♦ Gráficas estadísticas

10.a) METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA.

GRÁFICAS ESTADÍSTICAS

El título de cada gráfica de este estudio de la inteligencia con un enfoque a la familia nos indica a qué variable del coeficiente de inteligencia de los progenitores (R o M & P) se refieren las correlaciones. Estas correlaciones están representadas en cada vértice o punto gordo de las líneas de colores correspondiente a las distintas variables de los hijos (H) objeto de análisis e indicadas en la cajita de la parte derecha de la gráfica.

Asimismo, en la parte izquierda del gráfico se sitúan las variables formadas por las distintas agrupaciones de 1 a 10 valores de los 70 cocientes de inteligencia (CI) existentes para cada una de las variables del modelo de datos originales, tanto de los progenitores como de los hijos, y sin orden conocido. En la parte derecha se encuentran los grupos con los mismos tamaños, pero con los valores ordenados previamente a su agrupación con la variable mencionada al pie del mismo como criterio estadístico de ordenación.

Cada gráfica condensa más de 5.000 puntos de información diferentes, correspondientes a las interrelaciones entre:

• 70 valores de cada variable de coeficientes de inteligencia de los padres, madres e hijos (70 familias).
• 8 variables o medidas distintas del CI padres, madres e hijos.
• 3 variables de medias simples de los valores correspondientes a los coeficientes de inteligencia de los hijos citados.
• 3 variables de determinados valores de los coeficientes de inteligencia de los padres y madres.
• 10 de los anteriores vectores se usan, a su vez, como criterios de ordenación de valores.
• 10 tamaños de agrupación de individuos.
• 20 valores de parámetros de evolución en el análisis de sensibilidad.
• Innumerables variables aleatorias generadas por la simulación en el modelo global.

El conjunto de las gráficas y estadísticas recogen todas estas interrelaciones, es decir, más de 1.000.000 de valores. Nótese que la media de dos o más valores cualesquiera tiene una dinámica propia y más o menos independiente de cada uno de ellos.

Datos para estadísticas 

Como ejemplo de la validez de la información se puede poner el caso de tener una muestra histórica de 70 paquetes de tabaco, la muestra puede considerarse de 70 elementos o de muchos más si pensamos que para cada paquete se podría investigar sobre:

• El número de cigarrillos por paquete.
• El tamaño de los mismos.
• El tipo de cartón del paquete.
• El color.
• Si tiene imágenes.
• Si contiene advertencias sobre la salud.
• Tipo o dureza de dichas advertencias.
• Información sobre el nivel de nicotina y de alquitrán.
• Etc.

En definitiva, se consigue una percepción casi instantánea no solo de la bondad del modelo de datos sino de la tendencia y posibilidades de mejora de 60 o más coeficientes de determinación (r²). Todo ello ha permitido el calcular y valorar aproximadamente unos 500 millones de coeficientes de correlación en el conjunto del Estudio EDI.

A la derecha de las gráficas de estadísticas y debajo de las variables de los coeficientes de inteligencia de los hijos se encuentran el r² máximo y el índice de correlación multidimensional global (en adelante ICMG) para representar en una cifra la bondad global de los ajustes mostrados en una gráfica. Estará compuesto por la suma de los coeficientes de determinación de las variables agrupadas.

Existirá un ICM para cada variable y un ICM global para las tres variables estudiadas en cada gráfica de las estadísticas. El máximo ICMG (global) será 30, puesto que siempre se utilizan 3 variables y diez grupos diferentes.

En la parte derecha y debajo del nombre de la variable se indica el coeficiente de determinación r² y el ICMG para ayudar a entender las correlaciones estudiadas.

Como se puede observar tanto en las gráficas como en los cuadros resumen, los resultados son bastantes sorprendentes. Sobre todo, el hecho de la sensibilidad del modelo al criterio de ordenación, aspecto que nos permitirá llegar a conclusiones importantes.

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