Name: Okuduğunu anlama dil benzersiz ve ortak etkileri ortaya çıkarmak için varyans çürüyen ve kod çözme (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-10-11T15:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 33 s
Description: Keşfedin okuduğunu anlama varyansını dil ve kod çözme etkilerini ayırarak analiz etme yöntemini. Bu teknik bireysel farklılıkları ve örtüşen varyansı anlamaya yardımcı olur.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Rapor burada Araştırma Enstitüsü Eğitim Bilimleri US Department of Education, Grant R305F100005 anlamak için okuma parçası olarak eğitim test hizmeti için gelen Florida Devlet Üniversitesi'ne bir subaward ile desteklenmiştir Girişimi. Görüş ifade yazarlar vardır ve Enstitü, US Department of Education, eğitim hizmeti test veya Florida Eyalet Üniversitesi temsil etmemektedir.

Not: Aşağıdaki adımları iki seçilen bağımsız (denir <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg">değişkenine göre benzersiz farkı, ortak varyansve açıklanamayan varyans bileşenleri içine bir bağımlı değişken (Y) çürüyen toplam varyans tarif ve <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg"> Bu örnek için) kullanarak bir grafik kullanıcı arayüzü ile yazılım ve veri yönetimi yazılımı (bkz: Malzemeler tablo).
1. yazılım bir grafik kullanıcı arayüzü ile verileri Okunma
<ol><li>Tıkırtı üstünde dosyası.
	<ol>
<li>Fare üzerine gelin açık.
</li>
		<li>Tıkırtı üstünde veri.
</li>
	</ol>
</li>
	<li>Bilgisayardaki ilgili veri dosyasını bulun.<ol>
<li>Dosya türü bir grafik kullanıcı arayüzü ile yazılım ile tutarlı değilse, Dosya türü tıklatın ve uygun dosya biçimini seçin.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Tıkırtı üstünde açık.
</li>
</ol>2. bağımlı değişken (Y) açıkladı farkı tahmin
<ol><li>
Toplam varyans açıkladı iki bağımsız değişkenine dayalı — toplam R2. Not: R2 değeri belirleme katsayısı bilinir ve bağımsız değişkenleri kümesi tarafından açıklandığı bir bağımlı değişken için varyans oranı temsil eder.<ol>
<li>Analiz üzerinde ve regresyon üzerinde fareyi tıklatıp seçin lineer.
</li>
		<li>Bağımlı değişken değişken listesinde tıklatın. Bağımlıyanındaki oku tıklatın.</li>
		<li>İki bağımsız değişken (X1 ve X2) değişken listesinde tıklatın. Daha sonra yanındaki oku Independent(s).</li>
		<li>Tamam' ı tıklatın.</li>
		<li>Yazılım Görüntüleyicisi penceresini tıklatın.<ol>
<li>Fare Modeli Özetiadı bölümüne gidin. Altında sütun R kare değeri kaydedin ve bu değer toplam R2etiket.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Toplam varyans dayalı açıkladı<img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq3.jpg"><ol>
<li>2.1.1 2.1.4 yalnızca kullanarak aracılığıyla adımları yineleyin <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg"> bağımsız değişken listesinde.</li>
		<li>Yazılım Görüntüleyicisi penceresini tıklatın.<ol>
<li>Fare Modeli Özetiadı bölümüne gidin. Altında sütun R kare değeri kaydedin ve bu değeri etiket <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg"> R2.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
	<li>
Toplam varyans dayalı açıkladı<img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq4.jpg"><ol>
<li>2.1.1 2.1.4 yalnızca kullanarak aracılığıyla adımları yineleyin <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg"> bağımsız değişken listesinde.</li>
		<li>Yazılım Görüntüleyicisi penceresini tıklatın.<ol>
<li>Fare Modeli Özetiadı bölümüne gidin. Altında sütun R kare değeri kaydedin ve bu değeri etiket <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg"> R2.</li>
		</ol>
</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. bilgi işlem benzersiz, yaygın ve açıklanamayan varyans bileşenleri
<ol><li>Veri yönetimi yazılımını açın.</li>
	<li>Etiketleri Toplam R2, girin <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq3.jpg"> R2, ve <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq4.jpg"> R2 ' hücre A1, B1 ve C1, anılan sıraya göre.</li>
	<li>Adım 2.1.5.1 A2 hücresindeki toplam R2 değeri girin.</li>
	<li>Girin <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg"> R2 adım 2.2.2.1 B2 hücresindeki değeri.</li>
	<li>Girin <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg"> R2 adım 2.3.2.1 C2 hücresindeki değeri.</li>
	<li>Değişken 1 benzersiz farkı hesaplamak (U<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg">R2) veri yönetimi yazılımı.<ol>
<li>Hücre D2 türü: "= A2-C2" (Yani, toplam R2 eksi <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg"> R2). Bu değer U hücre D1 etiket<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg">R2.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Benzersiz değişken 2 farkı hesaplamak (U<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg">R2) veri yönetimi yazılımı.<ol>
<li>Hücre E2 yazın: "A2-B2 =" (Yani, toplam R2 eksi <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg"> R2). Bu değer U hücre E1 etiket<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg">R2.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Hesaplama değişkenleri 1 ve 2 arasında ortak varyans (C<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq5.jpg">R2) veri yönetimi yazılımı.<ol>
<li>Hücre F2 tipi: "A2-D2-E2 =" (Yani, toplam R2 U eksi<img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq1.jpg">R2 U eksi<img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq2.jpg">R2). Bu değer C hücre F1 etiket<img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/58557/58557eq5.jpg">R2.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Veri yönetimi yazılımı açıklanamayan varyans (e) hesaplar.<ol>
<li>Hücre G2 yazın: "1-A2 =" (Yani, 1-Toplam R2). Bu değer e. hücre G1 etiket
</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Arsa UX1R2, UX2R2, CX1X2R2ve e değerleri
Not: D2, E2, F2 ve G2 hücrelerindeki değerleri çizilir.
<ol><li>' I tıklatın ve hücreleri D2, E2, F2 ve G2 verileri vurgulamak üzere fareyi sürükleyin.</li>
	<li>Ekleme veri yönetimi yazılımı şerit üzerinde'yi tıklatın.</li>
	<li>Tıkırtı üstünde grafikler | Pasta grafiği | 2-B pasta grafik.
</li>
</ol>

