GRÁFICAS DE 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.

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.

Estudio de la inteligencia - Metodología de la investigación estadística

 

 

INVESTIGACIÓN CORRELACIONAL SOBRE LA HERENCIA MENDELIANA Y DE LA TGECV EN LA INTELIGENCIA

1. General.

La diferencia observada en la investigación correlacional del modelo de datos con variables de grupos entre datos estadísticos originales previamente ordenados y no ordenados indica con claridad que la reducción del número de elementos de las variables y consiguientemente los grados de libertad del modelo estadístico, cuando los grupos son mayores, no mejora las correlaciones por sí misma.

El incremento de los coeficientes de correlación en el modelo de datos con las variables de grupos con el tamaño de los grupos cuando han sido previamente ordenados los datos estadísticos originales se debe a que tanto las desviaciones inherentes a los test de inteligencia como a las variaciones o diferencias provocadas por la combinación genética mendeliana se compensan en mayor grado y dentro de cada grupo, lo que provoca una más nítida separación de cada escalón.

Con independencia de los buenos ajustes obtenidos en muchos del presente estudio de la evolución de la inteligencia la tendencia a mejorar la correlación de los CI con el tamaño de los grupos hace suponer que, para grupos de 20 elementos y con una muestra mayor, los coeficientes de correlación se podrían situar por encima de 0,9 en todos los casos.

2. Modelo Social - Investigación correlacional de variables originales Wechsler y Stanford-Binet test.

Modelo de datos estadísticos para verificar la existencia de una ingeniería genética natural en la evolución de la inteligencia de acuerdo con la Teoría Cognitiva Global.

La principal conclusión de la investigación correlacional sobre la importancia de la genética evolutiva de la inteligencia, en el modelo con variaciones sobre la herencia mendeliana y la Teoría General de la Evolución Condicionada de la Vida, es la confirmación de la bondad de los ajustes por la agrupación de los valores y su ordenación previa. Las correlaciones alcanzadas, a pesar de las limitaciones de la información disponible, permiten afirmar que las características recogidas por los test de inteligencia son fundamentalmente trasmitidas de una generación a otra.

El Modelo de datos de la Inteligencia Social se ha examinado en su doble formulación, por un lado la investigación correlacional de los CI de los hijos respecto a la función objetivo R determinada de acuerdo con la TGECV las variaciones sobre la herencia mendeliana y, por otro la investigación correlacional de los CI de los hijos respecto a las variables de CI de las madres (M) y los padres (P) directamente, para permitir un análisis comparativo para el caso de la genética humana. En este último caso la estimación de la regresión múltiple se ha realizado por el método de mínimos cuadrados ordinarios.

Asimismo, para ambas formulaciones se han utilizado cuatro criterios estadísticos de ordenación previa de valores correspondientes a las variables marcadas con (*)

El efecto de la reformulación del Modelo Individual se ve a simple vista, el nuevo modelo de investigación correlacional de genética evolutiva con coeficientes de inteligencia se ajusta perfectamente, llegando a un superior al 0,9 en varios casos.

También es interesante comprobar el hecho de que la función objetivo R propuesta por la Teoría General de la Evolución Condicionada de la Vida es casi tan potente como las variables M y P juntas.

En cuanto a los criterios estadísticos de ordenación (*), las variables (M+P)/2, M1P1 y R resultan similares, destacando la variable WB cuando se utiliza como criterio de ordenación.

Si efectuamos una estimación respecto de las variables M y P, el r² que se obtiene llega al 0,99 para la variable T1 cuando el criterio estadístico de ordenación previa es la variable WB. Es posible que se deba a que esta variable incorpora todos los efectos involucrados en la generación natural de los coeficientes observados.

Las variables M1P1 y R solo incorporan, por ahora, el efecto de parte o todas las variaciones en la herencia mendeliana respectivamente y, por lo tanto, es mejor la variable final WB.

Sin embargo, este hecho no se produce en todos los casos de la investigación correlacional. Seguramente, debido a la incorporación de las diferencias debidas a la expresión y medición de los coeficientes H, cosa que no ocurre con las variables M1P1 y R

3. Sobre esta gráfica particular del análisis estadístico.

El coeficiente de determinación mayor de esta gráfica es 0,92

El índice de correlación multidimensional (ICMG) es 13,22

Como se puede observar con toda claridad, dos variables cuantitativas de los hijos H, que son las variables dependientes estudiadas en la investigación correlacional, se comportan de forma muy similar respecto de la variable explicativa R

La forma de la variablede los hijos que difiere de las otras dos parece debida al hecho de que es ella misma la utilizada también como criterio de ordenación. Aunque parezca contradictorio en principio, este efecto se debe a que las desviaciones estadísticas de esta variable no solo perturban la correlación como variable explicada sino también en las variables explicativas por utilizarse como criterio de ordenación, lo que haría que las distorsiones sean mayores.