GRÁFICOS ESTATÍSTICOS

O título de cada gráfico desta análise da inteligência com uma abordagem à família indica-nos a que variável do coeficiente de inteligência dos progenitores (R ou M & P) se referem as correlações. Estas correlações estão representadas em cada vértice ou ponto gordo das linhas de cores correspondentes às distintas varáveis dos filhos (H) objeto de análise e indicadas na caixinha da parte direita do gráfico.

Da mesma forma, na parte esquerda do gráfico situam-se as varáveis formadas pelas distintas agrupações de 1 a 10 valores dos 70 quocientes de inteligência (QI) existentes para cada uma das variáveis do modelo de dados originais, tanto dos progenitores como dos filhos, e sem ordem conhecida. Na parte direita encontram-se os grupos com os mesmos tamanhos, mas com os valores ordenados previamente à sua agrupação com a variável mencionada junto ao mesmo como critério estatístico de ordenação.

Em definitivo, consegue-se uma percepção quase instantânea da bondade, tendências e inclusivamente possibilidades de melhoria de 60 ou mais coeficientes de determinação (r²). Tudo isto permitiu calcular e valorizar aproximadamente uns 500 milhões de coeficientes de correlação no conjunto do Estudo EDI.

Estudo da inteligência – Metodologia da investigação estatística

ANÁLISE ESTATÍSTICA

1. Geral

A diferença observada na investigação quantitativa do modelo de dados com variáveis de grupos entre dados estatísticos originais previamente ordenados e não ordenados indica com clareza que a redução do número de elementos das variáveis e consequentemente dos graus de liberdade do modelo estatístico, quando os grupos são maiores, não melhora as correlações por si mesma.

O incremento dos coeficientes de correlação no modelo de dados com as variáveis de grupos com o tamanho dos referidos grupos quando foram previamente ordenados os dados estatísticos originais deve-se tanto a que os desvios inerentes aos testes de inteligência como às variações ou diferenças provocadas pela combinação genética mendeliana compensam-se em maior grau e dentro de cada grupo, o que provoca uma mais nítida separação de cada escalão.

Independentemente dos bons ajustes obtidos em muitos casos da presente investigação quantitativa a tendência para melhorar a correlação com o tamanho dos grupos faz supor que, para grupos de 20 elementos e com uma amostra muito maior, os coeficientes de correlação poderiam situar-se acima de 0,9 em todos os casos.

2. Modelo Social - Análise estatística de variáveis centradas de combinação de Wechsler e Stanford-Binet testes

Modelo de dados estatísticos para verificar a existência de uma engenharia genética natural na evolução da inteligência de acordo com a Teoria Cognitiva Global.

A principal conclusão da análise estatística de quocientes de inteligência da escala Wechsler e Stanford-Binet sobre a importância da genética evolutiva da inteligência, no modelo com genética mendeliana e a Teoria Geral da Evolução Condicionada da Vida, é a confirmação da bondade dos ajustes pela agrupação dos valores e a sua ordenação prévia. As correlações alcançadas, apesar das limitações da informação disponível, permitem afirmar que as características recolhidas pelos testes de inteligência são fundamentalmente transmitidas de uma geração para outra.

O Modelo de dados da Inteligência Social examinou-se na sua dupla função, por um lado a análise estatística dos QI dos filhos na escala Wechsler e Stanford-Binet em relação à função objetivo R determinada de acordo com a TGECV a genética mendeliana e, por outro a investigação quantitativa dos QI dos filhos em relação às variáveis de QI das mães (M) e dos pais (P) diretamente, para permitir uma análise comparativa para o caso da genética humana. Neste último caso a estimativa da regressão múltipla realizou-se pelo método de mínimos quadrados ordinários.

Da mesma forma, para ambas formulações utilizaram-se quatro critérios estatísticos de ordenação prévia de valores correspondentes às variáveis marcadas com (*)

Denominam-se variáveis centradas as que incorporam algum tipo de correção, ou dos extremos ou por ser média de outras variáveis Wechsler e Stanford-Binet teste, como são a T1-d, as X3 e as X6, todas elas dos filhos.

Como era de esperar, a compensação dos desvios mais ou menos aleatórios nos valores das variáveis centradas faz com que a nova análise estatística se ajuste significativamente melhor que o modelo com variáveis originais. Além disso, quanto mais centrada é a variável, melhor ajuste proporciona em quase todos os casos.

Tanto é assim que nos oito gráficos deste modelo o índice de correlação multidimensional global (ICMG) é maior do que o máximo ICMG do modelo com variáveis originais do quociente intelectual.

Em relação aos coeficientes de determinação há que assinalar que em todos os gráficos do modelo se obtêm valores de 0,79 ou superiores.

Pelos maiores coeficientes de determinação de cada gráfico, por um lado, a variável objetivo R supera as variáveis M e P juntas, com o critério de ordenação X6 e, por outro lado, que o criterio de ordenação M1P1 é superior ao critério WB.

É interessante verificar o fato de que a função objetivo R é quase tão potente como as variáveis M & P juntas. Alcançando valores totalmente semelhantes no que diz respeito aos maiores coeficientes de determinação r² de cada gráfico.

Em relação aos critérios de ordenação (*), as quatro variáveis (M+P)/2, M1P1, R e X6 revelam-se semelhantes, destacam pelo ICMG a variável X6 quando se utilizam as variáveis M & P como variáveis explicativas e a (M+P) quando a variável explicativa é a função R.

3. Sobre este gráfico particular da análise estatística

O coeficiente de determinação r² maior deste gráfico é 0,79

O índice de correlação multidimensional (ICMG) é 15,71

Como se pode observar com claridade, as variáveis quantitativas dos filhos H, que são as variáveis dependentes estudadas na investigação quantitativa, comportam-se de forma muito semelhante em relação à variável explicativa R