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Descomposición de la varianza en comprensión de lectura para revelar los efectos únicos y común del lenguaje y decodificación

Published: October 11, 2018 doi: 10.3791/58557
Automatic Translation
1, 1
1Florida Center for Reading Research, Florida State University

Summary

Aquí presentamos un protocolo para la descomposición de la varianza en comprensión de lectura sobre los efectos del lenguaje y decodificación únicos y común.

Abstract

La Simple vista de la lectura es un modelo popular de la lectura que dice que la lectura es el producto de la descodificación y la lengua, con cada componente única predicción de comprensión de lectura. Aunque los investigadores han discutido si la suma más que el producto de los componentes es el mejor predictor, no investigadores han repartido la varianza explicada para examinar el grado en que los componentes comparten varianza en la predicción de lectura. Para descomponer la varianza, después restamos R2 para el modelo sólo lenguaje del modelo completo para obtener la única R2 para la descodificación. En segundo lugar, después restamos R2 para el modelo sólo descifrar el modelo completo para obtener la única R2 idiomas. En tercer lugar obtener la varianza común explicada por lenguaje y decodificación, restamos la suma de los dos único R2 R2 para el modelo completo. El método se demuestra en un enfoque de regresión con datos de los estudiantes en los grados 1 (n = 372), 6 (n = 309) y 10 (n = 122) utilizando una medida observada de la lengua (vocabulario receptivo), decodificación (lectura de la palabra tiempo) y lectora (test estandarizado). Los resultados revelan una cantidad relativamente grande de varianza en la lectura de comprensión en grado 1 por la variación común en la lengua y descifrar. Por el grado 10, sin embargo, es el único efecto del lenguaje y el efecto común del lenguaje y decodificación que explica la mayoría de la varianza en comprensión de lectura. Los resultados se discuten en el contexto de una versión ampliada de la Simple visión de lectura que considera efectos única y compartida de la lengua y descifrar en la predicción de comprensión de lectura.

Introduction

La Simple vista de la lectura1 (SVR) continúa como un modelo popular de lectura debido a su sencillez-lectura (R) es el producto de la decodificación (D) y lenguaje (L)- y porque SVR tiende a explicar, en promedio, aproximadamente el 60% de la varianza en la lectura comprensión2. SVR predice que las correlaciones entre D y R se reducirán con el tiempo y que las correlaciones entre L y R aumentará con el tiempo. Los estudios generalmente apoyan esta predicción3,4,5. Sin embargo, existen desacuerdos sobre la forma funcional de SVR, con modelos aditivos (D + L = R) explican más varianza en la lectura de comprensión que los modelos de producto (D × L = R)6,7,8y un combinación de suma y producto [R = D + L + (D × L) explicando la mayor cantidad de varianza en la lectura de comprensión3,9.

Recientemente el modelo SVR ha ampliado más allá de regresiones basados en variables observadas modelado variable latente mediante el análisis confirmatorio de la fábrica y modelado de ecuaciones estructurales. D generalmente se mide con tiempo o sin límite de tiempo lectura de palabras reales o nonwords y R se mide generalmente por una prueba de lectura estandarizada que incluye alfabetización y pasajes informativos seguidos por preguntas de opción múltiple. L por lo general se mide por pruebas de vocabulario expresivo y receptivo y, sobre todo en los grados de primaria, por medidas de sintaxis receptiva y expresiva y comprensión. Más estudios longitudinales reportan que L es unidimensional10,11,12,13. Sin embargo, otro estudio longitudinal14 informa de una estructura de dos factores para L en los grados de primaria y una estructura unidimensional en los grados 4 y 8. Estudios transversales recientes informan que un modelo bifactor mejor ajusta a los datos y predice R15,16,17,18. Por ejemplo, Foorman et al. 16 en comparación con modelos bifactor de SVR en datos de los estudiantes en grados 4-10, tres factores, cuatro factores y unidimensional y encontró que un modelo bifactor mejor y explicado 72 al 99% de la varianza de R. Un factor general de L explica varianza en todos los siete grados y vocabulario y sintaxis única explica varianza sólo en un grado. Aunque el factor D se correlacionó moderadamente con L y R en todos los grados (0.40-0.60 y 0.47 0.74, respectivamente), no fue únicamente correlacionado con R en presencia del factor general de L.

