La escala Wisc en los trastornos de la lecto-escritura : estudio factorial.

Analizar los rendimientos, que en la escala Wisc obtienen un grupo de escolares con trastornos del aprendizaje de la lecto-escritura. El interés del estudio se centra en dos aspectos: estudio de las diferencias significativas entre una muestra experimental (sectores deficientes) y dos grupos de control (sujetos con dificultades de adaptación escolar sin trastornos en lecto-escritura y la muestra de tipificación española de la escala). Determinar si la condición 'retardo en el aprendizaje de la lecto-escritura' introduce cambios significativos en la estructura factorial de la escala. Grupo experimental constituido por 100 sujetos con edades entre 6'5 y 11 años, que cursan de primero a quinto de EGB. Todos ellos presentan dificultades de rendimiento escolar en el área de la lecto-escritura, con CI global en la escala de Wechsler superior a 85. Grupo control constituido por 67 niños de edades y nivel de escolarización similares al grupo experimental, con un CI superior a 85. Las dificultades escolares eran atribuídas a problemas afectivos o ambientales. El otro grupo control: sujetos normales que componen la muestra de tipificación. Diseño de investigación experimental factorial. Se ha realizado un contraste de diferencias entre las distintas medias de las subpruebas de la escala. Análisis diferencial entre las escalas verbal y manipulativa y entre las diferentes subpruebas de la misma, realizando una ordenación por rangos y un análisis de dispersión. Escala de inteligencia de Wechsler para niños (Wisc). Test de análisis de la lecto-escritura (TALE). Estadísticas de tendencia central: media y desviación típica. 'T' de Student, para los contrastes de significación. Fórmula de David (1959), para el cálculo de la desviación del promedio para cada prueba. Análisis factorial utilizando el método 'componente principal' seguido de una rotación Varimax. La media más alta corresponde a la subprueba figuras incompletas del grupo con trastornos en lecto-escritura; en información aritmética, este grupo obtiene promedios más bajos. Las diferencias entre los grupos: lectores deficientes (buenos lectores, y lectores deficientes) muestra de tipificación, son significativas en las subpruebas de aritmética. En la factorización del grupo central encontramos cuatro factores: dos verbales, uno manipulativo y un cuarto que es casi específico del subtest de figuras incompletas. En el grupo experimental aparecen cinco factores: uno verbal (agrupa a todos los subtests de esta escala) que explica la mayor parte de la varianza, y cuatro manipulativos. Los rendimientos en la escala Wisc de los sujetos con trastornos en la lecto-escritura es un déficit en la realización de algunas pruebas manipulativas, lo que supondría que las capacidades subyacentes a la misma organización perceptiva, capacidad visomotora y orientación espacial están afectadas en los niños que presentan un retraso significativo del aprendizaje de la lecto-escritura.

Un estudio de la psicolog??a de la personalidad : an??lisis factorial del V.T.C

Verificar una teor??a elaborada intuitivamente, con el conocimiento que ello supone, someti??ndola a un tratamiento m??s cient??fico por el m??todo estad??stico, para poder analizar los resultados y llegar a conclusiones con base cient??fica. 224 sujetos, de sexo femenino, correspondientes a los cursos segundo y tercero de magisterio de una Escuela de Madrid. Estudio de la personalidad a trav??s de del Cuestionario VTC basado en la teor??a de Reimplein.En el cuestionario VTC quedan recogidas las variables de Reimplein. El car??cter de estas variables es constitutivo, analiza diferentes ragos referentes a la vitalidad, temperamento y caracter, las cuales en conjunto son formadoras de la personalidad global. Consta de 46 variables repartidas en 2 cuestionarios: A y B. 25 de estas variables corresponden al cuestionario A y 21 al cuestionario B. En total hay 1113 preguntas, 548 son del cuestionario B. Estos dos cuestionarios no son paralelos, cada uno de ellos se refiere a temas, cap??tulos y puntos diferentes. Este estudio se aplicar?? exclusivamente en variables del cuestionario B, y dentro de ??ste m??s especificamente, se tratar??n las preguntas correspondientes a las que est??n entre la 190 y la 355, ambas inclusive, que encudran cinco an??lisis factoriales. Se detiene en la descripci??n de las variables seg??n la terminolog??a y su divisi??n que hace de ella Reimplein. Por una parte se verifica la relaci??n y asociaci??n existentes entre las variables de los instrumentos aplicados, para la que utiliza la Correlaci??n de Pearson. Por otra parte pretende llegar a la identificaci??n estructural subyacente en las variables de los distintos grupos, utilizando el an??lisis factorial. El programa utilizado para ellos en el de Stadistical Package for the Social Sciences (SPSS). en ese programa, se ha aplicado el m??todo de factores principales con iteraci??n; se ha sometido a la rotaci??n octogonal por el m??todo VARIMAX de Kaiser y se han extraido factores con autovalor igual o superior a 1 ?? 0.

Aproximación factorial a la psicomotricidad.

