More Than Just IQ: School Achievement Is Predicted by Self-Perceived Abilities – But for Genetic Rather Than Environmental Reasons

Greven, Harlaar, Kovas, Chamorro-Premuzic, Plomin, More Than Just IQ: School Achievement Is Predicted by Self-Perceived Abilities — But for Genetic Rather Than Environmental Reasons, Psychological Science, 2009 Jun; 20(6): 753-62. Epub 2009 May 15.

Bien que la capacité cognitive générale telle que mesurée par les tests psychométriques (“g” ou QI) soit le prédicteur le plus important de la réussite scolaire (Deary, Strand, Smith, & Fernandez, 2007; Gottfredson, 2004), il explique rarement plus de 50% des variances de rendement scolaire (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2005; Rhode & Thompson, 2007).

L’héritabilité du QI augmente tout au long de la vie et est estimée à environ 40% chez l’enfant et à 60% à l’âge adulte (jusqu’à 80% – McGue et al., 1993; Posthuma et al., 2003). En revanche, l’environnement partagé – c’est-à-dire les influences environnementales qui font que les enfants grandissant dans la même famille se ressemblent les uns les autres – a tendance à avoir un grand impact sur le QI dans la petite enfance, un impact modéré vers le milieu de l’enfance, et une influence négligeable, proche de zéro, après l’adolescence (Davis, Arden, & Plomin, 2008; Plomin, DeFries, McClearn, & McGuffin, 2008).

Alors même qu’aucune étude de jumeaux ou étude d’adoption n’a été menée pour enquêter sur l’origine génétique ou environnementale des SPAs (self-perceived abilities), certains chercheurs ont cité les facteurs environnementaux comme importante explication causale pour les constructions liées aux SPAs, comme l’auto-efficacité ou l’auto-concept. Une des théories les plus établies serait que le développement des différences individuelles dans les SPAs serait façonné principalement par les croyances, attentes, attitudes et comportements des parents.

Malheureusement pour les environnementalistes, la théorie échoue à l’épreuve des faits. L’héritabilité des SPAs atteint les 51% alors que l’environnement partagé compte pour seulement 2% de la variance des SPAs.

L’échantillon transversal évalué de l’étude se composait de 2287 paires de jumeaux : 1217 paires de jumeaux monozygotes (MZ) et 1 070 paires de jumeaux dizygotes (DZ) même sexe. L’échantillon longitudinalement évalué se composait de 3785 paires de jumeaux : 1966 paires de jumeaux MZ et 1819 paires de jumeaux DZ de même sexe.

Les sujets ont été suivis pendant trois périodes de collecte de données : QI testé à l’âge de 7 ans et 9 ans, SPAs évalués à 9 ans, et le rendement évalué à l’âge de 9 et 10 ans. Les mesures du QI, des SPAs, et du rendement ont été corrigées pour le sexe et l’âge par des moyens de régression (McGue & Bouchard, 1984), et des scores résiduels standardisés ont été créés. Ces scores standardisés ont été utilisés dans un modèle à facteurs latents de QI, des SPAs, et du rendement. Les corrélations sont présentées ci-dessous.

More Than Just IQ - School Achievement is Predicted by Self-Perceived Abilities, But for Genetic Rather Than Environmental Reasons - Figure 1

Genetic relatedness is 1.0 for MZ twins, who are genetic clones, and .5 for DZ twins, who on average share 50% of their segregating genes (just as any siblings do). As MZ and DZ twins both share 100% of their family-wide environment, shared environmental relatedness is 1.0. In contrast, differences between MZ and DZ twins can be attributed to nonshared environmental factors, which have a 0 correlation.

Pour obtenir une impression des contributions génétiques et environnementales au QI, aux SPAs, et au rendement, les chercheurs ont utilisé la version 15.0 du SPSS (SPSS, Inc., 2006) pour calculer les corrélations intra-classe (ICCs) pour les mesures spécifiques du QI, des SPAs, et du rendement. Voir Table 1.

More Than Just IQ - School Achievement is Predicted by Self-Perceived Abilities, But for Genetic Rather Than Environmental Reasons - Table 1

Pour les données transversales et longitudinales, les “MZ ICCs” étaient plus grandes que les “DZ ICCs”. Cette tendance des résultats suggère des influences génétiques additives sur le QI, les SPAs, et le rendement. Les chercheurs ont ensuite effectué des analyses du modèle ajusté de jumeaux, en utilisant le programme Mx de modélisation en équations structurelles, pour estimer les contributions relatives des gènes et environnements pour les variables latentes du QI, des SPAs, et du rendement et leurs interrelations.

