資料分析首先以平均數、標準差等描述性統計分析受試初任教師在工作困擾、教學效能與專業表現的整體狀況;其次,透過二因子多變量分析來探求不同區域與的简体中文翻译

資料分析首先以平均數、標準差等描述性統計分析受試初任教師在工作困擾、教

資料分析首先以平均數、標準差等描述性統計分析受試初任教師在工作困擾、教學效能與專業表現的整體狀況;其次,透過二因子多變量分析來探求不同區域與任教區域的初任教師在工作困擾、教學效能與專業表現的差異分析,若二因子多變量變異數分析達到顯著,則使用 Scheffé 法做進一步的事後比較,因各組人數不等,較適合使用 Scheffé 法來進行事後比較,此外,雖然 Scheffé 法較不容易顯著,不過犯第一類型錯誤的機率也較低;最後,本研究欲探討初任教師的工作困擾、教學效能與專業表現的關係,故使用皮爾森積差相關進行分析,如變項之間的相關係數達顯著,則使用多元迴歸,以瞭解初任教師的工作困擾與教學效能是否能夠預測其專業表現
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资料分析首先以平均数、标准差等描述性统计分析受试初任教师在工作困扰、教学效能<br><br><br><br><br><br><br>
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Data analysis first, descriptive statistics such as mean and standard deviation were used to analyze the work distress and teaching effectiveness of beginning teachers<br>The overall situation of and professional performance; Secondly, through two factor multivariate analysis to explore the initial teaching in different regions and teaching regions<br>The difference analysis of teachers' work distress, teaching efficiency and professional performance, if the two-way multivariate ANOVA is significant, then<br>Scheff é method is used for further post comparison. Because the number of people in each group is different, Scheff é method is more suitable for post comparison<br>In addition, although the Scheff é method is not easy to be significant, the probability of not making the first type of error is also low; Finally, this study<br>To explore the relationship between job distress, teaching effectiveness and professional performance of beginning teachers, Pearson product moment correlation is used for analysis,<br>If the correlation coefficient between variables is significant, multiple regression is used to understand the relationship between job distress and teaching effectiveness<br>Can you predict their professional performance<br>
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资料分析首先以平均数、标准差等描述性统计分析受试初任教师在工作困扰、教学效能与专业表现的整体状况;其次,透过二因子多变量分析来探求不同区域与任教区域的初任教师在工作困扰、教学效能与专业表现的差异分析,若二因子多变量变异数分析达到显著,则使用 Scheffé 法做进一步的事后比较,因各组人数不等,较适合使用 Scheffé 法来进行事后比较,此外,虽然 Scheffé 法较不容易显著,不过犯第一类型错误的机率也较低;最后,本研究欲探讨初任教师的工作困扰、教学效能与专业表现的关系,故使用皮尔森积差相关进行分析,如变项之间的相关系数达显著,则使用多元回归,以了解初任教师的工作困扰与教学效能是否能够预测其专业表现
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