Descomposición de la varianza en comprensión de lectura para revelar los efectos únicos y común del lenguaje y decodificación
Summary
Aquí presentamos un protocolo para la descomposición de la varianza en comprensión de lectura sobre los efectos del lenguaje y decodificación únicos y común.
Abstract
La Simple vista de la lectura es un modelo popular de la lectura que dice que la lectura es el producto de la descodificación y la lengua, con cada componente única predicción de comprensión de lectura. Aunque los investigadores han discutido si la suma más que el producto de los componentes es el mejor predictor, no investigadores han repartido la varianza explicada para examinar el grado en que los componentes comparten varianza en la predicción de lectura. Para descomponer la varianza, después restamos R2 para el modelo sólo lenguaje del modelo completo para obtener la única R2 para la descodificación. En segundo lugar, después restamos R2 para el modelo sólo descifrar el modelo completo para obtener la única R2 idiomas. En tercer lugar obtener la varianza común explicada por lenguaje y decodificación, restamos la suma de los dos único R2 R2 para el modelo completo. El método se demuestra en un enfoque de regresión con datos de los estudiantes en los grados 1 (n = 372), 6 (n = 309) y 10 (n = 122) utilizando una medida observada de la lengua (vocabulario receptivo), decodificación (lectura de la palabra tiempo) y lectora (test estandarizado). Los resultados revelan una cantidad relativamente grande de varianza en la lectura de comprensión en grado 1 por la variación común en la lengua y descifrar. Por el grado 10, sin embargo, es el único efecto del lenguaje y el efecto común del lenguaje y decodificación que explica la mayoría de la varianza en comprensión de lectura. Los resultados se discuten en el contexto de una versión ampliada de la Simple visión de lectura que considera efectos única y compartida de la lengua y descifrar en la predicción de comprensión de lectura.
Introduction
La Simple vista de la lectura1 (SVR) continúa como un modelo popular de lectura debido a su sencillez-lectura (R) es el producto de la decodificación (D) y lenguaje (L)- y porque SVR tiende a explicar, en promedio, aproximadamente el 60% de la varianza en la lectura comprensión2. SVR predice que las correlaciones entre D y R se reducirán con el tiempo y que las correlaciones entre L y R aumentará con el tiempo. Los estudios generalmente apoyan esta predicción3,4,5. Sin embargo, existen desacuerdos sobre la forma funcional de SVR, con modelos aditivos (D + L = R) explican más varianza en la lectura de comprensión que los modelos de producto (D × L = R)6,7,8y un combinación de suma y producto [R = D + L + (D × L) explicando la mayor cantidad de varianza en la lectura de comprensión3,9.
Recientemente el modelo SVR ha ampliado más allá de regresiones basados en variables observadas modelado variable latente mediante el análisis confirmatorio de la fábrica y modelado de ecuaciones estructurales. D generalmente se mide con tiempo o sin límite de tiempo lectura de palabras reales o nonwords y R se mide generalmente por una prueba de lectura estandarizada que incluye alfabetización y pasajes informativos seguidos por preguntas de opción múltiple. L por lo general se mide por pruebas de vocabulario expresivo y receptivo y, sobre todo en los grados de primaria, por medidas de sintaxis receptiva y expresiva y comprensión. Más estudios longitudinales reportan que L es unidimensional10,11,12,13. Sin embargo, otro estudio longitudinal14 informa de una estructura de dos factores para L en los grados de primaria y una estructura unidimensional en los grados 4 y 8. Estudios transversales recientes informan que un modelo bifactor mejor ajusta a los datos y predice R15,16,17,18. Por ejemplo, Foorman et al. 16 en comparación con modelos bifactor de SVR en datos de los estudiantes en grados 4-10, tres factores, cuatro factores y unidimensional y encontró que un modelo bifactor mejor y explicado 72 al 99% de la varianza de R. Un factor general de L explica varianza en todos los siete grados y vocabulario y sintaxis única explica varianza sólo en un grado. Aunque el factor D se correlacionó moderadamente con L y R en todos los grados (0.40-0.60 y 0.47 0.74, respectivamente), no fue únicamente correlacionado con R en presencia del factor general de L.
Aunque la modelo variable latente es SVR ampliado por arrojar luz sobre la dimensionalidad de la L y el único papel que juega la L en la predicción de R más allá de los grados de primaria, no hay estudios de SVR excepto uno por Foorman et al. 19 han repartido la varianza en la lectura de comprensión en lo que se debe únicamente a D y L y lo que se comparte en común. Esto es una gran omisión en la literatura. Expresiones es lógico que D y L comparten varianza en la predicción de lengua escrita porque conlleva de reconocimiento de palabra las habilidades lingüísticas de fonología, semántica y discurso en la oración y el texto nivel20. Del mismo modo, comprensión lingüística debe conectarse a representaciones ortográficas de fonemas, morfemas, palabras, oraciones y discurso, si el texto debe ser entendido21. Multiplicando D por L no cede el conocimiento compartido por estos componentes. Sólo la descomposición de la varianza en qué es y lo que es compartido por D y L en R predicción revelará el conocimiento integrado crucial para el éxito de las intervenciones educativas.
El único estudio por Foorman et al. 19 que descompone la varianza de la comprensión lectora qué es y qué es compartida en común por D y L emplea una variable latente enfoque de modelado. El siguiente protocolo demuestra la técnica con los datos de los estudiantes en los grados 1, 7 y 10 basado en solo observada variables de D (tiempo descifrar), L (vocabulario receptivo) y R (estandardizado prueba de comprensión de lectura) para hacer el proceso de descomposición fácil de entender. Los datos representan un subconjunto de los datos de Foorman et al. 19.
Protocol
Representative Results
Discussion
Hay tres pasos importantes en el protocolo para la descomposición de la varianza de R en una única y común varianza debido a L y D. En primer lugar, restar R2 en el modelo sólo L del modelo completo para obtener la única R2 d. En segundo lugar, restar R2 para el modelo D-sólo el modelo completo para obtener la única R2 para tercero de L., para obtener la varianza común explicada por L y D, reste la suma de los dos único R2 R2 para el modelo comple…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
La investigación divulgada aquí fue apoyada por el Instituto de Ciencias de la educación, Departamento de educación, a través de una subaward a la Universidad Estatal de Florida de Grant R305F100005 al servicio de prueba educativo como parte de la lectura para la comprensión Iniciativa. Las opiniones expresadas son las de los autores y no representan opiniones del Instituto, el Departamento de Educación de Estados Unidos, el Educational Testing Service o Universidad Estatal de Florida.
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