Обоснование выбора методов анализа
Где буква с означает вуз, tпреподавателя, sстудента, eтест (математика или критическое мышление). Zects = 0 + 1treatmentct+2studentscts +3students_backgraundcts +4teacherct+5collegec+6IDc + cts. Zects = 0 + 1treatmentct+ 2studentscts+ 3students_backgraundcts+ 4teacherct+5collegec+cts. Zects = 0 + 1treatmentct+2studentscts+3students_backgraundcts+4teacherct +cts. Zects = 0 + 1treatmentct… Читать ещё >
Обоснование выбора методов анализа (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Метод линейной регрессии
Для ответа на исследовательский вопрос о связи научной деятельности преподавателя с образовательными результатами его студентов проводился регрессионный анализ. Регрессионный анализ — достаточно популярный метод анализа. Этот вид анализа позволяет проверить направление и силу связи между зависимой переменной и несколькими независимыми переменными. Согласно Kutner, Nachtscheim, and Neter (2004) регрессионный анализ может использоваться в случаях, когда необходимо: 1) описать взаимосвязь переменных; 2) проконтролировать переменные; 3) сделать прогноз. При построении регрессионных моделей основной независимой переменной выступала переменная «Проводил ли преподаватель в течение последних двух лет исследования/исследовательские проекты». Контрольные переменные пошагово включались в модель. Уравнения моделей:
Модель — 1.
Zects = 0 + 1treatmentct +cts
Модель — 2.
Zects = 0 + 1treatmentct +2studentscts+cts
Модель — 3.
Zects = 0 + 1treatmentct +2studentscts+3students_backgraundcts+cts
Модель — 4.
Zects = 0 + 1treatmentct+2studentscts+3students_backgraundcts+4teacherct +cts
Модель — 5.
Zects = 0 + 1treatmentct+ 2studentscts+ 3students_backgraundcts+ 4teacherct+5collegec+cts
Модель — 6.
Zects = 0 + 1treatmentct+2studentscts +3students_backgraundcts +4teacherct+5collegec+6IDc + cts
где буква с означает вуз, tпреподавателя, sстудента, eтест (математика или критическое мышление).
Коэффициент 1 показывает, на сколько стандартных отклонений изменится балл студента s по математике или критическому мышлению в случае, если преподаватель t в вузе c занимается исследовательской деятельностью (treatment).
Коэффициенты 2−5 показывают, на сколько стандартных отклонений изменится балл студента при изменении соответствующей контрольной переменной, где studentcts— вектор переменных, характеризующих ученика (пол, возраст, СЭС, образование матери), students_backgraundcts — вектор переменных, характеризующих довузовскую подготовку ученика (балл ЕГЭ по математике, тип школы и класса, которые студент заканчивал до поступления в вуз), teacherct — вектор переменных, характеризующих преподавателя (пол, стаж работы, преподавательская нагрузка, наличие административной должности), collegec — вектор переменных, характеризующих вуз (Доля доходов от НИОКР в общих доходах вуза, %, удалённость от г. Москва). В модели-6 в качестве независимой переменной было взято ID вуза с целью проконтролировать все различия, существующие в вузах.
Ошибки cts в регрессионных уравнениях показывают насколько отличается предсказанное с помощью регрессионной модели значение зависимой переменной от наблюдаемого значения. В связи с тем, что мы имеем дело с иерархической выборкой, мы делали коррекцию регрессионных остатков по кластерам Хубера-Уайта во всех моделях.