Name: Cholesky 분해를 사용하여 읽기 기술 간의 세로 관계의 개인 차이 탐색 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-09-17T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 52 s
Description: 탐색하세요 행동유전학에서 Cholesky 분해를 사용하여 다중 시점의 개인 차이를 추정하는 방법을. 이 기법은 심리학 및 교육 연구에서 유전적·환경적 영향을 분석하는 데 활용됩니다.

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이 연구는 부분적으로 아동 건강 및 인간 개발의 국립 연구소에서 보조금에 의해 지원 되었다 (P50 HD052120). 본 명세서에 명시된 견해는 저자의 견해이며, 허가 기관에 의해 검토되거나 승인되지 않았습니다.

아래 단계는 (A) 유전, (C) 공유 환경, (E) 비 공유 환경 요인으로 초등학교와 중학교 독서 능력 사이의 기본 세로 연관을 추정하는 과정을 설명합니다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖춘 통계 모델링 프로그램, 워드 프로세서 및 소프트웨어. 이 연구는 플로리다 주립 대학의 기관 검토 위원회에 의해 승인되었습니다.
1. 통계 모델링 프로그램에 대한 데이터 준비
<ol><li>선택한 통계 모델링 프로그램에서 읽을 수 있는 형식으로 데이터를 준비합니다. 인기있는 통계 모델링 프로그램은 Mx, 플랫폼 R의 OpenMx 및 MPlus9을포함합니다. Mx는 .vl 또는 .dat 데이터 형식으로 데이터 파일을 읽을 수 있습니다. 여기에 설명된 예제는 프로그램 MPlus9에서실행됩니다. 참고: 임의로 선택한 6명의 참가자를 위한 .dat 형식의 샘플 데이터 파일은 추가 파일에서 사용할 수 있습니다. 샘플 데이터 파일에 사용되는 변수는 입력 코딩 파일에 사용되는 변수를 반영합니다.</li>
</ol>2. 통계 모델링 프로그램에 데이터를 읽고, 스크립트를 실행하고, 효과를 추정
<ol><li>통계 모델링 프로그램을 엽니다.</li>
	<li>"파일은 [컴퓨터에 데이터 파일의 삽입 위치]"를 입력하여 통계 모델링 프로그램에 읽을 관련 데이터 파일을 찾습니다.</li>
	<li>통계 모델링 프로그램의 리본에서 RUN 아이콘을 클릭하여 다변량 Cholesky 분해 방법에서 유전, 공유 환경 및 비공유 환경 영향에 대한 추정치를 얻을 수 있습니다. MPlus를 사용한 출력뿐만 아니라 4개의 시점의 다변량 Cholesky 분해 모델에 대한 추가된 입력 스크립트는 추가 코딩 파일에서 찾을 수 있습니다.</li>
	<li>통계 모델링 프로그램이 유전적, 공유 환경 적 영향 및 비공유 환경 영향에 대한 추정치를 생성하면 경로 a11,경로21의stx21에 대한 stx11 아래의 출력 파일에서 추정치를 찾습니다. ..., 경로 c11에 대한 sty11,경로 c21에 대한 sty21, 경로 e11에 대한 stz11,경로 e21에 대한 stz21, 기타.</li>
</ol>3. 생성된 예상을 가진 테이블 만들기
<ol><li>워드 프로세서를 엽니다.</li>
	<li>생성된 예상을 워드 프로세서의 테이블에 복사합니다. 그림은 3에표시된 형식으로 테이블을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 이 경우 경로에 대한 추정값은11, a21,31및41값은 각각 0.60, 0.24, 0.63 및 0.18입니다.</li>
</ol><img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig3.jpg"> 그림 3: 다변량 Cholesky 분해 모델링 은 유전 및 환경 영향의 표준화 된 경로 추정. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
4. 유전적, 공유된 환경 및 비공유 환경 영향 의 플롯
<ol><li>GUI를 가진 소프트웨어를 엽니다.</li>
	<li>생성된 테이블에서 F3-F16, G4-G16, H5-H16 및 I6-I16에 대한 추정치를 입력합니다. 그림 4에는GUI가 있는 소프트웨어의 스크린샷이 표시됩니다.</li>
