The analysis of the data by gender showed that from the eight factors under study seven had significant effects on the
girls’ mathematics score and totally explained 24.5 percent of the variance in girls’ mathematics scores. The most
important factors affecting the girls’ mathematics achievement were self-concept and home background that
accounted for 13.6 and 6.9 percent of the variance in the girls’ mathematics score, respectively. External motivation,
students' attitudes towards mathematics, teaching, press factor and attribution also explained 1.3, 1.2, 1.2, 0.4 and 0.4
percent of the remaining variance in the girls’ mathematics score, respectively. Similar to the total performance of
both genders, school climate was the only factor that did not have any effect on the girls’ mathematics achievement.
We judged model fit in each of the four analyses on the basis of three primary criteria—the Comparative Fit Index
(CFI), Goodness of Fit Index (GFI) and the Standardized Root Mean Squared Residual (SRMR). We chose CFI and
SRMR because past Monte Carlo studies [Hu & Bentler, 1999] of the behavior of different fit indices have revealed
that a combination of CFI values greater than or equal to .96 and SRMR values of .10 or less never rejected a correct
model. In addition, individually, CFI values exceeding .94 and SRMR values of less than .06 are generally
considered to indicate excellent model fit, while CFI’s of .90 to .94 and SRMR’s of .06 to .10 are indicative of
acceptable, but marginal fit [Joreskog & Sorbom, 1996]. We also included the GFI as a third primary estimate of
model fit because it is an index of absolute fit. The CFI, on the other hand, is an estimate of comparative fit (versus a
null relations baseline model) and can yield high values because of a very poorly fitting baseline model rather than
an adequately fitting tested model. Consistently high CFI and GFI values would suggest that the tested model
adequately fit the data. Although the normal theory weighted least squares v2 is often reported in structural equation
model studies, we chose not to use this as a primary index of fit because it usually rejects well-fitting models with
samples sizes as large as those employed in our model tests. The Root Mean Square Error of Approximation
Results (
Thai) 1:
[Copy]Copied!
การวิเคราะห์ข้อมูลตามเพศพบว่า จากปัจจัย 8 ภายใต้ศึกษา เจ็ดมีผลสำคัญในการหญิงคะแนนคณิตศาสตร์และอธิบายทั้งหมด 24.5 เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนในคะแนนคณิตศาสตร์หญิง มากสุดปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อผลสัมฤทธิ์วิชาคณิตศาสตร์ของหญิงมี self-concept และบ้านพื้นหลังที่บัญชี 6.9 เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนในคะแนนคณิตศาสตร์ของหญิง และ 13.6 ตามลำดับ แรงจูงใจภายนอกทัศนคติของนักเรียนคณิตศาสตร์ สอน ตัวกด และแสดงอธิบาย 1.3, 1.2, 1.2, 0.4 และ 0.4ร้อยละของความแปรปรวนที่เหลือในวิชาคณิตศาสตร์ของหญิงคะแนน ตามลำดับ คล้ายกับประสิทธิภาพรวมของผสานระหว่างเพศทั้งสอง ภูมิอากาศของโรงเรียนมีตัวเดียวที่ไม่มีผลใด ๆ ในผลสัมฤทธิ์วิชาคณิตศาสตร์ของหญิงเราตัดสินในวิเคราะห์ 4 ตามหลักเกณฑ์ทั้งสามแต่ละรุ่นเช่นดัชนีเปรียบเทียบพอดี(CFI), ความกตัญญูพอดัชนี (GFI) และค่าเฉลี่ยมาตรฐานรากส่วนที่เหลือ (SRMR) จากลอการิทึม เราเลือก CFI และSRMR เนื่องจากมอน Carlo ศึกษา [Hu & Bentler, 1999] ลักษณะของพอดีแตกต่างกันที่ผ่านมา ดัชนีได้เปิดเผยชุดของ CFI ค่ามากกว่า หรือเท่ากับ.96 และค่า SRMR .10 หรือน้อยไม่ปฏิเสธความถูกต้องแบบจำลอง นอกจากนี้ แต่ละ ค่า CFI เกิน.94 และค่า SRMR .06 น้อยกว่าโดยทั่วไปถือว่าเป็นรุ่นดี พอ ขณะ CFI ของ.90-.94 และ SRMR ของ.06-.10 จะส่อยอมรับได้ แต่พอกำไร [Joreskog & Sorbom, 1996] เรายังรวม GFI ที่เป็นการประเมินหลักสามของรุ่นพอดีเนื่องจากเป็นดัชนีของพอดีแน่นอน CFI ในทางกลับกัน มีการประเมินเปรียบเทียบพอดี (เมื่อเทียบกับการแบบจำลองพื้นฐานความสัมพันธ์ที่เป็น null) และสามารถผลตอบแทนมูลค่าสูงเนื่องจากเหมาะสมมากงานแบบจำลองพื้นฐาน rather กว่าแบบทดสอบที่เหมาะสมเพียงพอ ค่า CFI และ GFI สูงอย่างสม่ำเสมอจะแนะนำที่แบบทดสอบพอดีข้อมูลเพียงพอ แม้ว่าทฤษฎีปกติถ่วงน้ำหนัก v2 กำลังสองน้อยที่สุดมักจะรายงานในสมการโครงสร้างการศึกษารูปแบบ ที่เราเลือกไม่เพื่อใช้เป็นดัชนีหลักของพอดีเนื่องจากมักจะปฏิเสธรุ่นห้องพักเหมาะสมกับตัวอย่างขนาดใหญ่เป็นผู้ว่าจ้างในการทดสอบแบบจำลองของเรา ข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสองของประมาณ
Being translated, please wait..