Aunque la modelo variable latente es SVR ampliado por arrojar luz sobre la dimensionalidad de la L y el único papel que juega la L en la predicción de R más allá de los grados de primaria, no hay estudios de SVR excepto uno por Foorman et al. 19 han repartido la varianza en la lectura de comprensión en lo que se debe únicamente a D y L y lo que se comparte en común. Esto es una gran omisión en la literatura. Expresiones es lógico que D y L comparten varianza en la predicción de lengua escrita porque conlleva de reconocimiento de palabra las habilidades lingüísticas de fonología, semántica y discurso en la oración y el texto nivel20. Del mismo modo, comprensión lingüística debe conectarse a representaciones ortográficas de fonemas, morfemas, palabras, oraciones y discurso, si el texto debe ser entendido21. Multiplicando D por L no cede el conocimiento compartido por estos componentes. Sólo la descomposición de la varianza en qué es y lo que es compartido por D y L en R predicción revelará el conocimiento integrado crucial para el éxito de las intervenciones educativas.

El único estudio por Foorman et al. 19 que descompone la varianza de la comprensión lectora qué es y qué es compartida en común por D y L emplea una variable latente enfoque de modelado. El siguiente protocolo demuestra la técnica con los datos de los estudiantes en los grados 1, 7 y 10 basado en solo observada variables de D (tiempo descifrar), L (vocabulario receptivo) y R (estandardizado prueba de comprensión de lectura) para hacer el proceso de descomposición fácil de entender. Los datos representan un subconjunto de los datos de Foorman et al. 19.

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Protocol

Nota: Los siguientes pasos describen descomposición total variación en una variable dependiente (Y) en componentes de varianza única varianza comúny varianza inexplicada basados en dos variables independientes seleccionadas (llamadas Equation 1 y Equation 2 en este ejemplo) utilizando el software de gestión de datos y software con una interfaz gráfica de usuario (véase Tabla de materiales).

1. lectura de datos en el Software con una interfaz gráfica de usuario

  1. Haga clic en archivo.
    1. Coloca el ratón sobre abierto.
    2. Haga clic en datos.
  2. Busque el archivo de datos en el ordenador.
    1. Si el tipo de archivo no es compatible con el software con una interfaz gráfica de usuario, haga clic en Archivos de tipo y seleccione formato de archivo adecuado.
  3. Haga clic en abierto.

2. estimación de la varianza explicada en la Variable dependiente (Y)

  1. Total varianza explicado basado en dos Variables independientes — Total R2.
    Nota: Un valor de R2 es conocido como el coeficiente de determinación y representa la proporción de la varianza para una variable dependiente que es explicada por un conjunto de variables independientes.
    1. Haga clic en analizar y coloca el ratón sobre regresión y seleccione Linear.
    2. Haga clic en la variable dependiente en la lista de variables. Haga clic en la flecha situada junto al dependiente.
    3. Haga clic en las dos variables independientes (X1 y X2) en la lista de variables. Haga clic en la flecha junto a Independent(s).
    4. Haga clic en Aceptar.
    5. Haga clic en la ventana del visor del software.
      1. Usa el ratón para desplazarse a la sección Resumen de modelo. Registre el valor en la columna R cuadrado y este valor Total R2la etiqueta.
  2. Varianza total explicada basada enEquation 3
    1. Repita los pasos 2.1.1 a 2.1.4 utilizando sólo Equation 1 en la lista de variable independiente.
    2. Haga clic en la ventana del visor del software.
      1. Usa el ratón para desplazarse a la sección Resumen de modelo. Registre el valor en la columna R cuadrado y este valor de la etiqueta Equation 1 R2.
  3. Varianza total explicada basada enEquation 4
    1. Repita los pasos 2.1.1 a 2.1.4 utilizando sólo Equation 2 en la lista de variable independiente.
    2. Haga clic en la ventana del visor del software.
      1. Usa el ratón para desplazarse a la sección Resumen de modelo. Registre el valor en la columna R cuadrado y este valor de la etiqueta Equation 2 R2.

