Name: Wykorzystanie dekompozycji Choleskyego do badania indywidualnych różnic w relacjach podłużnych między umiejętnościami czytania (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-09-17T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 52 s
Description: Poznaj metodę dekompozycji Cholesky'ego do analizy genetycznych i środowiskowych wpływów na umiejętności czytania w badaniach podłużnych. Technika ta pozwala szacować indywidualne różnice w czasie.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

To badanie było częściowo wspierane przez grant z National Institute of Child Health and Human Development (P50 HD052120). Poglądy wyrażone w niniejszym dokumencie są poglądami autorów i nie zostały zweryfikowane ani zatwierdzone przez agencje przyznające dotacje.

Poniższe kroki opisują proces szacowania różnic indywidualnych leżących u podstaw powiązań podłużnych między umiejętnościami czytania w szkole podstawowej i gimnazjum, z podziałem na czynniki (A) genetyczne, (C) wspólne środowiskowe oraz (E) niespólne środowiskowe, przy użyciu programu do modelowania statystycznego, edytora tekstu oraz oprogramowania z graficznym interfejsem użytkownika (GUI). Badanie to zostało zatwierdzone przez Komisję Bioetyczną (Institutional Review Board) na Florida State University.
1. Przygotowanie danych dla programu do modelowania statystycznego
<ol>
	<li>Przygotuj dane w formacie, który może zostać odczytany przez wybrany program do modelowania statystycznego. Popularne programy do modelowania statystycznego to Mx, OpenMx w środowisku R oraz MPlus9. Program Mx może odczytywać pliki danych w formatach .vl lub .dat, OpenMx w dowolnym formacie danych, a Mplus w formacie .dat. Przykład zaprezentowany tutaj został wykonany w programie MPlus9. 
	UWAGA: Przykładowy plik danych w formacie .dat dla sześciu losowo wybranych uczestników jest dostępny w plikach uzupełniających. Zmienne użyte w przykładowym pliku danych odpowiadają zmiennym użytym w pliku kodu wejściowego.</li>
</ol>
2. Importowanie danych do programu do modelowania statystycznego, uruchomienie skryptu i szacowanie efektów
<ol>
	<li>Uruchom program do modelowania statystycznego.</li>
	<li>Zlokalizuj odpowiedni plik danych do odczytania przez program do modelowania statystycznego, wpisując „File is [wpisz lokalizację pliku danych na komputerze]”.</li>
	<li>Kliknij ikonę RUN na wstążce programu do modelowania statystycznego, aby uzyskać oszacowania wpływów genetycznych, wspólnych środowiskowych i niespólnych środowiskowych metodą wielowymiarowej dekompozycji Cholesky. Adnotowany skrypt wejściowy dla modelu wielowymiarowej dekompozycji Cholesky dla czterech punktów czasowych oraz wynik jego uruchomienia w programie MPlus znajdują się w dodatkowych plikach z kodem.</li>
	<li>Po wygenerowaniu przez program oszacowań wpływów genetycznych, wspólnych środowiskowych i niespólnych środowiskowych, odnajdź te wartości w pliku wyjściowym pod stx11 dla ścieżki a11, stx21 dla ścieżki a21, …, sty11 dla ścieżki c11, sty21 dla ścieżki c21, …, stz11 dla ścieżki e11, stz21 dla ścieżki e21 itd.</li>
</ol>
3. Tworzenie tabeli z wygenerowanymi szacunkami
<ol>
	<li>Otwórz procesor tekstu.</li>
	<li>Skopiuj wygenerowane oszacowania do tabeli w procesorze tekstu. Tabelę można utworzyć w formacie wskazanym na Rysunku 3. Na przykład, w tym przypadku oszacowania dla ścieżek a11, a21, a31 oraz a41 mają odpowiednio wartości 0.60, 0.24, 0.63 i 0.18.</li>
</ol>
<img alt="Rycina 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig3.jpg" /> 
Rycina 3: Wielowymiarowy model dekompozycji Cholesky przedstawiający zestandaryzowane oszacowania ścieżek wpływów genetycznych i środowiskowych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig3large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
4. Wykreślanie wpływów genetycznych, wspólnych środowiskowych i niespólnych środowiskowych
<ol>
	<li>Uruchom oprogramowanie z interfejsem graficznym (GUI).</li>
	<li>Wprowadź wartości szacunkowe z utworzonej tabeli do komórek F3-F16, G4-G16, H5-H16 oraz I6-I16. Zrzut ekranu z oprogramowania z interfejsem GUI przedstawiono na ryc. 4.</li>
</ol>
<img alt="Rycina 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig4.jpg" /> 
