This study introduces three growth

This study introduces three growth modeling techniques: latent growth modeling (LGM), hierarchical linear modeling (HLM), and longitudinal profile analysis via multidimensional scaling (LPAMS). It compares the multilevel growth parameter estimates and potential predictor effects obtained using LGM, HLM, and LPAMS. The purpose of this multilevel growth analysis is to alert applied researchers to selected analytical issues that are required for consideration in decisions to apply one of these three approaches to longitudinal academic achievement studies. The results indicated that there were no significant distinctions on either mean growth parameter estimates or on the effects of potential predictors to growth factors at both the student and school levels. However, the study also produced equivocal findings on the statistical testing of variance and covariance growth parameter estimates. Other practical issues pertaining to the three growth modeling methods are also discussed

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษานี้แนะนำเทคนิคการสร้างโมเดลสามเจริญเติบโต: เจริญเติบโตที่แฝงการสร้างโมเดล (LGM), การสร้างแบบจำลองเชิงลำดับชั้น (HLM), และวิเคราะห์โพรไฟล์ตามยาวผ่านหลายมิติมาตราส่วน (LPAMS) มันเปรียบเทียบค่าประมาณพารามิเตอร์หลายระดับการเจริญเติบโตและผลทำนายที่อาจเกิดขึ้นได้ ใช้ LGM, HLM, LPAMS วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์หลายระดับการเจริญเติบโตนี้คือการแจ้งเตือนที่ใช้นักวิจัยการเลือกปัญหาวิเคราะห์ที่จำเป็นสำหรับการพิจารณาในการตัดสินใจการใช้เหล่านี้สามอย่างใดอย่างหนึ่งวิธีการศึกษาสำเร็จศึกษาระยะยาว ผลระบุว่า มีความแตกต่างไม่มีนัยสำคัญประมาณพารามิเตอร์ใดหมายถึงการเจริญเติบโต หรือผลของการพยากรณ์ที่มีศักยภาพการเจริญเติบโตปัจจัยระดับนักเรียนและโรงเรียน อย่างไรก็ตาม การศึกษายังผลิตสองแง่สองง่ามผลการทดสอบทางสถิติของผลต่าง และการประมาณค่าพารามิเตอร์แปรปรวนเจริญเติบโต ปัญหาทางปฏิบัติอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับสามยังกล่าวถึงวิธีการสร้างแบบจำลองการเจริญเติบโต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษานี้จะแนะนำการสร้างแบบจำลองสามเทคนิคการเจริญเติบโต: การสร้างแบบจำลองที่แฝงการเจริญเติบโต (LGM) การสร้างแบบจำลองเชิงเส้นลำดับชั้น (HLM) และการวิเคราะห์รายละเอียดยาวผ่านการปรับหลายมิติ (LPAMS) มันเปรียบเทียบประมาณการการเติบโตของพารามิเตอร์หลายระดับและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นได้รับการทำนายโดยใช้ LGM, HLM และ LPAMS วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์การเจริญเติบโตนี้หลายระดับคือการแจ้งเตือนให้นักวิจัยนำไปใช้กับปัญหาการวิเคราะห์เลือกที่จำเป็นเพื่อประกอบการพิจารณาในการตัดสินใจที่จะใช้อย่างใดอย่างหนึ่งของทั้งสามวิธีการระยะยาวการศึกษาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน ผลการศึกษาพบว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญได้ทั้งค่าเฉลี่ยประมาณการพารามิเตอร์การเจริญเติบโตหรือผลของการพยากรณ์ที่มีศักยภาพในการปัจจัยการเจริญเติบโตทั้งนักเรียนและโรงเรียนระดับ อย่างไรก็ตามการศึกษาผลการวิจัยยังผลิตยังไม่มีข้อยุติในการทดสอบทางสถิติของความแปรปรวนและความแปรปรวนประมาณการพารามิเตอร์การเจริญเติบโต ปัญหาในทางปฏิบัติอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับวิธีการสร้างแบบจำลองสามการเจริญเติบโตจะยังกล่าวถึง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษานี้เสนอแบบจำลองการเจริญเติบโตของเทคนิค 3 แบบแฝง ( สาขาวิชา ) โมเดลเชิงเส้นระดับลดหลั่น ( HLM ) และการวิเคราะห์รายละเอียดตามยาวผ่าน multidimensional scaling ( lpams ) มันเปรียบเทียบหลายระดับการประมาณการศักยภาพพารามิเตอร์และทำนายผลการศึกษาสาขาวิชา HLM และ lpams . วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์การเติบโตคือการแจ้งเตือนแบบนักวิจัยประยุกต์เพื่อเลือกวิเคราะห์ประเด็นที่ต้องพิจารณาในการตัดสินใจที่จะใช้หนึ่งของเหล่านี้สามวิธีที่จะศึกษาผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนระยะยาว ผลการทดลองพบว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติทั้งที่หมายถึงการประมาณการผลกระทบของพารามิเตอร์หรือตัวแปรที่มีปัจจัยการเจริญเติบโต ทั้งนักเรียน และระดับโรงเรียนที่ อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษาที่พบในที่กำกวม สถิติทดสอบความแปรปรวนและความแปรปรวนของค่าประมาณการ ประโยชน์อื่น ๆปัญหาที่เกี่ยวกับสามวิธียังกล่าวถึงการโมเดลลิ่ง