For the un Ivariate analysis, three

For the un Ivariate analysis, three G-study designs were used for the speaking data to estimate the variance components in the G-study: (a) a two-facet, partially nested design [(r:p) ×t] with tasks (t) and raters (r) as random facets; (b) a two-facet crossed design (p ×t × r′) with tasks (t) and ratings(r′) as random facets; and (c) a single-facet crossed design (p ×t) with tasks (t) as random facets that used averaged ratings over two raters as the unit of analysis. The first two were the two main comparison G-study designs used in this study to investigate the relative effects of tasks and rater stogether (see also the previous section, “Investigation of Score Dependability: Generalizability Theory,” for rationales for these two designs). However, the third design (p ×t) was used to estimate internal consistency reliability coefficients (αT) for different section lengths when the averaged ratings over two raters were used as units of analysis; thus, possible scores were 1.0, 1.5, …,4.5, 5.0. In a single-facet design, a Cronbach

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับสหประชาชาติวิเคราะห์ Ivariate, G-ศึกษาออกแบบที่สามใช้สำหรับข้อมูลที่พูดเพื่อประเมินส่วนประกอบความแปรปรวนใน G-ศึกษา: (a) แบบสองพได้ บางส่วนซ้อน [(r:p) × t] กับงาน (t) และ raters (r) เป็นแง่มุมสุ่ม (b) พได้สองการข้ามออก (p × t × r′) กับงาน (t) และ ratings(r′) เป็นแง่มุมสุ่ม และ (c) เดียวพได้ข้ามเป็นแง่มุมแบบสุ่มที่ใช้ averaged จัดอันดับผ่าน raters ที่สองเป็นหน่วยวิเคราะห์ (p × t) ออกแบบงาน (t) ครั้งแรกสองเปรียบเทียบหลัก G-ศึกษาออกแบบใช้ในการศึกษานี้การตรวจสอบผลของงานและ rater stogether ญาติ (โปรดดูส่วนก่อนหน้านี้ "การตรวจสอบของคะแนน Dependability: Generalizability ทฤษฎี สำหรับ rationales การออกแบบเหล่านี้สอง) อย่างไรก็ตาม การออกแบบที่สาม (p × t) ใช้การประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความสอดคล้องภายใน (αT) สำหรับความยาวส่วนต่าง ๆ เมื่อจัดอันดับเฉลี่ยกว่า raters ที่สองถูกใช้เป็นหน่วยของการวิเคราะห์ ดังนั้น ได้คะแนนได้ 1.0, 1.5,..., 4.5, 5.0 ในการออกแบบเดี่ยวพได้ Cronbach

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับการวิเคราะห์ Ivariate ยกเลิกสามการออกแบบ G-ศึกษาถูกนำมาใช้สำหรับการพูดที่จะประเมินองค์ประกอบความแปรปรวนใน G-การศึกษา (ก) สองด้านการออกแบบที่ซ้อนกันบางส่วน [(R: p) × t] กับงาน (t) และผู้ประเมิน (R) เป็นแง่มุมที่สุ่ม (ข) สองด้านการออกแบบข้าม (พีที×× R ') กับงาน (t) และการให้คะแนน (R) เป็นแง่มุมที่สุ่ม และ (ค) ด้านเดียวข้ามออกแบบ (P ×ตัน) กับงาน (t) เป็นแง่มุมที่สุ่มที่ใช้เฉลี่ยการให้คะแนนมากกว่าสองผู้ประเมินเป็นหน่วยในการวิเคราะห์ สองคนแรกของทั้งสองหลักเปรียบเทียบการออกแบบ G-การศึกษาที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้เพื่อศึกษาผลกระทบของญาติของงานและการประเมิน stogether (เห็นส่วนก่อนหน้านี้ "การสืบสวนของคะแนน Dependability: ทฤษฎีการ" สำหรับเหตุผลเหล่านี้สองแบบ) . แต่การออกแบบที่สาม (P ×ตัน) ถูกนำมาใช้ในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความน่าเชื่อถือสอดคล้องภายใน (αT) สำหรับความยาวส่วนที่แตกต่างกันเมื่อให้คะแนนเฉลี่ยเกินสองผู้ประเมินถูกนำมาใช้เป็นหน่วยของการวิเคราะห์; จึงเป็นไปได้ที่มีคะแนน 1.0, 1.5, ... , 4.5, 5.0 ในการออกแบบด้านเดียว, ครอนบาค

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

UN ivariate การวิเคราะห์ สามแบบ g-study ถูกใช้เพื่อการพูดข้อมูลประมาณองค์ประกอบความแปรปรวนใน g-study : ( ) เป็นสองแง่ บางส่วนอยู่การออกแบบ [ ( R : P ) × t ] กับงาน ( T ) และผู้ประเมิน ( R ) เป็นแง่มุมสุ่ม ; ( b ) เป็นสองแง่ข้าม การออกแบบ ( P R T ×× School ) กับงาน ( T ) และการให้คะแนน ( R School ) เป็นแง่มุมสุ่ม ;และ ( C ) ด้านเดียวข้ามการออกแบบ ( P × t ) กับงาน ( t ) เป็นแง่มุมแบบสุ่มที่ใช้เฉลี่ยคะแนนมากกว่าสองจำนวนเป็นหน่วยในการวิเคราะห์ สองคนแรกถูกออกแบบ g-study เปรียบเทียบสองหลักที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ เพื่อศึกษาผลสัมพัทธ์ของงานและระดับ stogether ( เห็นก่อนหน้า ส่วน " การตรวจสอบคะแนนความน่าเชื่อถือ : วิชาทฤษฎี" มีเหตุผลสำหรับทั้งสองแบบ ) อย่างไรก็ตาม การออกแบบที่สาม ( P × t ) คือใช้ในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ความเที่ยงแบบความสอดคล้องภายใน ( α T ) ส่วนความยาวแตกต่างกันเมื่อเฉลี่ยคะแนนมากกว่าสองจำนวนที่ถูกใช้เป็นหน่วยของการวิเคราะห์ ซึ่งได้คะแนน 1.0 , 1.5 , 4.5 , 5.0 . . . . . . . . ในการออกแบบด้านเดียว เท่ากับ