Justificar mediante análisis factorial utilizando el método científico en el mundo de la educación; exigir el método experimental y la investigación en este campo e investigar implica por lo general la estadística o la matemática. Intentar que el trabajo sea un ejemplo de cómo elevadas teorías matemáticas pueden explicar la comprensión de algunos problemas. Se divide en diez temas que hacen referencia a la psicomotricidad y al método de análisis factorial. En el primer capítulo se explica de forma introductoria la elección del tema elegido y las características fundamentales de su trabajo. El capítulo segundo contempla las nociones elementales de la psicomotricidad, las generalidades, como funciona el cuerpo, el movimiento, la expresión y la experiencia corporal. Atendiendo a las fundamentos biológicos del movimiento y las partes que lo integran, el equilibrio, y las diferentes vías que trasmiten las señales motoras. El capítulo tercero hace referencia al análisis factorial en si mismo, las técnicas estadísticas, orígenes y contenidos de aplicación junto con las técnicas de análisis. En el capítulo cuarto se presenta la importancia del estudio de la psicomotricidad, e introducción al trabajo presentado. El capítulo quinto muestra la descripción propia de la investigación, siguiendo tres pasos fundamentales: el planteamiento, la explicación precisa de su alcance y objetivos de la investigación. La elaboración de pruebas y recogida de datos y por último el procesamiento de los mismos y estudio de las conclusiones. En el capítulo sexto se hace una revisión de los trabajos anteriores, los trabajos más relevantes en el campo de la clasificación del dominio psicomotor. El capítulo séptimo clasifica cuáles son los principales objetivos en la investigación y alcance de la misma. En el capítulo octavo se describe el procedimiento, la muestra y los test o mediciones empleados siguiendo las principales fases del método del análisis factorial, la preparación, factorización e identidad de los factores. Siempre bajo los conceptos de fiabilidad y validez, en el capítulo noveno se exponen los resultados clasificados en tablas principales. Eel capítulo décimo justifica los datos obtenidos comentando los resultados en la matriz factorial rotada siguiendo cada uno de los factores. 1) A la vista de la dificultad que presentaba la clasificación de las diversas habilidades generales incluidas en el campo de la psicomotricidad, se planteó la posibilidad de permitir que los resultados de una aplicación del análisis factorial al dominio sugiriera las pautas para una taxonomía científicamente concebida 2) El primero de los factores queda explicado por cinco variables, y parece hacer referencia a una coordinación general somatomotriz que incluiría tanto la coordinación de los movimientos finos como la coordinación de movimientos más amplios y generales 3) El segundo de los factores queda explicado por tres variables, su importancia es menos clara que la del primer factor pero posiblemente englobe una disposición muscular hacia el ejercicio 4) El tercer factor posee únicamente una carga factorial que sobrepase el nivel de significación adoptado 5) El cuarto factor está definido principalmente por dos variables 6) El quinto factor igual que el tercero, queda explicado por una sola variable. Es difícil aventurar así una hipótesis de interpretación 7) El resto de variables, aunque sin cargas superiores a sesenta, con sus cagas factoriales más o menos elevadas, ayudan a interpretar estos cinco factores en las direcciones indicadas.

Determinación de los elementos que condicionan la calidad de la universidad : aplicación práctica de un análisis factorial.

Resumen basado en el de la publicación

Evaluación del e-learning en la formación para el empleo : estructura factorial y fiabilidad

Resumen basado en el de la publicación.

Exploring the factorial structure of the Sport Anxiety Scale-2 : invariance across language, gender, age and type of sport

Resumen tomado de la publicaci??n

Validaci??n del constructo subyacente en una escala de evaluaci??n del impacto de la investigaci??n educativa sobre la pr??ctica docente mediante an??lisis factorial confirmatorio

Resumen basado en el de la publicaci??n

Evaluaci??n del uso de las TIC en Educaci??n para el Desarrollo : obtenci??n de indicadores de buenas pr??cticas mediante an??lisis factorial

Resumen basado en el de la publicaci??n

Co-kriging when the soil and ancillary data are not co-located

Data such as digitized aerial photographs, electrical conductivity and yield are intensive and relatively inexpensive to obtain compared with collecting soil data by sampling. If such ancillary data are co-regionalized with the soil data they should be suitable for co-kriging. The latter requires that information for both variables is co-located at several locations; this is rarely so for soil and ancillary data. To solve this problem, we have derived values for the ancillary variable at the soil sampling locations by averaging the values within a radius of 15 m, taking the nearest-neighbour value, kriging over 5 m blocks, and punctual kriging. The cross-variograms from these data with clay content and also the pseudo cross-variogram were used to co-krige to validation points and the root mean squared errors (RMSEs) were calculated. In general, the data averaged within 15m and the punctually kriged values resulted in more accurate predictions.

Minimum aberration construction results for nonregular two-level fractional factorial designs

Nonregular two-level fractional factorial designs are designs which cannot be specified in terms of a set of defining contrasts. The aliasing properties of nonregular designs can be compared by using a generalisation of the minimum aberration criterion called minimum G2-aberration.Until now, the only nontrivial designs that are known to have minimum G2-aberration are designs for n runs and m n–5 factors. In this paper, a number of construction results are presented which allow minimum G2-aberration designs to be found for many of the cases with n = 16, 24, 32, 48, 64 and 96 runs and m n/2–2 factors.

Statistical isomorphism of three-level factional factorial designs

From a statistician's standpoint, the interesting kind of isomorphism for fractional factorial designs depends on the statistical application. Combinatorially isomorphic fractional factorial designs may have different statistical properties when factors are quantitative. This idea is illustrated by using Latin squares of order 3 to obtain fractions of the 3(3) factorial. design in 18 runs.

Some theory for constructing minimum aberration fractional factorial designs

Minimum aberration is the most established criterion for selecting a regular fractional factorial design of maximum resolution. Minimum aberration designs for n runs and n/2 less than or equal to m < n factors have previously been constructed using the novel idea of complementary designs. In this paper, an alternative method of construction is developed by relating the wordlength pattern of designs to the so-called 'confounding between experimental runs'. This allows minimum aberration designs to be constructed for n runs and 5n/16 less than or equal to m less than or equal to n/2 factors as well as for n/2 less than or equal to m < n.