Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области социальных наук о психологии чтения и развития языка. Этот метод иллюстрирует, как отдельные характеристики различия со-изменения и как уникальный эффект может ведро по сравнению с эффектом совместно с другими характеристиками. Последствия этого метода распространяются на социальные науки в более широком смысле.
Поскольку это позволяет дать отчет об общейности предикторов, которые помогают нам понять перекрывающиеся дисперсии. Чтобы прочитать данные в программное обеспечение с графическим пользовательским интерфейсом, нажмите файл и наведите курсор мыши над открытым. Нажмите на данные и найдите соответствующий файл данных на компьютере.
Если тип файла не соответствует программному обеспечению с графическим пользовательским интерфейсом, нажмите файлы типа и выберите соответствующий формат файла. Затем нажмите кнопку "Открыть". Чтобы объяснить общую дисперсию на основе двух независимых переменных, нажмите проанализировать и наведите курсор мыши на регрессию, чтобы выбрать линейный.
Нажмите на зависимую переменную в списке переменных, а затем стрелку рядом с зависимой. Нажмите на две независимые переменные в списке переменных и нажмите стрелку рядом с независимостью. Нажмите кнопку "Хорошо" и нажмите на окно просмотра программного обеспечения.
Используйте мышь для прокрутки в разделе резюме модели и записи значения под квадратом R. Затем обозначить это значение общей R в квадрате. Чтобы объяснить общую дисперсию, основанную на независимой переменной, повторите объяснение общей дисперсии с независимой переменной только в независимом списке переменных и нажмите на окно просмотра программного обеспечения.
Затем используйте мышь, чтобы прокрутить в раздел резюме модели, записать значение под столбец R квадрата, и пометить это значение независимой переменной один R в квадрате. Чтобы объяснить общую дисперсию, основанную на независимой переменной 2, повторите объяснение общей дисперсии с независимой переменной два только в независимом списке переменных и нажмите на окно просмотра программного обеспечения. Затем используйте мышь, чтобы прокрутить в раздел резюме модели, записать значение под столбец R квадрата, и пометить это значение независимой переменной два R в квадрате.
Чтобы вычислить уникальные, общие и необъяснимые компоненты дисперсии, откройте программное обеспечение для управления данными и введите общую независимую переменную R в квадрате и независимую переменную два R в квадрате в ячейки A1, B1 и C1 с уважением. Введите общую стоимость R в квадрате в A2. Независимая переменная значение R в квадрате в B2, а независимая переменная два R в квадрате значение в C2. Чтобы вычислить уникальную дисперсию переменной, введите формулу в D2 и обозначить это значение как уникальное отклонение переменной в D1. Чтобы вычислить уникальную дисперсию переменной 2, введите формулу в E2 и обозначить значение как уникальное отклонение переменной 2 в E1. Чтобы вычислить общую дисперсию между переменными один и два, введите формулу в F2 и обозначить это значение как общее различное между переменными один и два в F1. Чтобы вычислить необъяснимую дисперсию, введите формулу в G2 и обозначить эту необъяснимую дисперсию значения в G1. Чтобы построить уникальную дисперсию переменной, уникальную дисперсию переменных два, общую дисперсию между переменными один и два, и необъяснимую дисперсию, нажмите и перетащите ячейки мыши над D2, E2, F2 и G2, чтобы выделить данные, и нажмите вставку, затем нажмите диаграммы, диаграмму пирога и 2D диаграмму пирога. В этом репрезентативном исследовании уникальных и общих отклонений языка и декодирования для прогнозирования понимания чтения регрессионный анализ для учащихся первого класса составил 60% от общей дисперсии в понимании чтения.
Когда дисперсия в первом классе была разложена на уникальные и распространенные эффекты, расшифровка однозначно объяснила 24% дисперсии в понимании чтения, и язык однозначно объяснил 17% дисперсии. Общая дисперсия декодирования и языка составила 19% В седьмом классе регрессионный анализ составил 53% от общей дисперсии в понимании чтения. С расшифровкой однозначно объясняется 7% дисперсии в понимании чтения, и язык объяснил 28% дисперсии.
Общая дисперсия декодирования и языка в объяснении дисперсии в понимании чтения составила 18%В 10 классе регрессионный анализ составил 61% от общей дисперсии в понимании чтения. При расшифровке однозначно приходится 6% дисперсии, а на язык однозначно приходится 42% дисперсии. Общая дисперсия декодирования и языка в объяснении дисперсии в понимании чтения составила 13%При попытке этой процедуры важно помнить, что процесс разложения отличается от типичных регрессионных подходов отдельного расчета уникальной дисперсии, которую объясняет каждая независимая переменная.
Этот протокол может быть изменен, чтобы ответить на дополнительные вопросы о том, различаются ли пропорции уникальных и общих отклонений по социально-экономическому статусу. Кроме того, наблюдаемые переменные могут быть заменены скрытыми переменными для уменьшения погрешности измерений. Количество общей дисперсии, которую расшифровка и язык вместе объясняют в прогнозировании понимания чтения, особенно в начальных классах, говорит о том, что обучение должно быть сосредоточено на интеграции лингвистических знаний на уровне слов.