Rycina 4: Wprowadzanie szacunków do oprogramowania z interfejsem graficznym użytkownika (GUI). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig4large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.</a>
<ol start="3">
	<li>Oblicz wariancję wpływów genetycznych, środowiskowych wspólnych i środowiskowych niespólnych, podnosząc do kwadratu wartości w komórkach F3-F16, G4-G16, H5-H16 oraz I6-I16. Wprowadź wartości podniesione do kwadratu do komórek J3-J16, K4-K16, L5-L16 oraz M6-M16.</li>
	<li>Oblicz procentową wariancję, mnożąc wartości w komórkach J3-J16, K4-K16, L5-L16 oraz M6-M16 przez 100. Wprowadź wartości procentowe do komórek N3-N16, O4-O16, P5-P16 oraz Q6-Q16. Kroki 4.3 i 4.4 przedstawiono na Rysunku 5.</li>
</ol>
<img alt="Rysunek 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig5.jpg" /> 
Rysunek 5: Ilustracja kroków 4.3 i 4.4. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig5large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.</a>
<ol start="5">
	<li>Oblicz zakres, w jakim wpływy genetyczne przenoszą się (nakładają) z poziomu szkoły podstawowej na poziom szkoły średniej.
	<ol>
		<li>W komórce R3 wpisz „0”.</li>
		<li>W komórce R4 wpisz „=N4”. Jest to zakres, w jakim wpływy genetyczne z pierwszego punktu czasowego przenoszą się na drugi punkt czasowy. W tym przypadku wskazuje to na przenoszenie się wpływów genetycznych z płynności nazywania liter w przedszkolu na płynność segmentacji fonemów w przedszkolu.</li>
		<li>W komórce R5 wpisz „= N5+O5”. Jest to stopień, w jakim wpływy genetyczne z pierwszych dwóch punktów czasowych przenoszą się na trzeci punkt czasowy. W tym przypadku wskazuje to na przenoszenie się wpływów genetycznych z płynności nazywania liter w przedszkolu oraz płynności segmentacji fonemów w przedszkolu na umiejętności czytania na poziomie słów w 1. klasie.</li>
		<li>W komórce R6 wpisz „= N6+O6+P6”. Jest to zakres, w jakim wpływy genetyczne z pierwszych trzech punktów czasowych przenoszą się na czwarty punkt czasowy. W tym przypadku wskazuje to na przenoszenie się wpływów genetycznych z płynności nazywania liter w przedszkolu, płynności segmentacji fonemów w przedszkolu oraz umiejętności czytania na poziomie słów w 1. klasie na rozumienie tekstu w 7. klasie.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Oblicz zakres, w jakim wspólne wpływy środowiskowe i niespólne wpływy środowiskowe przenoszą się (nakładają) z poziomu szkoły podstawowej na poziom szkoły średniej w sposób analogiczny do kroku 4.5.</li>
	<li>Oblicz zakres, w jakim unikalne czynniki genetyczne, wspólne czynniki środowiskowe i niespólne czynniki środowiskowe pojawiają się w każdym konkretnym punkcie czasowym (tj. klasie).
	<ol>
		<li>Skopiuj wartości procentowe z komórek N3, O4, P5 i Q6 do odpowiednio komórek S3, S4, S5 i S6, aby uzyskać zakres, w jakim unikalne czynniki genetyczne pojawiają się w każdej klasie.</li>
		<li>Skopiuj wartości procentowe z komórek N8, O9, P10 i Q11 do odpowiednio komórek U3, U4, U5 i U6, aby uzyskać zakres, w jakim unikalne wspólne czynniki środowiskowe pojawiają się w każdej klasie.</li>
		<li>Skopiuj wartości procentowe z komórek N13, O14, P15 i Q16 do odpowiednio komórek W3, W4, W5 i W6, aby uzyskać zakres, w jakim unikalne niespólne czynniki środowiskowe pojawiają się w każdej klasie.</li>
	</ol>
	</li>
	<li>Aby upewnić się, że wszystkie obliczenia są poprawne, sumy wartości w komórkach R3-W3, R4-W4, R5-W5 i R6-W6 powinny wynosić odpowiednio 100. Kroki 4.5–4.7 przedstawiono na Rysunku 6.</li>
</ol>
<img alt="Rysunek 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig6.jpg" /> 
Rysunek 6: Ilustracja kroków 4.5-4.8. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig6large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<ol start="9">
	<li>Wykres wpływów genetycznych nakładających się oraz unikalnych, klikając i przeciągając myszą po komórkach R2–R6 i S2–S6, aby zaznaczyć dane.</li>
	<li>Kliknij menu Wstawianie.</li>
	<li>Kliknij Wykresy &#62; Kolumnowy skumulowany.</li>
	<li>Powtórz kroki 4.9–4.11 dla wpływów środowiskowych wspólnych i niespółdzielonych, zarówno nakładających się, jak i unikalnych. Wybierz komórki T2–T6 i U2–U6, aby narysować wykres wpływów środowiskowych wspólnych, oraz komórki V2–V6 i W2–W6 dla wpływów środowiskowych niespółdzielonych.</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>

