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.

COMENTARIOS DEL ANÁLISIS ESTADÍSTICO

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. Coeficiente intelectual y enfoque a la familia del estudio de psicología.

El Modelo Global ha consolidado y mejorado los buenos resultados del Modelo Social del estudio de psicología tanto en cuanto a la transmisión de la inteligencia de una generación a otra como en relación a la existencia del método VIG en dicha transmisión.

También ha tenido éxito en la confirmación de la capacidad de la Teoría General de la Evolución Condicionada de la Vida - TGECV para generar o crear conjuntos de coeficientes de inteligencia W ° que se comporten como los naturales del estudio de psicología.

En este apartado se incluyen, por un lado, de las gráficas de correlación y regresión múltiple del Modelo Global sobre el ajuste de la evolución con incrementos de los coeficientes de inteligencia de las madres y sobre el ajuste con la hipótesis de selección sexual; ambas ya explicadas y utilizadas anteriormente en el estudio de psicología para la representación del Modelo Globus o Súper Modelo Globus respectivamente.

Por otro lado se señalan algunas curiosidades importantes para un mejor entendimiento del modelo real del estudio de psicología y de este tipo de gráficas de correlación y regresión múltiple con más análisis de casos particulares con un enfoque a la familia respecto al coeficiente intelectual.

En concreto las gráficas de correlación y regresión múltiple de este apartado de enfoque a la familia del estudio de psicología se refieren a:

• Análisis de sensibilidad del modelo estadístico a la variación de los parámetros de evolución interna.
• La inteligencia en gemelos, hermanos y clones.
• Comportamiento asimétrico de los vectores M de las madres y P de los padres.
• La inteligencia en la selección sexual o de pareja

3. Sobre esta gráfica particular del análisis estadístico del estudio de psicología.

El coeficiente de determinación r² mayor de esta gráfica es 0,97

El índice de correlación multidimensional (ICMG) es 17,00

Conviene tener en cuenta que en la generación de los nuevos valores únicamente diez de los setenta CI de la función R ° ° han resultado afectados en más de un dos por ciento de su valor. El vector W ° ° también se ve afectado por la nueva condición impuesta sobre la selección de pareja.

El modelo mejora algo con las variables individuales, pero el efecto se nota mucho más con las variables centradas. El ICMG, con el criterio de ordenación * M1P1 °, pasa de 15,61 a 17 y el r² máximo de 0,89 a 0,97 para la función objetivo R ° ° (ver gráfica Sim.cen.3)

Para la función objetivo M & P el ICMG se sitúa en 17,62 cuando antes estaba en 17,77 y el r² máximo sube también de 0,89 a 0,97. Como casi siempre, los valores máximos de r² corresponden a la variable X6 o media de 6 variables de los hijos.

Lo importante aquí es que el modelo mejora sustancialmente su ajuste al introducir esta hipótesis. La hipótesis afectará, en su caso, únicamente a los genes M2 ó P2. Éstos son estimados dado que los CI medidos recogen la potencia del gen siginificativo o menos potente, por lo tanto, las estimaciones de M2 y P2 cambiaran a la luz de la nueva información o condición introducida en el modelo.

Un aspecto interesante es el incremento constante del coeficiente de determinación r² con las variables X3, X6 y W ° ° hasta el grupo con ocho elementos en los que baja por primera vez.

La razón que se me ocurre es que las desviaciones que ocurren en todas las observaciones, y que, por lo tanto, se compensan más en los grupos con número de elementos pares y producen los típicos dientes de sierra, solamente son visibles cuando otras desviaciones han sido compensadas.

En esta gráfica, la mejor definición del modelo hace que aparezcan sólo con los grupos muy grandes.

Por otra parte, conviene remarcar que las variables X3 y X6 se distancian claramente en sus correlaciones de la T1-d para todos los tamaños de los grupos. En otras palabras, la mejora en la definición del modelo con la condición sobre la selección sexual o de pareja muestra la diferencia entre la potencia del vector de la media de 6 variables de los hijos (X6) con la del vector de una de ellas con los picos suavizados en el 10% (T1-d).