17. Корреляции родства и игра в модели (л. Кэмин)

Было бы справедливо сказать, что их работа произвела революцию в этой сфере науки... Тщательные анализы, выполненные Джинксом и Фулкером и их коллегами в Бирмингеме, являются образцами генетического исследования... Именно эти сравнительно новые методы и модели... дают нам возможность утверждать, что наследуемость интеллекта составляет приблизительно 0,80. Критикам этой цифры пришлось бы вступить в спор с генетиками, которые сотворили эту революцию в методах анализа, а не с психологами, которые могут претендовать только на то, что поняли эти важные изменения.

ГАНС Ю. АЙЗЕНК, 1973

Ничего не поделаешь. С трепетом в сердце мы должны теперь вступить в спор если не с генетиками, то по крайней мере с моделями, которые они конструируют, и психологами, которые претендуют на то, что понимают их. Для начала стоит указать на два простых факта. Во-первых, модели, какими бы изобретательными они ни были, должны применяться по отношению к действительным фактам, собранным в реальном мире. Математическая виртуозность модели никоим образом не может компенсировать фальсифицированные, смещенные или низкокачественные данные. Во-вторых, даже почти полное соответствие какой-то модели подлинным данным не может быть доказательством того, что модель «истинна». Эта модель может, например, усиливать значение генетических факторов, и в то же время она может очень хорошо соответствовать данным. Это не значит, что другая модель, усиливающая роль средовых факторов, не могла бы соответствовать данным столь же хорошо или лучше.

Существует разная степень родства в семьях, и чем выше степень родства между двумя индивидами, тем больше у них будет общих генов. Таким образом, с точки зрения генетической модели мы стали бы ожидать, что близкие родственники, такие как родитель и ребенок, будут иметь более высокую корреляцию IQ, чем, скажем, дедушка/бабушка и внук/внучка. Однако то же самое предсказание можно было бы также сделать на основе средовой модели, поскольку чем теснее связаны родством два индивида, тем вероятнее, что они испытывают сходные средовые влияния. Чтобы проверить модели в любом из этих случаев, необходимо иметь большое число корреляций родства для IQ, то есть корреляций, полученных для родственников разной степени родства. Эффект семейной среды может быть в теории оценен путем включения в набор корреляций, на которых базируется модель данных для родственников, таких как идентичные близнецы и приемные дети, которые воспитывались врозь.

Лоскутные корреляции

Мы уже отмечали, что только один исследователь, Сирил Барт, когда-либо претендовал на то, что собрал полный набор корреляций родства, используя один и тот же тест в единичной популяции. Разумеется, его «скорректированные оценки» должны быть исключены из научного рассмотрения по причинам, о которых мы уже говорили. Альтернативный подход, применяемый большинством из тех, кто опирается в своих изысканиях на модели, предполагает собирание корреляций «по частям»: они используют в качестве своих данных средние либо медианные корреляции для каждой категории родства, приводимые в отчетах нескольких разных исследователей. Исследования этого рода используют очень разные тесты IQ, предъявляемые разным популяциям в разное время на разных континентах. Модель, составляемая одним генетиком, может, включать или не включать в число своих усредненных корреляций исследования, не включенные или включенные другими составителями моделей. Разумеется, это может вносить существенные различия. Наиболее значительное собрание медианных корреляций родства было представлено в 1963 году Эрленмейер-Кимлингом и Ярвиком. Они просмотрели 52 исследования, выполненных в восьми разных странах, чтобы собрать корреляции IQ для всех десяти категорий родства. Диаграмма, явившаяся итогом их работы, воспроизведена бессчетное количество раз в учебниках и монографиях. Их публикация была охарактеризована видным генетиком поведения Ванденбергом как «работа, которая сконденсировала на нескольких страницах и в одной диаграмме, вероятно, больше информации, чем любая другая публикация в истории психологии». Кажущееся соответствие между медианными корреляциями, о которых сообщали Эрленмейер-Кимлинг и Ярвик, и корреляциями, выводимыми на основе «генетической модели», подчеркивалось многими сторонниками генетической детерминации, включая Барта, Йенсена и Айзенка.

Медианные величины, рассчитанные Эрленмейер-Кимлингом и Ярвиком, получены, однако, на основе исследований с хаотически варьирующими индивидуальными величинами. Эрленмейер-Кимлинг и Ярвик смогли обнаружить 12 разных исследований, проведенных до 1963 года, которые сообщали о корреляции IQ родителя и ребенка. Медианное значение 12 заявленных величин составило ровно 0,50 — число, замечательно согласующееся с тем, что ожидается на основе очень простой генетической модели. Но величины, определяемые в индивидуальных исследованиях, варьировали в самом широком диапазоне — от примерно 0,20 до примерно 0,80. В 1979 году Кэмин указал 16 исследований, проведенных после 1963 года, на основе которых медианная корреляция IQ родителя и ребенка составила всего лишь 0,33, при этом индивидуальные величины варьировали в диапазоне от 0,08 до 0,41. Странно, но ни одно исследование, проведенное после 1963 года, не сообщало о величине, которая была бы столь же высокой, как медианное значение, сообщавшееся в исследованиях до 1963 года. Медианная корреляция IQ родителя и ребенка, равная 0,33, если бы ее включили в набор корреляций, втиснутых в рамки генетических моделей, внесла бы хаос в эти модели. Они больше не соответствовали бы предположениям. Правда заключается в том, что мы просто не знаем «истинной» величины для корреляции IQ родителя и ребенка или любой другой пары, что само по себе уже достаточное основание, чтобы считать безосновательными попытки применять модели для расчета наследуемости к медианным или средним корреляциям родства.