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Celem niniejszego badania było wykazanie, w jaki sposób powszechnie uznana metoda w genetyce behawioralnej, wielowymiarowa metoda dekompozycji Cholesky’ego, może być skutecznie wykorzystana do zrozumienia relacji między zmiennymi w kontekście czasowym. W szczególności metoda ta pozwala na oszacowanie stopnia, w jakim unikalne wpływy genetyczne i środowiskowe pojawiają się w konkretnych punktach czasowych (np. w danej klasie szkoły), a także na wykazanie nakładania się wpływów genetycznych i środowiskowych w wielu punktac...

Stanie się sprawnym czytelnikiem z umiejętnością płynnego czytania i rozumienia tekstu jest istotne dla wyników szkolnych dzieci. Aby zapobiec rozwojowi problemów z czytaniem, kluczowe jest zrozumienie, w jakim stopniu poszczególne umiejętności czytania przewidują rozumienie tekstu. Istniejące badania wykazały, że umiejętności przedczytaniowe oraz umiejętności czytania na poziomie słowa w szkole podstawowej długofalowo przewidują rozumienie tekstu w szkole średniej1,2. Różnice indywidualne w tych przewidywaniach wskazują głównie na leżące u ich podstaw czynniki genetyczne (a w pewnym stopniu środowiskowe) od przedszkola do czwartej klasy3,4. Istnieje jednak potrzeba zbadania, czy te same czynniki genetyczne i środowiskowe nadal wpływają na te przewidywania aż do klas szkoły średniej.
Jedną z metod pozwalających na lepsze zrozumienie różnic indywidualnych leżących u podstaw powiązań między umiejętnościami czytania w szkole podstawowej a szkołą średniej klasy jest zastosowanie metodologii genetyki behawioralnej, a konkretnie metody dekompozycji Cholesky'ego. Metoda dekompozycji Cholesky'ego jest uważana za jedną ze złotych standardów analiz w genetyce behawioralnej. Metoda ta jest łatwa do zaprogramowania i rozwiązania i pozwala na rozkład wariancji oraz kowariancji na wpływ (A) genetyczny, (C) wspólny wpływ środowiskowy oraz (E) niespólny wpływ środowiskowy, zazwyczaj w próbie bliźniąt. Przykład jednowymiarowej (jednej zmiennej) dekompozycji Cholesky'ego przedstawiono na Rysunku 1. Latentny czynnik A odnosi się do efektów genetycznych, czyli wpływów genetycznych dziedziczonych po rodzicach. Latentny czynnik C odnosi się do efektów wspólnych środowiskowych, czyli aspektów środowiska, które sprawiają, że bliźnięta są do siebie bardziej podobne, takich jak środowisko domowe i szkolne. Na koniec, latentny czynnik E odnosi się do niespólnych efektów środowiskowych, czyli wpływów środowiskowych unikalnych dla każdego z bliźniąt, które przyczyniają się do różnic między nimi, takich jak indywidualne doświadczenia każdego z nich. Czynnik E obejmuje również błąd pomiaru.
<img alt="Rysunek 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig1v2.jpg" /> 
Rysunek 1: Rozkład na wpływy (A) genetyczne, (C) wspólne środowiskowe oraz (E) niewspólne środowiskowe. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig1large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
Czynniki A, C i E na Rysunku 1 szacują zakres, w jakim geny i środowisko wpływają na jedną zmienną (czytanie). Jednak w celu zbadania różnic indywidualnych leżących u podstaw powiązań podłużnych pomiędzy więcej niż jedną umiejętnością czytania od szkoły podstawowej do szkoły średniej, niezbędna jest analiza podłużna. Aby odpowiedzieć na pytania badawcze motywowane badaniem podłużnym, zastosowano tutaj wielowymiarową metodę rozkładu Cholesky5. Koncepcyjnie wielowymiarowa metoda rozkładu Cholesky jest podobna do hierarchicznej regresji wielokrotnej, tak że niezależny wkład czynników genetycznych i środowiskowych jest oceniany po uwzględnieniu wkładu czynników poprzednich.
Na przykład, w wielowymiarowym rozkładzie Cholesky'ego z danymi podłużnymi w czterech punktach czasowych (patrz Rysunek 2), pierwszy zestaw czynników [genetycznym (A1), wspólnym środowiskowym (C1) i nies wspólnym środowiskowym (E1)] przyczynia się do wariancji wszystkich zmiennych, co jest reprezentowane jako ścieżki a11, a21, a31, a41, c11, c21, ..., e11 itd., prowadzące od czynników A1, C1, E1 do każdej zmiennej. Drugi zestaw czynników (A2, C2, E2) przyczynia się do wariancji drugiej i kolejnych zmiennych po skontrolowaniu pierwszego punktu czasowego. Drugi zestaw czynników jest reprezentowany jako ścieżki a22, a32, a42, c22, c32, ..., e22 itd. Następnie szacowane są wpływy trzeciego zestawu czynników (A3, C3, E3) dla trzeciej i czwartej zmiennej po skontrolowaniu dwóch poprzednich punktów czasowych. Są one reprezentowane jako ścieżki a33, a43, c33, c43, e33, e43. Na koniec mierzone są wpływy czwartego zestawu czynników (A4, C4, E4) dla ostatniego punktu czasowego po skontrolowaniu wszystkich poprzednich punktów czasowych. Są one reprezentowane jako ścieżki a44, c44, e44.
