Summary
Dette papir demonstrerer brug af guld standardmetode i adfærdsmæssige genetik, Cholesky nedbrydning metode, at estimere unikke, overlappende genetiske og miljømæssige påvirkninger på forskellige variabler til at besvare længderetningen motiveret forskning Spørgsmål.
Abstract
Cholesky-nedbrydnings metoden er den guld standard, der anvendes inden for adfærdsmæssig genetik. Metoden er populær, fordi det er nemt at programmere og løse. Ved hjælp af denne metode kan forskerne udforske individuelle forskelle i langsgående relationer af forskellige variabler på tværs af flere tidspunkter. Metoden gør det muligt for undersøgere at nedbryde variansen i (1) unikke genetiske, delte og ikke-delte miljøvirkninger, der opstår på bestemte tidspunkter, samt (2) overlappende genetiske, fælles og ikke-fælles miljøvirkninger, der fremfører fra en tidspunkt til en anden. Metoden identificerer imidlertid ikke de mekanismer eller oprindelser, som underliggende disse virkninger. Den nuværende rapport fokuserer på anvendelsen af Cholesky nedbrydning metode inden for pædagogisk psykologi. Specifikt, det diskuterer individuelle forskelle i langsgående relationer mellem børnehave bogstav viden, børnehave fonologisk bevidsthed, første klasse ord-niveau læsefærdigheder, og syvende klasse læseforståelse.
Introduction
At blive en dygtig læser med evnen til flydende læse og forstå tekst er vigtig for børns skoleresultater. For at forhindre udviklingen af læse problemer, er det vigtigt at forstå, i hvilket omfang forskellige læsefærdigheder forudsige læseforståelse. Eksisterende forskning har vist, at præ-læsning og ord-niveau læsning færdigheder i folkeskolen langsgående forudsige læseforståelse i mellem skolen1,2. Individuelle forskelle i disse forudsigelser for det meste peger på underliggende genetiske (og til en vis grad, miljømæssige) faktorer fra børnehave op til lønklasse fire3,4. Men der er behov for at undersøge, om disse samme genetiske og miljømæssige faktorer fortsat påvirker disse forudsigelser op til mellem skole kvaliteter.
En metode til at få en bedre forståelse af individuelle forskelle underliggende sammenslutninger mellem elementære og mellemskole læsning færdigheder er ved hjælp af adfærdsmæssige genetiske metodologi, specifikt Cholesky nedbrydning metode. Cholesky nedbrydning metode betragtes som en af de gyldne standard analyser i adfærdsmæssige genetik. Denne metode er let at programmere og løse og giver mulighed for nedbrydning af varians og Kovarians i (A) genetisk, (C) fælles miljø, og (E) ikke-delte miljøpåvirkninger, normalt i en stikprøve af tvillinger. Et eksempel på en univariat (en variabel) Cholesky nedbrydning er angivet i figur 1. En latent faktor refererer til genetiske effekter, som er genetiske påvirkninger arvet fra forældrene. Den C latente faktor refererer til fælles miljøvirkninger, som er aspekter af miljøet, der tjener til at gøre tvillinger mere ens, såsom hjem og SKOLEMILJØER. Endelig henviser den latente faktor til ikke-fælles miljøpåvirkninger, som er miljøpåvirkning, der er unikke for hver enkelt tvilling og bidrager til forskelle mellem tvillinger, såsom hver egen erfaring. E-faktoren registrerer også målefejl.
Figur 1: nedbrydning til (A) genetisk, (C) fælles miljømæssige og (E) ikke-fælles miljøpåvirkninger. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
A-, C-og E-faktorerne i figur 1 anslår, i hvilket omfang gener og miljøer påvirker en (læse) variabel. Stadig, for at undersøge individuelle forskelle underliggende langsgående foreninger mellem mere end én læsefærdighed fra elementære til mellem skole, longitudinel analyse er nødvendig. For at besvare længdegrader motiveret forskning spørgsmål, en multivariat cholesky nedbrydning metode anvendes her5. Konceptuelt er multivariat Cholesky-nedbrydnings metoden magen til hierarkisk multiple regression, således at uafhængige bidrag fra genetiske og miljømæssige faktorer vurderes, efter at bidragene fra tidligere faktorer er blevet taget i Konto.