</ol><img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig4.jpg"> 그림 4: GUI를 가진 소프트웨어에 견적을 입력합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<ol start="3"><li>F3-F16, G4-G16, H5-H16 및 I6-I16의 추정치를 제곱하여 유전적, 공유 환경 및 비공유 환경 영향의 차이를 계산합니다. 셀 J3-J16, K4-K16, L5-L16 및 M6-M16에 제곱 값을 입력합니다.</li>
	<li>J3-J16, K4-K16, L5-L16 및 M6-M16의 값을 100으로 곱하여 백분율 분산을 계산합니다. 셀 N3-N16, O4-O16, P5-P16 및 Q6-Q16의 백분율 값을 입력합니다. 4.3 단계와 4.4단계는 그림 5에도시되어 있습니다.</li>
</ol><img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig5.jpg"> 그림 5: 단계 4.3 및 4.4의 그림. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<ol start="5"><li>유전적 영향이 초등학교에서 중학교까지(겹치는) 정도를 계산합니다.<ol>
<li>셀 R3에서 "0"을 입력합니다.</li>
		<li>셀 R4에서 "=N4"를 입력합니다. 이것은 첫번째 시점시점부터 두 번째 시점까지 유전적 영향이 이월되는 정도입니다. 이 경우, 유치원에서 전화 분할 유창에 이월 편지 명명 유창에서 유전 적 영향을 나타냅니다.</li>
		<li>셀 R5에서 "= N5+O5"를 입력합니다. 이것은 처음 두 시간 포인트에서 유전적 영향이 세 번째 시점까지 이월되는 정도입니다. 이 경우 유치원에서 편지 명명 유창성에서 유전적 영향을 나타내며 유치원의 음소 세분화 유창성은 1학년의 워드 레벨 읽기 능력으로 이월됩니다.</li>
		<li>셀 R6에서 "= N6+O6+P6"를 입력합니다. 이것은 처음 세 번의 시점으로부터 유전적 영향이 네 번째 시점까지 이월되는 정도입니다. 이 경우 유치원의 문자 명명 유창성, 유치원의 음소 세분화 유창성, 1학년의 워드 레벨 읽기 능력에서 7학년의 독해로 인한 유전적 영향을 나타냅니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>4.5단계에서와 같이 초등학교에서 중학교까지 환경 및 비공유 환경 영향이 어느 정도 이월(중복)되는정도를 계산합니다.</li>
	<li>고유한 유전적, 공유 환경 적 요인 및 공유되지 않는 환경 요인이 각 특정 시점(예: 등급)에서 온라인으로 제공되는 정도를 계산합니다.<ol>
<li>세포 N3, O4, P5 및 Q6에서 백분율을 세포 S3, S4, S5 및 S6로 복사하여 각 등급에서 고유한 유전 적 요인이 온라인으로 제공되는 정도를 얻습니다.</li>
		<li>셀 N8, O9, P10 및 Q11의 백분율을 각각 셀 U3, U4, U5 및 U6에 복사하여 각 등급에서 고유한 공유 환경 요인이 온라인 상태가 되는 정도를 얻습니다.</li>
		<li>셀 N13, O14, P15 및 Q16의 백분율을 각각 W3, W4, W5 및 W6셀에 복사하여 각 등급에서 고유한 비공유 환경 요인이 온라인 상태가 되는 정도를 얻습니다.</li>
	</ol>
</li>
	<li>모든 계산이 올바른지 확인하려면 셀 R3-W3, R4-W4, R5-W5 및 R6-W6의 값이 각각 100까지 추가되어야 합니다. 단계 4.5-4.7은 그림 6에설명되어 있습니다.</li>
</ol><img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig6.jpg"> 그림 6: 단계 4.5-4.8의 그림. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig6large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<ol start="9"><li>데이터를 강조하기 위해 R2-R6 및 S2-S6 위에 마우스를 클릭하고 드래그하여 유전적 중복과 유전적 고유 영향을 플롯합니다.</li>
	<li>삽입 메뉴를 클릭합니다.</li>
	<li>차트 &gt; 누적 열을클릭합니다.</li>
	<li>4.9-4.11 단계를 반복하여 환경 및 비공유 환경이 중복되고 고유한 영향이 있는 경우를 반복합니다. 셀 T2-T6 및 U2-U6을 선택하여 공유 환경 영향을 플롯하고 비공유 환경 영향에 대해 셀 V2-V6 및 W2-W6을 선택합니다.</li>
</ol>