<img alt="Rycina 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60061/60061fig2.jpg" /> 
Rycina 2: Wielowymiarowy model dekompozycji Cholesky dla czterech punktów czasowych. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60061/60061fig2large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ilustracji.</a>
W tej podłużnej aplikacji wielowymiarowej metody dekompozycji Cholesky wpływy genetyczne i środowiskowe w każdym punkcie czasowym są szacowane po skontrolowaniu efektów z poprzednich punktów czasowych. Dzięki temu metoda ta pozwala określić zakres, w jakim unikalne wpływy genetyczne i środowiskowe pojawiają się w każdym konkretnym punkcie czasowym, niezależnie od wpływów z poprzednich okresów (efekty te są szacowane przez ścieżki a11, a22, a33, a44, c11, c22, …, e11, e22, itd.). Ponadto metoda ta umożliwia zbadanie stopnia, w jakim te same (nakładające się) wpływy genetyczne i środowiskowe są wspólne dla różnych punktów czasowych. Innymi słowy, można określić, w jakim stopniu wpływy genetyczne i środowiskowe przenoszą się z jednego punktu czasowego do drugiego (tj. efekty te są szacowane przez ścieżki a21, a31, a41, a32, a42, a43, c21, c31, ..., e21, itd.). Należy zauważyć, że ścieżki a11, c11 i e11 reprezentują wszystkie możliwe wpływy genetyczne i środowiskowe do pierwszego punktu czasowego włącznie, które mogą być unikalne lub nakładać się z wcześniejszymi punktami czasowymi. Jednak punkty czasowe poprzedzające pierwszy punkt czasowy nie są szacowane; w związku z tym nie można dokładnie określić, czy reprezentują one wpływy unikalne czy nakładające się. W celu uproszczenia w niniejszym raporcie zostały one ujęte jako wpływy unikalne.
Kolejność zmiennych mierzonych wprowadzanych do dekompozycji Cholesky jest dowolna. Zazwyczaj jest ona jednak podyktowana perspektywą teoretyczną. Tak było również w niniejszym badaniu, w którym kolejność oparto na rozwoju umiejętności czytania, tak aby umiejętności czytania w szkole podstawowej pozwalały przewidywać rozumienie tekstu w szkole średniej.
W literaturze istnieje kilka raportów badających genetyczne i środowiskowe czynniki leżące u podstaw podłużnych powiązań umiejętności czytania z wykorzystaniem metody dekompozycji Cholesky'ego. Wcześniejsze badania koncentrowały się głównie na analizie relacji między umiejętnościami czytania u uczniów szkół podstawowych6,7. Istnieje tylko jedna opublikowana praca badająca różnice indywidualne związane z czytaniem od poziomów szkoły podstawowej do poziomów szkoły średniej z zastosowaniem wielowymiarowej metody dekompozycji Cholesky'ego8. Niniejszy protokół szczegółowo opisuje wielowymiarową metodę dekompozycji Cholesky'ego z tego konkretnego raportu w celu zbadania różnic indywidualnych w podłużnych relacjach między znajomością liter w przedszkolu, świadomością fonologiczną w przedszkolu, umiejętnościami czytania na poziomie słów w pierwszej klasie oraz rozumieniem tekstu w siódmej klasie.
Wyniki badania koncentrują się na zastosowaniu wielowymiarowej metody dekompozycji Cholesky w celu rozróżnienia dwóch rodzajów wpływów genetycznych i środowiskowych. Po pierwsze, pokazano, jak szacować wpływy genetyczne i środowiskowe, które przenoszą się (nakładają) z poziomu szkoły podstawowej na poziom szkoły średniej (np. szacowanie ścieżek a43, c43 i e43, które stanowią wpływy genetyczne i środowiskowe na umiejętności czytania na poziomie słów z pierwszej klasy, oddziałujące na rozumienie tekstu w siódmej klasie). Po drugie, zademonstrowano, jak szacować unikalne wpływy genetyczne i środowiskowe, które pojawiają się w każdej konkretnej klasie (np. szacowanie ścieżek a33, c33 i e33, które są unikalnymi wpływami genetycznymi i środowiskowymi na umiejętności czytania na poziomie słów pojawiającymi się w pierwszej klasie).