<ol><li>Gough, P., Tunmer, W. <a target="_blank" href="http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/074193258600700104">Decoding, reading, and reading disability.</a> Remedial and Special Education. 7, 6-10 (1986).</li>
<li>Quinn, J. M., Wagner, R. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+meta-analytic+structural+equation+modeling+to+study+developmental+change+in+relations+between+language+and+literacy%5BTitle%5D)+AND+%22Child+Development%22%5BJournal%5D)">Using meta-analytic structural equation modeling to study developmental change in relations between language and literacy.</a> Child Development. , in press (2018).</li>
<li>Chen, R. S., Vellutino, F. <a target="_blank" href="http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1080/10862969709547947">Prediction of reading ability: A cross-validation study of the simple view of reading.</a> Journal of Literacy Research. 29 (1), 1-24 (1997).</li>
<li>Catts, H., Hogan, T., Adlof, S. Developmental changes in reading and reading disabilities. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCatts%2C+H+%22Connections+between+language+and+reading+disabilities%22">Connections between language and reading disabilities</a>. Catts, H., Kamhi, A. , Erlbaum. Mahwah, NJ. (2005).</li>
<li>Gough, P., Hoover, W., Peterson, C. Some observations on the simple view of reading. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGough%2C+P+%22Reading+comprehension+difficulties%22">Reading comprehension difficulties</a>. Cornoldi, C., Oakhill, J. , Erlbaum. Hillsdale, NH. (1996).</li>
<li>Dreyer, L., Katz, L. <a target="_blank" href="https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED359575.pdf#page=171">An examination of "The Simple View of Reading.".</a> Haskins Laboratories Status Report on Speech Research. SR-111/112. , 161-166 (1992).</li>
<li>Neuhaus, G., Roldan, L., Boulware-Gooden, R., Swank, P. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/02702710500468724">Parsimonious reading models: Identifying teachable subskills.</a> Reading Psychology. 27, 37-58 (2006).</li>
<li>Kershaw, S., Schatschneider, C. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11145-010-9278-3">A latent variable approach to the simple view of reading.</a> Reading and Writing. 25, 433-464 (2012).</li>
<li>Hoover, W., Gough, P. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/BF00401799">The simple view of reading.</a> Reading and Writing. 2, 127-160 (1990).</li>
<li>Adlof, S., Catts, H., Little, T. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11145-006-9024-z">Should the simple view of reading include a fluency component?</a> Reading & Writing. 19, 933-958 (2006).</li>
<li>Anthony, J., Davis, C., Williams, J., Anthony, T. <a target="_blank" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1041608014001423">Preschoolers' oral language abilities: A multilevel examination of dimensionality.</a> Learning and Individual Differences. 35, 56-61 (2014).</li>
<li>Bornstein, M., Hahn, C., Putnick, D., Suwalsky, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stability+of+core+language+skill+from+early+childhood+to+adolescence%3A+A+latent+variable+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Child+Development%22%5BJournal%5D)">Stability of core language skill from early childhood to adolescence: A latent variable approach.</a> Child Development. 85, 1346-1356 (2014).</li>
<li>Protopapas, A., Simos, P., Sideridis, G., Mouzaki, A. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/02702711.2010.507626">The components of the simple view of reading: A confirmatory factor analysis.</a> Reading Psychology. 33, 217-240 (2012).</li>
<li>Tomblin, J. B., Zhang, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+dimensionality+of+language+ability+in+school-age+children%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Speech%2C+Language%2C+and+Hearing+Research%22%5BJournal%5D)">The dimensionality of language ability in school-age children.</a> Journal of Speech, Language, and Hearing Research. 49, 1193-1208 (2006).</li>
<li>Foorman, B., Herrera, S., Petscher, Y., Mitchell, A., Truckenmiller, A. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11145-015-9544-5">The Structure of Oral Language and Reading and Their Relation to Comprehension in grades kindergarten through grade 2.</a> Reading and Writing. 28 (5), 655-681 (2015).</li>