For eksempel, i en multivariat Cholesky nedbrydning med longitudinale data på fire tidspunkter (Se figur 2), det første sæt af faktorer [genetiske (a1), fælles miljø (C1), og ikke-fælles miljø (E1)] bidrager til variansen af alle variabler, repræsenteret som stier a11, a21, a31, a41, c11, c21,..., e11, etc., fra en1, c1, e1 faktorer til hver variabel . Det andet sæt faktorer (A2, C2, E2) bidrager til variansen af den anden og efterfølgende variabler efter kontrol for første gang punkt. Det andet sæt af faktorer er repræsenteret som stier a22, a32, a42, c22, c32,..., e22, etc. Derefter anslås påvirkninger af det tredje sæt af faktorer (A3, C3, E3) for den tredje og fjerde variabler efter kontrol for de foregående to tidspunkter. De er repræsenteret som stier a33, a43, c33, c43, e33, e43. Endelig måles påvirkninger af det fjerde sæt af faktorer (A4, C4, E4) for det sidste tidspunkt efter styring for alle tidligere tidspunkter. De er repræsenteret som stier a44, c44, e44.
Figur 2: multivariat Cholesky nedbrydnings model for fire tidspunkter. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
I denne langsgående anvendelse af multivariat Cholesky nedbrydning metode, genetiske og miljømæssige påvirkninger på hvert tidspunkt er anslået eftervirkningerne af tidligere tidspunkter er blevet kontrolleret for. Denne metode gør det således muligt at fastslå, i hvilket omfang unikke genetiske og miljømæssige påvirkninger kommer online på hvert bestemt tidspunkt, uafhængigt af påvirkninger fra tidligere tidspunkter (disse virkninger anslås af stier a11, en 22, a33, a44, c11, c22,..., e11, e22, osv.). Desuden gør metoden det muligt at undersøge, i hvilket omfang de samme (overlappende) genetiske og miljømæssige påvirkninger deles mellem tidspunkterne. Med andre ord kan det fastslås, i hvilket omfang genetiske og miljømæssige påvirkninger overføres fra et tidspunkt til et andet (dvs. disse virkninger anslås af stier a21, a31, a41, a32, a42, a 43, c21, c31,..., e21osv.). Det skal bemærkes, at stier a11, c11og e11 repræsenterer alle mulige genetiske og miljømæssige påvirkninger op til og med det første tidspunkt, som kan være enten unikke eller overlappende med tidligere tidspunkter. Tidspunkter forud for første tidspunkt er dog ikke anslået; Derfor kan det ikke præcist afgøres, om de repræsenterer unikke eller overlappende påvirkninger. Af forenklingshensyn er de medtaget som unikke påvirkninger i den aktuelle rapport.
Rækkefølgen af de målte variabler indgået en Cholesky nedbrydning er vilkårlig. Men ordren er normalt drevet af et teoretisk perspektiv. Dette er også tilfældet i den nuværende undersøgelse, hvor ordren var baseret på udviklingen af læsefærdigheder, således at læsefærdigheder i folkeskolen er prædiktiv for læseforståelse i mellem skolen.
Der er flere rapporter i litteraturen undersøger genetiske og miljømæssige faktorer underliggende langsgående foreninger af læsefærdigheder udnytte Cholesky nedbrydning metode. Disse tidligere undersøgelser fokuserede primært på at undersøge forholdet mellem læsefærdigheder blandt elementære skoleelever6,7. Der er kun en offentliggjort undersøgelse undersøge individuelle forskelle i forbindelse med læsning fra elementære kvaliteter til mellem skole kvaliteter ved hjælp af multivariat cholesky nedbrydning metode8. Denne protokol beskriver multivariat Cholesky nedbrydnings metoden fra denne specifikke rapport for at udforske individuelle forskelle i langsgående relationer mellem børnehave bogstav viden, børnehave phonologisk bevidsthed, førsteklasses ordniveau læsefærdigheder, og syvende klasse læseforståelse.