<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 Program statystyczny</td><td>Mplus</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

wykorzystanie dekompozycji cholesky'ego do badania indywidualnych różnic w relacjach podłużnych między umiejętnościami czytania

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

Metoda dekompozycji Cholesky'ego jest złotym standardem stosowanym w dziedzinie genetyki behawioralnej. Metoda jest popularna, ponieważ jest łatwa do zaprogramowania i rozwiązania. Korzystając z tej metody, naukowcy mogą badać indywidualne różnice w relacjach podłużnych różnych zmiennych w wielu punktach czasowych. Metoda ta pozwala badaczom na dekompozycję wariancji na (1) unikalne genetyczne, wspólne i niewspółdzielone efekty środowiskowe, które pojawiają się w określonych punktach czasowych, a także (2) nakładające się genetyczne, wspólne i niewspółdzielone skutki środowiskowe, które przenoszą się z jednego punktu czasowego do drugiego. Metoda ta nie identyfikuje jednak mechanizmów ani źródeł leżących u podstaw tych skutków. Niniejszy raport koncentruje się na zastosowaniu metody dekompozycji Cholesky'ego w dziedzinie psychologii edukacyjnej. W szczególności omówiono indywidualne różnice w relacjach podłużnych między znajomością liter w przedszkolu, świadomością fonologiczną w przedszkolu, umiejętnościami czytania na poziomie słów w pierwszej klasie i czytaniem ze zrozumieniem w siódmej klasie.

