Teaching and Learning International Survey (talis) 2018 tahlil rejasi
Ma'lumotlarni chiqarish va tahlil qilish bo'yicha tavsiyalar uchun omil
Download 3.04 Mb. Pdf ko'rish
|
ўзбекча талис
Ma'lumotlarni chiqarish va tahlil qilish bo'yicha tavsiyalar uchun omil
ballarini qurish • O‘zgarmaslikning skaler darajasini (turli ta’lim tizimlari bo‘yicha shkalalar o‘rtachalarini solishtirish imkonini beradi) baholash uchun moslik ko‘rsatkichlarining yomonlashuvi (D) quyidagi mezonlar doirasida qabul qilinadi: DCFI<0,010 yoki DTLI<0,015 va DRMSEA<0. yoki DSRMR<0,01/ WRMR<0,04 (Chen, 2007[95]). DRMSEA<0,015 yoki DSRMR/WRMR<0,03 (Chen, 2007[95]). 2. O'lchov o'zgarmasligining turli darajalari ma'lumotlarni tahlil qilish va hisobot berish uchun turli xil imkoniyatlarni beradi. O'lchov o'zgarmasligining har bir darajasi uchun tavsiya etilgan tahlillar: o'lchov konstruktsiyasining taqqoslanuvchanligi haqidagi asosiy taxminni buzmasdan ta'lim tizimlari. Taqqoslash faqat kontseptual darajada beriladi, bunda turli mamlakatlar va iqtisodlar natijalarini “farqlar” yoki “ta’lim tizimlari bo‘yicha o‘xshashliklarga” havola qilmasdan, mamlakat/iqtisodiyot darajasiga qarab muhokama qilish mumkin. TALIS 2018 uchun tanlangan modellashtirish usuli (TALIS 2013 uchun bo'lgani kabi) ko'p guruhli tasdiqlovchi omillar tahlili (MGCFA). O'zaro ISCED darajalari va mamlakatlararo taqqoslanuvchanligini baholash uchun quyidagi mezonlar qo'llaniladi: Skalyar invariantlik darajasiga ega shkalalarni mamlakatlararo tahlil qilish: Muhim e'tibor shundaki, shkalaning ishonchliligi va asosliligini tahlil qilish natijalari, shuningdek, yuqorida tavsiflangan mamlakatlararo taqqoslash nafaqat 1) omil ballarini tuzish uchun, balki 2) biriktirilgan omil ballaridan foydalanish uchun ham katta ta'sir ko'rsatadi. keyingi tahlil qilish uchun ma'lumotlar to'plamiga. EDU/WKP(2020)8 ÿ 59 1. Faktor ballari shkala yoki yashirin konstruksiya bo'yicha har bir shaxsning bahosini ko'rsatadi. Faktor ballarini tuzish uchun har bir shkalaning o'lchov o'zgarmasligi haqidagi ma'lumotlar mos modelni belgilash uchun ishlatiladi. TALIS 2018 ma'lumotlar bazasi foydalanuvchilari uchun qaysi shkala o'lchov o'zgarmasligining qaysi darajasiga to'g'ri kelishi aniq bo'lmaganligi sababli, o'zgarmaslik darajasi har bir tuzilgan shkalaning o'zgaruvchan yorlig'iga kiritiladi. ÿ Tahlil uchun tavsiya: Ushbu shkalalar uchun shkala bo'yicha o'rtacha ballni taqqoslash guruhlar bo'yicha mazmunli hisoblanadi. O'rtacha o'lchovni mamlakatlar va iqtisodlar bo'yicha taqqoslash mumkin (masalan, "Xodimlarning e'tiqodi A mamlakatida B va C mamlakatlariga nisbatan ancha yuqori") ÿ Cheklov: Agar shkala oÿzgarmaslikning eng yuqori darajasiga yetsa, skalar oÿzgarmaslik, taÿlim tizimlari (va vaqtdan tashqari) oÿrtasidagi oÿlchov konstruksiyasining solishtirilishi indeksni yaratish usulida aks ettiriladi. • O‘zgarmaslikning metrik darajasini (ta’lim tizimlari o‘rtasidagi assotsiatsiyalarni solishtirish imkonini beruvchi) baholash uchun moslik ko‘rsatkichlarining yomonlashuvi (D) quyidagi mezonlar doirasida qabul qilinadi: DCFI<0,010 yoki DTLI<0,015 va a. • Oÿzgarmaslikning konfiguratsion darajasini baholash uchun (taÿlim tizimlari boÿyicha statistik taqqoslashlarga yoÿl qoÿyilmaydi) quyidagi model baholash mezonlari qoÿllaniladi: CFIÿ0.90 yoki TLIÿ0.90 va RMSEAÿ0.08 yoki SRMRÿ0.06/WRMR<0. Chen (2007[95]) ga ko'ra , katta ma'lumotlar to'plamlariga qo'llaniladigan o'lchov o'zgarmasligini tekshirish uchun ishlatiladigan SRMR simulyatsiya tadqiqoti bo'lishi mumkin. TALIS 2013 MSga qaraganda kamroq qat'iy, bu erda mutlaq o'zgarishlarning kesish mezoni SRMR ÿ .005. 