テキストを流暢に読み、理解する能力を持つ熟練した読者になることは、子供たちの学校の成果にとって重要です。読解問題の発症を防ぐためには、読解力の違いがどの程度予測されるのかを理解することが重要です。既存の研究は、小学校の読み取り前と単語レベルの読解力が縦方向に^{中学校1、2}の読解を予測することを示しています。これらの予測の個人差は、主に幼稚園からグレード4^3、4までの基礎的な遺伝的要因(そしてある程度は環境)要因を指しています。しかし、これらの同じ遺伝的要因と環境要因が、中学校の学年までこれらの予測に影響を与え続けるかどうかを探る必要があります。

小中学校の読解力の根底にある個人差をより深く理解する方法の1つは、行動遺伝的方法論、特にコレスキー分解法を用いすることである。コレスキー分解法は、行動遺伝学におけるゴールドスタンダード分析の一つと考えられています。この方法は、プログラムと解決が容易であり、(A)遺伝的、(C)共有環境、および(E)非共有環境影響、通常は双子のサンプルに対する分散および共分散の分解を可能にする。コレスキー分解の一例を図1に示す。A潜伏因子は、親から受け継がれた遺伝的影響である遺伝的影響を指します。C潜伏因子は、家庭や学校の環境など、双子をより類似させる環境の側面である共有環境効果を指します。最後に、E潜伏因子は、各双子に固有の環境影響であり、それぞれの経験などの双子間の違いに寄与する非共有環境影響を指します。E 係数は測定誤差も取り込む。

図1:(A)遺伝的、(C)共有環境、および(E)非共有環境影響への分解。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図1のA、C、およびE因子は、遺伝子と環境が1つの(読み取り)変数に影響を与える程度を推定します。それでも、小学校から中学校までの複数の読解力の間の縦方向の関連性の根底にある個人差を調べるためには、縦方向の分析が必要である。縦方向に動機付けられた研究の質問に答えるために、多変量コレスキー分解法がここで使用^される5.概念的には、多変量コレスキー分解法は階層的な多重回帰に類似しており、以前の因子の寄与が取り込まれた後に遺伝的および環境的要因の独立した寄与が評価されるアカウント。

例えば、4つの時点で縦方向のデータを用いた多変量コレスキー分解(図2参照)、最初の因子セット[遺伝的(A1)]、共有_{環境(C1)、}および非共有環境(E1))パスとして表されるすべての変数の分散に寄与し、パスとして表される₁₁、₂₁、₃₁、₄₁、 c₁₁、 c₂₁、 e₁₁など、 A₁、 C₁、 E₁の各変数に対する因子.2 番目の因子セット(A2、C2、E2)は、最初の時間点を制御した後の2番目の変数とその後の変数の分散に寄与します。因子の2番目のセットは、パスa_22、a32、42、c_{22、c32、…、e22}などとして表されます。次に、3 番目の因子セット(A3、C3、E3)の影響は、前の2つの時点を制御した後の3番目と4番目の変数について推定される。これらはパスとして表されます₃₃, a₄₃, c_{33 ,} c_43, e₃₃, e₄₃.最後に、4 番目の因子セット(A_4、C4、E4)の影響は、すべての前の時点を制御した後の最終時点で測定されます。これらはパスとして表されます_44,c₄₄, e₄₄.

図2:4つの時間点のための多変量コレスキー分解モデル。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

多変量コレスキー分解法のこの縦方向の適用では、各時点における遺伝的および環境的影響は、前の時点の効果が制御された後に推定される。したがって、この方法は、以前の時点からの影響とは無関係に、特定の時点で特定の時点で固有の遺伝的および環境的影響がどの程度オンラインに来るかの決定を可能にします(これらの効果は、_{パス11によって推定されます。22}, a₃₃, a₄₄, c_{11 ,} c₂₂, …, e_11, e₂₂など)さらに、この方法は、同じ(重なり合う)遺伝的および環境的影響が時間ポイント間で共有される程度の検討も可能にする。言い換えれば、遺伝的および環境的影響が1つの時点から別の時間ポイントにどの程度引き継がれるかを決定することができる(すなわち、これらの効果は、パスによって推定される21、31、41、32、42、_43,c₂₁, c₃₁, …, e₂₁など)パス11、c11、_およびe11は、最初の時点まで、および前の時点と一意であるか、または重複することができる最初の時点までのすべての可能な遺伝的および環境的影響を表す。ただし、最初の時点より前の時点は推定されません。したがって、それらが一意であるか重複する影響を表すかを正確に判断することはできません。簡略化のために、これらは現在のレポートに一意の影響として含まれます。

コレスキー分解に入力された測定変数の順序は任意です。ただし、順序は通常、理論的な視点によって駆動されます。これは、小学校の読解力が中学校の読解力を予測するような、読解力の発達に基づく今回の研究でも当てはまる。

コレスキー分解法を利用した読解力の縦方向の関連の根底にある遺伝的および環境的要因を調査する文献には、いくつかの報告がある。これらの先行研究は、主に^小学生6,7の読解力との関係を調査することに焦点を当てた。多変量コレスキー分解^方法8を使用して、小学校から中学校の学年への読書に関連する個人差を調べる唯一の公開された研究があります。このプロトコルは、幼稚園の手紙の知識、幼稚園のフォンロジカルな認識、1年生の単語レベルとの間の縦方向の関係の個々の違いを探求するために、その特定のレポートから多変量コレスキー分解方法を詳述します読解力と7年生の読解力。

今回の研究結果は、多変量コレスキー分解法を用いて、2種類の遺伝的影響と環境影響を区別することに焦点を当てている。まず、小学校から中学校の読み取り(例えば、遺伝的および環境的影響_{である43、c43、}およびe₄₃のパスを推定する)に持ち越す遺伝的および環境的影響を推定する方法を示す。7年生の読解力に影響を与える1年生の単語レベルの読解力)。第二に、各グレードでオンラインで来るユニークな遺伝的および環境的影響を推定する方法を示す(例えば、パスを推定_{する33、c33、}およびe_33、これは固有の遺伝的および環境的影響である)1年生で生じる単語レベルの読解力)。