GRÁFICOS ESTATÍSTICOS
O título de cada gráfico deste estudo da inteligência com uma abordagem à família indica-nos a que variável do quociente 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 COM QUOCIENTE INTELECTUAL DE FAMÍLIAS
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 investigação quantitativa de quociente intelectual 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 pelo quociente intelectual 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 ECV a genética mendeliana e, por outro a investigação quantitativa dos QI dos filhos em relação às variáveis de quociente intelectual 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 (*) de quociente intelectual.
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 de quociente intelectual. 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 r² há que assinalar que em todos os gráficos do modelo se obtêm valores de 0,79 ou superiores.
Pelos maiores coeficientes de determinação r² 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 com quociente intelectual de famílias.
O coeficiente de determinação r² maior deste gráfico é 0,92
O índice de correlação multidimensional (ICMG) é 16,07
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 M & P
Neste gráfico observa-se o efeito das maiores correlações com caráter geral nas agrupações com número par de elementos. Este fato é o que provoca a típica forma de dentes de serra destes gráficos. Considera-se lógico que nas referidas agrupações pares os desvios se compensem em maior medida que nas que contêm um número impar de elementos.