<ol><li>Muter, V., Hulme, C., Snowling, M. J., Stevenson, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phonemes%2C+rimes%2C+vocabulary+and+grammatical+skills+as+foundations+of+early+reading+development%3A+Evidence+from+a+longitudinal+study%5BTitle%5D)+AND+%22Developmental+Psychology%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Kindergarten+prediction+of+reading+skills%3A+A+longitudinal+comparative+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Educational+Psychology%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Longitudinal+twin+study+of+early+literacy+development%3A+Preschool+and+kindergarten+phases%5BTitle%5D)+AND+%22Scientific+Studies+of+Reading%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Genetic+and+environmental+etiologies+of+the+longitudinal+relations+between+prereading+skills+and%5BTitle%5D)+AND+%22Child+Development%22%5BJournal%5D)">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://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aNeale%2C+MC+%22Methodology+for+Genetic+Studies+of+Twins+and+Families%22">Methodology for Genetic Studies of Twins and Families</a>. , Springer Science. Kluwer Academic Publishers B.V. Dordrecht, Netherlands. (1992).</li>
<li>Byrne, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genetic+and+environmental+influences+on+early+literacy%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Research+in+Reading%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Genetic+and+environmental+influences+on+aspects+of+literacy+and+language+in+early+childhood%3A+Continuity+and+change+from+preschool+to+grade+2%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurolinguistics%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Longitudinal+associations+among+reading+related+skills+and+reading+comprehension%3A+A+twin+study%5BTitle%5D)+AND+%22Child+Development%22%5BJournal%5D)">Longitudinal associations among reading related skills and reading comprehension: A twin study.</a> Child Development. 89 (6), e480-e493 (2018).</li>
<li>Muthén, L. K., Muthén, B. O. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMuth%C3%A9n%2C+LK+%22Mplus.+The+comprehensive+modeling+program+for+applied+researchers%3A+User%E2%80%99s+guide%22">Mplus. The comprehensive modeling program for applied researchers: User’s guide</a>. , Muthén and Muthén. Los Angeles, CA. (2012).</li>
<li>Hart, S. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Exploring+how+nature+and+nurture+affect+the+development+of+reading%3A+An+analysis+of+the+Florida+Twin+Project+on+Reading%5BTitle%5D)+AND+%22Developmental+Psychology%22%5BJournal%5D)">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/pubmed?term=((Teacher+quality+moderates+the+genetic+effects+on+early+reading%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Teacher quality moderates the genetic effects on early reading.</a> Science. 328 (5977), 512-514 (2010).</li>
</ol>

저자는 공개 할 것이 없습니다.

이 연구의 목적은 행동 유전학 내에서 잘 확립 된 방법, 다변량 Cholesky 분해 방법, 효과적으로 시간적 맥락에서 변수에 걸쳐 관계를 이해하는 데 사용할 수있는 방법을 설명하는 것이었습니다. 구체적으로, 이 방법은 특정 시점 (예 : 학교 학년)에서 독특한 유전 적 및 환경적 영향이 발생하는 정도를 추정할 뿐만 아니라 많은 사람들에게 유전 적 및 환경적 영향의 중첩을 입증 할 수 있습니다. 시간 포인트를 가리킵니다.
다변량 Cholesky 분해 모델을 추정하는 프로토콜에는 한 가지 중요한 단계가 있습니다. 경우에 따라 통계 모델링 프로그램 스크립트에서 입력된 데이터를 기반으로 시작 값을 조정해야 합니다. 연구원은 통계 모델링 프로그램의 출력에 의해 제안된 다른 시작 값을 사용하여 유전 및 환경 추정치를 생성하는 보다 원활한 반복 프로세스를 가능하게 할 수 있습니다.
잠복 변수가 측정된 변수를 대체하는 경우 프로토콜(즉, 통계...

