Cognitive, Affective and Behavioral Components That Explain Attitude toward Statistics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to measure the students' attitude towards statistics. It was necessary to define a certain type of research subjects, so we chose higher education students from the economic-administrative and engineering areas that were taking statistics as a subject in both, public and private universities located in Veracruz - Boca del Rio metropolitan area. The instrument used was the Survey of Attitude towards Statistics (SATS), and we applied it to a sample of 116 students. The statistical technique used was an exploratory factorial analysis with an extracted principal component. The Statistics Hypothesis: $Ho: \rho = 0$ has no correlation, while $Ha: \rho \neq0$ does. Statistics test to prove: $\chi^{2}$, Bartlett's test of sphericity, KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), Measure of sampling adequacy (MSA) with a significance level: $\alpha=0.01$; $ p<0.01$ Decision rule: Reject $Ho$ if $\chi^{2}$ calculated $>\chi^{2}$ tabulated. The results obtained from the Bartlett's test of sphericity, KMO (0.600), Chi square $\chi^{2}$ 74.146 $>$ $\chi^{2}$ tabulated, Sig. $0.00 < p 0.01$, MSA (USF 0.673; ANX 0.521; CNF 0.624; LIK 0.613 and MTV 0.523) provide evidence to reject $Ho$. Global results point out that usefulness and anxiety are the most significant components in measuring students' perception towards statistics. Evidence obtained was enough to reject the null hypothesis, thus we can infer that attitude can be measured based on the cognitive, affective and behavioral components.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle