Summary
Bu makale, uzunlamasına dayalı araştırmalara cevap vermek için farklı değişkenler üzerindeki benzersiz, örtüşen genetik ve çevresel etkileri tahmin etmek için davranışsal genetik, Kolesky ayrışma yönteminde altın standart yöntemin kullanımını göstermektedir Soru.
Abstract
Cholesky ayrıştırma yöntemi davranışsal genetik alanında kullanılan altın standarttır. Programve çözmek kolay olduğu için yöntem popülerdir. Araştırmacılar bu yöntemi kullanarak, farklı değişkenlerin uzunlamasına ilişkilerindeki bireysel farklılıkları birden çok zaman noktasında inceleyebilirler. Bu yöntem, araştırmacıların varyansları (1) belirli zaman noktalarında ortaya çıkan benzersiz genetik, paylaşılan ve paylaşılmamış çevresel etkilerin yanı sıra (2) bir farklı zaman diliminde yer alan genetik, paylaşılan ve paylaşılmayan çevresel etkilere ayrıştırmalarına olanak tanır. zaman başka bir noktaya işaret. Ancak, yöntem bu etkilerin altında yatan mekanizmaları veya kökenleri tanımlamaz. Mevcut rapor, eğitim psikolojisi alanında Cholesky ayrıştırma yönteminin uygulanmasıüzerinde duruluyor. Özellikle, anaokulu harf bilgisi, anaokulu fonolojik farkındalık, birinci sınıf kelime düzeyinde okuma becerileri ve yedinci sınıf okuma anlama arasındaki uzunlamasına ilişkilerde bireysel farklılıkları tartışır.
Introduction
Metni akıcı bir şekilde okuyabilme ve kavrama becerisine sahip yetenekli bir okuyucu olmak, çocukların okul sonuçları için önemlidir. Okuma problemlerinin gelişmesini önlemek için, farklı okuma becerilerinin okuma anlamayı ne ölçüde öngördüğünü anlamak hayati önem taşımaktadır. Mevcut araştırmalar göstermiştir ki ilkokulda okuma öncesi ve kelime düzeyinde okuma becerileri uzunlamasına ortaokul1,2okuma anlama tahmin . Bu tahminlerde bireysel farklılıklar çoğunlukla altta yatan genetik işaret (ve bir dereceye kadar, çevresel) anaokulu kadar sınıf 43,4. Ancak, bu aynı genetik ve çevresel faktörlerin ortaokul notlarına kadar bu tahminleri etkilemeye devam edip etmediğini araştırmak gerekir.
İlkokul ve ortaokul okuma becerileri arasındaki bağların altında yatan bireysel farklılıkları daha iyi anlamak için bir yöntem davranışsal genetik metodoloji, özellikle Cholesky ayrışma yöntemi ni kullanmaktır. Kollesky ayrıştırma yöntemi davranışsal genetikte altın standart analizlerden biri olarak kabul edilir. Bu yöntem programve çözmek kolaydır ve varyans ve covariance ayrıştırma sağlar (A) genetik, (C) paylaşılan çevre, ve (E) paylaşılmayan çevresel etkiler, genellikle ikiz bir örnek. Tek değişkenli (bir değişken) Kolesky ayrışması örneği Şekil 1'degösterilir. A gizli faktör genetik etkileri ifade eder, hangi genetik etkiler ebeveynlerden miras vardır. C gizli faktörü, ev ve okul ortamları gibi ikizleri daha benzer hale getirmeye hizmet eden çevrenin yönleri olan paylaşılan çevresel etkileranlamına gelir. Son olarak, E gizli faktör her ikiz için benzersiz ve ikizler arasındaki farklılıklara katkıda çevresel etkiler olan paylaşılmayan çevresel etkileri ifade eder, her birinin kendi deneyimi gibi. E faktörü ölçüm hatasını da yakalar.