Undersøgelsens resultater fokuserer på at bruge multivariat Cholesky nedbrydning metode til at skelne mellem to typer af genetiske og miljømæssige påvirkninger. For det første viser det sig, hvordan man anslår genetiske og miljømæssige påvirkninger, der overfører (overlap) fra elementær til mellemskole læsning (f. eks. estimerer veje a43, c43og e43, som er genetiske og miljømæssige påvirkninger på læsefærdigheder på Word-niveau fra første klasse, der påvirker læse forståelsen i syvende klasse). For det andet demonstreres det, hvordan man anslår unikke genetiske og miljømæssige påvirkninger, der kommer online i hver enkelt klasse (f. eks. estimerer veje a33, c33og e33, som er unikke genetiske og miljømæssige påvirkninger på læsefærdigheder på Word-niveau, der opstår i første klasse).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Nedenstående trin beskriver processen til vurdering af individuelle forskelle underliggende langsgående sammenslutninger mellem elementære og mellemste læsefærdigheder i (A) genetiske, (C) fælles miljømæssige, og (E) ikke-delte miljøfaktorer ved hjælp af en statistisk modellering program, tekstbehandling, og software med en grafisk brugergrænseflade (GUI). Denne undersøgelse er blevet godkendt af den institutionelle revisions bestyrelse på Florida State University.
1. forberedelse af data til det statistiske modellerings program
- Forbered dataene i et format, der kan læses af det statistiske modellerings program. Populære statistiske modellering programmer omfatter MX, OpenMx i platformen R, og MPlus9. MX kan læse datafiler i. VL eller. dat dataformater, OpenMx i ethvert data format, og Mplus i et. dat data format. Eksemplet, der demonstreres her, udføres i programmet MPlus9.
Bemærk: en eksempeldatafil i et. dat-format til seks tilfældigt udvalgte deltagere er tilgængelig i supplerende filer. Variabler, der bruges i en eksempeldatafil, afspejler variabler, der bruges i input kodnings filen.
2. læsning af data i det statistiske modellerings program, kørsel af scriptet og vurdering af effekterne
- Åbn det statistiske modellerings program.
- Find den relevante datafil, der skal læses ind i det statistiske modellerings program ved at skrive "fil er [Indsæt placering af datafilen på computeren]".
- Klik på ikonet Kør på båndet i den statistiske modellering program for at opnå estimater for genetiske, fælles miljømæssige og ikke-delte miljømæssige påvirkninger fra multivariat cholesky nedbrydning metode. Den kommenterede input script for multivariat cholesky nedbrydning model for fire tidspunkter samt dens output ved hjælp af mplus kan findes i supplerende kodning filer.
- Når det statistiske modellerings program genererer estimater for genetiske, fælles miljømæssige og ikke-fælles miljømæssige påvirkninger, finde estimater i output-fil under STX11 for Path a11, STX21 for vej a21, ..., sty11 for sti c11, sty21 for path c21,..., STZ11 for sti e11, STZ21 for Path e21osv.
3. oprettelse af en tabel med genererede estimater
- Åbn tekstbehandlingsprogram.
- Kopiér de genererede estimater til en tabel i et tekstbehandlingsprogram. Tabellen kan oprettes i et format som vist i figur 3. F. eks. har estimaterne for stierne a11, a21, a31og a41 værdier på henholdsvis 0,60, 0,24, 0,63 og 0,18.
