Анализ путей

Фогель и Мотульски выделяют три свойства ко­эффициента наследуемости.

1. Поскольку коэффициент наследуемости есть отношение, его величина может изменяться при изменении числителя (т.е. вариативности генотипов) или знаменателя (т.е. вариативности средовых условий). Он увеличивается, когда повышается генетическая дисперсия или, наоборот, снижается вариа­тивность сред.

2. Оценка дисперсии основана на анализе корреляций между родствен­никами; этот анализ проводится по определенным правилам, но они справедливы только при допущении случайного подбора супружеских пар. Применительно к психологии человека это допущение неверно, поэтому необходимы статистические поправки на ассортативность, в противном слу­чае возникают систематические смещения в оценке h².

3. Одно из главных допущений при вычислениях h² — отсутствие ковариации и взаимодействия между генетическим значением и средовым откло­нением, что также не всегда верно.

Все это необходимо иметь в виду при вычислении и, главное, интерпрета­ции оценок наследуемости.

Понятие наследу­емости можно также проанализировать при помощи «анализа путей».

Анализ путей в последние десятилетия широко используется и в психогенетике, и в науках о поведении вообще. Он был предложен генетиком С. Райтом еще в 30-х годах и затем им же и другими иссле­дователями детально разработан. Четкое изложение его основ и пра­вил использования содержится в упоминавшемся труде М. Нила и Л. Кардона, которые характеризуют этот метод следующим образом.

Диаграмма путей — эвристичный способ наглядного графическо­го представления причинных и корреляционных связей (путей) меж­ду переменными, позволяющий дать полное математическое описа­ние линейной модели.

Существуют определенные правила построения диаграмм пу­тей. Прямоугольники (или квадраты) обозначают наблюдаемые переменные; круги (или эллипсы) — латентные, неизмеряе­мые переменные (D и Е; А, В, С соответственно).

Рис.4 Диаграмма путей, объединяющая три латентных (А,В,С) и две наблюдаемые (D,E) переменные.

Рис. 5Диаграмма путей для корреляций совместно живущих пар МЗ и ДЗ близнецов

Связи между переменными обозначаются стрелками: постулиро­ванные исследователем причинно-следственные — направленной в одну сторону («путь» от причины к следствию); наблюдаемые ассо­циации — двусторонней. На рис.4 первые — w, х, у, т., r, s (путевые коэффициенты); вторые — р и q (коэффициенты корреляции).

Модель выделяет зависимые переменные (D и Е) -, подле­жащие объяснению или прогнозированию,

и независимые (А, В, С -, действие которых должно объяснить или предсказать зависимые пе­ременные и их связи..

Единицы измерения, используемые в анализе путей - наследуемость описывается на языке стандартных отклонений. Путевые коэффициенты являются коэффициентами регрессии, полученными для переменных не в исходных единицах, а для стандартизованных переменных.

Несмотря на широкое использование этого метода и его достоин­ства, которые заключаются прежде всего в наглядной демонстрации представлений о компонентах, влияющих на исследуемый признак, он имеет и свою критику.

ОЦЕНКА СОСТАВЛЯЮЩИХ ФЕНОТИПИЧЕСКОЙ ДИСПЕРСИТИ МЕТОДОМ ПЕРЕБОРА (ПОДБОРА) МОДЕЛЕЙ (МПМ)

В современных исследованиях предпочтение при анализе психогенетических данных отдается не прямым оценкам составляю­щих фенотипической дисперсии, а применению метода перебора (подбора) моделей -специфическая адаптация метода структурного моделирования к задачам генетики количественных признаков.

МПМ отличается несколькими преиму­ществами:

более точной оценкой искомых параметров;

воз­можностью оценивать более сложные генетические модели, напри­мер учитывать половые различия и моделировать ГС-корреляции и ГС - взаимодействия;

возможностью сводить в одном анализе данные, относящиеся к разным типам родственников, и получать, благодаря этому, относительно несмещенные оценки параметров

4) возмож­ностью тестирования нескольких альтернативных моделей с целью выбора той, которая наилучшим образом соответствует исходным дан­ным.

В рамках генетики количественных признаков применение метода перебора моделей сводится к решению систем уравнений для обна­ружения такого набора параметров (т.е. подбора такой модели), ко­торый наилучшим образом соответствует набору исходных данных (корреляций родственников).

Главное преимущество МПМ - он позволяет тестировать все те допущения, которые не учитываются в традиционных методах генетики коли­чественных признаков.

На пер­вом этапе с помощью диаграмм путей записывается система уравне­ний, описывающих фенотипические корреляции для всех типов род­ственников, данные которых анализируются. Затем исследователь фор­мулирует набор альтернативных моделей, среди которых и ведется поиск модели с наилучшим соответствием эмпирическим данным.

Результаты применения МПМ могут быть использованы только при тестировании альтернативных моделей. МПМ не дает «доказательств» правильности тестируемой научной гипоте­зы; он позволяет лишь выбрать наиболее адекватную материалу гене­тическую модель.

Дата добавления: 2014-11-08