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方法文章

分解阅读理解中的方差以揭示语言与解码能力的独特及共同效应

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DOI：

10.3791/58557

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2018年10月11日

 , 
1Florida Center for Reading Research, Florida State University

本文内容

摘要

本文介绍了一种将阅读理解能力的方差分解为语言能力和解码能力各自独特作用及共同作用的实验方案。

摘要

阅读的简单模型是一种广受欢迎的阅读理论，该模型认为阅读能力是解码能力和语言能力的乘积，且这两个成分各自独立地预测阅读理解水平。尽管有研究者争论过这两个成分之和是否比其乘积能更好地预测阅读理解，但尚无研究对所解释的方差进行分解，以考察这两个成分在预测阅读理解时共享方差的程度。为了分解方差，我们减去 R2 从完整模型中分离出仅语言模型以获得独特的 R2 用于解码。第二步，我们减去 R2 从完整模型中提取仅解码模型以获得唯一的 R2 对于语言。第三，为了获得语言和解码共同解释的方差，我们减去两个独立的R平方之和2 来自 R2 对于完整模型。该方法通过回归分析进行演示，数据来自1年级（n = 372）、6年级（n = 309）和10年级（n = 122）的学生，采用可观察的语言指标（接受性词汇）、解码（限时单词阅读）和阅读理解（标准化测试）进行测量。结果表明，在1年级，解码与语言的共同方差能够解释阅读理解中相对较大部分的变异。然而，到10年级时，语言的独特效应以及语言与解码的共同效应共同解释了阅读理解中大部分的变异。讨论部分基于扩展版的“阅读简单观”框架，该框架考虑了独特效应 和 语言和解码在预测阅读理解中的共同作用

引言

阅读的简单模型1（SVR）因其简洁性而持续作为阅读的流行模型——阅读能力（R）是解码能力（D）与语言能力（L）的乘积——并且SVR通常能够解释阅读理解中约60%的变异量2。SVR预测，D与R之间的相关性将随时间推移而下降，而L与R之间的相关性将随时间推移而上升。研究结果总体上支持这一预测3,4,5。然而，关于SVR的函数形式仍存在争议：加法模型（D + L = R）对阅读理解变异量的解释力显著高于乘法模型（D × L = R）6,7,8，而加法与乘法的组合模型[R = D + L + (D × L)]对阅读理解变异量的解释力最大3,9。

近年来，SVR 模型已从基于观测变量的回归分析扩展到使用验证性因素分析和结构方程模型的潜在变量建模。D 通常通过无时间限制或限时阅读真实词和/或非词来测量，而 R 通常通过包含识字和信息类阅读材料并辅以多项选择题的标准阅读测试来测量。L 通常通过表达性和接受性词汇测试来测量，尤其是在小学阶段，还通过表达性和接受性句法以及听力理解能力的测量来评估。大多数纵向研究报告指出，L 具有一维结构10,11,12,13。然而，另一项纵向研究14 报告称，在小学阶段 L 呈现双因子结构，而在四年级和八年级则表现为一维结构。近期的横断面研究指出，双因子模型最能拟合数据并对 R 具有预测力15,16,17,18。例如，Foorman et al.16 在对四至十年级学生数据的分析中，比较了 SVR 的一维模型、三因子模型、四因子模型和双因子模型，发现双因子模型的拟合度最佳，能够解释 R 中 72% 至 99% 的变异。一个通用的 L 因子在全部七个年级中均解释了变异，而词汇和句法仅在各自一个年级中独立解释了变异。尽管 D 因子在所有年级中与 L 和 R 均呈中等程度相关（分别为 0.40–0.60 和 0.47–0.74），但在控制通用 L 因子后，D 与 R 之间不再表现出独特的相关性。

尽管潜在变量模型通过揭示L的维度及其在小学高年级之外对R预测的独特作用，拓展了SVR模型的应用，但除Foorman et al.19的一项研究外，尚无其他SVR研究将阅读理解的方差分解为D和L各自独有的贡献以及二者共同共享的部分。这是现有文献中的一个重大缺失。从概念上讲，D和L在预测书面语言能力时存在共同方差是合理的，因为词语识别涉及语音、语义以及句子和篇章层面的语篇等语言技能20。同样，若要理解文本，语言理解必然与音素、语素、词汇、句子及语篇的正字法表征相关联21。将D与L相乘并不能得到这两个成分所共享的知识。只有通过将D和L在预测R时的方差分解为各自独特部分和共同部分，才能揭示对教育干预成功至关重要的整合性知识。

