Multilevel AnalysisIn order to take

Multilevel Analysis
In order to take into account themultilevel nature of
our data (students nested within classes) and to test
our hypotheses about the role of class moral disengagement,
we used the multilevel modeling technique
of hierarchical linear modeling (HLM, Raudenbush
and Bryk, 2002), which properly estimates standard
errorswhen data measured at one level (student) share
variance at another level (class).
In a first step, the null modelwas estimated to obtain
the intraclass correlation coefficient. Results showed
that a significant portion of variance (13.7%) of probullying
behavior was explained by classes (χ2
(37) = 131.27,P

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์หลายระดับใช้เป็นลักษณะบัญชี themultilevelข้อมูลของเรา (นักเรียนภายในชั้นที่ซ้อนกัน) และ การทดสอบสมมุติฐานของเราเกี่ยวกับบทบาทของคลาส disengagement คุณธรรมเราใช้เทคนิคการสร้างโมเดลหลายระดับของโมเดลเชิงลำดับชั้น (HLM, Raudenbushและ Bryk, 2002), ซึ่งถูกประเมินมาตรฐานวัด errorswhen ข้อมูลที่ใช้ร่วมกันระดับหนึ่ง (นักเรียน)ผลต่างที่อื่นระดับ (ชั้น)ในขั้นตอนแรก modelwas เป็น null ที่คาดว่าจะได้รับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ intraclass ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่าที่เป็นส่วนสำคัญของความแปรปรวน (13.7%) ของ probullyingลักษณะการทำงานถูกอธิบาย โดยคลา (χ2(37) 131.27, P = < .001).Withwhich ประเมินความน่าเชื่อถือเรียนสามารถโดดเด่นในลักษณะ bullying โปรถูก.72

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์หลายระดับ
เพื่อที่จะใช้ลงไปในธรรมชาติบัญชี themultilevel ของ
ข้อมูลของเรา (นักเรียนซ้อนกันภายในชั้นเรียน) และการทดสอบ
สมมติฐานของเราเกี่ยวกับบทบาทของการหลุดพ้นศีลธรรมชั้น
เราใช้เทคนิคการสร้างแบบจำลองหลายระดับ
ของการสร้างแบบจำลองเชิงเส้นลำดับชั้น (HLM, Raudenbush
และ Bryk, 2002 ) ซึ่งต้องประเมินมาตรฐาน
ข้อมูล errorswhen วัดในระดับหนึ่ง (นักเรียน) หุ้น
แปรปรวนในระดับอื่น (ชั้น).
ในขั้นตอนแรก modelwas null คาดว่าจะได้รับ
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ intraclass ผลการศึกษาพบ
ว่าเป็นส่วนสำคัญของความแปรปรวน (13.7%) ของ probullying
พฤติกรรมถูกอธิบายโดยการเรียน (χ2
(37) = 131.27, p <0.001) ความน่าเชื่อถือประมาณ withwhich
เรียนจะประสบความสำเร็จในการทำงานโปรกลั่นแกล้ง
คือ 0.72

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์พหุระดับในการพิจารณาลักษณะของข้อมูล themultilevel
ของเรา ( นักศึกษาอยู่ภายในชั้น ) และทดสอบสมมติฐานของเรา
เกี่ยวกับบทบาทของชนชั้นผู้นำจริยธรรม
เราใช้หลายเทคนิคการจำลองแบบเชิงเส้นของลำดับชั้น ( แอลเอ็ม

bryk โรเดนบุช , และ , 2002 ) ซึ่งถูกประเมินมาตรฐาน
errorswhen ข้อมูลวัดได้ในระดับหนึ่ง ( นักเรียน ) แบ่งปัน
ความแปรปรวนในอีกระดับ ( Class ) .
ในขั้นตอนแรก modelwas การประมาณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แสดงขอรับ
. พบ
ที่เป็นส่วนสําคัญของความแปรปรวน ( 13.7% ) ของ probullying พฤติกรรมถูกอธิบายโดยชั้นเรียน ( χ 2
( 37 ) = 131.27 , p < . 001 ) . การประมาณความน่าเชื่อถือ withwhich
บทเรียนสามารถโดดเด่นใน Pro กลั่นแกล้งพฤติกรรม
. 72