텍스트를 유창하게 읽고 이해할 수있는 숙련 된 독자가되는 것은 아이들의 학교 결과에 중요합니다. 독서 문제의 개발을 방지하기 위해, 다른 독서 능력이 독침을 예측하는 정도를 이해하는 것이 중요합니다. 기존 연구에 따르면 초등학교의 사전 읽기 및 단어 수준 읽기 능력은 중학교1,2에서독해력을 예측하는 것으로 나타났습니다. 이 예측에 있는 개별적인 다름은 주로 유치원에서 4 학년3,4까지근본적인 유전 (그리고 어느 정도, 환경) 요인을 가리킵니다. 그러나, 이 동일 유전과 환경 요인이 중학교 학년까지 이 예측에 계속 영향을 미치는지 여부를 탐구할 필요가 있습니다.
초등학교와 중학교 독서 능력 사이의 연관성에 기초한 개인의 차이를 더 잘 이해하는 한 가지 방법은 행동 유전 적 방법론, 특히 Cholesky 분해 방법을 사용하는 것입니다. Cholesky 분해 방법은 행동 유전학에 있는 금 표준 분석의 한개입니다. 이 방법은 프로그래밍 및 해결이 용이하며 (A) 유전, (C) 공유 환경 및 (E) 비 공유 환경 영향, 일반적으로 쌍둥이 샘플로 분산 및 공분산의 분해를 허용합니다. 일변량(하나의 변수) Cholesky 분해의 예는 그림 1에표시됩니다. 잠복 인자는 부모에게서 승계된 유전 영향인 유전 효력을 나타납니다. C 잠재 요인은 가정 및 학교 환경과 같이 쌍둥이를 더 유사하게 만드는 환경의 측면인 공유 환경 효과를 말합니다. 마지막으로, E 잠재 요인은 각 쌍둥이에게 고유하고 쌍둥이 사이의 차이에 기여하는 환경 영향인 비 공유 환경 효과를 말합니다. E 계수는 측정 오차도 캡처합니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig1v2.jpg"> 그림 1: (A) 유전으로 분해, (C) 공유 환경, 및 (E) 비공유 환경 영향. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
그림 1의 A, C 및 E 계수는 유전자와 환경이 하나의 (읽기) 변수에 영향을 미치는 정도를 추정합니다. 그럼에도 불구하고 초등학교에서 중학교까지 하나 이상의 독서 기술 사이의 기본 세로 연관의 개인 차이를 조사하기 위해서는 세로 분석이 필요합니다. 세로 동기 연구 질문에 대답하기 위해, 다변량 Cholesky 분해 방법은 여기에사용된다 5. 개념적으로, 다변량 Cholesky 분해 방법은 이전 요인의 기여가 취해진 후에 유전적 및 환경적 요인의 독립적인 기여가 평가되도록 계층적 다중 회귀와 유사합니다. 계정.
예를 들어, 4개의 시점에서 세로 데이터를 가진 다변량 Cholesky 분해에서(그림 2참조), 요인의 첫 번째 세트 [유전(A1),공유 환경(C1),및 비공유 환경(E1)] 경로로 표현 되는 모든 변수의 차이에 기여11,a21,a 31,a 41, c11, c21, ..., e11, 등,A에서 1,C1,E1 각 변수에 요인 . 요인의 두 번째 세트(A2,C2,E2)는첫 번째 시점 동안 제어 한 후 두 번째 및 후속 변수의 분산에 기여합니다. 요인의 두 번째 세트는 경로로 표시됩니다22,a 32,a 42,c22,c32, ..., e22,기타. 그런 다음, 제3 계수세트(A3,C3,E3)의영향은 이전 두 시간 포인트를 제어한 후 제3 및 제4 변수에 대해 추정된다. 그들은 경로로 표시됩니다33,a 43,c33, c43, e33,e43. 