Foorman 等人19 的一项研究采用潜变量建模方法，将阅读理解的方差分解为D和L各自独有的部分以及二者共有的部分。以下方案基于1年级、7年级和10年级学生的数据，使用D（限时解码）、L（接受性词汇）和R（标准化阅读理解测试）的单一观测变量，以简化分解过程的理解。这些数据取自Foorman 等人19研究数据的一个子集。

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方案

注意：以下步骤描述了如何使用具有图形用户界面的软件和数据管理软件（参见材料表），将因变量（Y）的总方差分解为基于两个选定自变量的唯一方差、共同方差和未解释方差组成部分（本示例中称为 静力平衡方程 ΣFx=0 示意图；说明物理学中的力平衡原理 和 带有力矢量和支点的静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，说明平衡状态）。

1. 使用图形用户界面软件读取数据

  1. 单击文件。
    1. 将鼠标悬停在打开上。
    2. 单击数据。
  2. 在计算机上找到相关的数据文件。
    1. 如果文件类型与具有图形用户界面的软件不一致，请单击文件类型，然后选择适当的文件格式。
  3. 单击打开。

2. 估计因变量（Y）的解释方差

  1. 基于两个自变量的总方差解释——总 R2。
    注：R2 值称为决定系数，表示因变量的变异中可由一组自变量解释的比例。
    1. 点击 分析，将鼠标悬停在 回归 上，然后选择 线性。
    2. 在变量列表中点击因变量，然后点击 因变量 旁边的箭头。
    3. 在变量列表中点击两个自变量（X1 和 X2），然后点击 自变量(s) 旁边的箭头。
    4. 点击 确定。
    5. 点击软件的查看器窗口。
      1. 使用鼠标滚动到名为 模型摘要 的部分。记录 R 方 列下的数值，并将该值标记为总 R2。
  2. 基于 静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，展示力的分析 的总方差解释
    1. 仅将 静力平衡方程 ΣFx=0，示意图；说明物理学中的力平衡原理。 作为自变量，重复步骤 2.1.1 至 2.1.4。
    2. 点击软件的查看器窗口。
      1. 使用鼠标滚动到名为 模型摘要 的部分。记录 R 方 列下的数值，并将该值标记为 静力平衡方程 ΣFx=0，示意图；说明物理学中的力平衡原理。R2。
  3. 基于 色谱法静力平衡示意图；ΣFx=0，MA=0；DNA 分离分析。 的总方差解释
    1. 仅将 静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，包含力矢量和支点，说明平衡原理 作为自变量，重复步骤 2.1.1 至 2.1.4。
    2. 点击软件的查看器窗口。
      1. 使用鼠标滚动到名为 模型摘要 的部分。记录 R 方 列下的数值，并将该值标记为 静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，包含力矢量和支点，说明平衡原理R2。

3. 计算独特、共同和无法解释的方差组分

  1. 打开数据管理软件。
  2. 输入标签 总计 R2, 静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，展示受力分析R2，以及 色谱静态平衡图；ΣFx=0，MA=0；DNA分离分析R2 分别位于 A1、B1 和 C1 单元格。
  3. 输入总数 R2 步骤 2.1.5.1 中的数值填入 A2 单元格。
  4. 输入 静力平衡方程 ΣFx=0，示意图；用于阐释物理学中的力平衡原理。R2 步骤 2.2.2.1 的值输入至 B2 单元格。
  5. 输入 静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，包含力矢量和支点，用于说明平衡状态R2 步骤 2.3.2.1 中的值输入至 C2 单元格。
  6. 计算变量1的唯一方差（U静力学平衡方程 ΣFx=0，示意图；用于阐释物理学中的力平衡原理。R2) 在数据管理软件中。
    1. 在单元格 D2 中输入：“=A2-C2”即， 总计 R2 负 静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，包含力矢量和支点，用于说明平衡状态R2。在 D1 单元格中将此值标记为 U静力学平衡方程 ΣFx=0，示意图；用于阐释物理学中的力平衡原理。R2.
  7. 计算变量2的独特方差（U静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，包含力矢量和支点，用于说明平衡状态R2) 在数据管理软件中。
    1. 在单元格 E2 中输入：“=A2-B2”即， 总计 R2 负 静力学平衡方程 ΣFx=0，示意图；用于阐释物理学中的力平衡原理。R2在单元格 E1 中将此值标记为 U静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，含力矢量和支点，用于说明平衡状态R2.
  8. 计算变量1与变量2之间的共同方差（CX1X2 数学符号，静态平衡，教学公式可视化R2在数据管理软件中。
    1. 在单元格 F2 中输入：“=A2-D2-E2”即， 总计 R2 不含 U静力学平衡方程 ΣFx=0，示意图；用于阐释物理学中的力平衡原理。R2 不含 U静力平衡方程 ΣFx=0 示意图，包含力矢量和支点，用于说明平衡状态R2）。在细胞 F1 中将此值标记为 CX1X2 数学符号，静态平衡，教学公式可视化R2.
  9. 计算未解释方差（e) 在数据管理软件中。
    1. 在单元格 G2 中输入：“=1-A2”即， 1-总计 R2在 G1 单元格中为此值添加标签 e.