Pour répondre à la question de savoir si les SPAs étaient principalement influencées par des facteurs environnementaux, les chercheurs ont utilisé des modèles de voie commune (common pathway model), ce qui leur a également permis d’estimer les étiologies génétiques et environnementales du QI et du rendement. Voir Figure 2.

More Than Just IQ - School Achievement is Predicted by Self-Perceived Abilities, But for Genetic Rather Than Environmental Reasons - Figure 2

Les données transversales ont révélé des estimations d’héritabilité de 0.43, 0.48, et 0.70 pour les variables latentes du QI, des SPAs, et du rendement, respectivement. Le QI et le rendement ont montré des influences modérées et modestes de “C” (0.46 et 0.19, respectivement), et des influences modestes de “E” (0.11 et 0.11, respectivement). Les SPAs ont révélé une tendance inverse, avec des influences négligeables de “C” (0.09) et des influences modérées de “E” (0.43). Les données longitudinales ont produit plus ou moins les mêmes résultats.

Quelles sont les étiologies des relations entre le QI, les SPAs, et le rendement ? Simplement, en calculant les corrélations génétiques (rA), de l’environnement partagé (rC), et non partagé (rE). Les corrélations génétiques indiquent la mesure dans laquelle les mêmes gènes affectent le QI, les SPAs, et le rendement, indépendamment de leur héritabilité et corrélations phénotypiques (Plomin & DeFries, 1979). Les estimations ont été dérivées d’une analyse de la décomposition de Cholesky (voir figure 3) qui est mathématiquement équivalent au modèle des voies communes (Loehlin, 1996). La Table 2 récapitule les résultats transversales et longitudinales montrés dans la Figure 3.

More Than Just IQ - School Achievement is Predicted by Self-Perceived Abilities, But for Genetic Rather Than Environmental Reasons - Table 2

More Than Just IQ - School Achievement is Predicted by Self-Perceived Abilities, But for Genetic Rather Than Environmental Reasons - Figure 3

Pour les données transversales à 9 ans, les analyses de Cholesky ont révélé que les mêmes facteurs génétiques (A1) qui expliquent 43% de la variance du QI représentaient aussi 13% de la variance des SPAs et 30% de la variance dans le rendement (Figure 3a).

Les facteurs génétiques associés aux SPAs (A2) ont représenté une proportion importante (9%) de la variance dans le rendement indépendamment du QI. En revanche, les influences environnementales partagées et non partagées ont été largement spécifiques à la mesure (Figure 3b et 3c). Les facteurs environnementaux associés aux SPAs (C2 et E2) ne tiennent même pas compte d’une proportion significative de la variance dans le rendement indépendamment du QI. Les résultats de l’analyse des données longitudinales (Figure 3d, 3e, et 3f) étaient très semblables.

Although nearly 80% of the genetic variance in achievement can be explained by SPAs and IQ (Fig. 3d), 20% of the genetic variance remains to be explained, perhaps by other aspects of personality, attitudes, and motivation.

En conclusion, et contrairement aux théories existantes, les SPAs sont fortement influencées par des facteurs génétiques, et elles sont influencées par des facteurs génétiques au moins autant que le QI est influencé par les facteurs génétiques. La preuve que les associations phénotypiques entre le QI, les SPAs, et le rendement, rapportées dans les études précédentes (Chamorro-Premuzic & Furnham, 2005; Furnham & Chamorro-Premuzic, 2004; Spinath et al., 2006) peuvent être attribuées principalement à des facteurs génétiques.

De plus, il y avait des preuves substantielles de chevauchements génétiques entre le QI, les SPAs, et le rendement (chevauchement supérieur à 50%). Autrement dit, les résultats indiquent qu’un ensemble commun de gènes affecte les trois constructions, non seulement quand elles ont été évaluées simultanément (à 9 ans), mais également lorsque chaque construction a été évaluée à un âge différent (QI à 7 ans, SPAs à 9 ans, et le rendement à 10 ans). Ces résultats fournissent des preuves d’une influence génétique temporellement stable sur les trois constructions.