Dekompozycja wariancji w czytaniu ze zrozumieniem w celu ujawnienia unikalnych i powszechnych efektów języka i dekodowania

Metoda ta może pomóc odpowiedzieć na kluczowe pytania w dziedzinie nauk społecznych dotyczące psychologii czytania i rozwoju języka. Technika ta ilustruje, w jaki sposób indywidualne cechy różnic współsię różnią i jak unikalny efekt może się zachwiać w porównaniu z efektem wspólnym z innymi cechami. Implikacje tej techniki rozciągają się na nauki społeczne w szerszym kontekście.

Ponieważ pozwala to na uwzględnienie powszechności predyktorów, które pomagają nam zrozumieć nakładającą się wariancję. Aby wczytać dane do oprogramowania za pomocą graficznego interfejsu użytkownika, kliknij plik i najedź myszką na otwarty. Kliknij dane i znajdź odpowiedni plik danych na komputerze.

Jeśli typ pliku nie jest zgodny z oprogramowaniem z graficznym interfejsem użytkownika, kliknij pozycję Pliki typu i wybierz odpowiedni format pliku. Następnie kliknij przycisk Otwórz. Aby wyjaśnić całkowitą wariancję na podstawie dwóch zmiennych niezależnych, kliknij przycisk Analizuj i najedź myszą na regresję, aby wybrać opcję liniowa.

Kliknij zmienną zależną na liście zmiennych, a następnie strzałkę obok opcji dependent. Kliknij dwie zmienne niezależne na liście zmiennych i kliknij strzałkę obok opcji niezależność. Kliknij OK i kliknij okno przeglądarki oprogramowania.

Użyj myszy, aby przewinąć do sekcji podsumowania modelu i zapisać wartość w polu R kwadrat. Następnie oznacz tę wartość jako całkowitą R do kwadratu. Aby wyjaśnić całkowitą wariancję na podstawie zmiennej niezależnej jeden, powtórz wyjaśnienie całkowitej wariancji tylko ze zmienną niezależną jeden na liście zmiennych niezależnych i kliknij okno przeglądarki oprogramowania.

Następnie użyj myszy, aby przewinąć do sekcji podsumowania modelu, zapisz wartość w kolumnie kwadratowej R i oznacz tę wartość zmienną niezależną jako jedno R do kwadratu. Aby wyjaśnić całkowitą wariancję na podstawie zmiennej niezależnej dwa, powtórz wyjaśnienie całkowitej wariancji tylko ze zmienną niezależną dwa na liście zmiennych niezależnych i kliknij okno przeglądarki oprogramowania. Następnie użyj myszy, aby przewinąć do sekcji podsumowania modelu, zapisz wartość w kolumnie kwadratu R i oznacz tę wartość zmienną niezależną jako dwa R kwadratowe.

Aby obliczyć unikatowe, powszechne i niewyjaśnione składniki wariancji, otwórz oprogramowanie do zarządzania danymi i wprowadź odpowiednio całkowitą zmienną niezależną R kwadrat i zmienną niezależną dwa R kwadrat do kwadratu do komórek A1, B1 i C1. Wprowadź całkowitą wartość R kwadrat w komórce A2. Zmienna niezależna jeden R kwadrat wartość do B2, a zmienna niezależna dwie R kwadrat wartość do C2.To obliczyć unikalną wariancję zmiennej jeden, wprowadź formułę do D2 i oznacz tę wartość jako unikalną wariancję zmiennej jeden w D1.To obliczyć unikalną wariancję zmiennej drugiej, wprowadź formułę do E2 i oznacz wartość jako unikalną wariancję zmiennej drugiej w E1.To obliczyć wspólną wariancję między zmiennymi jeden i dwa, wprowadź formułę do F2 i oznacz tę wartość jako wspólną różne między zmiennymi jeden i dwa w F1.To obliczyć niewyjaśnioną wariancję, wprowadź formułę do G2 i oznacz tę wartość niewyjaśnioną wariancją w G1.To wykreślić unikalną wariancję zmiennej jeden, unikalną wariancję zmiennej dwa, wspólną wariancję między zmiennymi jeden i dwa, i niewyjaśnionej wariancji, kliknij i przeciągnij komórki myszy nad D2, E2, F2 i G2, aby podświetlić dane, a następnie kliknij przycisk Wstaw, a następnie kliknij pozycję Wykresy, Wykres kołowy i Wykres kołowy 2D. W tym reprezentatywnym badaniu unikalnych i powszechnych wariancji językowych i dekodowania w celu przewidywania czytania ze zrozumieniem, analiza regresji dla uczniów klasy pierwszej stanowiła 60% całkowitej wariancji czytania ze zrozumieniem.

Kiedy wariancja w klasie pierwszej została rozłożona na unikalne i wspólne efekty, dekodowanie jednoznacznie wyjaśniało 24% wariancji w czytaniu ze zrozumieniem, a język jednoznacznie wyjaśniał 17% wariancji. Powszechna wariancja dekodowania i języka wynosiła 19%W klasie siódmej analiza regresji stanowiła 53% całkowitej wariancji w czytaniu ze zrozumieniem. Przy czym dekodowanie jest jednoznacznie wyjaśnione przez 7% wariancji czytania ze zrozumieniem, a język wyjaśniony przez 28% wariancji.

Powszechna wariancja dekodowania i języka w wyjaśnianiu wariancji czytania ze zrozumieniem wynosiła 18%W klasie 10 analiza regresji stanowiła 61% całkowitej wariancji czytania ze zrozumieniem. Przy czym dekodowanie jednoznacznie odpowiada za 6% wariancji, a język jednoznacznie odpowiada za 42% wariancji. Powszechna wariancja dekodowania i języka w wyjaśnianiu wariancji czytania ze zrozumieniem wynosiła 13%Próbując wykonać tę procedurę, należy pamiętać, że proces dekompozycji różni się od typowych podejść regresyjnych polegających na osobnym obliczaniu unikalnej wariancji, którą wyjaśnia każda zmienna niezależna.

Protokół ten może być modyfikowany, aby odpowiedzieć na dodatkowe pytania dotyczące tego, czy proporcje unikalnych i wspólnych wariancji różnią się w zależności od statusu społeczno-ekonomicznego. Co więcej, obserwowalne zmienne można zastąpić zmiennymi utajonymi w celu zmniejszenia błędu pomiaru. Ilość wspólnej wariancji, którą dekodowanie i język razem wyjaśniają w przewidywaniu czytania ze zrozumieniem, zwłaszcza w klasach podstawowych, sugeruje, że nauczanie powinno koncentrować się na integracji wiedzy językowej na poziomie słów.