<li>Foorman, B., Koon, S., Petscher, Y., Mitchell, A., Truckenmiller, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Examining+General+and+Specific+Factors+in+the+Dimensionality+of+Oral+Language+and+Reading+in+4th-10th+Grades%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Educational+Psychology%22%5BJournal%5D)">Examining General and Specific Factors in the Dimensionality of Oral Language and Reading in 4th-10th Grades.</a> Journal of Educational Psychology. 107 (3), 884-899 (2015).</li>
<li>Kieffer, M., Petscher, Y., Proctor, C. P., Silverman, R. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10888438.2016.1214591">Is the whole greater than the sum of its parts? Modeling the contributions of language comprehension skills to reading comprehension in the upper elementary grades.</a> Scientific Studies of Reading. 20 (6), 436-454 (2016).</li>
<li>Kim, Y. S. G., Park, C., Park, Y. <a target="_blank" href="https://link.springer.com/article/10.1007/s11145-015-9542-7">Dimensions of discourse level oral language skills and their relation to reading comprehension and written composition: an exploratory study.</a> Reading and Writing. 28, 633-654 (2015).</li>
<li>Foorman, B., Petscher, Y., Herrera, S. <a target="_blank" href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1041608018300414">Unique and common effects of decoding and language factors in predicting reading comprehension in grades 1-10.</a> Learning and Individual Differences. 63, 12-23 (2018).</li>
<li>Perfetti, C. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10888430701530730">Reading ability: Lexical quality to comprehension.</a> Scientific Studies of Reading. 11 (4), 357-383 (2007).</li>
<li>Perfetti, C., Stafura, J. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10888438.2013.827687">Word knowledge in a theory of reading comprehension.</a> Scientific Studies of Reading. 18 (4), 22-37 (2014).</li>
<li>Torgesen, J., Wagner, R., Rashotte, C. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aTorgesen%2C+J+%22Test+of+Word+Reading+Efficiency%22">Test of Word Reading Efficiency</a>. , 2nd ed, ProEd. Austin, TX. (2012).</li>
<li>Dunn, L., Dunn, D. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aDunn%2C+L+%22Peabody+Picture+Vocabulary+Test-4%22">Peabody Picture Vocabulary Test-4</a>. , Pearson. San Antonio, TX. (2007).</li>
<li>MacGinitie, W., MacGinitie, R., Maria, K., Dreyer, L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMacGinitie%2C+W+%22Gates-MacGinitie+Reading+Tests%22">Gates-MacGinitie Reading Tests</a>. , 4th ed, Riverside Publishing. Rolling Meadows, IL. (2000).</li>
<li>Wanzek, J., Wexler, J., Vaughn, S., Ciullo, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Reading+interventions+for+struggling+readers+in+the+upper+elementary+grades%3A+a+synthesis+of+20+years+of+research%5BTitle%5D)+AND+%22Reading+%26+Writing%22%5BJournal%5D)">Reading interventions for struggling readers in the upper elementary grades: a synthesis of 20 years of research.</a> Reading & Writing. 23, 889-912 (2010).</li>
<li>Foorman, B., Petscher, Y., Stanley, C., Herrera, S. <a target="_blank" href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/19345747.2016.1237597">Latent profiles of reading and language and their association with standardized reading outcomes in kindergarten through tenth grade.</a> Journal of Research on Educational Effectiveness. 10 (3), 619-645 (2017).</li>
<li>Lesaux, N. K., Kieffer, M. J., Kelley, J. G., Harris, J. <a target="_blank" href="http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/0002831214532165">Effects of academic vocabulary instruction for linguistically diverse adolescents: Evidence from a randomized field trial.</a> American Educational Research Journal. 51 (6), 1159-1194 (2014).</li>
<li>Lawrence, J., Crosson, A., Paré-Blagoev, E., Snow, C. <a target="_blank" href="http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.3102/0002831215579485">Word generation randomized trial: Discussion mediates the impact of program treatment on academic word learning.</a> American Educational Research Journal. 52 (4), 750-786 (2015).</li>
</ol>

