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María José T. Molina

Teoría Cognitiva Global

EL ESTUDIO EDI

Gráficas estadísticas

Índice de gráficas estadísticas. Metodología de la investigación estadística sobre los coeficientes de inteligencia. Análisis con gráficos estadísticos de la evolución de cocientes de inteligencia.

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  Datos

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.

VARIABLES DE LAS GRÁFICAS ESTADÍSTICAS

* Indica que las variables se utilizan en ocasiones como criterio estadístico de ordenación de las variables objeto de estudio.
** Indica que las variables se utilizan en el modelo de datos como criterio estadístico de ordenación de las variables objeto de estudio, pero únicamente en la investigación correlacional del método de Verificación de la Información Genética (VIG) y en el análisis estadístico sobre los progenitores del apartado de especial enfoque a la familia.
° Indica que las variables se ven afectadas, en su caso, por los parámetros de la evolución.
* R ° Variable del modelo datos compuesta por los valores esperados del coeficiente de inteligencia (CI) de los hijos obtenida en función de los vectores de coeficientes de inteligencia (CI) de las madres (M) y de los padres (P), de acuerdo con las hipótesis de la Teoría General de la Evolución Condicionada de la Vida (TGECV). Es decir, combinación mendeliana de cromosomas y aplicación del método VIG en el modelo de trabajo de la inteligencia.
M & P Utilización conjunta de los dos vectores de coeficientes de inteligencia (CI), el de las madres (M) y el de los (P) como variables explicativas. Los coeficientes de determinación de la regresión múltiple se estiman mediante el procedimiento de mínimos cuadrados ordinarios.
T1 Variable original del Young Adulthood Study formada por el vector de CI de los hijos - variable del coeficiente de inteligencia original obtenido directamente en el test de inteligencia: Stanford-Binet.
T4 Variable original del Young Adulthood Study formada por el vector de CI de los hijos - variable del coeficiente de inteligencia original obtenido directamente en el test de inteligencia a los 12 años: Stanford-Binet.
* WB Variable original del Young Adulthood Study formada por el vector de CI de los hijos - variable del coeficiente de inteligencia original obtenido directamente en el test de inteligencia a los 13 años: Wechsler Bellevue.
T1-d Variable del modelo de datos estadísticos formada por el vector de CI de los hijos con valores extremos limitados a un 10% respecto a la media de los seis test de inteligencia originales.
X3 Variable del modelo de datos estadísticos formada por el vector de CI de los hijos - media de 3 variables originales.
* X6 Variable del modelo de datos estadísticos formada por el vector de CI de los hijos - media de las 6 variables originales disponibles.
* W ° Vectores de coeficientes artificiales de inteligencia de los hijos generados de acuerdo con varias especificaciones propuestas por la Teoría General de la Evolución Condicionada de la Vida (TGECV) en los modelos de simulación de la evolución.
* (M+P)/2 Variable del modelo de datos estadísticos formada por el vector de cocientes de inteligencia formado por la semisuma del coeficiente de inteligencia de la madre y el del padre.
* M1P1 ° Variable del modelo de datos estadísticos formada por el vector de cocientes de inteligencia formado por el menor valor de los CI de los progenitores. El coeficiente de inteligencia de la madre o el del padre.
** M Variable original del Young Adulthood Study formada por el vector de coeficientes de inteligencia (CI) de las madres (M) - Test de inteligencia empleado: OTIS
** P Variable original del Young Adulthood Study formada por el vector coeficientes de inteligencia (CI) de los padres (P) - Test de inteligencia empleado: OTIS
** 2P2M Variable del modelo de datos estadísticos formada por el vector de coeficientes de inteligencia formado por el mayor valor de los CI de los progenitores. El coeficiente de inteligencia de la madre o el del padre.
 MODELO SOCIAL: T1, T4 y WB 
Orden Función objetivo
R M & P
Gráficas ICMG r² máx. Gráficas ICMG r² máx.
(M+P)/2 q111 12,48 0,67 q112 13,05 0,80
M1P1 q113 12,17 0,87 q114 13,28 0,87
R q115 12,07 0,74 q116 13,05 0,75
WB q117 13,22 0,92 q118 14,68 0,99

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MODELO SOCIAL: T1-d, X3 y X6 

