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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
多層次巢套與交叉分類邏吉斯迴歸的比較:以大一新生運用數學來解決實際問題的能力為例
書刊名:
臺東大學教育學報
作者:
溫福星
作者(外文):
Wen, Fur-hsing
出版日期:
2015
卷期:
26:1
頁次:
頁1-39
主題關鍵詞:
臺灣高等教育整合資料庫
;
交叉分類邏吉斯迴歸
;
多層次邏吉斯迴歸
;
巢套模式
;
Taiwan Integrated Postsecondary Education Database
;
TIPED
;
Cross-classified logistic regression
;
Multilevel logistic regression
;
Nested model
原始連結:
連回原系統網址
相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
172
點閱:7
鑑於台灣高等教育整合資料庫資料的有限揭露,除了利用科系進行多層次分 析外,本研究介紹另一種分析模式:交叉分類模型,示範解決部分資料違反獨立 性假設的情況。資料來自於2005年所抽樣調查具有完整研究變項的46,961位大一 新生,本研究利用揭露的112個科系與10種學校類型,進行大一新生運用數學來解 決實際問題的能力的巢套與交叉分類邏吉斯迴歸的分析比較。在科系、學生兩層 結構的巢套模式下,就「男生」、「對運用數學來解決問題的興趣愈高」及「高 一、二曾補過數學」等研究變項之分析結果發現,可提升其運用數學來解決實際 問題的能力。而在學校類型與科系的交叉分類模式,高一、二補過數學則變為不 顯著。在隨機效果方面,興趣對能力的影響存在科系間差異,學校類型間的差異 則不顯著。最後提出交叉分類邏吉斯迴歸軟體操作與應注意事項,以及本研究的 結論、建議與限制。
以文找文
Because of the restricted release of departmental and university codes in the Center for Higher Education Research database, a full, hierarchical departmental structure is not nested within the universities. In this study, we used a different hierarchical, linear, cross-classified random effects model (i.e., HCM) to demonstrate this method for determining the effect of the mathematical problem-solving capability of freshmen on the restricted data. We used department type as an upper-group-level row and university type as a group-level column to develop a 2-level model (i.e., HLM) for comparing the results of the logistic regressions of freshmen nested within the departments. Although some results differed between the HLM and HCM models, the 2 models similarly showed that male freshmen and students interested in higher mathematical problem solving exhibited more ability and that the contextual variable of departmentally aggregated mathematical problem-solving interest showed a negative moderating effect on the positive relationship between student interest and student ability. Finally, this paper describes the software operations and precautions, with a discussion, the study limitations, and recommendations being presented in the conclusion.
以文找文
期刊論文
1.
Kraemer, H. C.、Blasey C. M.(2004)。Centering in regression analyses: A strategy to prevent errors in statistical inference。International Journal of Methods in Psychiatric Research,13(3),141-151。
2.
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3.
Enders, C.、Tofighi, D.(2007)。Centering predictor variables in cross- sectional multilevel models: A new look at an old issues。Psychological Methods,12(2),121-138。
4.
Chan, David(1998)。Functional Relations Among Constructs in the Same Content Domain at Different Levels of Analysis: A Typology of Composition Models。Journal of Applied Psychology,83(2),234-246。
5.
Mathieu, J. E.、Taylor, S. R.(2007)。A framework for testing meso-mediational relationships in organizational behavior。Journal of Organizational Behavior,28(2),141-172。
6.
王韻齡(2012)。數學素養、測驗解決問題能力。2012親子天下專特刊。
延伸查詢
7.
Szmaragd, C.、Clarke, P.、Steele, F.(2013)。Subject specific and population average models for binary longitudinal data: A tutorial。Longitudinal and Life Course Studies,42(2),147-165。
8.
Van den Noortgate, W.、De Boeck, P.、Meulders, M.(2003)。Cross-classification multilevel logistic models in psychometrics。Journal of Educational and Behavioral Statistics,28(4),369-386。
9.
溫福星、邱皓政(20090600)。多層次模型方法論:階層線性模式的關鍵議題與試解。臺大管理論叢,19(2),263-293。
延伸查詢
10.