3. cálculo de los componentes de varianza única, común e inexplicable

  1. Abra el software de gestión de datos.
  2. Introduzca las etiquetas Total R2, Equation 3 R2, y Equation 4 R2 en las células A1, B1 y C1, respectivamente.
  3. Introduzca el valor de2 Total Rdesde el paso 2.1.5.1 en la celda A2.
  4. Entrar en la Equation 1 R2 valor del paso 2.2.2.1 en celda B2.
  5. Entrar en la Equation 2 R2 valor del paso 2.3.2.1 en la celda C2.
  6. Calcular la varianza única de 1 Variable (UEquation 1R2) en el software de gestión de datos.
    1. En la celda D2 tipo: "= A2-C2" (es decir, Total R2 menos Equation 2 R2). En la celda D1 de la etiqueta este valor UEquation 1R2.
  7. Calcular la varianza única de 2 variables (UEquation 2R2) en el software de gestión de datos.
    1. En la celda E2 tipo: "= A2-B2" (es decir, Total R2 menos Equation 1 R2). En la celda E1 la etiqueta este valor UEquation 2R2.
  8. Calcular la varianza común entre las Variables 1 y 2 (CEquation 5R2) en el software de gestión de datos.
    1. En la celda F2 tipo: "= A2-D2-E2" (es decir, Total R2 menos UEquation 1R2 menos UEquation 2R2). En la celda F1 etiqueta este valor CEquation 5R2.
  9. Calcular la varianza inexplicada (e) en el software de gestión de datos.
    1. En la celda G2 tipo: «= 1-A2» (es decir, Total 1 R2). En la celda G1 etiqueta este valor e.

4. trazar la UX1R2, UX2R2, CX1X2R2y e valores

Nota: Los valores de las celdas D2, E2, F2 y G2 se trazan.

  1. Haga clic y arrastre el ratón sobre celdas D2, E2, F2 y G2 para resaltar los datos.
  2. Haga clic en Insertar en la cinta de opciones del software de administración de datos.
  3. Haga clic en cartas | Gráfico | gráfico 2-D.

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Representative Results

El objetivo de este estudio fue investigar las contribuciones de varianza única y común de lenguaje (L) y (D) el descifrar de predicción lectora (R) en los grados 1, 7 y 10 en Florida, un Estado cuya Demografía son representativas de la nación como un conjunto. Había dos hipótesis con respecto a las predicciones de la varianza explicada en la comprensión lectora. En primer lugar, después de los grados de primaria, disminuirá significativamente la contribución única de D, y aumentará la contribución única de L. En segundo lugar, la única contribución de L y los aportes compartidos de D y L significativamente representarán la mayoría de la varianza más allá de los grados de primaria.

Los participantes fueron 372 alumnos en grado 1, 299 estudiantes de grado 7 y 122 estudiantes de grado 10 en clases de educación general de 18 escuelas en dos grandes distritos urbanos en la Florida (uno en el norte de la Florida y el otro en la Florida central). El estudio siguió pautas para seres humanos y se obtuvo consentimiento de los padres. La ruptura de la pertenencia étnica a través de grados para el estudio fue: aproximadamente el 30% negro; 30% hispanos; 30% blanco; 5% asiáticos, el 3% multicultural; 2% otros. El rango de participación en el programa federal de almuerzos en las escuelas participantes 18 fue del 21,5% al 100%, con un promedio de 59%.