마지막으로, 네 번째 요인 세트의영향(A4,C4,E4)은이전의 모든 시간 포인트를 제어한 후 최종 시점까지 측정됩니다. 그들은 경로로 표시됩니다44,c44,전자44.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig2.jpg"> 그림 2: 4개의 시간점에 대한 다변량 Cholesky 분해 모델입니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
다변량 Cholesky 분해 방법의 이러한 종방향 적용에서, 각 시점에서유전적 및 환경적 영향은 이전 시점의 영향이 제어된 후에 추정된다. 이와 같이, 이 방법은 독특한 유전적 및 환경적 영향이 이전 시점의 영향과 무관하게 각 특정 시점에서 온라인 상태가 되는 정도를 결정할 수 있게 합니다(이러한 효과는 경로11에 의해 추정됩니다. 22,33,44, c11, c22, ..., e11, e22, 등). 또한, 이 방법은 또한 동일한(중첩) 유전적 및 환경적 영향이 시점 간에 공유되는 정도를 검사할 수 있게 한다. 즉, 유전적 및 환경적 영향이 한 시점에서 다른 시점으로 어느 정도 이월되는지를 결정할 수 있습니다(즉, 이러한 효과는 경로21, 31,41,a32,a 42, 42, a 43, c21, c31, ..., e21, 등). 경로11,c11및 e11은 고유하거나 이전 시점과 겹칠 수 있는 첫 번째 시점까지 가능한 모든 유전 및 환경 영향을 나타냅니다. 그러나 첫 번째 시점 이전의 시점은 추정되지 않습니다. 따라서 고유한 영향을 나타내는지 또는 겹치는 영향을 나타내는지 여부를 정확하게 결정할 수 없습니다. 단순화를 위해 현재 보고서에 고유한 영향으로 포함됩니다.
Cholesky 분해에 입력된 측정된 변수의 순서는 임의입니다. 그러나 순서는 일반적으로 이론적 관점에 의해 구동됩니다. 초등학교에서의 독해 능력이 중학교의 독해력을 예측하는 등 독해능력의 발달에 기초한 현행 연구의 경우도 마찬가지다.
Cholesky 분해 방법을 활용하는 독서 기술의 세로 협회의 근본적인 유전적 및 환경적 요인을 조사하는 문헌에 몇 가지 보고서가 있습니다. 이러한 선행 연구는 주로 초등학생 들 사이의 독서 능력 사이의 관계를 조사에 초점을 맞추고6,7. 다변량 Cholesky 분해 방법을 사용하여 초등학교 학년에서 중학교 학년으로의 독서와 관련된 개인의 차이를 조사하는 연구는 단 한 번뿐입니다8. 이 프로토콜은 유치원 편지 지식, 유치원 음운 인식, 1 학년 워드 레벨 사이의 종적 관계의 개인 차이를 탐구하기 위해 특정 보고서에서 다변량 Cholesky 분해 방법을 자세히 설명합니다. 독서 능력, 그리고 7 학년 독해.
연구 결과는 유전과 환경 영향의 2가지의 모형 을 구별하기 위하여 다변량 Cholesky 분해 방법을 사용하여 집중합니다. 첫째, 초등학교에서 중학교까지(중첩) 이월되는 유전적 및 환경적 영향을 추정하는 방법을 보여 주며(예: 경로 추정경로 43,c43,및 e43,유전 및 환경 영향 7학년 의 독해력에 영향을 미치는 1학년의 단어 수준의 독해 능력). 둘째, 각 특정 등급에서 온라인으로 제공되는 고유한 유전 및 환경 적 영향을 추정하는 방법(예: 경로 추정경로 33,c33및 e33,고유한 유전 및 환경 적 영향 1 학년에서 발생하는 단어 수준의 읽기 능력).