Hofmann, David A.、Gavin, Mark B.(1998)。Centering Decisions in Hierarchical Linear Models: Implications for Research in Organizations。Journal of Management,24(5),623-641。
11.
林鉦棽、彭台光(20061200)。多層次管理研究:分析層次的概念、理論和方法。管理學報,23(6),649-675。
延伸查詢
12.
Julian, M. W.(2001)。The Consequences of Ignoring Multilevel Data Structures in Nonhierarchical Covariance Modeling。Structural Equation Modeling,8(3),325-352。
13.
Kamata, A.(2001)。Item analysis by the hierarchical generalized linear model。Journal of Educational Measurement,38(1),79-93。
研究報告
1.
李國偉、黃文璋、楊德清、劉柏宏(2013)。教育部提升國民素養實施方案--數學素養研究計畫結案報告。臺北市:教育部。
延伸查詢
2.
蔡文煥、林碧珍(2004)。九年一貫數學能力指標之詮釋:國小連結部分 (計畫編號:NSC92-2522-S-134-001)。臺南市:國立臺南師範學院。
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學位論文
1.
江佳珍(2014)。遊戲經驗與學習遷移對數學解題能力的影響-以PISA數學試題為例(碩士論文)。國立交通大學,新竹市。
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圖書
1.
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2.
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3.
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4.
Bartholomew, D. J.、Steele, F.、Moustaki, I.、Galbraith, J. I.(2002)。The Analysis and Interpretation of Multivariate Data for Social Scientists。Boca Raton, FL:Chapman & Hall/CRC。
5.
Agresti, Alan(2007)。An Introduction to Categorical Data Analysis。John Wiley & Sons, Inc.。
6.
Raudenbush, S. W.、Byrk, A. S.、Cheong, Y. F.、Congdon, R. T. Jr.、Du Toit, M.(2011)。HLM7: Hierarchical linear and nonlinear modeling。Scientific Software International。
7.
溫福星、邱皓政(2011)。多層次模式方法論--階層線性模式的關鍵問題與試解。新亞測驗評量暨技術研究中心。
延伸查詢
8.
王濟川、郭志剛(2003)。Logistic迴歸模型--方法及應用。臺北:五南圖書出版有限公司。
延伸查詢
9.
McCullagh, Peter、Nelder, John A.(1989)。Generalized Linear Models。Chapman & Hall。
10.
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11.
Twisk, J. W. R.(2003)。Applied longitudinal data analysis for epidemiology: A practical guide。Cambridge:Cambridge University Press。
12.
溫福星(2006)。階層線性模式:原理、方法與應用。雙葉書廊有限公司。
延伸查詢
13.
Hox, Joop J.(2010)。Multilevel Analysis: Techniques and Applications。Routledge。
14.
Snijders, T. A. B.、Bosker, R. J.(2012)。Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling。London:Thousand Oaks, CA:SAGE。
15.
Aiken, Leona S.、West, Stephen G.、Reno, Raymond R.(1991)。Multiple regression: Testing and interpreting interactions。Sage。
16.
Hayes, Andrew F.(2013)。Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis: A regression-based approach。Guilford Press。
17.
Raudenbush, Stephen W.、Bryk, Anthony S.(2002)。Hierarchical linear models: Applications and data analysis methods。Sage。
18.
Cohen, Jacob E.(1988)。Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences。Lawrence Erlbaum Associates。
其他
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圖書論文
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Beretvas, S. N.(2008)。Cross-classified random effects model。Multilevel modeling of educational data。Charlotte, NC:Information Age。
4.
Beretvas, S. N.(2011)。Cross-classified and multiple membership models。The handbook of advanced multilevel analysis。New York, NY:Routledge。
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Chen, G.、Mathieu, J. E.、Bliese, P. D.(2004)。A framework for conducting multilevel construct validation。Multi-level issues in organizational behavior and processes。Elsevier Science。
6.
Rasbash, J.、Browne, W. J.(2008)。Non-hierarchical multilevel models。Handbook of multilevel analysis。New York, NY:Springer。
7.
van Buuren, S.(2011)。Multiple imputation of multilevel data。The handbook of advanced multilevel analysis。Milton Park:Routledge。
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