Znormalizowane oszacowania wpływów genetycznych, wspólnych środowiskowych i niespólnych środowiskowych z wielowymiarowego modelu dekompozycji Cholesky przedstawiono na Rysunku 7. Ogólnie wyniki wykazały, że różnice indywidualne w umiejętnościach przedczytniczych w przedszkolu oraz w czytaniu na poziomie słów w pierwszej klasie odpowiadały za dużą część wariancji wpływów genetycznych (40%) oraz wspólnych środowiskowych (39%) na rozumienie tekstu w siódmej klasie. Ponadto w...

Ten artykuł demonstruje zastosowanie metody złotego standardu w genetyce behawioralnej, metody dekompozycji Cholesky'ego, do oszacowania unikalnych, nakładających się na siebie wpływów genetycznych i środowiskowych na różne zmienne, aby odpowiedzieć na pytania badawcze motywowane podłużnie.

Wykorzystanie dekompozycji Cholesky'ego do badania indywidualnych różnic w relacjach podłużnych między umiejętnościami czytania

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 ...

Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania z dziedziny genetyki behawioralnej dotyczące indywidualnych różnic w relacjach podłużnych różnych zmiennych w wielu punktach czasowych. Technika ta pozwala badaczom oszacować indywidualne różnice, które pojawiają się w określonych punktach czasowych, a także te, które przenoszą się z jednego punktu czasowego do drugiego. Implikacje tej techniki rozciągają się na nauki psychologii i edukacji w szerszym ujęciu.W związku z tym technika ta może odpowiedzieć na pytania badawcze w nauce czytania. Zacznij od otwarcia programu do modelowania statystycznego. Zlokalizuj odpowiedni plik danych do odczytania w programie do modelowania statystycznego.Następnie kliknij ikonę uruchamiania, aby uzyskać oszacowania genetycznych wspólnych wpływów środowiskowych i niewspółdzielonych środowiskowych z wielowymiarowej metody dekompozycji Cholesky'ego. Po wygenerowaniu przez program oszacowań dla genetycznych wspólnych i niewspółdzielonych wpływów środowiska zlokalizuj oszacowania w pliku wyjściowym. Następnie otwórz edytor tekstu i skopiuj wygenerowane szacunki do tabeli.Następnie otwórz oprogramowanie za pomocą graficznego interfejsu użytkownika i przejdź do oszacowań z utworzonej tabeli do komórek od F3 do F16, od G4 do G16, od H5 do H16 i od I6 do I16. Oblicz wariancję genetycznych wspólnych i niewspólnych wpływów środowiska, podnosząc oszacowania w komórkach od F3 do F16, od G4 do G16, od H5 do H16 i I6 dokładnie I16. Wpisz kwadratowe wartości w komórkach od J3 do J16, od K4 do K16, od L5 do L16 i od M6 do M16.Następnie oblicz wariancję procentową, mnożąc wartości w komórkach od J3 do J16, od K4 do K16, od L5 do L16 i od M6 do M16 przez 100. Wpisz wartości procentowe w komórkach od N3 do N16, od O4 do O16, od P5 do P16 i od Q6 do Q16. Następnie, aby obliczyć stopień, w jakim wpływy genetyczne nakładają się na siebie od szkoły podstawowej do gimnazjum, wpisz 0 w R3, wpisz N4 "w R4, wpisz N5 + O5" w R5 i wpisz N6 + O6 + P6 "w R6. Następnie, aby obliczyć stopień, w jakim unikalne czynniki genetyczne pojawiają się w każdym określonym punkcie czasowym, skopiuj procenty z komórek N3, O4, P5 i Q6 odpowiednio do komórek S3, S4, S5 i S6.Następnie skopiuj wartości procentowe z komórek N8, O9, P10 i Q11 odpowiednio do komórek U3, U4, U5 i U6, aby uzyskać stopień, w jakim unikalne wspólne czynniki środowiskowe występują w każdym stopniu. Na koniec skopiuj wartości procentowe z komórek N13, O14, P15 i Q16 odpowiednio do komórek W3, W4, W5 i W6, aby uzyskać stopień, w jakim unikalne niewspółdzielone czynniki środowiskowe występują w trybie online na każdym poziomie. Upewnij się, że wartości w komórkach od R3 do W3, od R4 do W4, od R5 do W5 i od R6 do W6 powinny sumować się do 100.Na koniec wykreśl nakładanie się genetyczne, a także unikalne wpływy genetyczne, klikając i przeciągając mysz nad komórkami od R2 do R6 i od S2 do S6, aby podświetlić dane. Kliknij menu wstawiania, a następnie kliknij wykresy i skumulowaną kolumnę. Wyniki wykazały, że istniał duży udział unikalnych wpływów genetycznych na płynność nazywania liter w przedszkolu, płynność segmentacji fonemów w przedszkolu i czytanie ze zrozumieniem w 7 klasie.W przeciwieństwie do tego, umiejętności czytania na poziomie słów były w mniejszym stopniu związane z unikalnymi wpływami genetycznymi, które pojawiają się w 1 klasie. W przypadku wspólnych wpływów środowiskowych wyniki sugerowały, że nakładające się wspólne środowisko wpływało na płynność nazywania liter i płynność segmentacji fonemów w przedszkolu. Podobnie, nakładające się na siebie wspólne efekty środowiskowe znalazły odzwierciedlenie w umiejętnościach czytania na poziomie słów w 1. klasie i czytaniu ze zrozumieniem w 7. klasie, które były również dzielone z umiejętnościami czytania w przedszkolu.W przypadku niewspólnych wpływów środowiskowych wyniki sugerują, że czynniki w bardzo niewielkim stopniu się pokrywają. Większość niepodzielanych wpływów środowiskowych wskazywała na unikalne wpływy w każdej indywidualnej klasie. Wreszcie, ogólnie rzecz biorąc, wykazano, że na umiejętności czytania wydają się wpływać zarówno czynniki genetyczne, jak i środowiskowe w tym okresie rozwojowym.Podczas wykonywania tej procedury należy pamiętać, że skrypt programu do modelowania statystycznego może wymagać dostosowania wartości początkowych na podstawie danych wejściowych. Procedura ta może być modyfikowana, aby odpowiedzieć na dodatkowe pytania dotyczące zakresu, w jakim indywidualne różnice w innych umiejętnościach czytania wpływają na zmienność i czytanie ze zrozumieniem w innych punktach czasowych. Metoda dekompozycji Cholesky'ego jest popularnym podejściem w genetyce behawioralnej.Pozwala badaczom określić ilościowo indywidualne różnice, które są specyficzne dla punktu czasowego, jednocześnie odróżniając je od wpływów, które nakładają się na siebie w wielu punktach czasowych.

