여기 우리 언어와 해독의 독특하고 일반적인 효과에 독에 대 한 분산 분해 프로토콜을 제시.
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이 논문에서
요약
초록
독서의 간단한 보기는 읽기 디코딩 및 유일 하 게 독 해를 예측 하는 각 구성 요소와 언어의 제품을 주장 하는 독서의 인기 모델 이다. 연구원 합 구성의 제품 보다는 더 나은 예언자 인지 주장 하고있다, 비록 아무 연구 구성 요소 공유 읽기 예측에 정도 검사를 설명 하는 분산을 분할 수 있다. 분산 분해, 우리는 디코딩을 위한 독특한 R2 를 전체 모델에서 언어 전용 모델에 대 한 R2 를 뺍니다. 둘째, 우리는 언어에 대 한 독특한 R2 를 전체 모델에서 디코딩 전용 모델에 대 한 R2 를 뺍니다. 셋째, 일반적인 차이를 설명 언어 및 디코딩, 우리는 두 개의 독특한 R2 에서 전체 모델에 대 한 R2 의 합계를 뺍니다. 방법은 1 학년에서 학생 들 로부터 데이터와 회귀 접근법에서 설명 된다 (n = 372), 6 (n = 309), 10 (n = 122) 언어 (수용 어휘)의 관찰된 측정을 사용 하 여, 디코딩 (초과 단어 읽기), 및 독 (시험). 결과 상대적으로 많은 양의 디코딩 및 언어에서 일반적인 분산에 의해 급료 1에서에서 설명 하는 독에 분산을 공개. 그러나 10 학년에 의해, 그것은 언어의 독특한 효과 독에 대 한 분산의 대부분을 설명 하는 언어와 해독의 일반적인 효과입니다. 결과 간단한 보기의 독서의 언어와 예측 독에서 해독의 고유 하 고 공유 효과 고려 하는 확장된 버전의 맥락에서 설명 합니다.
서론
간단한 보기 읽기1 (SVR) 계속 읽기 때문에 그것의 단순 읽기 (R)의 인기 있는 모델은 디코딩 (D)의 제품 및 언어 (L)-의 약 60% 설명 읽기에 SVR, 평균, 설명 하는 경향이 있기 때문에 이해2. SVR 예측 D와 R 사이 상관 관계 시간이 지남에 감소 됩니다 그리고 L과 R 사이의 상관 관계 시간이 지남에 증가할 것 이다. 연구는 일반적으로이 예측3,,45를 지원합니다. 그러나 있다 논쟁,, 가산적 모델 SVR의 기능 형태에 대 한 (D + L = R) 독 제품 모델 보다 훨씬 더 많은 변화를 설명 (D × L = R)6,7,8, 그리고 합계 및 제품의 조합 [R = D + L + (D × L) 설명 이해3,9독서에 분산의 큰 금액.
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프로토콜
참고: 다음 단계 독특한 분산, 일반적인 분산, 그리고 설명할 수 없는 분산 구성 요소 ( 
라는 두 개의 선택 된 독립 변수를 기반으로 종속 변수 (Y)에 분해 총 분산을 설명 및 
이 예) 그래픽 사용자 인터페이스와 함께 소프트웨어 및 데이터 관리 소프트웨어 ( 재료의 표참조)를 사용 하 여.
1. 그래픽 사용자 인터페이스와 함께 소프트웨어 데이터 읽기
- 클릭 파일.
- 마우스를 가져가면 오픈.
- 클릭 데이터.
- 컴퓨터에 관련 된 데이터 파일을 찾습니다.
- 파일 형식을 ....
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결과
이 연구의 목적은 언어 (L)의 고유 하 고 일반적인 분산의 기여를 조사 하 고 디코딩 (D)이 독 (R) 1, 7, 및 10 학년 플로리다에서 국가에 그 인구 예측는으로 국가의 대표 한 전체입니다. 독에 설명 된 분산의 예측에 관한 두 가지 가설을 확인 하 고 있었다. 첫째, 기본 등급 후 D의 독특한 공헌 크게 줄어, 그리고 L의 독특한 공헌 증가할 것 이다. 둘째, L의 독특한 공헌과 D와 L의 공유 기여 크게 넘어 기본 성적 차이의 대부분에 대 한 계정을 것입니다.
참가자 학년 1, 372 학생이 학년 7, 299 학생과 플로리다 (북부 플로리다와 센트럴 플로리다에서 다른 하나)에서 두 개의 큰 도시 지역에 18 학교에서 일반 교육 교실에서 10 학년에 122 학생. 연구는 인체에 대 한 지침을 따 랐 고 부모의 동의 얻어. 연구에 대 한 학년에 걸쳐 민족.......
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토론
L과 디 독특하고 일반적인 분산에 R에 분산 분해 프로토콜에 있는 3 개의 중요 한 단계 첫째, d.에 대 한 독특한 R2 를 전체 모델에서 L 전용 모델에서 R2 빼기 둘째, 독특한 R2 나 3, L과 D에 의해 설명 하는 일반적인 차이를 위한 얻기, 전체 모델에 대 한 R2 에서 두 개의 고유 R2 의 합을 전체 모델에서 D 전용 모델에 대 한 R2 를 뺍니다.
프로토콜 수정 해야 하는 경우 잠재 변수 D와 L에 대 한 초과 디코딩 및 여기에 사용 되는 수용 어휘 관찰된 측정에 대 한 더미 코드를 교체 하 고 경우 제어 변수 사회 경제 상태 (SES), 같은 성별, 것 및 경주 / 민족성은 모델에 추가 됩니다. 원형 차트에서 결과 플로팅 대안 여겨질 수 있다 또한, 벤 다이어그램을 사용 하 여. 독특하고 공통 분산으로 설명할 수 없는 차이의 백분율을 표시 될 .......
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공개 사항
저자 들은 아무 경쟁 금융 관심사 선언 합니다.
감사의 글
여기에서 보고 된 연구에 의해 교육 과학 연구소, 미국 교육부, 이해에 대 한 읽기의 일환으로 교육 테스트 서비스 그랜트 R305F100005에서 플로리다 주립 대학에 subaward를 통해 지원 이니셔티브입니다. 의견 표명 그 저자 이며 연구소, 미국 교육부, 교육 시험 서비스, 또는 플로리다 주립 대학교를 대표 하지 않는다.
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재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| IBM SPSS 통계 소프트웨어 | IBM | ||
| Microsoft Office Excel | Microsoft |
참고문헌
- Gough, P., Tunmer, W. Decoding, reading, and reading disability. Remedial and Special Education. 7, 6-10 (1986).
- Quinn, J. M., Wagner, R. K. Using meta-analytic structural equation modeling to study developmental change in relations between language and literacy. Child Development. , in press (2018). ....
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재인쇄 및 허가
