Multilevel model development. The r

Multilevel model development. The researchers used relationships found
in the single-level SEM models (i.e., classroom, school, and district) to inform
the development of a multilevel model. Analyses reported here represent a
multilevel model in a single diagram that contains paths between predictor
variables at each level of analyses and the outcome variable. In the multilevel
model, each path contains three path coefficients, which one may interpret as
regression coefficients. To create datasets for each level of analysis, researchers
aggregated variables from lower levels, assigned the mean score to the higher
level, and assigned variables from higher levels to lower levels. As an example,
for school-level analysis, researchers aggregated classroom-level variables (e.g.,
teacher beliefs about technology) to the school level by calculating the mean
scale score for teachers within a given school and then assigning that mean to
the school level. Conversely, at the classroom level, researchers assigned values
for school-level variables (e.g., principal’s use of technology) to each teacher,
which remained constant across all teachers within a school. Table 5 presents a
summary of variables used in analyses.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การพัฒนารูปแบบหลายระดับ นักวิจัยใช้ความสัมพันธ์ที่พบในระดับเดียว SEM รุ่น (เช่น ห้องเรียน โรงเรียน และอำเภอ) เพื่อแจ้งให้ทราบการพัฒนาแบบหลายระดับ วิเคราะห์รายงานที่นี่แสดงถึงการหลายรุ่นในไดอะแกรมเดียวที่ประกอบด้วยเส้นทางระหว่างผู้ทายผลตัวแปรในแต่ละระดับของการวิเคราะห์และแปรผล ในหลายระดับที่รูปแบบ แต่ละเส้นทางประกอบด้วยค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางสาม หนึ่งที่อาจตีความเป็นค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย สร้าง datasets สำหรับแต่ละระดับของการวิเคราะห์ วิจัยตัวแปรรวมจากระดับล่าง ให้คะแนนเฉลี่ยสูงขึ้นตัวแปรระดับ และกำหนดจากระดับที่สูงขึ้นเพื่อลดระดับ เป็นตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์ระดับโรงเรียน นักวิจัยรวมตัวแปรระดับชั้นเรียน (เช่นความเชื่อของครูเกี่ยวกับเทคโนโลยี) ระดับโรงเรียนโดยคำนวณค่าเฉลี่ยขนาดคะแนนสำหรับครูภายในโรงเรียนให้ และจากนั้น กำหนดว่าหมายถึงการระดับโรงเรียน ในทางกลับกัน ในระดับห้องเรียน นักวิจัยกำหนดค่าสำหรับตัวแปรระดับโรงเรียน (เช่น หลักของการใช้เทคโนโลยี) กับครูแต่ละซึ่งยังคงคงที่ระหว่างครูภายในโรงเรียนทุกคน ตาราง 5 แสดงการสรุปของตัวแปรที่ใช้ในการวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การพัฒนารูปแบบหลายระดับ นักวิจัยได้ใช้ความสัมพันธ์ที่พบ
ในระดับเดียวรุ่น SEM (เช่นห้องเรียนโรงเรียนและอำเภอ) เพื่อแจ้งให้ทราบ
การพัฒนารูปแบบหลายระดับ การวิเคราะห์รายงานที่นี่เป็นตัวแทนของ
หลายรูปแบบในแผนภาพเดียวที่มีเส้นทางระหว่างทำนาย
ตัวแปรในแต่ละระดับของการวิเคราะห์และตัวแปรผล ในหลาย
รุ่นแต่ละเส้นทางมีสามค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางที่หนึ่งอาจตีความเป็น
ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย เพื่อสร้างชุดข้อมูลสำหรับแต่ละระดับของการวิเคราะห์นักวิจัย
รวมตัวแปรจากระดับที่ต่ำกว่าที่ได้รับมอบหมายค่าเฉลี่ยจะสูงกว่า
ระดับและตัวแปรที่ได้รับมอบหมายจากระดับที่สูงขึ้นไปอยู่ในระดับที่ต่ำกว่า เป็นตัวอย่าง
สำหรับการวิเคราะห์โรงเรียนระดับนักวิจัยรวมตัวแปรห้องเรียนระดับ (เช่น
ความเชื่อของครูเกี่ยวกับเทคโนโลยี) ในระดับโรงเรียนโดยการคำนวณค่าเฉลี่ย
คะแนนระดับสำหรับครูที่อยู่ในโรงเรียนที่กำหนดและกำหนดแล้วว่าหมายถึง
ระดับโรงเรียน ในทางกลับกันในระดับชั้นเรียนนักวิจัยที่ได้รับมอบหมายค่า
ตัวแปรโรงเรียนระดับ (เช่นการใช้งานที่สำคัญของเทคโนโลยี) กับครูแต่ละ
ซึ่งยังคงอยู่อย่างต่อเนื่องทั่วทั้งครูทุกคนที่อยู่ในโรงเรียน ตารางที่ 5 นำเสนอ
บทสรุปของตัวแปรที่ใช้ในการวิเคราะห์