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

 

 

ANÁLISIS ESTADÍSTICO CON COEFICIENTES INTELECTUALES DE FAMILIAS

1. Generales.

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 con análisis estadístico de variables centradas de combinaciones de Wechsler y Stanford-Binet test.

La principal conclusión de la investigación correlacional de coeficiente intelectual de la escala Wechsler y Stanford-Binet sobre la importancia de la genética evolutiva de la inteligencia, en el modelo con genética 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 coeficientes intelectuales 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 el análisis estadístico de los coeficientes intelectuales CI de los hijos en la escala Wechsler y Stanford-Binet respecto a la función objetivo R determinada de acuerdo con la TGECV la genética 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 (*)

Se denominan variables centradas a aquellas que incorporan algún tipo de corrección, bien de los extremos o por ser media de otras variables Wechsler y Stanford-Binet test., como son la T 1-d, las X3 y las X6, todas ellas de los hijos.

Como era de esperar, la compensación de las desviaciones más o menos aleatorias en los valores de las variables centradas, hace que los indicadores del nuevo análisis estadístico muestren un ajuste significativamente mejor que el modelo con variables originales. Además cuanto más centrada es la variable mejor ajuste proporciona en casi todos los casos.

Tanto es así, que en las ocho gráficas de este modelo el índice de correlación multidimensional global (ICMG) es mayor que el máximo ICMG del modelo con variables originales del coeficiente intelectual.

En relación a los coeficientes de determinación hay que señalar que en todas las gráficas del modelo se obtienen valores de 0,79 o superiores.

Por los mayores coeficientes de determinación de cada gráfica, por un lado, la variable objetivo R supera a las variables M y P juntas, con el criterio de ordenación X6 y, por otro lado, que el criterio de ordenación M1P1 es superior al criterio WB.

Es interesante comprobar el hecho de que la función objetivo R es casi tan potente como las variables M & P juntas. Alcanzando valores totalmente similares en lo relativo a los mayores coeficientes de determinación de cada gráfica.

En cuanto a los criterios de ordenación (*), las cuatro variables (M+P)/2, M1P1, R y X6 resultan similares. Destacan por el ICMG la variable X6 cuando se utilizan las variables M & P como variables explicativas y la (M+P)/2 cuando la variable explicativa es la función R.

3. Sobre esta gráfica particular del análisis estadístico con coeficientes intelectuales de familias.

El coeficiente de determinación mayor de esta gráfica es 0,89

El índice de correlación multidimensional (ICMG) es 15,02

Como se puede observar con toda claridad, las 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