<table><tbody><tr><td>마이크로소프트 오피스 엑셀</td><td>마이크로소프트</td><td></td><td></td></tr><tr><td>마이크로소프트 오피스 파워포인트</td><td>마이크로소프트</td><td></td><td></td></tr><tr><td>오피스 Visio</td><td>마이크로소프트</td><td></td><td></td></tr><tr><td>마이크로소프트 오피스 워드</td><td>마이크로소프트</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Mplus 통계 프로그램</td><td>Mplus</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

cholesky 분해를 사용하여 읽기 기술 간의 세로 관계의 개인 차이 탐색

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

Cholesky 분해 방법은 행동 유전학 분야에서 사용되는 금 표준입니다. 이 방법은 프로그래밍및 해결이 용이하기 때문에 인기가 있습니다. 이 방법을 사용하여 연구원은 여러 시간 지점에 걸쳐 서로 다른 변수의 세로 관계의 개별 차이를 탐색 할 수 있습니다. 이 방법을 통해 조사자들은 (1) 특정 시점에서 발생하는 고유한 유전적, 공유 및 비공유 환경 적 효과뿐만 아니라 (2) 중첩되는 유전적, 공유 및 비공유 환경 효과로 분산을 분해할 수 있습니다. 다른 시점. 그러나 메서드는 이러한 효과의 기본 메커니즘 또는 기원을 식별 하지 않습니다. 현재 보고서는 교육 심리학 분야에서 Cholesky 분해 방법의 적용에 초점을 맞추고 있습니다. 구체적으로는 유치원 편지 지식, 유치원 음운 인식, 1학년 단어 수준 읽기 능력, 7학년 독해 능력 사이의 종적 관계의 개인적 차이에 대해 설명합니다.

다변량 Cholesky 분해 모델에서 유전, 공유 환경 및 비공유 환경 영향에 대한 표준화된 추정치는 그림 7에도시되어 있습니다. 일반적으로, 결과는 유치원 사전 읽기와 1 학년 단어 수준의 읽기 능력에 개인 차이가 유전의 차이의 큰 비율을 차지하는 것으로 나타났다 (40%) 뿐만 아니라 공유 환경 (39%) 7 학년 독해력에 영향을 미칩니다. 또한, 결과는 각 학년의 각 개인 독서 기술에 대한 놀이에 오는 독특한 소스의 정도를 암시.
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig7.jpg"> 그림 7: 유전적 및 환경적 영향의 표준화된 경로 추정을 가진 전체 다변량 Cholesky 분해 모델. 측정된 변수는 사각...

이 논문은 행동 유전학, Cholesky 분해 방법에서 금 표준 방법의 사용을 보여줍니다, 세로 동기 연구에 응답하기 위해 다른 변수에 고유, 중복 유전 및 환경 영향을 추정하기 위해 질문.

Cholesky 분해를 사용하여 읽기 기술 간의 세로 관계의 개인 차이 탐색

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 ...