Figur 3: multivariat Cholesky nedbrydning modellering standardiseret sti estimater af genetiske og miljømæssige påvirkninger. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
4. afbildning af genetiske, fælles miljømæssige og ikke-delte miljøpåvirkninger
- Åbn softwaren med en GUI.
- Angiv estimaterne fra den oprettede tabel i cellerne F3-F16, G4-G16, H5-H16 og i6-I16. Et screenshot fra softwaren med en GUI er afbildet i figur 4.
Figur 4: indtastning af estimater i softwaren med en GUI. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
- Beregn variansen af genetiske, delte miljømæssige og ikke-delte miljøpåvirkninger ved at kvadratere estimaterne i cellerne F3-F16, G4-G16, H5-H16 og i6-I16. Skriv de kvadrerede værdier i cellerne J3-J16, K4-K16, L5-L16 og M6-M16.
- Beregn den procentvise afvigelse ved at multiplicere værdier i cellerne J3-J16, K4-K16, L5-L16 og M6-M16 med 100. Angiv procentværdierne i cellerne N3-N16, O4-O16, P5-P16 og Q6-Q16. Trin 4,3 og 4,4 er afbildet i figur 5.
Figur 5: illustration af trin 4,3 og 4,4. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
- Beregn, i hvilket omfang genetiske påvirkninger overfører (overlap) fra elementær til mellem skole.
- Skriv "0" i celle R3.
- I celle R4, type "= n4". Det er i hvor høj grad genetiske påvirkninger fra første gang punkt overfører til anden gang punkt. I dette tilfælde indikerer det genetiske påvirkninger fra brev navngivning flydende i børnehave overfører til fonem segmentering flydende i børnehave.
- Skriv "= N5 + O5" i celle r5. Det er i hvilken grad genetiske påvirkninger fra de første to tidspunkter overfører til tredje tidspunkt. I dette tilfælde indikerer det genetiske påvirkninger fra brev navngivning flydende i børnehave og fonem segmentering flydende i børnehave overfører til ord-niveau læsning færdigheder i lønklasse 1.
- Skriv "= N6 + O6 + P6" i celle R6. Det er i hvor høj grad genetiske påvirkninger fra de første tre tidspunkter overfører til fjerde tidspunkt. I dette tilfælde indikerer det genetiske påvirkninger fra brev navngivning flydende i børnehave, fonem segmentering flydende i børnehave, og ord-niveau læsefærdigheder i lønklasse 1 overfører til læseforståelse i lønklasse 7.
- Beregn, i hvilket omfang fælles miljø-og ikke-fælles miljøpåvirkninger overfører (overlap) fra elementær til mellem skole meget som i trin 4,5.
- Beregn, i hvilket omfang unikke genetiske, fælles miljømæssige og ikke-fælles miljøfaktorer kommer online på hvert bestemt tidspunkt (dvs. lønklasse).
- Kopiér procenterne fra cellerne N3, O4, P5 og Q6 til henholdsvis cellerne S3, S4, S5 og S6 for at få det omfang, hvori unikke genetiske faktorer kommer online i hver klasse.
- Kopiér procenterne fra cellerne N8, O9, P10 og i cellerne U3, U4, U5 og U6 for at opnå, i hvilket omfang unikke fælles miljøfaktorer kommer online i hver lønklasse.
- Kopiér procenterne fra cellerne N13, O14, P15 og Q16 til cellerne w3, W4, W5 og W6 for at opnå, i hvilket omfang unikke ikke-delte miljøfaktorer kommer online i hver lønklasse.
- For at sikre, at alle beregninger er korrekte, bør værdierne i cellerne R3-w3, R4-W4, R5-W5 og R6-W6 hver især tilføje op til 100. Trin 4.5 – 4.7 er afbildet i figur 6.
Figur 6: illustration af trin 4,5-4,8. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
- Plot genetisk overlappende samt genetiske unikke påvirkninger ved at klikke og trække musen over cellerne R2-R6 og S2-S6 for at fremhæve dataene.