Şekil 1: (A) genetik, (C) paylaşılan çevresel ve (E) ortak olmayan çevresel etkilere ayrıştırma. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 1'deki A, C ve E faktörleri genlerin ve ortamların bir (okuma) değişkenini ne ölçüde etkilediğini tahmin eder. Yine de, ilkokuldan ortaokula kadar birden fazla okuma becerisi arasındaki uzunlamasına bağların altında yatan bireysel farklılıkları araştırmak için uzunlamasına analiz gereklidir. Uzunlamasına motive araştırma sorularını cevaplamak için, bir çok değişkenli Cholesky ayrışma yöntemi burada kullanılır5. Kavramsal olarak, çok değişkenli Cholesky ayrışma yöntemi hiyerarşik çoklu regresyon benzer, genetik ve çevresel faktörlerin bağımsız katkısı önceki faktörlerin katkıları alındıktan sonra değerlendirilir gibi Hesabı.
Örneğin, dört zaman noktasında uzunlamasına verilerle çok değişkenli bir Cholesky ayrışmasında (bkz. Şekil 2),ilk faktör kümesi [genetik (A1),paylaşılan çevre (C1),ve paylaşılmayan çevre (E1)] tüm değişkenlerin varyans katkıda bulunur, yollar a11olarak temsil , a21, a31, a41, c11, c21, ..., e11, vb, itibarenA 1, C1, E1 faktörler her değişkeniçin . İkinci faktör kümesi (A2, C2, E2) ilk kez noktayı kontrol ettikten sonra ikinci ve sonraki değişkenlerin varyansına katkıda bulunur. Faktörlerin ikinci kümesi yollar a22, a32, a42, c22, c32, ..., e22, vb olarak temsil edilir Daha sonra, üçüncü faktör kümesinin etkileri (A3, C3, E3) önceki iki zaman puanı için kontrol edildikten sonra üçüncü ve dördüncü değişkenler için tahmin edilir. Onlar yollar a33, a43, c33, c43, e33, e43olarak temsil edilir. Son olarak, dördüncü faktör kümesinin etkileri (A4, C4, E4) önceki tüm zaman noktaları için kontrol ettikten sonra son zaman noktası için ölçülür. Onlar yollar a44, c44, e44olarak temsil edilir.
Şekil 2: Dört zaman puanı için çok değişkenli Cholesky ayrışma modeli. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Çok değişkenli Kolesky ayrıştırma yönteminin bu uzunlamasına uygulamasında, önceki zaman noktalarının etkileri kontrol edildikten sonra her zaman noktasında genetik ve çevresel etkiler tahmin edilmektedir. Bu yöntem, önceki zaman noktalarından bağımsız olarak, her belirli zaman noktasında benzersiz genetik ve çevresel etkilerin ne ölçüde çevrimiçi olduğunun belirlenmesini sağlar (bu etkiler11. 22, a33, a44, c11, c22, ..., e11, e22, vb). Buna ek olarak, yöntem aynı (örtüşen) genetik ve çevresel etkilerin zaman noktaları arasında paylaşıldığı derecenin incelenmesini de sağlar. Başka bir deyişle, genetik ve çevresel etkilerin bir zaman noktasından diğerine hangi ölçüde taşınacağı belirlenebilir (yani, bu etkiler21, a31, a41,a , a,a , a 43, c21, c31, ..., e21, vb.). Bu yollarbir 11, c11, ve e11 kadar ve ilk kez noktası da dahil olmak üzere tüm olası genetik ve çevresel etkileri temsil unutulmamalıdır, hangi benzersiz ya da önceki zaman noktaları ile örtüşen olabilir. Ancak, ilk zaman noktasından önceki zaman puanları tahmin edilmez; bu nedenle, benzersiz veya örtüşen etkileri temsil edip etmediği tam olarak belirlenemez. Basitleştirme amacıyla, bunlar mevcut raporda benzersiz etkiler olarak yer alıyor.