Yazarlar onlar rakip hiçbir mali çıkarları var bildirin.

R varyans benzersiz ve ortak varyans L ve d nedeniyle içine çürüyen için protokol içinde üç kritik adım vardır İlk olarak, benzersiz R2 d için elde etmek için tam modeli salt L modelindeki R2 çıkarma İkinci olarak, L. üçüncü L ve D tarafından açıkladı ortak varyans elde etmek için için benzersiz R2 ' yi edinmek, iki benzersiz R2 tam modeli için R2 toplamı çıkarmak için tam modeli salt D modelinden2 R çıkarma.
Protokol değişiklik...

Dil (L) ve (D) kod çözme ürün okuma onun sadelik-okuma (R) nedeniyle popüler bir model olduğu gibi basit görünüm okuma1 (SVR) devam ediyor- ve SVR açıklamak, ortalama olarak, eğilimindedir çünkü yaklaşık % 60'ı varyans okuma açıkladı anlama2. SVR D ve R arasındaki bağıntıları zamanla azalacak ve L ve R arasındaki bağıntıları zamanla artacağını öngörüyor. Çalışmalar genellikle bu tahmin3,4,5destekler. Orada anlaşmazlıklar, ancak, SVR, fonksiyonel formu katkı modelleri ile ilgili (D + L = R) ürün modelleri daha okuduğunu içinde önemli ölçüde daha fazla farkı açıklayan (D × L = R)6,7,8ve bir sum ve ürün kombinasyonu [R = D + L + (D × L) en büyük farkı anlama3,9okuma miktarını açıklayan.
Son zamanlarda SVR modeli doğrulama fabrika Analizi ve yapısal denklem modelleme kullanarak gizli değişken modelleme gözlenen değişkenlere göre gerilemeleri ötesine genişledi. D genellikle untimed veya zamanlanmış okuma gerçek kelimeler ve/veya nonwords ile ölçülür ve R genellikle okuma-yazma ve bilgilendirme geçişleri izledi tarafından çoktan seçmeli sorular içeren bir okuma standartlaştırılmış test ölçülür. L genellikle testleri ifade ve alıcı kelime ve özellikle birincil sınıflarda etkileyici ve alıcı sözdizimi ve dinlediğini anlama önlemlerle ölçülür. En uzunlamasına çalışmalar L Venüslüdür10,11,12,13olduğunu rapor etmektedir. Ancak, başka bir boyuna çalışma14 birincil notlar ve sınıflar 4 ve 8 Venüslüdür yapısında L için iki faktörlü yapısı bildirir. Yeni kesitsel çalışmalar bifactor modeli en iyi veri ve R15,16,17,18öngörür rapor. Örneğin, Foorman vd. 16 Venüslüdür, üç faktörlü, dört faktör ve 4-10. sınıflarda öğrencilere verilerden SVR bifactor modellerinde göre ve bifactor modeli en uygun ve %72 %99 R. varyans açıkladı Genel bir L faktör varyans tüm yedi notlar ve kelime ve sözdizimi benzersiz olarak yalnızca bir sınıf varyans açıkladı açıkladı. D faktör orta tüm sınıflarda L ve R ile ilişkili, ancak (0.40-0,60 ve 0,47-0,74, sırasıyla), bu benzersiz olarak R ile genel L faktörü varlığında ilişkili değil.
L ve birincil notlar, SVR biri tarafından Foorman ve ark. dışında hiçbir çalışmaların ötesinde R biçilen değerinde L oynadığı benzersiz rolü dimensionality ışık akıtan tarafından genişletilmiş SVR gizli değişken modelleme olmasına karşın 19 benzersiz olarak D ve ben dolayı ne olduğunu ve ne ortak paylaşılan içine okuduğunu içinde farkı bölümlenmiş. Bu edebiyat büyük bir ihmal var. Kavramsal olarak D ve L kelime tanıma ses bilimi, semantik ve söylem cümle ve metin düzeyleri20dil becerilerini gerektirir çünkü yazı dili öngördürücüsü olarak varyans paylaşmak mantıklı. Benzer şekilde, metin anlaşılır21olacaksa dil anlama Fonem, morphemes, kelimeler, cümleler ve söylem ortografik temsilleri bağlanmalıdır. D L tarafından çarparak bu bileşenler tarafından paylaşılan bilgi vermez. Yalnızca ayrıştırma varyans benzersiz nedir ve ne D ve L predicting r tarafından paylaşılır içine entegre bilgi eğitim müdahaleler başarısı çok ortaya çıkaracaktır.
Foorman ve ark. tarafından bir çalışma okuduğunu anlama benzersiz nedir ve ne D ve L tarafından paylaşılan ortak varyans çürümüş 19 yaklaşım modelleme gizli bir değişken istihdam. Aşağıdaki iletişim kuralı üzerinden 1, 7 ve 10 (zamanlanmış kod çözme) D, L (alıcı kelime) ve R için değişkenleri gözlenen tek temel sınıflarda öğrencilere teknik verilerle gösterir (okuduğunu anlama testi okuma standartlaştırılmış) decomposition işlem yapmak kolay anlaşılır. Verileri verilerin bir alt kümesini temsil Foorman vd. 19.