- Klik på menuen Indsæt .
- Klik på diagrammer ≫ stablet kolonne.
- Gentag trin 4.9-4.11 for fælles miljømæssige og ikke-fælles miljømæssige overlappende såvel som unikke påvirkninger. Vælg celler T2-T6 og U2-U6 for at afbilde fælles miljøpåvirkninger, og Vælg cellerne v2-V6 og W2-W6 for ikke-delte miljøpåvirkninger.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Standardiserede estimater for genetiske, fælles miljømæssige og ikke-delte miljøpåvirkninger fra multivariat Cholesky-nedbrydnings modellen er afbildet i figur 7. Generelt viste resultaterne, at individuelle forskelle i børnehave præ-læsning og første klasse ord-niveau læsefærdigheder tegnede sig for en stor del af variansen af genetiske (40%) samt fælles miljø (39%) indflydelse på syvende klasse læseforståelse. Desuden, resultater hentydede til en vis grad af unikke kilder, der kommer i spil for hver enkelt læsning færdighed i hver lønklasse.
Figur 7: fuld multivariat Cholesky nedbrydnings model med standardiserede sti estimater af genetiske og miljømæssige påvirkninger. Målte variabler afbildes som rektangler og en latent variabel som en oval. LNF = børnehave brev navngivning flydende, PSF = børnehave fonem segmentering Fluency, wlrs = første klasse ord-niveau læsning færdigheder, RC = syvende klasse læseforståelse. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Som angivet i figur 8, ser det ud til, at der var en stor andel af unikke genetiske påvirkninger (mørkegrøn) på brev navngivning flydende i børnehave (36%), fonem segmentering flydende i børnehave (40%), og læseforståelse i syvende klasse (30%). I modsætning hertil var læsefærdigheder på ordniveau i mindre grad forbundet med unikke genetiske påvirkninger, der opstår i første klasse (20%). Genetiske påvirkninger på ordniveau læsefærdigheder var for det meste overlappende (lysegrøn) med genetiske påvirkninger på brev navngivning flydende og fonem segmentering flydende (40%).
Figur 8: procentdel af unikke og overlappende genetiske påvirkninger på hver læsefærdighed. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Med fokus på de fælles miljøpåvirkninger (Se fig. 9) indebar resultaterne, at overlappende (lyseblå) fælles miljø påvirkede brev navngivning flydende og fonem segmentering flydende i børnehave (9%). Tilsvarende blev de overlappende fælles miljøvirkninger afspejlet i læsefærdigheder på ordniveau i første klasse (15%) og læseforståelse i syvende klasse (39%) der blev også delt med børnehave læsefærdigheder. Unikke fælles miljøfaktorer (mørkeblå) blev fundet for førsteklasses læsefærdigheder på ordniveau (15%). Disse påvirkninger var uafhængige af fælles miljøpåvirkninger i børnehaven.
Figur 9: procentdel af unikke og overlappende fælles miljøpåvirkninger på hver læsefærdighed. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
For de ikke-delte miljøpåvirkninger (Se fig. 10) foreslog resultaterne meget lidt overlapning mellem faktorerne (lysegul). De fleste ikke-delte miljøpåvirkninger indikerede unikke påvirkninger (mørkegule) på hvert enkelt tidspunkt (dvs. kvalitet).
Figur 10: procentdel af unikke og overlappende ikke-delte miljøpåvirkninger på hver læsefærdighed. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Den generelle repræsentation af genetiske og miljømæssige faktorer, der underbygger læsefærdigheder fra elementær til mellem skole, er vist i Figur 11. Generelt blev det påvist, at læsefærdigheder synes at være påvirket af både genetiske og miljømæssige faktorer i denne udviklingsperiode.
