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Gli studi statistici sui quozienti intellettivi nelle famiglie sono molto scarsi, in quanto i lavori di campo che comprendono questo tipo di variabili sono di solito indirizzati a studi di gemelli o a programmi di adozione e non includono i due progenitori.
Inoltre sono alquanto dispendiosi se si vogliono ottenere garanzie di obbiettività dei risultati. È necessario un buon disegno del campione, con la difficoltà aggiunta di trovare volontari per questo tipo di studi. La realizzazione delle prove o test d'intelligenza da parte di personale specializzato, ecc.
Più di tutto mi è risultato complicato poter trovare ed accedere ai dati originari dei test intellettuali realizzati per poter eseguire le mie proprie stime statistiche.
Nonostante le dimensioni ridotte del campione analizzato nello Studio IDI, la generazione di variabili mediante diversi raggruppamenti dei valori disponibili ha permesso di disporre di un modello molto sensibile ai dati. A mio avviso, questa caratteristica è uno dei punti forte del modello, poiché, nonostante la vulnerabilità delle correlazioni ricercate, è stato possibile avvicinarsi all'unità fino a sfiorarla.
In difesa del mio piccolo campione, devo dire che ho viaggiato elettronicamente per più di un anno per diversi mondi professionali, organizzazioni nazionali ed internazionali dedicate allo studio dell'intelligenza, organismi pubblici, università, gruppi di notizie in internet, studi internazionali di gemelli, ecc., richiedendo i dati sui quozienti intellettuali (QI) di famiglie. Ho addirittura incaricato una ricerca a un'impresa di psicometria, ma senza risultati.
Alla fine, una ricerca realizzata attraverso il servizio a pagamento del motore di ricerca Google mi ha indicato quattro indirizzi diversi. Tre di loro li avevo già visitati e non avevo ottenuto nessun dato. Fortunatamente il quarto, anche se con qualche difficoltà, ha dato i suoi frutti ed almeno ho ottenuto un buon campione di test di intelligenza su famiglie, anche se ridotto!
Suppongo che il carattere personale dei dati e le loro implicazioni sociali ostacolizzino l'accesso agli stessi dati. Allo stesso modo suppongo que gli autori della stragrande maggioranza delle migliaia di articoli pubblicati su questo tema molto probabilmente non abbiano avuto accesso ai dati originari e si siano limitati a commentare i risultati pubblicati da altri lavori ed a presentare giustificazioni teoriche dei loro punti di vista personali.
Per realizzare la ricerca scientifica con analisi di sensibilità di multipli coefficienti di correlazione ottenuti per regressione lineare sono necessarie conoscenze avanzate di tecniche statistiche.
L'analisi delle correlazioni di variabili ed i modelli di regressione per minimi quadrati ordinari si può ormai fare facilmente da molto tempo.
Tuttavia, la capacità di calcolo si è moltiplicata spettacolarmente negli ultimi anni grazie alla tecnologia informatica. L'uso di questa grande capacità è stato totalmente indispensabile per conseguire i risultati ottenuti nello studio incluso nell'annesso.
A questi effetti è opportuno dire che ogni volta che aggiorno i dati il foglio di calcolo di Excel genera più di 10.000 numeri aleatori, centinaia di variabili, più di 100.000 coefficienti di determinazione o regressione per minimi quadrati ordinari delle diverse varianti del modello e mi presenta in modo grafico circa 16.000 valori in 200 grafici, ovviamente a colori.
Ci impiegavo da 3 a 7 secondi.
È opportuno sottolineare che gli errori nelle formule, che sempre si producono, non si sarebbero potuti constatare senza la fiducia nei risultati a livelli intuitivi che hanno permesso di individuare errori considerata l'alta quantità di risultati presentati dai fogli di calcolo.
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