Cholesky 분해를 사용하여 읽기 기술 간의 세로 관계의 개인 차이 탐색
Summary
이 논문은 행동 유전학, Cholesky 분해 방법에서 금 표준 방법의 사용을 보여줍니다, 세로 동기 연구에 응답하기 위해 다른 변수에 고유, 중복 유전 및 환경 영향을 추정하기 위해 질문.
Abstract
Cholesky 분해 방법은 행동 유전학 분야에서 사용되는 금 표준입니다. 이 방법은 프로그래밍및 해결이 용이하기 때문에 인기가 있습니다. 이 방법을 사용하여 연구원은 여러 시간 지점에 걸쳐 서로 다른 변수의 세로 관계의 개별 차이를 탐색 할 수 있습니다. 이 방법을 통해 조사자들은 (1) 특정 시점에서 발생하는 고유한 유전적, 공유 및 비공유 환경 적 효과뿐만 아니라 (2) 중첩되는 유전적, 공유 및 비공유 환경 효과로 분산을 분해할 수 있습니다. 다른 시점. 그러나 메서드는 이러한 효과의 기본 메커니즘 또는 기원을 식별 하지 않습니다. 현재 보고서는 교육 심리학 분야에서 Cholesky 분해 방법의 적용에 초점을 맞추고 있습니다. 구체적으로는 유치원 편지 지식, 유치원 음운 인식, 1학년 단어 수준 읽기 능력, 7학년 독해 능력 사이의 종적 관계의 개인적 차이에 대해 설명합니다.
Introduction
텍스트를 유창하게 읽고 이해할 수있는 숙련 된 독자가되는 것은 아이들의 학교 결과에 중요합니다. 독서 문제의 개발을 방지하기 위해, 다른 독서 능력이 독침을 예측하는 정도를 이해하는 것이 중요합니다. 기존 연구에 따르면 초등학교의 사전 읽기 및 단어 수준 읽기 능력은 중학교1,2에서독해력을 예측하는 것으로 나타났습니다. 이 예측에 있는 개별적인 다름은 주로 유치원에서 4 학년3,4까지근본적인 유전 (그리고 어느 정도, 환경) 요인을 가리킵니다. 그러나, 이 동일 유전과 환경 요인이 중학교 학년까지 이 예측에 계속 영향을 미치는지 여부를 탐구할 필요가 있습니다.
초등학교와 중학교 독서 능력 사이의 연관성에 기초한 개인의 차이를 더 잘 이해하는 한 가지 방법은 행동 유전 적 방법론, 특히 Cholesky 분해 방법을 사용하는 것입니다. Cholesky 분해 방법은 행동 유전학에 있는 금 표준 분석의 한개입니다. 이 방법은 프로그래밍 및 해결이 용이하며 (A) 유전, (C) 공유 환경 및 (E) 비 공유 환경 영향, 일반적으로 쌍둥이 샘플로 분산 및 공분산의 분해를 허용합니다. 일변량(하나의 변수) Cholesky 분해의 예는 그림 1에표시됩니다. 잠복 인자는 부모에게서 승계된 유전 영향인 유전 효력을 나타납니다. C 잠재 요인은 가정 및 학교 환경과 같이 쌍둥이를 더 유사하게 만드는 환경의 측면인 공유 환경 효과를 말합니다. 마지막으로, E 잠재 요인은 각 쌍둥이에게 고유하고 쌍둥이 사이의 차이에 기여하는 환경 영향인 비 공유 환경 효과를 말합니다. E 계수는 측정 오차도 캡처합니다.
그림 1: (A) 유전으로 분해, (C) 공유 환경, 및 (E) 비공유 환경 영향. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 1의 A, C 및 E 계수는 유전자와 환경이 하나의 (읽기) 변수에 영향을 미치는 정도를 추정합니다. 그럼에도 불구하고 초등학교에서 중학교까지 하나 이상의 독서 기술 사이의 기본 세로 연관의 개인 차이를 조사하기 위해서는 세로 분석이 필요합니다. 세로 동기 연구 질문에 대답하기 위해, 다변량 Cholesky 분해 방법은 여기에사용된다 5. 개념적으로, 다변량 Cholesky 분해 방법은 이전 요인의 기여가 취해진 후에 유전적 및 환경적 요인의 독립적인 기여가 평가되도록 계층적 다중 회귀와 유사합니다. 계정.
예를 들어, 4개의 시점에서 세로 데이터를 가진 다변량 Cholesky 분해에서(그림 2참조), 요인의 첫 번째 세트 [유전(A1),공유 환경(C1),및 비공유 환경(E1)] 경로로 표현 되는 모든 변수의 차이에 기여11,a21,a 31,a 41, c11, c21, …, e11, 등,A에서 1,C1,E1 각 변수에 요인 . 요인의 두 번째 세트(A2,C2,E2)는첫 번째 시점 동안 제어 한 후 두 번째 및 후속 변수의 분산에 기여합니다. 요인의 두 번째 세트는 경로로 표시됩니다22,a 32,a 42,c22,c32, …, e22,기타. 그런 다음, 제3 계수세트(A3,C3,E3)의영향은 이전 두 시간 포인트를 제어한 후 제3 및 제4 변수에 대해 추정된다. 그들은 경로로 표시됩니다33,a 43,c33, c43, e33,e43. 마지막으로, 네 번째 요인 세트의영향(A4,C4,E4)은이전의 모든 시간 포인트를 제어한 후 최종 시점까지 측정됩니다. 그들은 경로로 표시됩니다44,c44,전자44.