이 방법은 여러 시간 지점에 걸쳐 다른 변수의 세로 관계에 있는 개별적인 다름에 관하여 행동 유전학 필드의 중요한 질문에 대답하는 것을 도울 수 있습니다. 이 기술을 통해 조사관은 특정 시간 지점에서 발생하는 개별 차이점뿐만 아니라 한 번에 다른 지점으로 이월하는 개별 차이를 추정할 수 있습니다. 이 기술의 의미는 심리학과 교육의 과학에 더 광범위하게 확장됩니다.따라서이 기술은 독서의 과학에 연구 질문에 대답 할 수 있습니다. 먼저 통계 모델링 프로그램을 시작합니다. 통계 모델링 프로그램에서 읽을 관련 데이터 파일을 찾습니다.그런 다음 실행 아이콘을 클릭하여 다변량 Cholesky 분해 방법에서 유전 공유 환경 및 비공유 환경 영향에 대한 추정치를 얻습니다. 이 프로그램이 유전 공유 환경 및 비공유 환경 영향에 대한 추정치를 생성한 후 출력 파일의 추정치를 찾습니다. 다음으로 워드 프로세서를 열고 생성된 추정을 테이블에 복사합니다.그런 다음 GUI로 소프트웨어를 열고 생성된 테이블에서 F16, G16을 통해 G4, H5를 통해 H16 및 I6을 통해 I16을 통해 세포 F3로 추정합니다. F16을 통해 세포 F3, G4을 통해, H5를 통해 H16 및 I6 철저한 I16을 통해 세포 F3의 추정치를 곱하여 유전 공유 환경 및 비 공유 환경 영향의 차이를 계산합니다. J3~ J16, K4~ K16, L5~ L5, M6를 통해 M16을 통해 셀 J3의 제곱값을 입력한다.그런 다음 J3에서 J16을 통해, K4에서 K16을, L5를 통해 L5, M6를 통해 M16을 100으로 곱하여 백분율 차이를 계산합니다. N3에서 N16을 통해 셀 N3, O4 ~ O16, P5 ~ P16 및 Q6에서 Q16의 백분율 값을 입력합니다. 다음으로, 유전적 영향이 초등학교에서 중학교까지 겹치는 정도를 계산하기 위해 R3로 0을 입력하고 N4를 R4로 입력하고 N5+O5를 R5로 입력하고 N6+O6+P6를 R6로 입력합니다. 그런 다음 각 특정 시점에서 고유한 유전 적 요인이 온라인으로 오는 정도를 계산하기 위해 세포 N3, O4, P5 및 Q6의 백분율을 각각 세포 S3, S4, S5 및 S6세포로 복사하십시오.그 다음, 세포 N8, O9, P10 및 Q11의 백분율을 각각 세포 U3, U4, U5 및 U6세포로 복사하여 각 등급에서 고유한 공유 환경 요인이 온라인 상태가 되는 정도를 얻습니다. 마지막으로, 세포 N13, O14, P15 및 Q16의 백분율을 각각 세포 W3, W4, W5 및 W6세포로 복사하여 각 등급마다 고유한 비공유 환경 요인이 온라인 상태가 되는 정도를 얻습니다. W3를 통해 세포 R3, W4를 통해 R4, W5를 통해 R5, W6를 통해 R6의 값을 각각 최대 100까지 합산해야 하는지 확인합니다.마지막으로, 데이터를 강조하기 위해 R6 및 S2를 통해 세포 R2를 클릭하고 드래그하여 유전적 고유의 영향을 줄입니다. 삽입 메뉴를 클릭한 다음 차트와 누적 된 열을 클릭합니다. 결과는 유치원에서 문자 명명 유창성, 유치원에서 전화 편분할 유창성, 7 학년에서 읽기 이해에 독특한 유전 적 영향의 큰 몫이 있었다 표시.대조적으로, 단어 수준의 독서 기술은 1 학년에서 발생하는 독특한 유전적 영향과 덜 관련이 있었습니다. 공유 된 환경 영향의 경우, 결과는 중복 공유 환경이 유치원에서 유창성과 전화 편도 유창성에 영향을 미친다는 것을 암시했다. 마찬가지로, 1학년의 단어 레벨 읽기 기술과 유치원 독서 능력과 공유된 7학년 독서 이해에 중복된 공유 환경 효과가 반영되었습니다.공유되지 않는 환경 영향에 대해 결과는 요인 간에 거의 겹치지 않는 것으로 제안되었습니다. 대부분의 비공유 환경 영향은 각 개별 등급에 고유한 영향을 표시했습니다. 마지막으로, 일반적으로 독서 기술이 이 발달 기간 동안 유전적 및 환경 적 요인모두에 의해 영향을 받는 것으로 나타났습니다.이 절차를 시도할 때통계 모델링 프로그램 스크립트는 입력된 데이터를 기반으로 시작 값을 조정해야 할 수 있음을 기억하는 것이 중요합니다. 이 절차는 다른 읽기 기술의 개별 차이점이 다른 시점에서 가변성과 읽기 이해에 영향을 미치는 정도에 대한 추가 질문에 대답하도록 수정할 수 있습니다. Cholesky 분해 방법은 행동 유전학에서 대중적인 접근입니다.이를 통해 조사관은 시간 포인트가 특정한 개별 차이를 정량화하는 동시에 여러 시간 지점에서 겹치는 영향과 구별할 수 있습니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

그들은을 듣고는 또는 음성된 언어를 말하기로 시각적인 세계 패러다임 visual 작업 영역에서 참가자의 눈 움직임을 모니터링 합니다. 이 패러다임 조사 psycholinguistic 질문, 분리형 문과 같은 의미가 복잡 한 문을 포함 하 여 광범위의 온라인 처리를 사용할 수 있습니다.