4. 绘制 UX1R2、UX2R2、CX1X2R2 和 e 值

注意：D2、E2、F2 和 G2 单元格中的数值将被绘制。

  1. 单击并拖动鼠标，选中 D2、E2、F2 和 G2 单元格中的数据。
  2. 在数据管理软件的功能区中，单击插入。
  3. 单击图表 | 饼图 | 二维饼图。

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结果

本研究旨在探讨语言能力（L）和解码能力（D）的独特变异和共同变异对佛罗里达州小学1年级、7年级和10年级学生阅读理解（R）预测的贡献。佛罗里达州的人口统计特征在全国范围内具有代表性。关于阅读理解中可解释变异的预测，本研究提出两个假设：第一，在小学初级阶段之后，解码能力（D）的独特贡献将显著降低，而语言能力（L）的独特贡献将增加；第二，在小学高年级及以上阶段，语言能力（L）的独特贡献以及解码能力（D）与语言能力（L）的共同贡献将显著解释大部分变异。

研究对象为来自佛罗里达州两个大型城市学区（其中一个位于佛罗里达州北部，另一个位于佛罗里达州中部）18所学校的普通教育课堂中的372名一年级学生、299名七年级学生和122名十年级学生。本研究遵循人类受试者研究指南，并已获得家长知情同意。各年级学生的种族构成如下：约30%为非裔；30%为西班牙裔；30%为白人；5%为亚裔；3%为多元文化背景；2%为其他。参与研究的18所学校中，联邦午餐计划的参与率范围为21.5...

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讨论

在将R的方差分解为由L和D引起的独特方差与共同方差的方案中，存在三个关键步骤。第一步，从R中减去2 从完整模型中去除L-only模型，以获得独特的R2 对于 D，第二步，减去 R2 从完整模型中减去仅含D的模型，以获得独特的R2 对于L。第三，为了获得L和D共同解释的方差，需从两者独特的R平方之和中减去2 来自 R2 用于完整模型。

如果使用D和L的潜变量替代此处所用的计时解码和接受性词汇观测指标的虚拟编码，并且在模型中加入社会经济地位（SES）、性别和种族/民族等控制变量，则需要对该方案进行相应修改。此外，也可考虑使用韦恩图等替代方式来展示结果，而非饼图。本研究采用饼图，以便同时显示未解释方差的百分比以及唯一方差和共同方差。

本研究中所示方法的应用存在一些局限性。为了简化方案，我们为D、L和R各自选择了一个可观测指标，而不是采用通常用于控制测量误差的潜在变量建模方法

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披露

作者声明不存在任何竞争性经济利益。

致谢

本研究得到了美国教育部教育科学研究所的支持，资助项目为教育测试服务中心（Educational Testing Service）获得的R305F100005号基金，佛罗里达州立大学作为子项目承担单位参与其中，该项目属于“理解性阅读倡议”的一部分。文中观点仅代表作者立场，不代表教育科学研究所、美国教育部、教育测试服务中心或佛罗里达州立大学的官方意见。

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材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
IBM SPSS Statistics 软件IBM
Microsoft Office ExcelMicrosoft

参考文献

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