그림 2: 4개의 시간점에 대한 다변량 Cholesky 분해 모델입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
다변량 Cholesky 분해 방법의 이러한 종방향 적용에서, 각 시점에서유전적 및 환경적 영향은 이전 시점의 영향이 제어된 후에 추정된다. 이와 같이, 이 방법은 독특한 유전적 및 환경적 영향이 이전 시점의 영향과 무관하게 각 특정 시점에서 온라인 상태가 되는 정도를 결정할 수 있게 합니다(이러한 효과는 경로11에 의해 추정됩니다. 22,33,44, c11, c22, …, e11, e22, 등). 또한, 이 방법은 또한 동일한(중첩) 유전적 및 환경적 영향이 시점 간에 공유되는 정도를 검사할 수 있게 한다. 즉, 유전적 및 환경적 영향이 한 시점에서 다른 시점으로 어느 정도 이월되는지를 결정할 수 있습니다(즉, 이러한 효과는 경로21, 31,41,a32,a 42, 42, a 43, c21, c31, …, e21, 등). 경로11,c11및 e11은 고유하거나 이전 시점과 겹칠 수 있는 첫 번째 시점까지 가능한 모든 유전 및 환경 영향을 나타냅니다. 그러나 첫 번째 시점 이전의 시점은 추정되지 않습니다. 따라서 고유한 영향을 나타내는지 또는 겹치는 영향을 나타내는지 여부를 정확하게 결정할 수 없습니다. 단순화를 위해 현재 보고서에 고유한 영향으로 포함됩니다.
Cholesky 분해에 입력된 측정된 변수의 순서는 임의입니다. 그러나 순서는 일반적으로 이론적 관점에 의해 구동됩니다. 초등학교에서의 독해 능력이 중학교의 독해력을 예측하는 등 독해능력의 발달에 기초한 현행 연구의 경우도 마찬가지다.
Cholesky 분해 방법을 활용하는 독서 기술의 세로 협회의 근본적인 유전적 및 환경적 요인을 조사하는 문헌에 몇 가지 보고서가 있습니다. 이러한 선행 연구는 주로 초등학생 들 사이의 독서 능력 사이의 관계를 조사에 초점을 맞추고6,7. 다변량 Cholesky 분해 방법을 사용하여 초등학교 학년에서 중학교 학년으로의 독서와 관련된 개인의 차이를 조사하는 연구는 단 한 번뿐입니다8. 이 프로토콜은 유치원 편지 지식, 유치원 음운 인식, 1 학년 워드 레벨 사이의 종적 관계의 개인 차이를 탐구하기 위해 특정 보고서에서 다변량 Cholesky 분해 방법을 자세히 설명합니다. 독서 능력, 그리고 7 학년 독해.
연구 결과는 유전과 환경 영향의 2가지의 모형 을 구별하기 위하여 다변량 Cholesky 분해 방법을 사용하여 집중합니다. 첫째, 초등학교에서 중학교까지(중첩) 이월되는 유전적 및 환경적 영향을 추정하는 방법을 보여 주며(예: 경로 추정경로 43,c43,및 e43,유전 및 환경 영향 7학년 의 독해력에 영향을 미치는 1학년의 단어 수준의 독해 능력). 둘째, 각 특정 등급에서 온라인으로 제공되는 고유한 유전 및 환경 적 영향을 추정하는 방법(예: 경로 추정경로 33,c33및 e33,고유한 유전 및 환경 적 영향 1 학년에서 발생하는 단어 수준의 읽기 능력).
Protocol
Representative Results
Discussion
이 연구의 목적은 행동 유전학 내에서 잘 확립 된 방법, 다변량 Cholesky 분해 방법, 효과적으로 시간적 맥락에서 변수에 걸쳐 관계를 이해하는 데 사용할 수있는 방법을 설명하는 것이었습니다. 구체적으로, 이 방법은 특정 시점 (예 : 학교 학년)에서 독특한 유전 적 및 환경적 영향이 발생하는 정도를 추정할 뿐만 아니라 많은 사람들에게 유전 적 및 환경적 영향의 중첩을 입증 할 수 있습니다. 시간 …
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
이 연구는 부분적으로 아동 건강 및 인간 개발의 국립 연구소에서 보조금에 의해 지원 되었다 (P50 HD052120). 본 명세서에 명시된 견해는 저자의 견해이며, 허가 기관에 의해 검토되거나 승인되지 않았습니다.
Materials
| Microsoft Office Excel | Microsoft | ||
| Microsoft Office Powerpoint | Microsoft | ||
| Microsoft Office Visio | Microsoft | ||
| Microsoft Office Word | Microsoft | ||
| Mplus Statistical Program | Mplus |
References
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