using-cholesky-decomposition-to-explore-individual-differences

Research

JoVE Journal

Behavior

Zachowanie

Paradygmat świata wizualnego monitoruje ruchy gałek ocznych uczestników w przestrzeni wizualnej, gdy słuchają lub mówią w języku mówionym. Paradygmat ten może być wykorzystany do zbadania przetwarzania online szerokiego zakresu pytań psycholingwistycznych, w tym stwierdzeń semantycznie złożonych, takich jak zdania rozłączne.

Wykorzystanie ruchów gałek ocznych zarejestrowanych w paradygmacie świata wizualnego do zbadania przetwarzania języka mówionego online

Metoda została zaprojektowana w celu zbadania roli hamowania powrotu (IOR) w regresyjnych ruchach gałek ocznych podczas czytania. Nacisk kładziony jest na rozróżnienie między regresjami wywołanymi w wyniku trudności ze zrozumieniem a tymi wywołanymi błędem okoruchowym, w tym na roli IOR w tych dwóch typach regresji.

Śledzenie ruchu gałek ocznych w celu rozróżnienia regresywnych ruchów gałek ocznych opartych na rozumieniu i okoruchowych podczas czytania

Tutaj prezentujemy protokół rozkładu różnic w czytaniu ze zrozumieniem na unikalne i powszechne efekty języka i dekodowania.

