In addition to significance tests f

In addition to significance tests for coefficients in the models,effect sizes are often reported for multilevel models. As the predictors of interest in the models were at level 2 (the MOOSESTM codes for teacher talk), the appropriate effect size is a proportion reduction in variance at level 2 (Raudenbush & Bryk, 2002). This is calculated as the reduction in variance in the random intercepts realized by the addition of one or more level 2 predictors to the model. Unfortunately, likely as a result of the small sample size,these estimates were unstable, frequently yielding either negative or misleadingly large positive values. Therefore, we do not report these proportion reductions in variance values.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากทดสอบสำคัญสำหรับสัมประสิทธิ์ในรูปแบบ ขนาดผลมักจะรายงานในหลายรูปแบบ Predictors น่าสนใจในแบบจำลองได้ระดับ 2 (รหัส MOOSESTM สำหรับครูพูด), ขนาดผลที่เหมาะสมเป็นสัดส่วนลดความแปรปรวนที่ระดับ 2 (Raudenbush & Bryk, 2002) นี้เป็นการลดในความผันแปร intercepts สุ่มที่รับรู้แห่ง หนึ่ง predictors ระดับ 2 กับรูปแบบการคำนวณ อับ อาจเนื่องจากขนาดตัวอย่างขนาดเล็ก การประเมินเหล่านี้ได้เสถียร บ่อย ๆ ผลผลิตค่าบวกค่าลบ หรือ misleadingly ใหญ่ ดังนั้น เราไม่รายงานเหล่านี้ลดสัดส่วนค่าความแปรปรวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกเหนือไปจากการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญสำหรับค่าสัมประสิทธิ์ในรูปแบบที่มีขนาดผลจะมีการรายงานมักจะหลายรุ่น ในฐานะที่เป็นตัวทำนายที่น่าสนใจในรูปแบบที่อยู่ในระดับ 2 (รหัส MOOSESTM พูดคุยสำหรับครู) ขนาดผลที่เหมาะสมคือการลดสัดส่วนในความแปรปรวนในระดับ 2 (Raudenbush และ Bryk, 2002) นี้จะถูกคำนวณเป็นการลดลงของความแปรปรวนในการดักสุ่มตระหนักโดยการเพิ่มขึ้นของระดับหนึ่งหรือเพิ่มเติม 2 พยาก​​รณ์รูปแบบที่ แต่น่าเสียดายที่น่าจะเป็นผลมาจากขนาดของกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กประมาณการเหล่านี้ไม่เสถียรมักยอมลบหรือทำให้เข้าใจผิดค่าบวกขนาดใหญ่ ดังนั้นเราจึงไม่รายงานเหล่านี้ลดสัดส่วนค่าความแปรปรวน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากการทดสอบสำคัญสำหรับสัมประสิทธิ์ในรูปแบบ ขนาด ผลมักจะรายงานแบบหลายระดับ ที่ส่งผลต่อความสนใจในโมเดลระดับที่ 2 ( moosestm รหัสสำหรับครูพูด ) , ผลที่เหมาะสมขนาดสัดส่วนในการลดความแปรปรวนในระดับ 2 ( โรเดนบุช& bryk , 2002 )นี้จะคำนวณโดยการลดความแปรปรวนในการสุ่มใน intercepts ตระหนัก โดยการเพิ่มหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งระดับ 2 สามารถร่วมกันพยากรณ์แบบ แต่น่าเสียดายที่อาจเป็นผลจากตัวอย่างเล็ก ๆขนาดประมาณนี้ไม่แน่นอน มักให้ผลผลิต misleadingly ขนาดใหญ่ ค่าลบ หรือ บวก ดังนั้นเราจึงไม่รายงานลดสัดส่วนเหล่านี้ในความแปรปรวนของค่า