Name: using cholesky decomposition to explore individual differences in longitudinal relations between reading skills
Uploaded: 2019-09-17T13:00:00
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Cette recherche a été soutenue en partie par une subvention de l'Institut national de la santé de l'enfant et du développement humain (P50 HD052120). Les points de vue exprimés dans les présentes sont ceux des auteurs et n'ont ni été examinés ni approuvés par les organismes subventionnaires.

Les étapes ci-dessous décrivent le processus d'estimation des différences individuelles sous-jacentes aux associations longitudinales entre les compétences en lecture du primaire et du collège en (A) génétique, (C) partageant les facteurs environnementaux et (E) non partagés à l'aide d'un programme de modélisation statistique, traitement de texte et logiciel doté d'une interface utilisateur graphique (GUI). Cette étude a été approuvée par l'Institutional Review Board de la Florida State University.
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	<li>Muter, V., Hulme, C., Snowling, M. J., Stevenson, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phonemes,+rimes,+vocabulary+and+grammatical+skills+as+foundations+of+early+reading+development:+Evidence+from+a+longitudinal+study.">Phonemes, rimes, vocabulary and grammatical skills as foundations of early reading development: Evidence from a longitudinal study.</a> Developmental Psychology. 40 (5), 665-681 (2004).</li><li>Schatschneider, C., Fletscher, J. M., Francis, D. J., Carlson, C. D., Foorman, B. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Kindergarten+prediction+of+reading+skills:+A+longitudinal+comparative+analysis.">Kindergarten prediction of reading skills: A longitudinal comparative analysis.</a> Journal of Educational Psychology. 96 (2), 265-282 (2004).</li><li>Byrne, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Longitudinal+twin+study+of+early+literacy+development:+Preschool+and+kindergarten+phases.">Longitudinal twin study of early literacy development: Preschool and kindergarten phases.</a> Scientific Studies of Reading. 9 (3), 219-235 (2005).</li><li>Christopher, M. E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+and+environmental+etiologies+of+the+longitudinal+relations+between+prereading+skills+and.">Genetic and environmental etiologies of the longitudinal relations between prereading skills and.</a> Child Development. 86 (2), 342-361 (2015).</li><li>Neale, M. C., Cardon, L. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Methodology for Genetic Studies of Twins and Families. , (1992).</li><li>Byrne, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+and+environmental+influences+on+early+literacy.">Genetic and environmental influences on early literacy.</a> Journal of Research in Reading. 29 (1), 33-49 (2006).</li><li>Byrne, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+and+environmental+influences+on+aspects+of+literacy+and+language+in+early+childhood:+Continuity+and+change+from+preschool+to+grade+2.">Genetic and environmental influences on aspects of literacy and language in early childhood: Continuity and change from preschool to grade 2.</a> Journal of Neurolinguistics. 22 (3), 219-236 (2009).</li><li>Erbeli, F., Hart, S. A., Taylor, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Longitudinal+associations+among+reading+related+skills+and+reading+comprehension:+A+twin+study.">Longitudinal associations among reading related skills and reading comprehension: A twin study.</a> Child Development. 89 (6), e480-e493 (2018).</li><li>Muth&#233;n, L. K., Muth&#233;n, B. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Mplus. The comprehensive modeling program for applied researchers: User&#8217;s guide. , (2012).</li><li>Hart, S. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exploring+how+nature+and+nurture+affect+the+development+of+reading:+An+analysis+of+the+Florida+Twin+Project+on+Reading.">Exploring how nature and nurture affect the development of reading: An analysis of the Florida Twin Project on Reading.</a> Developmental Psychology. 49 (10), 1971-1981 (2013).</li><li>Taylor, J., Roehrig, A. D., Hensler, B. S., Connor, C. M., Schatschneider, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Teacher+quality+moderates+the+genetic+effects+on+early+reading.">Teacher quality moderates the genetic effects on early reading.</a> Science. 328 (5977), 512-514 (2010).</li></ol>

L'objectif de cette étude était de démontrer comment la méthode bien établie dans la génétique comportementale, la méthode multivariée de décomposition de Cholesky, peut effectivement être employée pour comprendre des relations entre les variables dans le contexte temporel. Plus précisément, cette méthode permet d'estimer dans quelle mesure des influences génétiques et environnementales uniques surgissent à des moments particuliers (p. ex., l'école), ainsi que de démontrer le chevauchement des influen...