13 13 TECHING AND LEARNING XALQARO SO‘ROV (TALIS) 2018 YILI TAHLIL REJASI Tasniflanmagan Machine Translated by Google 14 TECHING AND LEARNING XALQARO SO‘ROV (TALIS) 2018 YILI TAHLIL REJASI Tasniflanmagan Mamlakatlar ichidagi har qanday guruhlar (masalan, jins yoki o'qituvchi va yordamchilar) guruhlarini taqqoslaganda, o'lchov shkalalar ballarining guruhlar o'rtasidagi taqqoslanuvchanligini o'zgarmaslik testidan o'tkazish tavsiya etiladi. Ushbu taxminlarni buzish noto'g'ri natijalarga olib kelishi mumkin. Misol uchun, agar metrik o'zgarmaslik farazi asosida yaratilgan shkala ballari shkalaning mamlakat/iqtisod vositalarini solishtirish uchun ishlatilsa, mamlakatlar va iqtisodlar o'rtasidagi tafovutlar noxolis bo'lishi mumkin. Masalan, xodimlarning o'ziga bo'lgan ishonchlari haqida o'ylash, agar konstruktsiya o'lchov o'zgarmasligining skalyar darajasiga etmagan bo'lsa, bu o'rtacha xodimlar e'tiqodidagi mamlakat/iqtisoddagi farqlar madaniyatlararo farqlarga ham bog'liq bo'lishi mumkinligini anglatadi. bunda javob naqshlari (kelishuv va kelishmovchilik) yashirin konstruksiyada aks etadi. Agar konstruksiya hatto o'zgarmaslikning metrik darajasiga ham etib bormasa, lekin o'zgarmaslikning konfiguratsion darajasiga erishsa, statistik taqqoslashlar yanada ko'proq tarafkashlik qiladi. ÿ Cheklash: Agar shkala o'zgarmaslikning metrik darajasiga yetsa, shkala indeksi mos ravishda ekvivalent omillar yuklanishi bilan, lekin ekvivalent bo'lmagan vositalar bilan yaratiladi. b. holatlar. ÿ Tahlil uchun tavsiya: Statistik protseduralar faqat davlatlar va iqtisodlar ichidagi aholi soni tahlili bilan cheklanishi kerak.14 Milliy miqyosda faqat sifatli (tavsifiy) taqqoslashlar statistik jihatdan asoslanadi (masalan, “Mamlakatda xodimlar eÿtiqodi va xodimlarning taÿlim assotsiatsiyasi ijobiydir”). A va B, holbuki, C davlatida hech qanday muhim assotsiatsiya yo'q"), bu natijalarni sharhlash bilan bog'liq cheklovlar bilan birga taqdim etilishi kerak, xususan, konstruksiya ma'nosining mamlakatlar va iqtisodlari o'rtasidagi farqlarga taalluqli. Shu bilan bir qatorda, agar muayyan elementlarga madaniyatlararo tarafkashlik kamroq ta'sir ko'rsatadigan nazariy taxminlar mavjud bo'lsa, ob'ektlar darajasidagi tahlilni diqqat bilan ko'rib chiqish mumkin. va iqtisodiyotlar va korrelyatsiya va regressiya kabi statistik usullar qo'llaniladi. Mamlakatlar va iqtisodlar o'rtasidagi assotsiatsiyalarni taqqoslash asosli (masalan, "Xodimlarning e'tiqodi va ta'lim darajasining birlashuvi A va B mamlakatlarida C mamlakatiga qaraganda kuchliroq"). O'lchov o'zgarmasligining metrik darajasi bilan chiziqli regressiyaga asoslangan tahlil uchun o'lchovlardan foydalanish mumkin (iltimos, keyingi paragrafga qarang). Regressiyaga asoslangan tahlil uchun shkala ballaridan foydalanish o'lchov o'zgarmasligining metrik yoki skalyar darajasiga etgan barcha shkalalar uchun oqlanadi. Masalan, manifest yoki yashirin o'zgaruvchilarga ega bo'lgan yo'l modellari (ikkinchisi "strukturaviy tenglama modellari" deb ham ataladi) 60 ÿ EDU/WKP(2020)8 c. ÿ Cheklov: Agar shkala faqat konfiguratsion o'zgarmaslikka erishsa, shkala indeksi shunday tuziladiki, ta'lim tizimlarida omillar yuklamalari va vositalari o'zgarishiga ruxsat beriladi. Mamlakatlararo taqqoslashga qaratilgan keyingi tahlil faqat kontseptual darajada o'tkazilishi mumkin, ya'ni taqqoslashning statistik usullari (masalan, t-testi) bunday hollarda qo'llanilmaydi. ÿ Tahlil qilish uchun tavsiya: Bunday masshtab uchun masshtab va moddalar oÿrtasidagi bogÿlanishning kuchi mamlakatlar boÿylab solishtirish mumkin. Ta'lim tizimlari o'rtasidagi tafovutlar konstruksiyalarning ma'nosidagi farqlar (o'lchov bilan bandlarning turli assotsiatsiyalari bilan ko'rsatilgan) va kelishuv yoki kelishmovchilik darajasi shkalada aks ettirishdagi farqlarga bog'liq bo'lishi mumkin. O'zgarmaslikning konfiguratsion darajasiga ega bo'lgan shkalalarni mamlakat bo'ylab tahlil qilish: O'zgarmaslikning metrik darajasiga ega bo'lgan shkalalarni mamlakatlararo tahlil qilish: Machine Translated by Google |
Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling
ma'muriyatiga murojaat qiling