Tabla de 6 7 8 9
Courtney Pollack1, Dayna Wilmot1, Tracy M. Centanni2, Kelly Halverson3, Isabelle Frosch1, Anila M. D’Mello1, Rachel R. Romeo4, Andrea Imhof5, Jimmy Capella1, Karolina Wade1, Noor Z. Al Dahhan6, John D. E. Gabrieli1 y Joanna A. Christodoulou1,6*
En resumen, las relaciones dentro del dominio entre la ansiedad, la motivación y la competencia en matemáticas y en lectura ya están presentes para los niños de la escuela elemental (o primaria). Sin embargo, existen diferencias sustanciales en el conocimiento de las relaciones dentro del dominio entre las características socioemocionales y la competencia en matemáticas y en lectura en toda la gama de alumnos. Estas diferencias dificultan la comprensión de su interrelación, sobre todo en alumnos jóvenes que pueden tener discapacidades en matemáticas o en lectura, o en ambas. Además, hasta donde sabemos, no existen estudios centrados en las relaciones entre estas características socio-emocionales y las competencias a través de dominios en alumnos académicamente diversos.
Abordamos estas lagunas examinando las relaciones entre la ansiedad, la motivación y la competencia a través de las matemáticas y la lectura para los niños con y sin problemas de aprendizaje en las matemáticas, la lectura, o ambos. Para evaluar factores comparables tanto en lectura como en matemáticas en la misma muestra, desarrollamos análogos a escalas existentes para crear pares de medidas paralelas de ansiedad y motivación en matemáticas y lectura. A continuación, administramos medidas estandarizadas de matemáticas y lectura y las escalas de ansiedad y motivación a una muestra de niños académicamente diversa. Se utilizó una regresión múltiple para examinar si las características socio-emocionales dentro y a través del dominio predecían la competencia académica y si estas relaciones persistían cuando se controlaba la capacidad cognitiva no verbal, la edad y el género. La hipótesis era que habría relaciones entre la ansiedad, la motivación y la competencia dentro de cada dominio que persistirían después de controlar la capacidad cognitiva no verbal, la edad y el género. Sobre la base de la interrelación de las habilidades matemáticas y de lectura, la hipótesis era que la ansiedad y la motivación se relacionarían con la competencia en todos los dominios, aunque las relaciones dentro del dominio serían más fuertes.
Tabla de 6 y 7 y 8
En este capítulo cubrimos explícitamente sólo la manipulación de parámetros, incluyendo todos los aspectos del manejo de datos. Gran parte de este material es relevante en otros lugares (por ejemplo, para los conjuntos), pero para los detalles relacionados con la asignación a los conjuntos, a las condiciones y a las asignaciones dentro de las construcciones de control de flujo, como la sentencia de bucle, consulte los capítulos Conjuntos dinámicos, Expresiones condicionales, Asignaciones y Ecuaciones y Programación de las características de control de flujo, respectivamente.
Una vez inicializados, los datos a menudo requieren una manipulación para ponerlos en la forma más adecuada para su uso en un modelo o una aplicación. La sentencia de asignación es la forma de hacerlo. Todos los componentes posibles de la sentencia de asignación, excepto las condiciones, se introducen y discuten en este capítulo.
El escalar x se inicializa para ser 1.5. La segunda sentencia cambia el valor a 1.2, y la tercera lo cambia a 3.2. La segunda y la tercera sentencia son asignaciones: cada una reemplaza el valor actual de x por uno nuevo.
La extensión a dos o más índices de control debería ser obvia. Se hará una asignación para cada combinación de etiquetas que se pueda construir utilizando los índices dentro de los paréntesis. Considere el siguiente ejemplo de una asignación a los 100 elementos de datos del parámetro a.
Tabla de 6 7 8 9 10
Las tablas son a menudo esenciales para organizar y resumir sus datos, especialmente con variables categóricas. Cuando se crea una tabla en R, se considera la tabla como un tipo específico de objeto (llamado “tabla”) que es muy similar a un marco de datos. Aunque esto puede parecer extraño ya que los conjuntos de datos se almacenan como marcos de datos, esto significa que trabajar con tablas será muy fácil ya que hemos cubierto los marcos de datos en detalle en los tutoriales anteriores. En este capítulo, discutiremos cómo crear varios tipos de tablas, y cómo usar varios métodos estadísticos para analizar datos tabulares. A lo largo del capítulo, se utilizará el conjunto de datos AOSI.
Una tabla de contingencia es una tabulación de recuentos y/o porcentajes para una o más variables. En R, estas tablas pueden crearse utilizando table() junto con algunas de sus variaciones. Para utilizar table(), simplemente añada las variables que desea tabular separadas por una coma. Tenga en cuenta que table() no tiene un argumento data= como muchas otras funciones (por ejemplo, las funciones de ggplot2), por lo que debe hacer referencia a la variable utilizando dataset$variable. A continuación se muestran algunos ejemplos. Por defecto, los valores perdidos se excluyen de los recuentos; si desea un recuento para estos valores perdidos, debe especificar el argumento useNA=”ifany” o useNA=”always”. Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar esta función.
Tabla de multiplicar
Un período en la tabla periódica es una fila de elementos químicos. Todos los elementos de una fila tienen el mismo número de capas de electrones. Cada uno de los siguientes elementos de un período tiene un protón más y es menos metálico que su predecesor. Ordenados de este modo, los elementos del mismo grupo (columna) tienen propiedades químicas y físicas similares, lo que refleja la ley periódica. Por ejemplo, los halógenos se encuentran en el penúltimo grupo (grupo 17) y comparten propiedades similares, como la alta reactividad y la tendencia a ganar un electrón para llegar a una configuración electrónica de gas noble. En 2021 [actualización], se han descubierto y confirmado un total de 118 elementos.
La mecánica cuántica moderna explica estas tendencias periódicas en las propiedades en términos de las capas de electrones. A medida que aumenta el número atómico, las capas se llenan de electrones en el orden que se muestra en el diagrama de la regla de ordenación. El llenado de cada cáscara corresponde a una fila de la tabla.
En el bloque s y en el bloque p de la tabla periódica, los elementos de un mismo periodo no suelen presentar tendencias ni similitudes en sus propiedades (las tendencias verticales hacia abajo de los grupos son más significativas). Sin embargo, en el bloque d, las tendencias entre periodos se vuelven significativas, y en el bloque f los elementos muestran un alto grado de similitud entre periodos.