Sola, observables medidas de D, L y R se seleccionaron para el análisis de regresión. La medida de decodificación fue limitado en el tiempo (45 s) vista palabra descifrar de la prueba de la palabra lectura eficiencia-222. L fue medida por una prueba de vocabulario receptivo, la imagen, prueba de la vocabulario Peabody (PPVT-4)23, ampliamente utilizada en las escuelas participantes. En esta medida, los estudiantes ven cuatro cuadros y punto a la que representa la palabra el examinador dice. R se evaluó con una comprensión normalizadas a nivel nacional la prueba, la prueba de lectura de Gates MacGinitie-4 (GMAT-4)24. GMAT-4 se administra en pequeños grupos de 10 estudiantes en el grado 1. Los estudiantes leer las partes de un pasaje e indican la imagen que corresponde al paso. GMAT-4 es administrado en grupo en los grados 7 y 10. Consisten en pasajes de textos literarios e informativos y preguntas son tanto literal como inferencial y aparecen en un formato de opción múltiple. Los estudiantes pueden mirar hacia atrás en el paso. Para las tres medidas, coeficientes de fiabilidad fueron superiores al 0.90. Se utilizó un diseño de datos faltantes previstos con tres formas para reducir el tiempo de prueba. Las medidas D y L se administraron en una sesión y la comprensión lectora prueba en otra sesión.

El análisis de regresión de grado 1 representaron el 60% de la varianza total en la comprensión lectora. Los modelos de varianza individuales mostraron que la proporción de varianza en la lectura de comprensión debido a D fue 43% y por separado, la proporción de varianza en la lectura de comprensión debido a L fue del 36%. Estas estimaciones de la varianza son la correlación cuadrada de distintos modelos estadísticos de cada predictor y el resultado, razón por la cual la suma de modelos diferentes (43 + 36 = 79) fue mayor que la cantidad total de varianza explicada (60%). Cuando la variación total en el grado 1 se descompone en efectos únicos y común, D explicó únicamente 24% de la varianza de R y L explicó únicamente 17% (ver figura 1). La varianza común de D y L fue de 19%.

Figure 1
Figura 1. Total % de varianza explicada en comprensión de lectura de grado 1 descompuesta en efectos únicos y común de lenguaje y decodificación y varianza inexplicada. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

En el grado 7, el análisis de regresión representaron el 53% de la varianza total en la comprensión lectora. Los modelos de varianza individuales mostraron que la proporción de varianza en la lectura de comprensión debido a D fue 25% y la proporción de varianza en la lectura de comprensión debido a L 46%. La figura 2 muestra que D explica únicamente el 7% de la varianza de R y que L explicó 28%. La varianza común de D y L en la explicación de la varianza de R fue 18%.

Figure 2
Figura 2. Total % de varianza explicada en comprensión de lectura grado 7 descompuesto en efectos únicos y común de lenguaje y decodificación y varianza inexplicada. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

En 10 º grado, el análisis de regresión representaron 61% de la varianza total en la comprensión lectora. Los modelos de varianza individuales mostraron que la proporción de varianza en la lectura de comprensión debido a D fue del 19% y la proporción de varianza en la lectura de comprensión debido a L fue 54%. La figura 3 muestra que D representaban únicamente el 6% de la varianza, mientras que L únicamente representaron el 42% de la varianza. La varianza común de D y L en la explicación de la varianza de R fue del 13%.

Figure 3
Figura 3. Total % de varianza explicada en comprensión de lectura grado 10 descompuesto en efectos únicos y común de lenguaje y decodificación y varianza inexplicada. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

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Discussion

Hay tres pasos importantes en el protocolo para la descomposición de la varianza de R en una única y común varianza debido a L y D. En primer lugar, restar R2 en el modelo sólo L del modelo completo para obtener la única R2 d. En segundo lugar, restar R2 para el modelo D-sólo el modelo completo para obtener la única R2 para tercero de L., para obtener la varianza común explicada por L y D, reste la suma de los dos único R2 R2 para el modelo completo.

Modificaciones al protocolo sería necesario si latentes variables de D y L sustituye los códigos dummy para las medidas observadas de tiempo descifrar y vocabulario receptivo utilizado aquí y si control de variables como el estatus socioeconómico (SES), género y raza / etnicidad se agregan al modelo. Alternativas para trazar los resultados en gráficos pueden considerarse también, como el uso de diagramas de Venn. Gráficos circulares fueron utilizados aquí por lo que podrían mostrar porcentajes de varianza no explicada, así como variaciones únicas y comunes.