Kollesky ayrıştırma içine girilen ölçülen değişkenlerin sırası rasgele. Ancak, sipariş genellikle teorik bir bakış açısı ile tahrik edilir. Bu aynı zamanda, sıralamanın okuma becerilerinin gelişimine dayandığı, ilkokulda okuma becerilerinin ortaokulda okuduğunu anlama nın öngörüsünde bulunduğu mevcut çalışmada da geçerlidir.
Literatürde, Kolesky ayrıştırma yöntemini kullanarak okuma becerilerinin uzunlamasına çağrışımlarının altında yatan genetik ve çevresel faktörleri araştıran çeşitli raporlar bulunmaktadır. Bu önceki çalışmalar çoğunlukla ilköğretim okulları arasında okuma becerileri arasındaki ilişkileri araştırmayaodaklanmıştır 6,7. Çok değişkenli Cholesky ayrıştırma yöntemi8kullanarak ilkokul sınıflarından ortaokul sınıflarına okuma ile ilgili bireysel farklılıkları inceleyen tek bir yayınlanmış çalışma vardır. Bu protokol, anaokulu harf bilgisi, anaokulu fonolojik farkındalık, birinci sınıf kelime düzeyi arasındaki uzunlamasına ilişkilerdeki bireysel farklılıkları araştırmak için bu özel rapordan çok değişkenli Cholesky ayrışma yöntemini ayrıntılarıyla anlatıyor. okuma becerileri ve yedinci sınıf okuma anlama.
Çalışma bulguları genetik ve çevresel etkilerin iki tür ayırt etmek için çok değişkenli Cholesky ayrışma yöntemi kullanarak odaklanmak. İlk olarak, ilkokuldan ortaokula kadar devam eden (örtüşen) genetik ve çevresel etkilerin nasıl tahmin edilebildiğini (örneğin, tahmin yolları43, c43, ve e43, genetik ve çevresel etkiler üzerinde yedinci sınıfta okuma anlama etkileyen birinci sınıftan kelime düzeyinde okuma becerileri). İkinci olarak, her bir sınıfta çevrimiçi olan benzersiz genetik ve çevresel etkilerin nasıl tahmin edilebildiğini gösterilmiştir (örneğin, tahmin yolları33, c33, ve e33, üzerinde benzersiz genetik ve çevresel etkiler birinci sınıfta ortaya çıkan kelime düzeyinde okuma becerileri).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Aşağıdaki adımlar, ilköğretim ve ortaokul okuma becerileri arasındaki uzunlamasına bağların altında yatan bireysel farklılıkları (A) genetik, (C) paylaşılan çevresel ve (E) ortak olmayan çevresel faktörlere grafik kullanıcı arabirimi (GUI) ile istatistiksel modelleme programı, kelime işlemci ve yazılım. Bu çalışma Florida State Üniversitesi Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylanmıştır.
1. İstatistiksel modelleme programı için veri hazırlama
- Verileri, tercih edilen istatistiksel modelleme programı tarafından okunabilecek bir biçimde hazırlayın. Popüler istatistiksel modelleme programları mx, OpenMx platformu R ve MPlus9içerir. Mx veri dosyalarını .vl veya .dat veri biçimlerinde, OpenMx'i herhangi bir veri biçiminde ve Mplus'ı .dat veri biçiminde okuyabilir. Burada gösterilen örnek, MPlus9programında yürütüldü.
NOT: Rastgele seçilen altı katılımcı için .dat formatında bir örnek veri dosyası ek dosyalarda mevcuttur. Örnek veri dosyasında kullanılan değişkenler, giriş kodlama dosyasında kullanılan değişkenleri yansıtır.
2. Verileri istatistiksel modelleme programına okuma, komut dosyasının çalıştırılve etkilerini tahmin etme
- İstatistiksel modelleme programını açın.
- "Dosya [bilgisayarınızdaki veri dosyanızın insert konumudur]" yazarak istatistiksel modelleme programına okunacak ilgili veri dosyasını bulun.