Devenir un lecteur qualifié avec la capacité de lire et de comprendre couramment le texte est important pour les résultats scolaires des enfants. Pour prévenir le développement de problèmes de lecture, il est essentiel de comprendre dans quelle mesure différentes compétences en lecture prédisent la compréhension de la lecture. La recherche existante a montré que la pré-lecture et les compétences de lecture au niveau des mots à l'école primaire longitudinalement prédire la compréhension de la lecture au collège1,2. Les différences individuelles dans ces prédictions indiquent principalement des facteurs génétiques sous-jacents (et, dans une certaine mesure, environnementaux) de la maternelle jusqu'à la quatrième année3,4. Cependant, il est nécessaire d'examiner si ces mêmes facteurs génétiques et environnementaux continuent d'influencer ces prédictions jusqu'aux notes du collège.
Une méthode pour acquérir une meilleure compréhension des différences individuelles sous-jacentes aux associations entre les compétences de lecture primaire et intermédiaire est d'utiliser la méthodologie génétique comportementale, en particulier la méthode de décomposition Cholesky. La méthode de décomposition de Cholesky est considérée comme l'une des analyses de l'étalon-or en génétique comportementale. Cette méthode est facile à programmer et à résoudre et permet la décomposition de la variance et de la covariance en (A) génétique, (C) partagelage des influences environnementales, et (E) des influences environnementales non partagées, généralement dans un échantillon de jumeaux. Un exemple de décomposition univariée (une variable) de Cholesky est indiqué à la figure 1. Le facteur latent A fait référence aux effets génétiques, qui sont des influences génétiques héritées des parents. Le facteur latent C fait référence aux effets environnementaux partagés, qui sont des aspects de l'environnement qui servent à rendre les jumeaux plus semblables, comme les milieux familial et scolaire. Enfin, le facteur latent E fait référence aux effets environnementaux non partagés, qui sont des influences environnementales qui sont uniques à chaque jumeau et qui contribuent à des différences entre les jumeaux, comme l'expérience de chacun. Le facteur E capture également l'erreur de mesure.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig1v2.jpg"> Figure 1 : Décomposition en (A) génétique, (C) influences environnementales partagées et (E) influences environnementales non partagées. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig1large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
Les facteurs A, C et E de la figure 1 estiment à quel point les gènes et les environnements influencent une variable (lecture). Cependant, pour étudier les différences individuelles sous-jacentes aux associations longitudinales entre plus d'une compétence de lecture du primaire au collège, une analyse longitudinale est nécessaire. Pour répondre aux questions de recherche longitudinalement motivées, une méthode de décomposition cholesky multivariée est utilisée ici5. Conceptuellement, la méthode de décomposition multivariée de Cholesky est semblable à la régression multiple hiérarchique, de sorte que la contribution indépendante des facteurs génétiques et environnementaux est évaluée après que les contributions des facteurs précédents aient été prises en compte-rendu.
Par exemple, dans une décomposition cholesky multivariée avec des données longitudinales à quatre points de temps (voir la figure 2), la première ensemble de facteurs [génétique (A1), environnemental partagé (C1), et l'environnement non partagé (E1)] contribue à la variance de toutes les variables, représentées comme des chemins un11, un21, un31, un41, c11, c21, ..., e11, etc, de A1, C1, E1 facteurs à chaque variable . La deuxième ensemble de facteurs (A2, C2, E2) contribue à la variance des variables deuxièmes et suivantes après contrôle pour la première fois. La deuxième ensemble de facteurs est représenté comme des chemins un22, un32, un42, c22, c32, ..., e22, etc. Ensuite, les influences de la troisième ensemble de facteurs (A3, C3, E3) sont estimées pour les troisième et quatrième variables après contrôle pour les deux points de temps précédents. Ils sont représentés comme des chemins un33, un43, c33, c43, e33, e43. Enfin, les influences de la quatrième ensemble de facteurs (A4, C4, E4) sont mesurées pour le point de temps final après contrôle pour tous les points de temps précédents. Ils sont représentés comme des chemins un44, c44, e44.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig2.jpg"> Figure 2 : Modèle de décomposition Cholesky multivarié pour quatre points de temps. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig2large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
