Cholesky 분해를 사용하여 읽기 기술 간의 세로 관계의 개인 차이 탐색
September 17th, 2019
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.
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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개요
이 논문은 행동 유전학에서 Cholesky 분해 방법을 사용하여 다양한 변수에 대한 유전 및 환경적 영향을 추정하는 방법을 보여줍니다. 이 기술은 여러 시점에 걸친 개인차를 분석하여 종단적 연구 질문에 대한 답변을 제공합니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 행동 유전학
- 심리학
- 교육학
배경
- Cholesky 분해 방법은 행동 유전학의 표준 방법입니다.
- 이 방법은 시간에 따른 개인차를 이해하는 데 도움을 줍니다.
- 다양한 시점에 걸쳐 지속되는 영향을 추정할 수 있습니다.
- 심리학 및 교육을 포함한 다양한 분야에 영향을 미칩니다.
연구 목적
- 고유하고 중복되는 유전 및 환경적 영향을 추정합니다.
- 종단적 동기를 가진 연구 질문에 답변합니다.
- 행동 유전학의 개인차에 대한 이해를 향상시킵니다.
사용된 방법
- 통계 분석을 위한 Cholesky 분해 방법.
- 여러 시점에 걸친 데이터 분석.
- 통계 모델링 프로그램의 사용.
- 분석을 위한 관련 데이터 파일에 접근.
주요 결과
- 행동에 대한 유전 및 환경적 영향의 식별.
- 다양한 변수의 종단적 관계에 대한 통찰력.
- 특정 시점의 개인차 추정.
- 독해 과학 연구에 대한 시사점.
결론
- Cholesky 분해 방법은 행동 유전학 연구에 효과적입니다.
- 종단적 연구에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
- 이 기술은 심리학 및 교육 분야의 실천에 정보를 제공할 수 있습니다.
