Usando a decomposição de Cholesky para explorar diferenças individuais em relações longitudinais entre habilidades de leitura

Este método pode ajudar a responder a perguntas-chave do campo da Genética Comportamental sobre as diferenças individuais nas relações longitudinais de diferentes variáveis em vários pontos de tempo. Essa técnica permite aos pesquisadores estimar diferenças individuais que surgem em pontos de tempo específicos, bem como aquelas que se transportam de um ponto de cada vez para outro. As implicações dessa técnica se estendem às ciências da Psicologia e da Educação de forma mais ampla.

Como tal, essa técnica pode responder a questões de pesquisa na ciência da Leitura. Comece abrindo o programa de modelagem estatística. Localize o arquivo de dados relevante para ser lido no programa de modelagem estatística.

Em seguida, clique no ícone de execução para obter estimativas para influências ambientais genéticas compartilhadas e não compartilhadas do método de decomposição de Cholesky multivariado. Após o programa gerar estimativas para influências ambientais genéticas compartilhadas e não compartilhadas, localize as estimativas no arquivo de saída. Em seguida, abra o processador de texto e copie as estimativas geradas em uma tabela.

Em seguida, abra o software com uma GUI, e para as estimativas da tabela criada em células F3 a F16, G4 a G16, H5 através de H16 e I6 a I16. Calcule a variância das influências ambientais genéticas compartilhadas e ambientais não compartilhadas, esquartejando as estimativas nas células F3 a F16, G4 a G16, H5 através de H16 e I6 minucioso I16. Digite os valores quadrados nas células J3 a J16, K4 a K16, L5 a L16 e M6 até M16.

Em seguida, calcule a variância percentual multiplicando valores nas células J3 a J16, K4 a K16, L5 a L16 e M6 até M16 por 100. Digite os valores percentuais nas células N3 a N16, O4 até O16, P5 a P16 e Q6 até o 16º trimestre. Em seguida, para calcular até que ponto as influências genéticas se sobrepõem do ensino fundamental ao médio, digite 0 em R3, digite N4"em R4, digite N5+O5"em R5 e digite N6+O6+P6"em R6. Em seguida, para calcular até que ponto fatores genéticos únicos entram on-line em cada ponto de tempo específico, copie as porcentagens das células N3, O4, P5 e Q6 nas células S3, S4, S5 e S6, respectivamente.

Depois disso, copie as porcentagens das células N8, O9, P10 e Q11 nas células U3, U4, U5 e U6, respectivamente, para obter a extensão em que fatores ambientais compartilhados únicos entram on-line em cada série. Por fim, copie as porcentagens das células N13, O14, P15 e Q16 nas células W3, W4, W5 e W6, respectivamente, para obter a extensão em que fatores ambientais não compartilhados exclusivos entram on-line em cada série. Assegure-se dos valores nas células R3 a W3, R4 a W4, R5 a W5 e R6 a W6 devem somar cada uma de 100.

Finalmente, plote influências genéticas únicas, clicando e arrastando o mouse sobre as células R2 através de R6 e S2 através de S6 para destacar os dados. Clique no menu de inserção e clique em gráficos e coluna empilhada. Os resultados indicaram que houve uma grande parcela de influências genéticas únicas na fluência de nomeação de letras no jardim de infância, fluência de segmentação de fonema no jardim de infância e compreensão da leitura no 7º ano.

Em contraste, as habilidades de leitura em nível de palavra estavam, em menor grau, associadas a influências genéticas únicas que surgem no 1º grau. Para as influências ambientais compartilhadas, os resultados implicaram que a sobreposição do ambiente compartilhado influenciou a fluência de nomeação de cartas e fluência de segmentação de fonema no jardim de infância. Da mesma forma, os efeitos ambientais compartilhados sobrepostos foram refletidos em habilidades de leitura em nível de palavra no 1º ano e compreensão de leitura no 7º ano que também foram compartilhadas com habilidades de leitura do jardim de infância.

Para as influências ambientais não compartilhadas, os resultados sugeriram muito pouca sobreposição entre os fatores. A maioria das influências ambientais não compartilhadas indicaram influências únicas em cada série individual. Por fim, em geral, mostrou-se que as habilidades de leitura pareciam ser influenciadas por fatores genéticos e ambientais durante esse período de desenvolvimento.

Ao tentar esse procedimento, é importante lembrar que o script do programa de modelagem estatística pode exigir ajuste nos valores iniciais com base em dados inseridos. Este procedimento pode ser modificado para responder a perguntas adicionais sobre até que ponto as diferenças individuais de outras habilidades de leitura influenciam a variabilidade e a compreensão da leitura em outros pontos de tempo. O método de decomposição de Cholesky é uma abordagem popular na genética comportamental.

Ele permite que os pesquisadores quantifiquem diferenças individuais que são específicas do ponto de tempo, ao mesmo tempo em que as distinguem de influências que estão se sobrepondo em vários pontos de tempo.