Dans cette application longitudinale de la méthode de décomposition multivariée de Cholesky, les influences génétiques et environnementales à chaque moment sont estimées après que les effets des points de temps précédents ont été contrôlés pour. En tant que tel, cette méthode permet de déterminer dans quelle mesure les influences génétiques et environnementales uniques sont en ligne à chaque moment particulier, indépendamment des influences des moments précédents (ces effets sont estimés par les chemins un11, un 22, un33, un44, c11, c22, ..., e11, e22, etc.). En outre, la méthode permet également d'examiner dans quelle mesure les mêmes influences génétiques et environnementales sont partagées entre les points de temps et les mêmes influences génétiques et environnementales. En d'autres termes, on peut déterminer dans quelle mesure les influences génétiques et environnementales se reportent d'un point à l'autre (c'est-à-dire que ces effets sont estimés par chemins un21, un31, un41, un32, un42, un 43, c21, c31, ..., e21, etc.). Il convient de noter que les chemins un11, c11, et e11 représentent toutes les influences génétiques et environnementales possibles jusqu'au premier point de temps, qui peut être soit unique ou chevauchant avec les points de temps précédents. Toutefois, les points de temps avant le premier point de temps ne sont pas estimés; par conséquent, il n'est pas possible de déterminer avec précision s'ils représentent des influences uniques ou qui se chevauchent. À des fins de simplification, elles sont incluses comme influences uniques dans le présent rapport.
L'ordre des variables mesurées entrées dans une décomposition de Cholesky est arbitraire. Cependant, l'ordre est généralement conduit par une perspective théorique. C'est également le cas dans la présente étude, dans laquelle l'ordre était basé sur le développement des compétences en lecture, de sorte que les compétences en lecture à l'école primaire sont prédictives de la compréhension de la lecture au collège.
Il y a plusieurs rapports dans la littérature étudiant les facteurs génétiques et environnementaux sous-jacents aux associations longitudinales des qualifications de lecture utilisant la méthode de décomposition de Cholesky. Ces études antérieures se sont surtout concentrées sur l'étude des relations entre les compétences en lecture chez les élèves du primaire6,7. Il n'y a qu'une seule étude publiée examinant les différences individuelles associées à la lecture des classes élémentaires dans les classes intermédiaires en utilisant la méthode de décomposition multivariée Cholesky8. Ce protocole détaille la méthode de décomposition multivariée de Cholesky de ce rapport spécifique pour explorer les différences individuelles dans les relations longitudinales entre la connaissance de lettre de jardin d'enfants, la conscience phonologique de jardin d'enfants, le niveau de mot de première année compétences en lecture, et la compréhension de la lecture de septième année.
Les résultats de l'étude se concentrent sur l'utilisation de la méthode de décomposition cholesky multivariée pour distinguer deux types d'influences génétiques et environnementales. Tout d'abord, il est montré comment estimer les influences génétiques et environnementales qui se reportent (overlap) de la lecture primaire au collège (par exemple, l'estimation des chemins un43, c43, et e43, qui sont des influences génétiques et environnementales sur compétences en lecture de niveau mot de la première année qui affectent la compréhension de la lecture en septième année). Deuxièmement, il est démontré comment estimer les influences génétiques et environnementales uniques qui entrent en ligne à chaque grade particulier (par exemple, estimer les chemins un33, c33, et e33, qui sont des influences génétiques et environnementales uniques sur compétences en lecture de niveau mot qui se posent en première année).