Hay limitaciones a la aplicación del método como se muestra en este estudio. Para simplificar el protocolo, hemos seleccionado una medida observable de D, L y R en lugar de utilizar la variable latente modelado enfoque tomamos generalmente para el control de medición error19. Eliminamos las variables de control tales como SES, género y raza/origen étnico y utiliza datos de corte transversal con un diseño planeado de los datos que falta más información longitudinal. Nos centramos en la descomposición de la varianza en el nivel individual de los estudiantes en lugar de agrupamiento de los estudiantes dentro de las aulas y escuelas. Por último, el método que se muestra en el protocolo para la descomposición de varianza en porcentajes de efectos únicos y comunes de L y D en R predicción rinde resultados descriptivos. No hay ninguna manera fácil de obtener una prueba estadística formal de la importancia de la varianza común.

Esta técnica de descomposición de la varianza de R los efectos única y común debido a L y D tiene ventajas significativas sobre los métodos existentes de mirar únicamente efectos únicos. Lo más importante, la técnica ilustra cómo diferencia particularidades covary y cómo uno efecto único puede palidecen en comparación con el efecto compartido con otra característica. Los análisis resultantes del actual protocolo demostrado que cantidades sustanciales de variación en la comprensión lectora eran debido a los efectos comunes de D y L (desde 19% en grado 1 a 13% en el grado 10) que apareció a expensas de la única contribución en D sobre los grados. En otras palabras, los resultados de la regresión mostraron que una disminución en la proporción de varianza contabilizadas por D de 43% en grado 1 a un 25% en el grado 7 a 19% en el grado 10. Sin embargo, cuando se descompone la varianza, la contribución única de D en el grado 1 fue sólo el 24% y que se redujo en grados 7 y 10 a 7% y 6%, respectivamente. Este hallazgo tiene importantes implicaciones educativas porque el énfasis en la decodificación en las intervenciones en los grados elementales proviene el efecto único de D en los resultados de regresión a pesar de los efectos débiles de descifrar las intervenciones en la escuela primaria superior y grados de secundarios en un metanálisis de25. La cantidad de varianza común que D y L a explican en la predicción de lectura de comprensión, especialmente en los grados elementales, sugiere que más instrucción debe ser énfasis en la integración de los conocimientos lingüísticos a la Word-nivel26,27.

Resultados de la regresión para L mostraron una foto bastante constante de L aportando importantes proporciones de la varianza en comprensión lectora a través de los grados, 36% en grado 1 a 54% en el grado 10. Sin embargo, cuando se utilizó el método de descomposición de la varianza, la contribución única de L sobre los grados mostró un dramático aumento de 17% en grado 1 a 28% en el grado 7, a 42% en el grado 10. El hallazgo que cuentas de tanta variación en R en los grados secundarios es aún más evidentes en los estudios SVR de una variable latente modelado enfoque16,17,19 y sugiere el valor de la instrucción en los elementos lingüísticos que hacen texto cohesivo26,28.

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Disclosures

Los autores declaran que no tienen intereses financieros que compiten.

Acknowledgments

La investigación divulgada aquí fue apoyada por el Instituto de Ciencias de la educación, Departamento de educación, a través de una subaward a la Universidad Estatal de Florida de Grant R305F100005 al servicio de prueba educativo como parte de la lectura para la comprensión Iniciativa. Las opiniones expresadas son las de los autores y no representan opiniones del Instituto, el Departamento de Educación de Estados Unidos, el Educational Testing Service o Universidad Estatal de Florida.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
IBM SPSS Statistics Software IBM
Microsoft Office Excel Microsoft

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Foorman, B. R., Petscher, Y. Decomposing the Variance in Reading Comprehension to Reveal the Unique and Common Effects of Language and Decoding. J. Vis. Exp. (140), e58557, doi:10.3791/58557 (2018).

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