Figur 11: samlet procentdel af genetiske, fælles miljømæssige og ikke-delte miljøpåvirkninger på hver læsefærdighed. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Formålet med denne undersøgelse var at demonstrere, hvordan den veletablerede metode inden for adfærdsmæssig genetik, multivariat Cholesky-nedbrydnings metoden, effektivt kan bruges til at forstå relationer på tværs af variabler i tidsmæssig sammenhæng. Specifikt gør denne metode det muligt at anslå, i hvilket omfang der opstår unikke genetiske og miljømæssige påvirkninger i bestemte tidspunkter (f. eks. skoleklasse), samt at påvise overlapningen af genetiske og miljømæssige påvirkninger på tværs af mange tidspunkter.
Der er et kritisk trin i protokollen, som estimerer multivariat Cholesky-nedbrydnings modellen. Lejlighedsvis kræver scriptet til det statistiske modellerings program justeringer i startværdier baseret på indtastede data. Forskere kan bruge forskellige startværdier, foreslået af produktionen af den statistiske modellering program, for at muliggøre jævnere iteration processer i generering af genetiske og miljømæssige estimater.
Ændring af protokollen (dvs. det statistiske modellerings program script) kan være nødvendig, hvis latente variabler erstatter målte variabler. I Mplus defineres en latent variabel ved hjælp af en "BY"-sætning med to eller flere målte variabler. For eksempel, i dette kommenterede input script, den latente variabel for hver Twin er defineret i afsnittet "MODEL:" som "FLU0 af nneworf0 * nnewnwf0 (3-4);" for den første tvilling i Twin pair, og "FLU1 af nneworf1 * nnewnwf1 (3-4);" for den anden tvilling i Twin pair. En anden ændring refererer til den grafiske gengivelse af resultater. Resultater kan afbildes ved hjælp af alternative teknikker, såsom cirkeldiagrammer. Stablet kolonner blev brugt her, da dette er den typiske visualisering teknik inden for adfærd genetik.
Der er begrænsninger i multivariat Cholesky-nedbrydnings metoden. Den multivariat cholesky nedbrydning er den gyldne standard analyse i Behavior Genetics, hvis der er interesse i at udforske individuelle forskelle i langsgående relationer mellem forskellige variabler på forskellige tidspunkter. Hvis der i stedet er interesse i at afprøve udviklingsmæssigt drevne spørgsmål med henblik på at udforske individuelle forskelle i udviklingen af en (samme) variabel på tværs af flere tidspunkter, kan der anvendes en simplex-model (afbildet i figur 12). I simplex-modellen vedvarer1, C1og E1 -faktorerne til tiden 1 delvist indtil tid 2 (regressions stierne fra1 til2, a2 til a3,..., c1 til c2,... osv.), på hvilket tidspunkt nye faktorer kan komme ind (residualerne, mærket "res." i figur 12).
Multivariat Cholesky-dekomponeringsmodellen og simplex-modellen producerer nøjagtig den samme varians-Kovarians matrix, hvis der er to tidspunkter, men eventuelle yderligere tidspunkter adskiller de to modeller. Med mere end to tidspunkter, en Cholesky nedbrydning metode producerer estimater mellem alle tidspunkter. Dette kan resultere i en vurdering af relationer, der ikke er så udviklende meningsfulde (f. eks. genetiske og miljømæssige påvirkninger fra grad 1 på grad 7). Simplex-modellen anslår derimod forhold, der er udviklende relevante (f. eks. genetiske og miljømæssige påvirkninger fra grad 1 til grad 2, grad 2 til grad 3 osv.). Sidstnævnte mønster afspejler den naturlige bane af børn gennem skolen, hvor de fremskridt fra den ene klasse til den næste. En mere grundig beskrivelse af simplex-modellen er beskrevet10.
Figur 12: simplex-modellen. Venligst klik her for at se en større version af dette tal.