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Microsoft Office Excel</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microsoft Office Powerpoint</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microsoft Office Visio</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microsoft Office Word</td>
			<td>Microsoft</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mplus Statistical Program</td>
			<td>Mplus</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using cholesky decomposition to explore individual differences in longitudinal relations between reading skills

La méthode de décomposition Cholesky est l'étalon-or utilisé dans le domaine de la génétique comportementale. La méthode est populaire parce qu'elle est facile à programmer et à résoudre. En utilisant cette méthode, les chercheurs peuvent explorer les différences individuelles dans les relations longitudinales de différentes variables à travers plusieurs points de temps. La méthode permet aux chercheurs de décomposer la variance en (1) des effets génétiques, partagés et non partagés uniques sur l'environnement qui surviennent à des moments précis ainsi que (2) des effets génétiques, partagés et non partagés qui se répertèquent d'un temps point à un autre. Cependant, la méthode n'identifie pas les mécanismes ou les origines sous-jacents à ces effets. Le présent rapport se concentre sur l'application de la méthode de décomposition Cholesky dans le domaine de la psychologie de l'éducation. Plus précisément, il traite des différences individuelles dans les relations longitudinales entre la connaissance de la lettre de maternelle, la conscience phonologique de la maternelle, les compétences de lecture de premier niveau de mot, et la compréhension de la lecture de septième année.

Les estimations normalisées des influences génétiques, environnementales partagées et non partagées du modèle de décomposition multivarié de Cholesky sont représentées à la figure 7. En général, les résultats ont révélé que les différences individuelles dans les compétences en lecture de la maternelle en prélecture et en première année représentaient une grande proportion de la variance de la génétique (40 %) ainsi que l'environnement partagé (39...

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Using Cholesky Decomposition to Explore Individual Differences in Longitudinal Relations between Reading Skills

Cet article démontre l'utilisation de la méthode d'étalon-or en génétique comportementale, la méthode de décomposition de Cholesky, pour estimer les influences génétiques et environnementales uniques et qui se chevauchent sur différentes variables pour répondre à la recherche motivée par la longitudinale Questions.

Utilisation de la décomposition de Cholesky pour explorer les différences individuelles dans les relations longitudinales entre les compétences en lecture

The Cholesky decomposition method is the gold standard used in the field of behavioral genetics. The method is popular because it is easy to program and ...