Orden Función objetivo
R M & P
Gráficas ICMG r² máx. Gráficas ICMG r² máx.
(M+P)/2 q121 15,71 0,79 q122 16,03 0,80
M1P1 q123 14,98 0,92 q124 16,07 0,92
R q125 15,02 0,89 q126 15,88 0,90
X6 q127 15,05 0,91 q128 17,20 0,88

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MODELO SOCIAL: MÉTODO VIG 

Orden Función objetivo
R M & P
Gráficas ICMG r² máx. Gráficas ICMG r² máx.
T1, T4 y WB
M q131 8,48 0,61 q132 9,16 0,69
P q133 9,44 0,59 q134 12,52 0,78
2P2M q135 7,55 0,61 q136 10,25 0,73
T1-d, X3 yX6
M q141 11,79 0,67 q142 12,14 0,71
P q143 12,28 0,69 q144 14,38 0,80
2P2M q145 9,20 0,56 q146 12,39 0,70

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DESARROLLO COCIENTES DE INTELIGENCIA ARTIFICIALES 

Gráficas Tema Observaciones
q150 ICMW Muy alto
q160 ICMW Similar a ICMG

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 Procesos de validación de la Teoría Cognitiva Global
 Cocientes artificiales de inteligencia nos sirve de control estadístico de procesos.

MODELO GLOBAL: T1, T4 y WB 
Test de inteligencia escala Wechsler, Stanford-Binet

Orden Función objetivo
M & P
Gráficas ICMG r² máx. Gráficas ICMG r² máx.
(M+P)/2 q151° 11,73 0,62 q152 13,05 0,80
M1P1° q153° 10,91 0,79 q154° 13,04 0,79
q155° 10,83 0,73 q156° 12,63 0,94
WB q157° 12,26 0,89 q158 14,68 0,99

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MODELO GLOBAL: T1-d, X3 y X6  
Orden Función objetivo
M & P
Gráficas ICMG r² máx. Gráficas ICMG r² máx.
(M+P)/2 q161° 14,70 0,77 q162 16,03 0,80
M1P1° q163° 15,61 0,89 q164° 17,77 0,89
q165° 15,55 0,84 q166° 17,40 0,97
X6 q167° 15,05 0,91 q168 17,20 0,88

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 MODELO GLOBUS
(Gráficas Modelo Global parametrizado)

Variable X3
q173°
Variable X6
q176°
Elección de pareja con X6
q177°

ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN 
EVOLUCIÓN INTERNA DE LA INTELIGENCIA

Parámetros
Evo. interna°
T1-d, X3 y X6 y criterio ordenación M1P1°
Función objetivo
Directa Indirecta M & P
Madres Gráficas ICMG r² máx. Gráficas ICMG r² máx.
5 5 q171° 14,14 0,72 q172° 14,46 0,72
3 3   14,21 0,82   14,81 0,82
1 1   13,49 0,80   13,89 0,80
Nula            
0 0 q123 14,98 0,92 q124 16,07 0,92
Padres            
1 1   14,06 0,83   16,10 0,87
2 3   14,79 0,87   16,10 0,87
3 3   15,33 0,84   16,47 0,84
4 4   15,09 0,84   16,73 0,84
5 5 q163° 15,61 0,89 q164° 17,77 0,89
6 6   14,30 0,95   16,74 0,95
7 7   13,25 0,83   15,56 0,83
° Los parámetros de la evolución interna afectan a la función objetivo R y al orden M1P1

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 ENFOQUE A LA FAMILIA
Coeficiente de inteligencia

Gráficas Relación de familia Observaciones
q171°
q172°
Evolución de CI de Madres Ajuste para Modelo Globus
q181 Relación entre los hijos H Gemelos idénticos
q182° Hermanos o
gemelos dicigóticos
q183°
q184°
Clones Réplica q153 °
Clones Réplica q156 °
(1 Madres q185)  
(2 Madres q186°)
Progenitores Criterio de ordenación M y evolución
(3 Padres q187) 
(4 Padres q188° )
Criterio de ordenación P y evolución
q189° Selección sexual - Parejas Sin selección (q163°)
Preparación Súper Modelo Globus

* * *

 

 

* * *

 

 

 

Cuando Globus acabó el libro,
llama tan contento a Mª José para decírselo y le pregunta:

– ¿Tú crees que le gustará a Goblin? –

Entonces Mª José le contestó:

– No te preocupes.
¡Ya sabes que tiene atisbos de paranoia infantil! –

 

 

 

 
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