<table><tbody><tr><td>IBM SPSS İstatistik Yazılımı</td><td>IBM</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Microsoft Office Excel</td><td>Microsoft</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

okuduğunu anlama dil benzersiz ve ortak etkileri ortaya çıkarmak için varyans çürüyen ve kod çözme

Decomposing the Variance in Reading Comprehension to Reveal the Unique and Common Effects of Language and Decoding

Basit görünüm okuma okuma çözme ve dil, her bileşenin benzersiz olarak okuduğunu anlama tahmin ile ürünü olduğunu iddia ediyor okuma popüler bir modeldir. Olmamakla birlikte araştırmacılar ürün bileşenleri yerine toplamı daha iyi tahmin olup iddia, yok araştırmacılar için okuma öngörmede varyans bileşenleri paylaşmak ölçüde incelemek için açıkladı varyans bölümlenmiş. Varyans ayrıştırmak için biz kod çözme için benzersiz R2 ' yi edinmek için tam modeli salt dil modelinden R2 çıkarın. İkinci olarak, biz dil için benzersiz R2 ' yi edinmek için tam modeli salt kod çözme modelinden R2 çıkarın. Üçüncü olarak, ortak varyans elde etmek için açıkladı dil ve kod çözme, biz iki benzersiz R2 tam modeli için R2 toplamı çıkarın. Yöntemi ile veri regresyon yaklaşımda 1. sınıflarda öğrencilere üzerinden gösterilmiştir (n = 372), 6 (n = 309) ve 10 (n = 122) dil (alıcı kelime) gözlenen bir ölçü birimi kullanılarak, (zamanlanmış kelime okuma) kod çözme ve okuduğunu anlama (Standart test). Sonuçlar 1 sınıfta açıkladı okuduğunu içinde farkı çözme ve dil ortak varyans tarafından nispeten büyük miktarda ortaya koyuyor. 10 sınıf tarafından dilinin benzersiz bir etki ve bu farkı anlama okuma çoğunluğu açıkladı ortak dil ve kod çözme be. Sonuçlar basit görünüm, dil ve okuduğunu anlama biçilen değerinde kod çözme paylaşılan benzersiz ve etkileri dikkate okuma genişletilmiş bir versiyonu bağlamında ele alınmıştır.

