Analyze scale reliability analysis

Transcript

1 1 Analyze scale reliability analysis 6. פקודתמהימנות

2 2

3 readstra 3

4 problem 4

5 helpread 5

6 6

7 7 GET FILE='C:\Users\isaac\Desktop\ ;14_;12_ 06_;13_;14_ ג;.' spssma2\data.sav \חוב DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT. RECODE q1 q18 q27 q30 (1=5) (2=4) (3=3) (4=2) (5=1). EXECUTE. חוב ;14_;12_ OUTFILE='C:\Users\isaac\Desktop\ SAVE \spssma2\datar.sav' 06_;13_;14_ ג; /COMPRESSED. RELIABILITY /VARIABLES=q1 q2 q3 q4 q5 q6 q7 q8 q9 q10 q11 q12 q13 q14 q15 q16 q17 q18 q19 q20 q21 q22 q23 q24 q25 q26 q27 q28 q29 q30 /SCALE('all') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL. Reliability [DataSet1] תשעג\ C:\Users\isaac\Desktop spssma2\datar.sav \חוברת Scale: all Case Processing Summary N % Valid Cases Excluded a 0.0 Total a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items

8 8 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Scale Variance if Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Deleted Item Deleted Correlation Item Deleted q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q q RELIABILITY /VARIABLES=q1 q3 q4 q7 q10 q14 q17 q19 q22 q23 q25 q26 q29 /SCALE('readstra') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL. Reliability [DataSet1] תשעג\ C:\Users\isaac\Desktop spssma2\datar.sav \חוברת

9 9 Scale: readstra Case Processing Summary N % Valid Cases Excluded a 0.0 Total a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items Item-Total Statistics Scale Mean if Item Scale Variance if Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Deleted Item Deleted Correlation Item Deleted q q q q q q q q q q q q q DATASET ACTIVATE DataSet1. DATASET CLOSE DataSet2. RELIABILITY /VARIABLES=q8 q11 q13 q16 q18 q21 q27 q30 /SCALE('problem') ALL /MODEL=ALPHA

10 10 /SUMMARY=TOTAL. Reliability [DataSet1] תשעג\ C:\Users\isaac\Desktop spssma2\datar.sav \חוברת Scale: problem Case Processing Summary N % Valid Cases Excluded a 0.0 Total a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items Item-Total Statistics Scale Mean if Item Scale Variance if Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Deleted Item Deleted Correlation Item Deleted q q q q q q q q RELIABILITY /VARIABLES=q2 q5 q6 q9 q12 q15 q20 q24 q28 /SCALE('helpread') ALL /MODEL=ALPHA /SUMMARY=TOTAL. Reliability [DataSet1] תשעג\ C:\Users\isaac\Desktop spssma2\datar.sav \חוברת

11 11 scale: helpread Case Processing Summary N % Valid Cases Excluded a 0.0 Total a. Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items Item-Total Statistics Scale Mean if Item Scale Variance if Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Deleted Item Deleted Correlation Item Deleted q q q q q q q q q

12 12 בדיקת מהימנות transform - compute 7. פקודתcompute לאחר

13 13

14 14

15 15

16 16 GET חוברת\ FILE='C:\Users\isaac\Desktop.' spssma2\datar.sav \תשעג DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT. COMPUTE readstra=mean (q1,q3,q7,q10,q14,q17,q19,q22,q23,q26,q29). EXECUTE. COMPUTE problem=mean (q8,q11,q13,q16,q18,q21,q27,q30). EXECUTE. COMPUTE helpread=mean (q2,q5,q6,q9,q12,q15,q20,q24,q28). EXECUTE. COMPUTE totstra=mean (q1 to q30). EXECUTE. COMPUTE mark=mean (heb,eng,mat). EXECUTE.

