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 sólo 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.

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 casos de la presente investigación cuantitativa, la tendencia a mejorar la correlación 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. El método VIG en el Modelo de datos de la Inteligencia Social. Un enfoque cuantitativo del análisis estadístico de la naturaleza de la inteligencia.

El objetivo principal del modelo de datos cuantitativos del análisis estadístico no era comprobar el carácter hereditario de la inteligencia porque sí, sino demostrar la naturaleza de la inteligencia en cuanto a la existencia y funcionamiento del método de verificación de la información genética apuntado por la TGECV -Teoría General de la Evolución Condicionada de la Vida- para el caso particular de la inteligencia.

Algo parecido a los conceptos de las clásicas leyes de Mendel de gen recesivo y gen dominante o, más propiamente dicho, la determinación de los criterios para identificar el cromosoma o gen significativo y los mecanismos de expresión del código genético intelectual en sentido estricto.

En los cuadros de resultados de la investigación cuantitativa del modelo de datos y sus correspondientes gráficas de correlación y regresión múltiple hemos comprobado como el criterio de ordenación en función de M1P1 es francamente bueno, confirmando las predicciones de comportamiento correspondientes a los mecanismos de expresión genética derivados de la presencia del método de verificación de la información genética VIG en la naturaleza de la inteligencia.

Hay que tener en cuenta que por la combinación genética mendeliana, si el método de verificación de la información genética VIG se encuentra presente en la naturaleza de la inteligencia, las variables H de los hijos tienen en su configuración precisamente el componente M1P1 con una probabilidad del 50%

También el hecho de que la variable R, tanto como función objetivo como criterio estadístico de ordenación, sea muy buena, tiene sentido porque tiene mejores datos al incorporar de forma efectiva el elemento resultante de la combinación genética de acuerdo con las leyes de Mendel. Resulta extraño que, a pesar de ello, resulte algo peor que la M1P1 como criterio estadístico de ordenación.

Para asegurarnos de la naturaleza de la inteligencia respecto al comportamiento previsto por el método de verificación de la información genética VIG, vamos a utilizar un criterio estadístico especial, el orden opuesto de M1P1, es decir, en el orden del vector de valores resultante de coger el mayor CI de M2 y P2, que llamaremos 2P2M.

El resultado es sustancialmente más pobre con 2P2M que con el M1P1 por lo que podemos asumir, con mayor rigor y mientras no se demuestre lo contrario, que el método VIG o algo similar se encuentra operativo en la herencia de los caracteres asociados a la inteligencia en un enfoque a la familia.

La precisión de los resultados de este modelo de datos es realmente importante a la hora de interpretarlos con cierta seguridad, cuando las líneas correspondientes a las variables H de los hijos y sus diferentes agrupaciones siguen una tendencia similar podemos asumir que los resultados no son consecuencia de coincidencias estadísticas. Esto ocurre especialmente con las variables X3 y X6.

3. Sobre esta gráfica particular del modelo de datos.

El coeficiente de determinación r² mayor de esta gráfica es 0,59

El índice de correlación multidimensional (ICMG) es 9,44

En este caso la diferencia de comportamiento de las variables de los hijos H no es tan grande como con el criterio de ordenación M. Salvo casualidad estadística debemos concluir que además de corresponder a diferentes tipos de test de inteligencia también existe una notable influencia del criterio de ordenación.