Bu çalışmanın amacı (L) dilinin benzersiz ve ortak varyans katkılarıyla araştırmaya ve (D) (R) Florida, bir devlet 1, 7 ve 10 sınıflarda olan demografi okuduğunu tahmin için kod çözme temsilcisi milletin bir Bütün. Okuduğunu anlama içinde açıkladı varyans tahminleri ile ilgili iki hipotezler vardı. İlk olarak, birincil notlar sonra eşsiz katkı d önemli ölçüde azalacak ve L eşsiz katkı artacaktır. İkinci olarak, eşsiz katkı l ve D ve L paylaşılan katkıları önemli ölçüde varyans birincil sı...

Burada okuduğunu anlama dili ve kod çözme benzersiz ve ortak Effects'e içinde farkı çürüyen bir protokol mevcut.

Okuduğunu anlama dil benzersiz ve ortak etkileri ortaya çıkarmak için varyans çürüyen ve kod çözme

The Simple View of Reading is a popular model of reading that claims that reading is the product of decoding and language, with each component uniquely ...

Bu yöntem, sosyal bilimler alanında okuma psikolojisi ve dil gelişimi ile ilgili temel soruların cevaplatını yardımcı olabilir. Bu teknik, bireysel fark özelliklerinin nasıl farklılık gösterdiğini ve benzersiz bir etkinin diğer özelliklerle paylaşılan bir etkiye kıyasla nasıl pail olabileceğini göstermektedir. Bu tekniğin etkileri sosyal bilimleri daha geniş bir alana yayabilir.Örtüşen varyansı anlamamıza yardımcı olan tahminörlerinin ortak lığının muhasebeleştirilmesine izin verdiği için. Grafik kullanıcı arabirimi ile yazılıma verileri okumak için dosyayı tıklatın ve fareyi açık üzerine gezdirin. Verileri tıklatın ve bilgisayardaki ilgili veri dosyasını bulun.Dosya türü grafik kullanıcı arabirimine sahip yazılımla tutarlı değilse, tür dosyaları tıklatın ve uygun dosya biçimini seçin. Sonra aç'ı tıklatın. İki bağımsız değişkene dayalı toplam varyansı açıklamak için, çözümle'yi tıklatın ve doğrusal seçmek için fareyi regresyon üzerine doğrulayın.Değişken listesindeki bağımlı değişkene tıklayın ve ardından bağımlının yanındaki ok. Değişken listesindeki iki bağımsız değişkene tıklayın ve bağımsızlığın yanındaki oku tıklatın. Tamam'ı tıklatın ve yazılımın görüntüleyici penceresini tıklatın.Model özeti bölümüne kaydırmak ve Değeri R karesinin altına kaydetmek için fareyi kullanın. Daha sonra bu değer in karesi toplam R'yi etiketle. Bağımsız değişken bir'e dayalı toplam varyansı açıklamak için, toplam varyans açıklamasını yalnızca bağımsız değişken listesinde bağımsız değişken ile tekrarlayın ve yazılımın görüntüleyici penceresini tıklatın.Ardından, model özeti bölümüne kaydırmak, Değeri R kare sütununa kaydetmek ve bu değeri bağımsız bir R kareolarak etiketlemek için fareyi kullanın. Bağımsız değişken ikiye dayalı toplam varyansı açıklamak için, toplam varyans açıklamasını yalnızca bağımsız değişken listesinde iki bağımsız değişkenle tekrarlayın ve yazılımın görüntüleyici penceresini tıklatın. Ardından, model özeti bölümüne kaydırmak, Değeri R kare sütununa kaydetmek ve bu değeri bağımsız değişken iki R kare olarak etiketlemek için fareyi kullanın.Benzersiz, ortak ve açıklanamayan varyans bileşenlerini hesaplamak için veri yönetim yazılımını açın ve toplam R kareli bağımsız değişkeni bir R kareli ve bağımsız değişken iki R'yi A1, B1 ve C1 hücrelerine saygılı bir şekilde girin. Toplam R kare değerini A2'ye girin. Bağımsız değişken bir R b2'ye kare değeri, bağımsız değişken ise C2'ye iki R kare değeri. Bir değişkenin benzersiz varyansını hesaplamak için formülü D2'ye girin ve bu değeri D1'deki değişkenin benzersiz varyansı