- Çok değişkenli Cholesky ayrıştırma yönteminden genetik, paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel etkiler için tahminler elde etmek için istatistiksel modelleme programının şeridindeki RUN simgesine tıklayın. Dört zaman noktaları için çok değişkenli Cholesky ayrışma modeli için açıklamalı giriş komut dosyası yanı sıra MPlus kullanarak çıktı ek kodlama dosyalarında bulunabilir.
- Bir kez istatistiksel modelleme programı genetik, paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel etkiler için tahminler oluşturur, yol11için stx11 altında çıkış dosyasında tahminleri bulmak , yol için stx21 21, ..., sty11 yolu için c11, sty21 yol c21için , ..., stz11 yol e11için , stz21 yol e21, vb
3. Oluşturulan tahminleri içeren bir tablo oluşturma
- Kelime işlemciyi açın.
- Oluşturulan tahminleri sözcük işlemcisinde bir tabloya kopyalayın. Tablo Şekil 3'tebelirtildiği gibi bir biçimde oluşturulabilir. Örneğin, bu durumda,11, 21,31ve41'in sırasıyla 0,60, 0,24, 0,63 ve 0,18 değerleri olan yollar için tahminler.
Şekil 3: Çok değişkenli Cholesky ayrışma modelleme genetik ve çevresel etkilerin standart yol tahminleri. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
4. Genetik, paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel etkilerin çizilmesi
- Bir GUI ile yazılımı açın.
- Oluşturulan tablodaki tahminleri F3-F16, G4-G16, H5-H16 ve I6-I16 hücrelerine girin. GUI içeren yazılımdan bir ekran görüntüsü Şekil 4'tegösterilmiştir.
Şekil 4: Bir GUI ile yazılıma tahminlerin girilmesi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
- F3-F16, G4-G16, H5-H16 ve I6-I16 hücrelerindeki tahminleri squaring ederek genetik, paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel etkilerin varyansını hesaplayın. J3-J16, K4-K16, L5-L16 ve M6-M16 hücrelerindeki kare değerleri yazın.
- J3-J16, K4-K16, L5-L16 ve M6-M16 hücrelerindeki değerleri 100 ile çarparak yüzde değişkenini hesaplayın. N3-N16, O4-O16, P5-P16 ve Q6-Q16 hücrelerindeki yüzde değerlerini yazın. 4.3 ve 4.4 basamakları Şekil 5'tegösterilmiştir.
Şekil 5: 4.3 ve 4.4. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
- Genetik etkilerin ilkokuldan ortaokula ne ölçüde üzerinde (örtüşme) taşıyacağı alanı hesaplayın.
- R3 hücresinde "0" yazın.
- R4 hücresinde "=N4" yazın. Bu, genetik etkilerin ilk zaman noktasından ikinci zaman noktasına kadar taşıdığı boyutdur. Bu durumda, anaokulunda harf adlandırma akıcılığından anaokulunda phoneme segmentasyon akıcılığına kadar genetik etkileri gösterir.
- R5 hücresinde "= N5+O5" yazın. Bu, ilk iki zaman noktasından genetik etkilerin üçüncü zaman noktasına taşıma derecesidir. Bu durumda anaokulunda harf adlandırma akıcılığından, anaokulunda fonme segmentasyon akıcılığından 1.
- R6 hücresinde "= N6+O6+P6" yazın. Bu, ilk üç zaman noktasından gelen genetik etkilerin dördüncü zaman noktasına kadar taşıdığı ölçüdedir. Bu durumda, anaokulunda harf adlandırma akıcılığından, anaokulunda fonme segmentasyon akıcılığından ve sınıf 1'de kelime düzeyinde okuma becerilerinden 7.
- Ortak çevresel ve paylaşılmayan çevresel etkilerin ilkokuldan ortaokula ne ölçüde devam ettirilmelerini (örtüşmelerini) 4.5 adımda olduğu gibi hesaplayın.
- Benzersiz genetik, paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel faktörlerin her bir zaman noktasında (örneğin, sınıf) ne ölçüde çevrimiçi olduğunu hesaplayın.
