Este método puede ayudar a responder preguntas clave del campo Genética conductual sobre las diferencias individuales en las relaciones longitudinales de diferentes variables en varios puntos de tiempo. Esta técnica permite a los investigadores estimar las diferencias individuales que surgen en puntos de tiempo específicos, así como las que se transportan de un punto de tiempo a otro. Las implicaciones de esta técnica se extienden a las ciencias de la Psicología y la Educación en términos más amplios.
Como tal, esta técnica puede responder preguntas de investigación en la ciencia de la lectura. Comience abriendo el programa de modelado estadístico. Busque el archivo de datos relevante que se leerán en el programa de modelado estadístico.
A continuación, haga clic en el icono de ejecución para obtener estimaciones de las influencias ambientales compartidas genéticas y no compartidas del método de descomposición multivariante Cholesky. Después de que el programa genere estimaciones para las influencias ambientales y no compartidas genéticas, localice las estimaciones en el archivo de salida. A continuación, abra el procesador de textos y copie las estimaciones generadas en una tabla.
Entonces abra el software con un GUI, y a las estimaciones de la tabla creada en las células F3 a F16, G4 a G16, H5 a H16 y I6 a través de I16. Calcule la varianza de las influencias ambientales y ambientales no compartidas genéticas cuadrando las estimaciones en las células F3 a F16, G4 a G16, H5 a H16 y I6 exhaustivas I16. Escriba los valores cuadrados en las celdas J3 a J16, K4 a K16, L5 a L16 y M6 a M16.
A continuación, calcule la varianza porcentual multiplicando los valores en las celdas J3 a J16, K4 a K16, L5 a L16 y M6 a M16 por 100. Escriba los valores porcentuales en las celdas N3 a N16, O4 a O16, P5 a P16 y Q6 a Q16. A continuación, para calcular la medida en que las influencias genéticas se superponen de primaria a secundaria, escriba 0 en R3, escriba N4"en R4, escriba N5+O5" en R5 y escriba N6+O6+P6" en R6. Luego, para calcular la medida en que los factores genéticos únicos se en línea en cada punto de tiempo en particular, copie los porcentajes de las células N3, O4, P5 y Q6 en las células S3, S4, S5 y S6 respectivamente.
Después de eso, copie los porcentajes de las celdas N8, O9, P10 y Q11 en las celdas U3, U4, U5 y U6 respectivamente, para obtener la medida en que los factores ambientales compartidos únicos se en línea en cada grado. Por último, copie los porcentajes de las celdas N13, O14, P15 y Q16 en las celdas W3, W4, W5 y W6 respectivamente para obtener la medida en que los factores ambientales únicos no compartidos se en línea en cada grado. Asegúrese de que los valores en las celdas R3 a W3, R4 a W4, R5 a W5 y R6 a W6 deben agregar cada uno hasta 100.
Por último, trazar la superposición genética, así las influencias genéticas únicas haciendo clic y arrastrando el ratón sobre las células R2 a R6 y S2 a S6 para resaltar los datos. Haga clic en el menú de inserción y, a continuación, haga clic en los gráficos y la columna apilada. Los resultados indicaron que había una gran proporción de influencias genéticas únicas en la fluidez de nombres de letras en el jardín de infantes, la fluidez de la segmentación de fonemas en el jardín de infantes y la comprensión de la lectura en el 7o grado.
Por el contrario, las habilidades de lectura a nivel de palabra se asociaron en menor medida con influencias genéticas únicas que surgen en 1er grado. Para las influencias ambientales compartidas, los resultados implicaron que la superposición del entorno compartido influyó en la fluidez de los nombres de letras y la fluidez de la segmentación de fonemas en el jardín de infantes. Del mismo modo, los efectos ambientales compartidos superpuestos se reflejaron en las habilidades de lectura a nivel de palabra en 1er grado y la comprensión de la lectura en 7o grado que también se compartieron con las habilidades de lectura de jardín de infantes.
Para las influencias ambientales no compartidas, los resultados sugirieron muy poca superposición entre factores. La mayoría de las influencias ambientales no compartidas indicaron influencias únicas en cada grado individual. Por último, en general se demostró que las habilidades de lectura parecían estar influenciadas por factores genéticos y ambientales a lo largo de este período de desarrollo.
Al intentar este procedimiento, es importante recordar que el script del programa de modelado estadístico puede requerir un ajuste en los valores iniciales basados en los datos introducidos. Este procedimiento se puede modificar para responder preguntas adicionales sobre la medida en que las diferencias individuales de otras habilidades de lectura influyen en la variabilidad y la comprensión de la lectura en otros puntos de tiempo. El método de descomposición Cholesky es un enfoque popular en la genética conductual.
Permite a los investigadores cuantificar las diferencias individuales que son específicas del punto de tiempo, al tiempo que las distingue de las influencias que se superponen a través de varios puntos de tiempo.