olarak etiketlendirin. İki değişkenin benzersiz varyansını hesaplamak için formülü E2'ye girin ve değeri E1'deki iki değişkenin benzersiz varyansı olarak etiketlendirin. Bir ve iki arasındaki ortak varyansı hesaplamak için formülü F2'ye girin ve bu değeri F1'deki bir ve iki değişken arasında ortak çeşitli olarak etiketle. Açıklanamayan varyansı hesaplamak için formülü G2'ye girin ve bu değeri G1'de açıklanamayan varyansı etiketleyin. Bir değişkenin benzersiz varyansını, değişken ikinin benzersiz varyansını, bir ve iki değişken arasındaki ortak varyansını ve açıklanamayan varyansını çizmek için, verileri vurgulamak için fare hücrelerini D2, E2, F2 ve G2 üzerinde tıklatın ve sürükleyin ve eklemeyi tıklatın, ardından grafiklere, pasta grafiğine ve 2B pasta grafiğine tıklayın. Dilin benzersiz ve ortak varyansları ve okuma anlamanın öngörülmesi için kod çözme nin yapıldığı bu temsili çalışmada, birinci sınıf öğrencilerinin regresyon analizi okuma anlamadaki toplam varyansın %60'ını oluşturuyordu.Birinci sınıftaki varyans benzersiz ve yaygın etkilere ayrıştığında, kod çözme, okuma anlamadaki varyansın %24'ünü benzersiz bir şekilde açıklamıştır ve dil varyansın %17'sini benzersiz bir şekilde açıklamıştır. Deşifre ve dilin ortak farkı 7. Kod çözme ile benzersiz okuma anlama varyans% 7 ile açıklanan ve dil varyans% 28 açıkladı.Okuma anlamadaki varyansı açıklarken deşifre ve dilin ortak farkı 10.sınıf% 18 idi, regresyon analizi okuma anlama toplam varyans% 61'ini oluşturuyordu. Varyans%6'sını benzersiz bir şekilde muhasebesi çözerken, dil ise varyansın %42'sini benzersiz bir şekilde oluşturuyor. Okuma anlamadaki varyansı açıklarken kod çözme ve dilin ortak farkı %13 iken, ayrıştırma işleminin her bağımsız değişkenin açıkladığı benzersiz varyansı ayrı ayrı hesaplamanın tipik regresyon yaklaşımlarından farklı olduğunu unutmamak önemlidir.Bu protokol, benzersiz ve ortak varyansların oranlarının sosyoekonomik statüye göre farklılık gösterip değişmediği yle ilgili ek soruları yanıtlamak üzere değiştirilebilir. Ayrıca, gözlemlenebilir değişkenler ölçüm hatasını azaltmak için gizli değişkenlerle değiştirilebilir. Özellikle ilköğretim sınıflarında, okuma anlamanın öngörülmesinde, kodlama ve dilin birlikte açıkladığı ortak varyans miktarı, öğretimin dil bilgisinin sözcük düzeyinde bütünleşmesine odaklanması gerektiğini göstermektedir.

decomposing-variance-reading-comprehension-to-reveal-unique-common

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Mevcut madde bir göz izleme metodoloji dil anlama çalışmaları için değerlendirmeleri. Güvenilir veri elde etmek için Protokolü'nün önemli adımlar izlenmesi gerekir. Bunlar arasında göz tracker (göz ve baş görüntülerin iyi kalitenin korunmasını sağlamayaÖrneğin,) ve doğru kalibrasyon doğru up.

Göz izleme sırasında görsel olarak yer alan dil anlama: Esneklik ve sınırlamalar ortaya çıkarılması görsel bağlam etkileri

Yöntem gerileyen göz hareketleri (IOR) karşılığında inhibisyonu okuma sırasında rolünü araştırmak için tasarlanmıştır. Bu gerileme iki tür IOR rolü dahil olmak üzere oculomotor hatadan tetiklenen anlama zorluk karşı sonucu olarak tetiklenen eksiklikleri arasında differentiating odaklanmıştır.

Okuma sırasında anlama ve Oculomotor tabanlı gerileyen göz hareketleri ayırt etmek için göz izleme

Biz gerçek zamanlı cümle anlama otistik çocuklar tarafından sırasında morfolojik ipuçları kullanımını incelemek için bir protokol mevcut.