- N3, O4, P5 ve Q6 hücrelerindeki yüzdeleri sırasıyla S3, S4, S5 ve S6 hücrelerine kopyalayın ve her sınıfta benzersiz genetik faktörlerin ne ölçüde çevrimiçi olduğunu elde edin.
- N8, O9, P10 ve Q11 hücrelerindeki yüzdeleri sırasıyla U3, U4, U5 ve U6 hücrelerine kopyalayın ve her sınıfta benzersiz paylaşılan çevresel faktörlerin çevrimiçi olduğu ölçüde elde edin.
- N13, O14, P15 ve Q16 hücrelerindeki yüzdeleri sırasıyla W3, W4, W5 ve W6 hücrelerine kopyalayın ve her sınıfta benzersiz paylaşılmayan çevresel faktörlerin ne ölçüde çevrimiçi olduğunu elde edin.
- Tüm hesaplamaların doğru olduğundan emin olmak için, R3-W3, R4-W4, R5-W5 ve R6-W6 hücrelerindeki değerlerin her biri 100'e kadar eklemelidir. 4.5-4.7 adımları Şekil 6'dagösterilmiştir.
Şekil 6: 4.5-4.8. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
- Verileri vurgulamak için fareyi R2-R6 ve S2-S6 hücrelerinin üzerine tıklayıp sürükleyerek genetik örtüşmelerin yanı sıra genetik benzersiz etkiler çizin.
- Ekle menüsüne tıklayın.
- Grafikler > Yığılmış Sütun'atıklayın.
- Paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel örtüşmelerin yanı sıra benzersiz etkiler için 4.9-4.11 adımlarını tekrarlayın. Paylaşılan çevresel etkilerin parseli için T2-T6 ve U2-U6 hücrelerini seçin ve paylaşılmayan çevresel etkiler için V2-V6 ve W2-W6 hücrelerini seçin.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Çok değişkenli Kolesky ayrıştırma modelinin genetik, paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel etkileri için standartlaştırılmış tahminler Şekil 7'degösterilmiştir. Genel olarak, sonuçlar anaokulu ön okuma ve birinci sınıf kelime düzeyinde okuma becerileri bireysel farklılıklar genetik varyans büyük bir oranda (%40) sorumlu olduğunu ortaya koymuştur yanı sıra ortak çevre (%39) yedinci sınıf okuma anlama üzerindeki etkileri. Buna ek olarak, sonuçlar benzersiz kaynakların her sınıfta her bir okuma beceri için oyuna gelen bir dereceye atıfta bulundu.
Şekil 7: Genetik ve çevresel etkilerin standart yol tahminleri ile tam çok değişkenli Cholesky ayrışma modeli. Ölçülen değişkenler dikdörtgenler, gizli değişkenise oval olarak gösterilmiştir. LNF = anaokulu harf adlandırma akıcılığı, PSF = anaokulu phoneme segmentasyon akıcılığı, WLRS = birinci sınıf kelime düzeyinde okuma becerileri, RC = yedinci sınıf okuma anlama. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 8'debelirtildiği gibi, anaokulunda harf adlandırma akıcılığı (%36), anaokulunda fonme segmentasyon akıcılığı (%40) ve yedinci sınıfta okuma anlama (%30) üzerinde benzersiz genetik etkilerin (koyu yeşil) büyük bir payı olduğu görülmektedir. Buna karşılık, kelime düzeyinde okuma becerileri daha az ölçüde birinci sınıf (%20) ortaya çıkan benzersiz genetik etkiler ile ilişkili idi. Kelime düzeyinde okuma becerileri üzerindeki genetik etkiler çoğunlukla harf adlandırma akıcılığı ve fonme segmentasyon akıcılığı (%40) üzerindeki genetik etkilerle örtüşen (açık yeşil) idi.
