Since the data is hierarchical stru

Since the data is hierarchical structure, correlation analysis of the hierarchical variable is conducted, based on
the method of nonparametric test, with the Spearman and Kendall’s tau_b rank correlation coefficient to measure
the linear correlation between variables. The correlation analysis of rank variable is mainly used to deal with the
ordinal variable, and the size of value of ordinal variable can represent a certain order of relations (grade, orientation
or size, etc.) of the observed objects, also based on the “quality” factor of the variables. The evaluation values
of the two kinds of scientific understanding are: 0-unclear, 1-naive, 2-traditional, 3-informed, and the value from
small to large represent the cognitive level. Tested by SPSS19.0 (Table 3), the Spearman and Kendall s tau_b rank
hierarchical coefficient are significantly correlated at the level of 0.01 between science teachers from Shanghai
and Chicago, which means science teachers in both of the countries have a correlation in the understandings of
NOS and SI.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตั้งแต่ โครงสร้างลำดับชั้นข้อมูล การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรตามลำดับชั้นจะดำเนินการ อิงวิธีการทดสอบ nonparametric กับ Spearman และ Kendall tau_b อันดับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ในการวัดความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรอันดับส่วนใหญ่จะใช้ในการจัดการกับการตัวแปรลำดับ และขนาดของค่าของตัวแปรลำดับสามารถแสดงลำดับความสัมพันธ์ (เกรด ปฐมนิเทศหรือขนาด ฯลฯ) สังเกตวัตถุ ขึ้นอยู่กับปัจจัย "คุณภาพ" ของตัวแปร การประเมินค่ามีสองชนิดของความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์: 0 ชัดเจน 1-ไร้เดียงสา แบบ 2, 3 ทราบ และค่าจากเล็กไปใหญ่แสดงระดับความรู้ความเข้าใจ ทดสอบ โดย SPSS19.0 (ตาราง 3), Spearman และ Kendall s tau_b ลำดับที่ค่าสัมประสิทธิ์ตามลำดับชั้นมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.01 ระหว่างครูวิทยาศาสตร์จากเซี่ยงไฮ้ชิคาโก ซึ่งหมายความว่า ครูผู้สอนวิทยาศาสตร์ในประเทศทั้งสอง มีความสัมพันธ์ในความเข้าใจของชุดหมายเลข และสี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากข้อมูลที่มีโครงสร้างลำดับชั้นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรลำดับชั้นจะดำเนินการบนพื้นฐานของ
วิธีการทดสอบอิงพารามิเตอร์ที่มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อันดับ tau_b หอกและเคนดอลในการวัด
ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างตัวแปร การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรอันดับส่วนใหญ่จะใช้ในการจัดการกับ
ตัวแปรลำดับและขนาดของค่าของตัวแปรลำดับสามารถแทนคำสั่งบางอย่างของความสัมพันธ์ (เกรดปฐมนิเทศ
หรือขนาดอื่น ๆ ) ของวัตถุที่สังเกตได้ก็ขึ้นอยู่กับ "คุณภาพ" ปัจจัยตัวแปร ค่าประเมิน
ของทั้งสองชนิดมีความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์: 0-ชัดเจน 1 ไร้เดียงสา 2 แบบดั้งเดิม 3 แจ้งและความคุ้มค่าจาก
เล็กไปใหญ่แทนระดับความรู้ความเข้าใจ ผ่านการทดสอบโดย SPSS19.0 (ตารางที่ 3) ที่สเปียร์แมนและเคนดอล s tau_b ยศ
สัมประสิทธิ์การลำดับชั้นมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.01 ระหว่างครูวิทยาศาสตร์จากเซี่ยงไฮ้
และชิคาโกซึ่งหมายความว่าครูวิทยาศาสตร์ในทั้งสองประเทศมีความสัมพันธ์ในความเข้าใจที่ ของ
NOS และ SI

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เนื่องจากข้อมูลมีโครงสร้างแบบลำดับชั้น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของตัวแปรชุดและตามวิธีการทดสอบนอนพาราเมตริกด้วย Spearman Rank Correlation Coefficient และ เคนดอลล์ ก็ tau_b ตวงความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร ความสัมพันธ์ของตัวแปรอันดับส่วนใหญ่ถูกใช้เพื่อจัดการกับตัวแปรสำคัญ และขนาดของค่าของตัวแปรสำคัญสามารถแสดงคำสั่งบางอย่างของความสัมพันธ์ ( เกรดปฐมนิเทศหรือขนาด ฯลฯ ) และวัตถุ ยังขึ้นอยู่กับ " คุณภาพ " องค์ประกอบของตัวแปร การประเมินค่าของทั้งสองประเภทของความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์ : 0-unclear 1-naive 2-traditional 3-informed , , , , และคุณค่าจากขนาดเล็กและขนาดใหญ่เป็นตัวแทนของระดับการรับรู้ ทดสอบโดย spss19.0 ( ตารางที่ 3 ) , ผู้ tau_b อันดับของ และ เคนดอลล์1 ชุดมีความสัมพันธ์ที่ระดับ 0.01 ระหว่างครูวิทยาศาสตร์ จากเซี่ยงไฮ้และชิคาโก ซึ่งหมายความว่า ครูวิทยาศาสตร์ในทั้งสองประเทศมีความสัมพันธ์ในความเข้าใจของหมายเลข และซื่อ