En yderligere begrænsning af multivariat Cholesky-nedbrydnings metoden er, at den gør det muligt at kvantificere genetiske og miljømæssige påvirkninger, men den identificerer dem ikke. Det kan derfor ikke afgøres specifikt, hvilke gener der påvirker de egenskaber, der måles af de variabler, som anvendes i analysen. På samme måde kan det kun overvindes, hvilke specifikke miljøer der har bidraget til de fælles miljømæssige eller ikke-fælles miljøpåvirkninger. I den nuværende undersøgelse, der var nogle empiriske beviser om, hvilke potentielle specifikke miljøer kan have været på spil. For eksempel, klasseværelset læse miljø i folkeskolen har vist sig at have langsgående effekter på læseforståelse i mellem skolen (undersøgelsens resultater er baseret på denne rapport)11. Yderligere fremskridt må dog afhænge af yderligere analyser for at identificere andre miljøer.
På trods af disse begrænsninger, Cholesky nedbrydning metode er en populær tilgang til langsgående, multivariate, adfærdsmæssige genetiske forskning spørgsmål. Teknikken er nem at programmere og løse. Det giver et unikt perspektiv i at nedbryde genetiske og miljømæssige relationer mellem tidspunkter, og dermed kvantificere påvirkninger, der er tidspunkt-specifikke, mens skelne dem fra påvirkninger, der overlapper på tværs af flere tidspunkter.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Forfattere har intet at afsløre.
Acknowledgments
Denne forskning blev delvis støttet af et tilskud fra det nationale Institut for børns sundhed og menneskelig udvikling (P50 HD052120). De synspunkter, der udtrykkes heri, er forfatternes og er hverken blevet revideret eller godkendt af de bevilende instanser.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Microsoft Office Excel | Microsoft | ||
| Microsoft Office Powerpoint | Microsoft | ||
| Microsoft Office Visio | Microsoft | ||
| Microsoft Office Word | Microsoft | ||
| Mplus Statistical Program | Mplus |
References
- Muter, V., Hulme, C., Snowling, M. J., Stevenson, J. Phonemes, rimes, vocabulary and grammatical skills as foundations of early reading development: Evidence from a longitudinal study. Developmental Psychology. 40 (5), 665-681 (2004).
- Schatschneider, C., Fletscher, J. M., Francis, D. J., Carlson, C. D., Foorman, B. R. Kindergarten prediction of reading skills: A longitudinal comparative analysis. Journal of Educational Psychology. 96 (2), 265-282 (2004).
- Byrne, B., et al. Longitudinal twin study of early literacy development: Preschool and kindergarten phases. Scientific Studies of Reading. 9 (3), 219-235 (2005).
- Christopher, M. E., et al. Genetic and environmental etiologies of the longitudinal relations between prereading skills and. Child Development. 86 (2), 342-361 (2015).
- Neale, M. C., Cardon, L. R. Methodology for Genetic Studies of Twins and Families. , Springer Science. Kluwer Academic Publishers B.V. Dordrecht, Netherlands. (1992).
- Byrne, B., et al. Genetic and environmental influences on early literacy. Journal of Research in Reading. 29 (1), 33-49 (2006).
- Byrne, B., et al. Genetic and environmental influences on aspects of literacy and language in early childhood: Continuity and change from preschool to grade 2. Journal of Neurolinguistics. 22 (3), 219-236 (2009).
- Erbeli, F., Hart, S. A., Taylor, J. Longitudinal associations among reading related skills and reading comprehension: A twin study. Child Development. 89 (6), e480-e493 (2018).
- Muthén, L. K., Muthén, B. O. Mplus. The comprehensive modeling program for applied researchers: User’s guide. , Muthén and Muthén. Los Angeles, CA. (2012).
- Hart, S. A., et al. Exploring how nature and nurture affect the development of reading: An analysis of the Florida Twin Project on Reading. Developmental Psychology. 49 (10), 1971-1981 (2013).
- Taylor, J., Roehrig, A. D., Hensler, B. S., Connor, C. M., Schatschneider, C. Teacher quality moderates the genetic effects on early reading. Science. 328 (5977), 512-514 (2010).