Şekil 8: Her okuma becerisi üzerindeki benzersiz ve çakışan genetik etkilerin yüzdesi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Paylaşılan çevresel etkilere odaklanarak (bkz. Şekil 9),sonuçlar örtüşen (açık mavi) paylaşılan ortamın anaokulunda harf adlandırma akıcılığı ve fonme segmentasyon akıcılığından (%9) etkilendiğini ima etmiştir. Benzer şekilde, üst üste gelen paylaşılan çevresel etkiler birinci sınıfta ki kelime düzeyinde okuma becerilerine de yansandı (%15) ve yedinci sınıfta okuduğunu anlama (%39) aynı zamanda anaokulu okuma becerileri ile paylaşıldı. Birinci sınıf kelime düzeyinde okuma becerileri için benzersiz ortak çevresel faktörler (koyu mavi) bulundu (%15). Bu etkiler anaokulundaki ortak çevresel etkilerden bağımsızdı.
Şekil 9: Her okuma becerisi üzerinde benzersiz ve çakışan paylaşılan çevresel etkilerin yüzdesi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Paylaşılmayan çevresel etkiler için (Bkz. Şekil 10),sonuçlar faktörler (açık sarı) arasında çok az örtüşme önermektedir. Paylaşılmayan çevresel etkilerin çoğu, her bir zaman noktasında (yani, derece) benzersiz etkiler (koyu sarı) göstermiştir.
Şekil 10: Her okuma becerisi üzerinde benzersiz ve çakışan paylaşılmayan çevresel etkilerin yüzdesi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
İlkokuldan ortaöğretime okuma becerilerinin altında yatan genetik ve çevresel faktörlerin genel temsili Şekil 11'degösterilmiştir. Genel olarak, okuma becerilerinin bu gelişim döneminde hem genetik hem de çevresel faktörlerden etkilendiği gösterilmiştir.
Şekil 11: Her okuma becerisi üzerinde genetik, paylaşılan çevresel ve paylaşılmayan çevresel etkilerin toplam yüzdesi. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bu çalışmanın amacı, davranışsal genetik içinde köklü yöntem, çok değişkenli Cholesky ayrıştırma yöntemi, etkili zamansal bağlamda değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak için nasıl kullanılabileceğini göstermekoldu. Özellikle, bu yöntem, belirli zaman dilimlerinde (örn. okul notu) benzersiz genetik ve çevresel etkilerin ne ölçüde ortaya çıkacağının tahmin inmesine ve genetik ve çevresel etkilerin birçok zaman noktaları.
Çok değişkenli Cholesky ayrışma modelini tahmin eden protokolde kritik bir adım vardır. Bazen, istatistiksel modelleme programı komut dosyası, girişli verilere dayalı başlangıç değerlerinde ayarlamalar gerektirir. Araştırmacılar, genetik ve çevresel tahminler oluşturmada daha yumuşak yineleme süreçlerini etkinleştirmek için, istatistiksel modelleme programının çıktısı tarafından önerilen farklı başlangıç değerlerini kullanabilirler.
Gizli değişkenlerin ölçülen değişkenlerin yerini alması durumunda protokolde (yani istatistiksel modelleme programı komut dosyasında) değişiklik yapılması gerekebilir. Mplus'ta, iki veya daha fazla ölçülen değişkeniçeren "BY" deyimi kullanılarak gizli bir değişken tanımlanır. Örneğin, bu açıklamalı giriş komut dosyasında, her ikiz için gizli değişken, ikiz çiftin ilk ikizi için "MODEL:" bölümünde "FLU0 BY nneworf0* nnewnwf0 (3-4);" ve ikiz çiftin ikinci ikizi için "FLU1 BY nneworf1* nnewnwf1 (3-4);" olarak tanımlanır. Başka bir değişiklik sonuçların grafik gösterimi anlamına gelir. Sonuçlar pasta grafikleri gibi alternatif teknikler kullanılarak çizilebilir. Davranış genetiği alanında tipik görselleştirme tekniği bu olduğundan yığılmış sütunlar burada kullanılmıştır.