17 17.8 פקודת ממוצעים תיאור המשתנים הרציפים על פי ממוצע סטיית תקן וטווח בטבלה של משתנים רציפים Analyze - descriptive statistics descriptive

18 18

19 19 Descriptives תשעגspssma2\datar.sav \ [ DataSet1 ]חוברת C:\Users\isaac\Desktop\ Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation age heb eng mat mark readstra problem helpread totstra Valid N (listwise) 60

20 20 Descriptives הדפסת פלט התוצאות: שם המשתנה הכתיבה טבלת תיאור משתנים רציפים ממוצעים סטיות תקן וגודל מדגם של הרציפים שם גודל מדגם ממוצע המשתנה במחשב טווח סטיית ממשי תקן טווח הסולם ציונים 60 heb בעברית ציונים 60 eng באנגלית ציונים 60 mat במתימטיקה ממוצע 60 mark ציונים גיל 60 age הגורם בשאלון אסטרטגיה בסיסית (readstra) אסטרטגיה לפתרון בעיות (problem) אסטרטגיית בקשת עזרה (helpread) טווח ממשי טווח הסולם טבלתתיאורהגורמיםבשאלוןהאסטרטגיה מספרי מספרי אלפא ממוצע סטיית תקן השאלות השאלות המקוריות הפוכות ,3,4,7,10,14,1 7,19,2223,25,2 6, ,27,30 8,11,13,16,18, 21,27, ,5,6,9,12,15,2 0,24, ,18,27, אסטרטגיה כוללת (totstra) מתן דוגמת פריט לכל גורם רמת המהימנות הגבוהה ביותר היא של אסטרטגיה בסיסית (אלפא= 867.) מבין שלושת האסטרטגיות. השימוש הרב ביותר הוא לאסטרטגיה לפתרון בעיות.ממוצע 2.92 בדיקתקשר : שלבים 1.חישוב מתאם - עמודים בחוברת המשימה יצירת מטריצת שלבי עבודה הפקודה שמירה Cor.spv Cor.doc Analyze-> correlate - >bivariate

21 21 קורלציה מתאמים 9. מתאם Analyze Correlate Bivariate מהי שאלת המחקר? צירוף פלט חישוב מתאם כתיבת תוצאות המתאם 9. מתאם

22 ג; 22 GET \spssma1\datar.sav'. 06_;13_;14_ חוב_ 14_;12 ; FILE='C:\Users\isaac\Desktop\ DATASET NAME DataSet1 WINDOW=FRONT. CORRELATIONS /VARIABLES=age heb eng mat mark readstra problem helpread totstra /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE. Correlations תשעגspssma1\datar.sav \ [ DataSet1 ]חוברת C:\Users\isaac\Desktop\

23 23 orrelations age heb eng mat mark readstra problem helpread totstra Pearson Correlation * * * age Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation.282 * **.276 *.693 ** heb Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation ** **.815 ** *.280 *.271 * eng Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation *.438 ** **.344 **.320 *.283 *.324 * mat Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation **.815 **.752 ** *.246 mark Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation * ** **.843 **.926 ** readstra Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation *.320 * ** **.865 ** problem Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation *.283 *.254 *.843 **.767 ** ** helpread Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation * *.324 * **.865 **.954 ** 1 totstra Sig. (2-tailed) N *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). דרגות המתאם והמהימנות: (בערכים מוחלטים כי העוצמה זהה בין אם המתאם חיובי או שלילי. אין מהימנות שלילית) המתאם קרוב ל- 0. אין מהימנות 00. עד 15. מ מתאם נמוך. אין מהימנות. 16. עד 40. מ מתאם בינוני ומהימנות נמוכה 41. עד 60. מ מתאם גבוה ומהימנות טובה. 61. עד 80. מ מתאם ומהימנות גבוהים. 81. עד 1.00 מ טבלה מסכמת למערכי מחקר