Cümle anlama Mandarin konuşan çocuklarda otizm eğitim için görsel dünya paradigması kullanarak

Burada, konuşulan Çin bağıl yan tümcelerinin çevrimiçi işlenmesini incelemek için çift modal girişim görevlerini kullanan bir protokol salıyoruz. İşitsel işleme ile intra- ve ekstrasentential parazitleri içeren iki örnek deney tanımlanmıştır. Paradigma, çalışma belleği doğası ve cümle işleme üzerindeki etkilerini ele almak için bir metodoloji sağlar.

Çift Modal Girişim Görevleri Kullanarak Çince Konuşulan Karmaşık Cümlelerin Online Sintaktik İşlemelerinin İncelenmesi

Bu makalede, nörolojik olarak sağlıklı katılımcılar ve demans ve bilişsel düşüş olan bireyler yazılı kelime tanıma değerlendirmek için basit bir sözlü karar deneme uygulamak açıklamaktadır. Biz de temel bileşenler Analizi (PCA) ve karma efektler modelleme kullanarak reaksiyon süresi Analizi ayrıntılı bir açıklamasını sağlar.

Demans veya hafif bilişsel bozukluk ile ve olmadan yetişkinlerde yazılı kelime tanıma eğitim için sözlü karar görevi

Bu makale, uzunlamasına dayalı araştırmalara cevap vermek için farklı değişkenler üzerindeki benzersiz, örtüşen genetik ve çevresel etkileri tahmin etmek için davranışsal genetik, Kolesky ayrışma yönteminde altın standart yöntemin kullanımını göstermektedir Soru.

Okuma Becerileri Arasındaki Uzunlamasına İlişkilerdeki Bireysel Farklılıkları Keşfetmek için Cholesky Ayrışmasını Kullanma

Bu araştırma disleksi belirlenmesi için önerilen bir protokol ortaya koymaktadır. Protokol tanı ve müdahale modellerine yanıt dayanmaktadır. Öneri, okuma ve yazma performansı ve belirleyici faktörlerin değerlendirilmesi için yapılandırılmış mülakatlar ve standart testlerin kullanılmasını içerir.

Altı Yaşında Disleksi Değerlendirmesi

Burada sunulan bir protokol etki alanları ve duyusal yöntemler arasında zamansal istatistiksel desenler çocukların öğrenme incelenmesi yönelik çocuk dostu istatistiksel öğrenme görevleri bir dizi tanıtAn. Geliştirilen görevler, istatistiksel öğrenme sırasında nöral etkileşimi incelemek için web tabanlı platform ve görev tabanlı fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerini kullanarak davranışsal veriler toplar.

Okul Çağındaki Çocuklarda Yöntem ve Etki Alanları Arasında İstatistiksel Öğrenmenin Online Platform ve Nörogörüntüleme Teknikleri Ile Ölçülmesi

Okumada Genel Alan ve Özel Alan Becerilerinin Değerlendirilmesi için Multimedya Bataryası, bilişsel ve temel okuma becerilerini değerlendirmek için tasarlanmış güvenilir ve geçerli bir multimedya bataryasıdır. Özellikle disleksi olan çocuklar için faydalı olan kapsamlı bir bilişsel ve okuma performansı profilinin oluşturulmasını sağlar.

Bilgisayarlı Testler Yoluyla Çocuklarda Disleksi Değerlendirmesini Geliştirme

Bu makalede, metin anlamada yer alan bilişsel süreçleri incelemek için göz izleme metodolojilerinin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Göz takip ekipmanlarının tanımları, deneysel uyaranların nasıl geliştirileceği ve prosedür önerileri dahildir. Sunulan bilgiler çoğu çalışmaya sözel uyaranlar kullanılarak uygulanabilir.

Metin Anlamada Yer Alan Bilişsel Süreçleri Değerlendirmek için Göz Hareketlerini Kullanma

Keşfedin okuduğunu anlama varyansını dil ve kod çözme etkilerini ayırarak analiz etme yöntemini. Bu teknik bireysel farklılıkları ve örtüşen varyansı anlamaya yardımcı olur.

Okuduğunu anlama dil benzersiz ve ortak etkileri ortaya çıkarmak için varyans çürüyen ve kod çözme

Daha fazla video keşfet