Çok değişkenli Cholesky ayrıştırma yönteminin sınırlamaları vardır. Çok değişkenli Kollesky ayrışması farklı zaman noktalarında farklı değişkenler arasında uzunlamasına ilişkilerde bireysel farklılıkları keşfetmek ilgi varsa davranış genetiği altın standart analizidir. Bunun yerine, birden çok zaman noktası arasında bir (aynı) değişkenin geliştirilmesinde bireysel farklılıkları keşfetmeyi amaçlayan gelişimsel olarak yönlendirilen soruların test edilmesine ilgi varsa, o zaman bir simpleks modeli (Şekil 12'degösterilmiştir) kullanılabilir. Simpleks modelinde, A1, C1ve E1 faktörleri zaman içinde mevcut 1 kısmen zaman 2 (A1-A 2, A2 için A3, ..., C1 c2, ..., vb) kadar kısmen devam hangi zamanda yeni faktörler girebilir (Şekil 12'de"Res" olarak etiketlenmiş artıklar).
Çok değişkenli Cholesky ayrışma modeli ve simpleks modeli iki zaman noktası varsa tam olarak aynı varyans-covariance matris üretmek, ancak herhangi bir ek zaman noktaları iki model ayırın. İkiden fazla zaman puanı ile, bir Cholesky ayrışma yöntemi tüm zaman noktaları arasında tahminler üretir. Bu durum, gelişimsel açıdan anlamlı olmayan ilişkilerin tahmin ine neden olabilir (örneğin, sınıf 1'den 7.sınıfa kadar genetik ve çevresel etkiler). Simpleks modeli ise gelişimsel olarak ilgili ilişkileri tahmin eder (örn. 1. sınıftan 2.sınıfa, 2. sınıftan 3.dereceye kadar genetik ve çevresel etkiler). İkinci desen, çocukların okul boyunca doğal yörüngelerini yansıtır ve burada bir sınıftan diğerine geçerler. Simpleks modelinin daha ayrıntılı bir açıklaması10olarak tanımlanmıştır.
Şekil 12: Simpleks modeli. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Çok değişkenli Kollesky ayrışma yönteminin ek bir sınırlama sı genetik ve çevresel etkilerin nicel sağlar iken, onları tanımlamak değildir. Bu nedenle, özellikle hangi genlerin analizde kullanılan değişkenler tarafından ölçülen özellikleri etkilediği belirlenemez. Benzer şekilde, yalnızca hangi belirli ortamların paylaşılan çevresel veya paylaşılmayan çevresel etkilere katkıda bulunduğu tahmin edilebilir. Mevcut çalışmada, hangi potansiyel belirli ortamların oynanmış olabileceğine dair bazı ampirik kanıtlar vardı. Örneğin, ilkokulda sınıf okuma ortamının ortaokulda okuma anlama üzerinde uzunlamasına etkileri olduğu gösterilmiştir (çalışma bulguları bu rapora dayanmaktadır)11. Ancak, daha fazla ilerleme diğer ortamları tanımlamak için ek analizlere dayanmalıdır.
Bu sınırlamalara rağmen, Cholesky ayrışma yöntemi uzunlamasına popüler bir yaklaşımdır, çok değişkenli, davranışsal genetik araştırma soruları. Tekniği programlamak ve çözmek kolaydır. Zaman noktaları arasında genetik ve çevresel ilişkileri çürütme, bu nedenle zaman noktasına özgü etkileri ölçerken, aynı zamanda birden fazla zaman noktasında örtüşen etkilerden ayırt etmek için benzersiz bir bakış açısı sunar.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.
Acknowledgments
Bu araştırma kısmen Ulusal Çocuk Sağlığı ve İnsani Gelişim Enstitüsü'nün (P50 HD052120) bir hibe ile desteklenmiştir. Burada ifade edilen görüşler yazarların görüşleridir ve hibe kuruluşları tarafından ne gözden geçirilmiştir ne de onaylanmıştır.
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).