Cette méthode peut aider à répondre aux questions clés du domaine de la génétique comportementale sur les différences individuelles dans les relations longitudinales de différentes variables à travers plusieurs points de temps. Cette technique permet aux chercheurs d’estimer les différences individuelles qui surviennent à des moments précis, ainsi que celles qui se reportent d’un point à l’autre. Les implications de cette technique s’étendent plus largement aux sciences de la psychologie et de l’éducation.En tant que telle, cette technique peut répondre à des questions de recherche dans la science de la lecture. Commencez par ouvrir le programme de modélisation statistique. Localisez le fichier de données pertinent à lire dans le programme de modélisation statistique.Cliquez ensuite sur l’icône run pour obtenir des estimations des influences environnementales partagées génétiques et non partagées de la méthode de décomposition multivarié de Cholesky. Une fois que le programme a produit des estimations des influences environnementales partagées génétiques et non partagées, localisez les estimations dans le dossier de sortie. Ensuite, ouvrez le traitement de texte et copiez les estimations générées dans une table.Ensuite, ouvrez le logiciel avec une interface graphique, et aux estimations de la table créée dans les cellules F3 à F16, G4 à G16, H5 à H16 et I6 à I16. Calculer la variance des influences environnementales génétiques partagées et non partagées en quadrature des estimations dans les cellules F3 à F16, G4 à G16, H5 à H16 et I6 approfondie I16. Tapez les valeurs carrées dans les cellules J3 à J16, K4 à K16, L5 à L16 et M6 à travers M16.Calculez ensuite l’écart en pourcentage en multipliant les valeurs dans les cellules J3 à J16, K4 à K16, L5 à L16 et M6 à M16 par 100. Tapez les valeurs en pourcentage dans les cellules N3 à N16, O4 à O16, P5 à P16 et Q6 à Q16. Ensuite, pour calculer dans quelle mesure les influences génétiques se chevauchent du primaire au collège, tapez 0 en R3, tapez N4"en R4, tapez N5+O5"en R5 et tapez N6+O6+P6"en R6. Ensuite, pour calculer dans quelle mesure des facteurs génétiques uniques sont mis en ligne à chaque point de temps particulier, copiez les pourcentages des cellules N3, O4, P5 et Q6 dans les cellules S3, S4, S5 et S6 respectivement.Par la suite, copiez les pourcentages des cellules N8, O9, P10 et Q11 dans les cellules U3, U4, U5 et U6 respectivement, afin d’obtenir la mesure dans laquelle des facteurs environnementaux communs uniques sont mis en ligne à chaque grade. Enfin, copiez les pourcentages des cellules N13, O14, P15 et Q16 dans les cellules W3, W4, W5 et W6 respectivement pour obtenir la mesure dans laquelle des facteurs environnementaux uniques non partagés sont mis en ligne à chaque grade. Assurez-vous que les valeurs des cellules R3 à W3, R4 à W4, R5 à W5 et R6 à W6 devraient s’additionnent jusqu’à 100 chacune.Enfin, tracez le chevauchement génétique ainsi que les influences génétiques uniques en cliquant et en faisant glisser la souris sur les cellules R2 à travers R6 et S2 à travers S6 pour mettre en évidence les données. Cliquez sur le menu insert, puis cliquez sur les graphiques et la colonne empilée. Les résultats ont indiqué qu’il y avait une grande part d’influences génétiques uniques sur la maîtrise de nom de lettre dans la maternelle, la fluidité de segmentation de phonème dans la maternelle, et la compréhension de lecture en 7ème année.En revanche, les compétences en lecture au niveau des mots étaient dans une moindre mesure associées à des influences génétiques uniques qui surviennent en 1ère année. Pour les influences environnementales partagées, les résultats impliquaient que le chevauchement de l’environnement partagé influençait la maîtrise de la maîtrise des lettres et la segmentation des phonèmes à la maternelle. De même, les effets environnementaux partagés qui se chevauchent se sont reflétés dans les compétences de lecture au niveau des mots en 1ère année et la compréhension de la lecture en 7e année qui ont également été partagées avec les compétences de lecture de la maternelle.Pour les influences environnementales non partagées, les résultats suggèrent très peu de chevauchement entre les facteurs. La plupart des influences environnementales non partagées indiquaient des influences uniques à chaque catégorie. Enfin, en général, il a été démontré que les compétences en lecture semblaient être influencées par des facteurs génétiques et environnementaux tout au long de cette période de développement.Lorsque vous essayez cette procédure, il est important de se rappeler que le script du programme de modélisation statistique peut nécessiter un ajustement dans les valeurs de démarrage basées sur les données saisies. Cette procédure peut être modifiée pour répondre à d’autres questions sur la mesure dans laquelle les différences individuelles d’autres compétences en lecture influencent la variabilité et la compréhension de la lecture à d’autres moments. La méthode de décomposition Cholesky est une approche populaire en génétique comportementale.Il permet aux chercheurs de quantifier les différences individuelles qui sont spécifiques au point de temps tout en les distinguant des influences qui se chevauchent sur plusieurs points de temps.

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