2. A regressão à média e outros estudos estatísticos

No título relativo à inteligência, ao comentar a sua estrutura genética assinalam-se os argumentos a favor e contra a natureza hereditária da mesma.

Os referidos argumentos ajudam a entender as razoes da permanência da controvérsia nesta matéria, derivadas tanto da sua complexidade intrínseca como das diferentes premissas iniciais com as que se efetuam os estudos sobre ela.

2.a) Impossibilidade técnica por falta de uma definição única  

Esta é uma postura um tanto negativa.

2.b) Aleatório e regressão à média  

Francis Galton (1822-1911), primo de Charles Darwin, indicou a necessidade de recorrer a métodos estatísticos para contrastar teorias; assim, na sua obra maior “Natural Inheritance” (1989) introduziu o conceito de “linha de regressão” a partir de um estudo comparando as estaturas de pais e filhos.

Na análise descritiva dos dados, Galton observou que os pais altos tinham filhos altos, mas não tão altos em média e que os pais baixos tinham filhos baixos, mas não tão baixos em média, produzia-se o que ele denominou uma regressão à média.

2.c) Correlações inferiores a 50%  

Richard J. Herrnstein e Chrales Murray no seu livro “The Bell Curve” mencionam muitíssimas referencias a estudos sobre a inteligência humana e para o desenvolvimento das suas idéias tomam como correlação aproximada os 50%, ficando-se num termo intermédio entre os partidários da influência genética e os da influência meio-ambiental.

Também não há acordo sobre a estabilidade destas capacidades ao longo da vida, ainda que parece que está aceite que a influência meio ambiental é maior em idades precoces, seguindo uma influência decrescente até à maturidade, contrariamente ao que se podia esperar.

2.d) Altas correlações em estudos com gêmeos  

Para tentar resolver as controvérsias foram-se realizando numerosos trabalhos, a maioria dos quais se basearam no estudo de gêmeos idênticos ou monozigóticos.

Gêmeos idênticos têm uma correlação de até 0.87 em relação à inteligência; em irmãos não gêmeos essa correlação oscila em torno a 0,55. Estes dados fazem parte de uma experiência de Jensen, em 1972, cuja conclusão básica era que 80% da variância numa população, em relação a números de quociente intelectual, pode ser explicada por fatores herdados.

Logicamente, se esta conclusão estivesse correta teríamos que assumir que a inteligência é uma capacidade basicamente de caráter hereditário ainda que não pré-determinado pela combinação genética de acordo com as leis de Mendel.

2.e) Modelos econométricos complexos  

Também se realizaram estudos de grande complexidade estatística para tentar resolver a controvérsia. Dois deles chamaram-me a atenção pelas suas conclusões. Acho que um é eminentemente teórico e outro prático.

O artigo "Heritability Estimates Versus Large Environmental Effects: The IQ Paradox Resolved" de William T. Dickens e de James R. Flynn afirma ter solucionado o problema mediante a introdução de variáveis com desfasamento temporal. A meu ver, não é surpreendente que se utilizamos variáveis já de si correlacionadas e lhe acrescentamos uma certa retroalimentação pode chegar-se a resultados “estatísticos” altos.

Por outro lado, o artigo tenta explicar o efeito Flynn ou ganhos observados nos coeficientes de inteligência ao longo das distintas gerações. Em concreto de 20 pontos entre 1952 e 1982 em alguns países.

Outro estudo, discriminando fatores pré e pós-natais, do Colégio Médico da Universidade de Pittsburgh, chega à conclusão de que o meio ambiente materno pré-natal exerce uma poderosa influência sobre a inteligência.

3. Dados fonte de teste de inteligência (Teste QI)

3.a) Variáveis disponíveis – Young Adulthood Study

O presente estudo estatístico realizou-se com os dados fonte de testes de inteligência contidos no Young Adulthood Study, 1939-1967 (acessível em arquivos eletrônicos desde 1079). Os dados dos testes de inteligência (Testes QI) foram recolhidos por Virginia Crandall e encontram-se disponíveis através do arquivo de Henry A. Murray Research Center of the Radcliffe Institute for Advanced Study, Harvard University, Cambridge Massachusetts (Produtor e distribuidor).

Nesta coleção de dados longitudinais de testes de inteligência encontram-se as variáveis que nos interessam: as relativas aos coeficientes de inteligência dos pais e dos seus correspondentes filhos.