음성된 언어의 온라인 처리를 탐험 시각적인 세계 패러다임에 기록 하는 눈 움직임을 사용 하 여

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눈-추적 읽기 중 이해 및 기반 Oculomotor 역행 하는 안구의 움직임을 구별 하

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치매 또는 경도 인지 장애가 있거나 없는 성인에서 서면 단어 인식을 연구하기위한 어휘 결정 작업

이 연구는 난독증의 식별을위한 제안 된 프로토콜을 설정합니다. 프로토콜은 중재 모델에 대한 진단 및 응답을 기반으로 합니다. 제안은 읽기 및 쓰기 성과 및 결정 요인의 평가를 위해 구조화 된 인터뷰 및 표준화 된 테스트를 사용하는 것을 포함한다.

6세에 난독증 평가

여기에 소개된 프로토콜은 도메인 및 감각 양식에 걸쳐 시간 통계 패턴의 아이들의 학습을 검토하기 위한 아동 친화적 인 통계 학습 작업 세트를 소개하는 프로토콜입니다. 개발된 작업은 통계 학습 중 신경 참여를 검사하기 위한 웹 기반 플랫폼 및 태스크 기반 기능 자기 공명 영상(fMRI) 데이터를 사용하여 행동 데이터를 수집합니다.

온라인 플랫폼 및 신경 이미징 기술을 통해 학교 숙성 아동의 양식 및 도메인 전반에 걸친 통계 학습 측정

시각적 이벤트를 기반으로 하는 간격 비교(지속 시간 인식) 작업 중에 눈의 움직임을 모니터링하기 위해 시선 추적을 사용하는 프로토콜을 제시합니다. 목표는 지속 시간 인식 작업에 대한 안구 운동 반응(시간 간격의 비교 또는 구별)을 자극 자체에 대한 반응과 분리하기 위한 예비 가이드를 제공하는 것입니다.

시각 지속 시간 지각에서의 안구 운동: 사전 결정 과정에서 시간으로부터의 자극 해소

이 프로토콜은 유치원 수준 교육을 위해 설계된 쓰기 기반의 유효하고 신뢰할 수 있는 응용 프로그램을 사용하기 위한 단계별 방법을 제공합니다. 커리큘럼 기반 평가 도구로 운영되며, 특히 어린 학습자의 초기 작문 능력을 평가하는 데 중점을 둡니다.

유치원 글쓰기를 위한 태블릿 기반 커리큘럼 기반 측정 프로토콜

읽기의 일반 영역 및 특정 도메인 기술 평가를 위한 멀티미디어 배터리는 인지 및 기본 읽기 기술을 평가하도록 설계된 신뢰할 수 있고 유효한 멀티미디어 배터리입니다. 이를 통해 포괄적인 인지 및 읽기 수행 프로필을 생성할 수 있으며, 이는 난독증이 있는 어린이에게 특히 유용합니다.

컴퓨터 테스트를 통한 아동의 난독증 평가 발전

색으로 읽는 것은 전형적으로 기소 색 synesthetes에서 발견되는 훈련 편지 컬러 협회의 새로운 방법입니다. 교육은 독서의 부산물이며 모든 텍스트가 착색 될 수 있기 때문에 장기 연관의 교육 방법에 대한 잠재력을 가지고 교육의 암시 적 형태를 포함한다.

색상에 읽어 감각적 편지 컬러 협회 훈련

탐색하세요 행동유전학에서 Cholesky 분해를 사용하여 다중 시점의 개인 차이를 추정하는 방법을. 이 기법은 심리학 및 교육 연구에서 유전적·환경적 영향을 분석하는 데 활용됩니다.

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