numit în funcție de numele autorului său ca scară Graffar (1956), care Pentru Venezuela a fost adaptată de Méndez Castellano (1982). Deoarece această scară nu a fost concepută cu scopul de a evalua similitudinea în mediul familiei, aceasta constituie o limitare a aplicării procedurii în ceea ce privește exactitatea estimării valorilor numerice particulare ale parametrilor, dar acest lucru Nu solicitați validitatea statistică la formula metodologică propusă.
DIV id = „CC9A090506”> Concluzii și recomandări
din studiile lui Galton (1883 ) Până la formulările lui Jensen (1971), problema a fost axată pe calcularea heritabilității, prin utilizarea gemenilor, a ruștei și a copiilor adoptați. Această tendință a continuat (MacCallum și Austin, 2000), fiind, prin urmare, abordarea predominantă a prezentului, a cărei limitare mai mare este supraestimarea sistematică a coeficientului de bomboană obținută.
DIV ID = „CC9A090506”> De la Rao și colab. (1974) Măsurarea mediului este luată în considerare, deși a fost doar un factor de ajustare pentru a compensa statistic diferențele de mediu dintre membrii cuplului. Rețineți că prin faptul că având ca element de bază utilizarea perechilor este menținută abordarea genetică inițială în măsurarea heritabilității. Cu formula metodologică din Contalat (1996), abordarea este schimbată și va încerca să măsoare în mod direct mediul înconjurător, posibilitatea de a fi prevăzută și promovată de Loehlin (1989) și plomin și Rende (1991). Trebuie remarcat ca o limitare instrumentală, că operaționalizarea propusă de Contasti ca exemplu de utilizare a formulei sale metodologice implică o măsurare foarte brută și indirectă a mediului familial prin factori socio-economici care constituie scara Graffar. /p>
În propunerea de calcul al corelației RTS a Contastești, spre deosebire de utilizarea RPP, care este semnată de omogenizarea mediului, luând în considerare perechile de copii adoptate împreună Când clasifică mediul la scară nominală, este permisă, în mod progresiv și perfectibil, pe de o parte, măsurarea nominală a mediului poate fi îmbunătățită continuu și, de către cealaltă, care poate fi utilizată în populații mai spațioase și nerestricționate, cu excepția randomnessului eșantionului ales.
DIV id = „CC9A090506”> logic, se va produce utilizarea măsurătorilor brute și mici în raport cu mediul Faceți o subestimare a mediului și, în consecință, o supraestimare a heritabilității, dar, la rândul său, este posibil ca, în mod sistematic, în viitor, prin încorporarea și integrarea mai multor măsurători multiple, diverse și mai precise ale mediului, această prejudecată poate fi redusă continuu. În acest sens, va fi necesar să se prevadă și să proiecteze un coeficient de corelație multiplă, care integrează două sau mai multe măsurători sau dimensiuni ale mediului. divid id = „CC9A090506”> dintr-o perspectivă epistemică, Puteți reitera (Contastești, 1996) că, în mod istoric, prin utilizarea studiilor de moștenire în îmbătrânirea comună ca indicator al asemănării în mediul gemeni, altor rude și în perechi de copii adoptați, această problemă a lucrat cu propriile metode observaționale de bază ştiinţă. Prin încorporarea unei măsurări nominale a mediului, metodele constructive și operaționale, se utilizează tipic unei științe tehnologice artificiale.
referencias
1. BENTLER PM, DG BONETT (1980) Test de semnificație și bunătate de potrivire în analiza structurilor de covariance. Psihol. Taur. 88: 588-606.
2. Contasti M (1996) Fórmula Metodológica Herencia / Ambiente Para Variabile Biológicas Y Sociales. Informe inv. Educă. X: 51-56.
3. Eaves LJ (1975) Modele de testare pentru variația inteligenței. Ereditate 34: 132-136.
4. Falconer DS (1960) Introducere la genetica cantitativă. Ronald. Nueva York, EEUU. 365 pp.
5. Galton F (1883) Anchete în cadrul facultății umane și dezvoltarea acesteia. Macmillan. Londres, Ru. 387 pp.
6. Graffar M (1956) ONE METODE DE CLASIFICARE SOCIALES D ‘Entrilloni de Populație. Courrier VI: 445-459.
7. Holzinger KJ (1929) efectul relativ al hrănirii și naturii influențează diferențele gemene. J. Educ. Psihol. 20: 241-248.
8. Jensen AR (1967) Estimarea limitelor de heritabilitate a trăsăturilor prin compararea gemenilor monozazici și dizygotici. Proc. Nat. Acad. Sci. 58: 149-156.
9. Jensen AR (1971) O notă privind motivul pentru care corelațiile genetice nu sunt pătrate. Psihol. Taur. 75: 23-24.
10. Loehlin JC (1989) Partiționarea contribuțiilor de mediu și genetice la dezvoltarea comportamentală. A.m. Psihol. 44: 1285-1292.
11. MacCallum RC, Austin JT (2000) Aplicarea modelării ecuațiilor structurale în cercetarea psihologică. Annu. Rev. psihol. 51: 201-226.
12. Méndez Castellano h (1982) Método Graffar Modificado Para Venezuela. FundaCredeSa. Caracas, Venezuela. 56 pp.
13. Nunnally J (1967) Teoria psihometrică. McGraw-Hill. Nueva York, EEUU. 640 pp.
14. Plomin R, Rende R (1991) Genetica comportamentală umană. Annu. Rev. psihol. 42: 161-190.
15. Prescott CA, Kendler KS (1996) Stabilitatea longitudinală și schimbarea consumului de alcool în rândul gemeni feminin: contribuțiile geneticii. Dev. Psihopatol. 8: 849-866.
16. Rao DC, Morton NE, Yee S (1974) Analiza asemănării familiei II. Un model liniar pentru corelația familială. A.m. J. Genet uman. 26: 331-359.
17. Saudino KF, McGuire S, Reiss D, Hetherington Em, Plomin R (1995) Rating-urile părinte ale temperamentelor EAS în gemeni, frați, jumătate de frați și frații pasi. J. Pers. Soc. Psihol. 68: 723-733.
18. Taylor HF (1980) Jocul IQ: o anchetă metodologică a controversei de ereditate-mediu. Rutgers University Press. New Brunswick, NJ, EEUU. 276 pp.