Корреляция, используемая в качестве объяснительного устройства в «Нейронауке интеллекта».

В настоящее время я читаю книгу доктора Ричарда Хайера «Нейронаука интеллекта». У меня есть базовые знания статистики, но меня смущает следующий отрывок со страницы 80 (глава 2.4):

Когда корреляции рассчитываются для однояйцевых близнецов, воспитанных отдельно друг от друга, корреляция также является одним из способов оценки наследуемости, поэтому корреляция 0,70 означает, что 70% различий в интеллекте связано с генетическими факторами, а 30% — нет.

Является ли использование корреляции действительным способом оценки наследуемости конкретного признака? У меня сложилось впечатление, что для сравнения общей дисперсии необходимо использовать r², что означало бы, что IQ наследуется не на 70%, а только на 49% (огромная разница!).

Ответы (1)

Автор просто не в тему.

корреляция

не является ни r , ни r 2 , это просто отношение между x и y.

Коэффициент корреляции Пирсона, или r , является мерой линейной корреляции между двумя переменными. Его значение находится в диапазоне от +1 до -1, где 1 означает полную положительную линейную корреляцию, 0 означает отсутствие линейной корреляции, а -1 означает полную отрицательную линейную корреляцию.

Коэффициент детерминации, или r 2 , имеет значение от 0 до 1. Значение, близкое к 1, действительно указывает на то, что большая часть вариации данных отклика объясняется различными входными значениями, тогда как значение r 2, близкое к 0, указывает на то , что небольшое вариации объясняется разными входными значениями.

Теперь к вашей книге; 70% кажется действительно много. Я думал, что это примерно 40%, и это подтверждается NIH и Scientific American , которые упоминают примерно 50%. Однако Википедия упоминает цифры до 86% и подтверждает это утверждение влиятельными статьями. (Plomin & Deary, 2015) действительно постулируют, что

Наследуемость интеллекта увеличивается примерно с 20% в младенчестве до примерно 80% в более позднем взрослом возрасте.

Ссылка
- Plomin & Deary, Molecular Psychiatry (2015); 20 : 98–108

Ах, хорошо, значит, он использовал «корреляцию» не как статистический термин, а как терм для выражения того, что между переменными существует связь?
@toljoas - я думаю; Я не знаю эту книгу, но из контекста вы можете сделать вывод, что он имеет в виду; если он не говорит о значениях p, а только ведет монолог в научно-популярных терминах, он просто имеет в виду «отношение между x и y».