Depois de uma análise preliminar dos dados de testes QI disponíveis, selecionaram-se a única variável de testes de inteligência das mães (M) (Teste de inteligência OTIS), a única dos pais (P) (Teste de inteligência OTIS) e a única dos filhos (H4) com 70 valores comuns, outras duas variáveis de QI dos filhos (H1 e H5) com 69 valores comuns e mais três dos filhos com menos valores comuns (H2, H3 e H6 com 58, 42 e 64 valores respectivamente). Só as utilizarei para criar uma variável com a média das seis variáveis mencionadas dos filhos.

  YOUNG ADULTHOOD STUDY (Dados fonte de testes QI)

Variáveis	Nome	Referência		Período e teste de inteligência
Mães	M	186	d12c66	T3 mães QI data (Teste de inteligência OTIS)
Pais	P	187	d12c70	T3 pais QI data (Teste de inteligência OTIS)
Filhos	C1/T1	201	d13cl62	T1 Stanford-Binet QI score at ages 3, 6, 10-old/10
	C2	217	d14cl62	T2 Stanford-Binet QI score at ages 3, 6, 10-old/10
	C3	233	d15cl62	T3 Stanford-Binet QI score at ages 3, 6, 10-old/10
	C4/T4	185	d12c62	T4 QI data at age 12
	C5/WB	273	d18c30	T4 Wechsler-Bellevue QI@ 13 yrs, perf
	C6	318	d20c62	Primary Mental Abilities-ttl(17-18 yrs.)
	C7	279	d18c54	T4 Wechsler-Bellevue QI, recent perf
	X3			= (C1+C4+C5) / 3
	X6			= (C1+C2+C3+ C4+C5+C6) / 6
	T1-d			= C1 suavizado, 10% of X6

Los datos de la muestra corresponden a familias de clase media y de raza blanca, siendo la media de su CI 110, ligeramente superior a la media. Asimismo, los datos de test de inteligencia se refieren para cada familia al padre, la madre y a un hijo.

Limitaciones datos de la muestra de test de inteligencia  

• Tamaño de la muestra
  
  Ésta es una limitación que podría ser muy seria pues, aunque la muestra en principio es de 70 valores (Teste Otis de pais, mães e filhos), en el análisis por grupos se reduce a sólo 7 grupos con 10 valores cada uno.
  
  Sin embargo, la agrupación citada se hace para 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 y 10 valores. Además se hacen diferentes agrupaciones dependiendo del orden de los 70 valores.
  
  De esta forma, como veremos en los análisis siguientes, se multiplica por más de 100 el número de variables estudiadas. En el apartado resultados sorprendentes del Modelo Social se explica en detalle el tratamiento de la información.
  
  Todo ello hará que el modelo utilizado se vuelva muy sensible a pequeñas modificaciones de los datos por el efecto de las diferentes agrupaciones.
  
  Las diferentes variables suponen perspectivas diferentes de los mismos datos de test de inteligencia, dicho de otro modo, proporcionarán estimaciones de las correlaciones existentes en distintas dimensiones simultáneamente.
  
  A mi juicio, esta sensibilidad del Modelo Social es el punto más fuerte del mismo, pues los buenos ajustes obtenidos son muy significativos respecto a la bondad de la estructura de dicho modelo; sobre todo porque se han obtenido con las variables originales sin ninguna modificación.
  
  La potencia del análisis efectuado ha permitido conseguir los diversos objetivos marcados.

• Calidad de los datos estadísticos
  
  En cuanto a tipos de test o métodos de evaluación empleados, como se puede observar en el cuadro de variables seleccionadas, hay que remarcar que no han sido los mismos.
  
  Asimismo, hay que señalar la existencia de valores considerados extremos al no encontrarse dentro de un rango razonable. Para los padres y las madres, sólo se dispone de un dato para cada uno, mientras que para los hijos existen diversas mediciones que, como veremos, no se encuentran muy correlacionadas entre ellas.
  
  Con todo, es de suponer que estas limitaciones refuerzan los resultados obtenidos puesto que con datos más precisos sería de esperar una mejora de las correlaciones entre las variables.
  
  De igual manera, el ser una muestra relativamente homogénea también debe operar en sentido contrario al objetivo del estudio pues será más difícil discriminar entre los valores de la misma.

• Supuestos acerca de la estabilidad temporal de la capacidad intelectual.
  
  Las diferentes variables de los hijos se han obtenido para distintas edades. Sin que en este punto se haya llegado a una conclusión clara, se puede afirmar que en la simulación del modelo no es incompatible la estabilidad temporal de los CI con los diferentes valores observados.