Dekompozycja wariancji w czytaniu ze zrozumieniem w celu ujawnienia unikalnych i powszechnych efektów języka i dekodowania

Ten artykuł opisuje, jak przeprowadzić prosty eksperyment decyzyjny leksykalny do oceny rozpoznawania słów pisanych u neurologicznie zdrowych uczestników oraz u osób z demencją i spadkiem funkcji poznawczych. Przedstawiamy również szczegółowy opis analizy czasu reakcji z wykorzystaniem analizy głównych składowych (PCA) i modelowania efektów mieszanych.

Leksykalne zadanie decyzyjne do badania rozpoznawania słów pisanych u dorosłych z demencją lub łagodnymi zaburzeniami poznawczymi i bez nich

To badanie przedstawia proponowany protokół identyfikacji dysleksji. Protokół opiera się na modelach diagnostycznych i odpowiedzi na interwencję. Propozycja zakłada wykorzystanie ustrukturyzowanych wywiadów i standaryzowanych testów do oceny wydajności czytania i pisania oraz czynników determinujących.

Ocena dysleksji w wieku sześciu lat

Prezentowany tutaj jest protokół wprowadzający zestaw przyjaznych dzieciom zadań do nauki statystycznej, mających na celu zbadanie uczenia się przez dzieci wzorców statystycznych w różnych dziedzinach i modalnościach sensorycznych. Opracowane zadania zbierają dane behawioralne przy użyciu platformy internetowej i danych funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) w celu zbadania zaangażowania neuronalnego podczas uczenia się statystycznego.

Pomiar statystycznego uczenia się w różnych modalnościach i dziedzinach u dzieci w wieku szkolnym za pośrednictwem platformy internetowej i technik neuroobrazowania

Prezentujemy protokół, który wykorzystuje śledzenie ruchów gałek ocznych do monitorowania ruchów gałek ocznych podczas zadania polegającego na porównywaniu interwałów (percepcji czasu trwania) na podstawie zdarzeń wizualnych. Celem jest dostarczenie wstępnego przewodnika do oddzielenia reakcji okoruchowych na zadania percepcji czasu trwania (porównanie lub rozróżnienie przedziałów czasowych) od reakcji na sam bodziec.

Ruchy gałek ocznych w percepcji czasu widzenia: rozplątywanie bodźca od czasu w procesach przeddecyzyjnych

Ten protokół przedstawia krok po kroku metodę korzystania z opartej na pisaniu, poprawnej i niezawodnej aplikacji przeznaczonej do edukacji na poziomie przedszkolnym. Działa jako narzędzie oceny oparte na programie nauczania, koncentrując się w szczególności na ocenie wczesnych umiejętności pisania u młodych uczniów.

Oparty na tablecie protokół pomiarowy oparty na programie nauczania do pisania w przedszkolu

Bateria multimedialna do oceny ogólnych i szczegółowych umiejętności czytania jest niezawodną i ważną baterią multimedialną przeznaczoną do oceny poznawczych i podstawowych umiejętności czytania. Umożliwia wygenerowanie kompleksowego profilu sprawności poznawczej i czytania, co jest szczególnie korzystne dla dzieci z dysleksją.

Postęp w ocenie dysleksji u dzieci poprzez testy komputerowe

Czytanie w kolorze to nowa metoda do trenowania skojarzeń litera-kolor, które zazwyczaj występują tylko w synestetach grafem-kolor. Wiąże się to z ukrytą formą treningu, która ma potencjał dla długoterminowych metod treningu asocjacyjnego, ponieważ trening jest produktem ubocznym czytania i każdy tekst może być pokolorowany.

Trening synestetycznych skojarzeń litera-kolor poprzez czytanie w kolorze

Poznaj metodę dekompozycji Cholesky'ego do analizy genetycznych i środowiskowych wpływów na umiejętności czytania w badaniach podłużnych. Technika ta pozwala szacować indywidualne różnice w czasie.

Wykorzystanie dekompozycji Cholesky'ego do badania indywidualnych różnic w relacjach podłużnych między umiejętnościami czytania

Przeglądaj więcej filmów