24 24 המערך א מערך מתאמי לא ניסויי ב 1 מערך מתאמי לא ניסויי ב 2 מערך סיבתי לא ניסויי מב"ת בדיד רציף מ"ת בדיד רציף סוג הניתוח מבחן חי ברבוע מתאם קורלציה הערות אין חשיבות מיהו X ומיהו Y אין חשיבות שאלת המחקר באיזה מיד קיים קשר בין עישון למחלה? עישון=כן/לא מחלה=כן/לא באיזו מידה קיים קשר בין X ל-? Y באיזו מידה X משפיע על? Y באיזו מידה קיים הבדל בין בנים לבנות בהישגים במתימטיקה? באיזו מידה קיים הבדל בין לימוד גמרא בהעמקה לפני התערבות ולאחריו? באיזו מידה קיים הבדל בין שיטות הוראה פרונטלית, יחידנית וקבוצתית ביחס להישגים במתימטיקה? באיזה מידה חלה ההתקדמות בהישגים בשיטות ההוראה השונות? באיזה מידה ההתקדמות בהישגים בעקבות שיטות הוראה שונות שונה בין בנים לבנות? ממוצעים אין ממוצעים יש ממוצעים סטט' תיאורי שכיחויות מקדם המתאם סטט' הסקית מבחן חי ברבוע מבחן Z ג 1 מערך השוואתי- סיבתי לא ניסויי ג 2 מערך השוואתי- סיבתי (אפשר ( ניסויי ד 1 מערך - השוואתי נסיבתי לא יסויי רציף בדיד (שני ערכים בלבד) בדיד בדיד ותר מ י 2- ערכים רציף רציף רציף רציף רגרסיה ליניארית מבחן t בלתי תלוי מבחן t תלוי מבחן F ניתוח שונות חד-כיווני ANOVA יש חשיבות יש חשיבות יש חשיבות יש חשיבות יש ממוצעים יש ממוצעים יש ממוצעים יש ממוצעים נוסחת הקו הישר ממוצעים ממוצעים ממוצעים מבחן t מבחן t מבחן t מבחן F מבחן F מבחן F ד 2 מערך השוואתי- סיבתי (אפשר ( ניסויי ד 3 מערך - השוואתי סיבתי לא ניסויי בדיד 1 ותר ימ- 2 ערכים שני בדידים שני ציפים ר רציף אחד מבחן F ניתוח שונות חד-כיווני MANOVA עם מדידות חוזרות מבחן F ניתוח שונות דו-כיווני MANOVA עם מדידות חוזרות יש חשיבות יש חשיבות יש ממוצעים יש ממוצעים ממוצעים ממוצעים

25 25 מושגים וסיכום חומר בסטטיסטיקה ושיטות מחקר ל-. M.A שיטות מחקר : מבחן חי בריבוע מתאם פירסון מטריצת מתאמים שאלת מחקר (ניבוי,חיזוי), הבדל קשר, השפעה מערך מחקר של (4X3X2) סדר זמנים סוגי משתנים: בדיד, רציף ; בלתי תלוי, תלוי, מפוקח ; משתנה דמי (דיכוטומי). סולם שמי, דירוגי, ריווחי, יחס סטטיסטיקה תיאורית שכיחויות ממוצעים סטיית תקן דרוג אחוזוני ציוני תקן מתאם R 2 = יחס שוני מוסבר 100*R 2 1-R 2 = יחס שוני לא מוסבר 100*(1-R 2 ) שוני מוסבר אחוז שוני לא מוסבר אחוז מבחן T בלתי תלוי מבחן T תלוי הסקה סטטיסטית - האם מה שמצאנו במדגם נכון ומייצג גם האוכלוסייה בבדיקת בהשערות מגדירים שתי אפשרויות בלבד: השערת אפס H0 פירושה המדגם לא נבדל מהאוכלוסייה המקורית הרגילה ואיננו יוצא דופן. השערת המחקר H1 פירושה המדגם שלפנינו (שעבר טיפול כלשהו) יוצא דופן ביחס לאוכלוסייה המקורית הרגילה ממנה נלקח, והוא בעצם מייצג אוכלוסייה אחרת טובה יותר או פחות (כי הוא עבר טיפול). ערך (שטח) (sig) P הוא שטח מחושב בקצה ההתפלגות והוא מייצג את איזור (H1) שעל פיו אמורים לדחות את השערת 0 ולקבל את השערת המחקר. ערך P מייצג את הסיכוי (להשערת המחקר- H1) שמה שנמצא במדגם לא מייצג את האוכלוסייה המקורית אלא אוכלוסיית מחקר אחרת. ככל שערך (שטח) P קטן יותר, קטן הסיכוי לייצג את אוכלוסיית השערת ה- 0 (H0) ועולה הסיכוי שמה שהוכחנו במחקר- במדגם ניתן להכליל לאוכלוסיית מחקר דומה, ובכך לאשר את השערת המחקר. ככל שערך (שטח) P גדל, כן יורד הסיכוי שהמדגם מייצג את אוכלוסיית המחקר ולמעשה הוא מייצג את אוכלוסיית המקור (H0), שלא קרה כלום במחקר. רמת מובהקות = ערך (שטח). P מגדירים קו גבול של שטח בזנב התפלגות של אוכלוסיית המקור H0 של *05.=P או **01.=P או ***001.=P (5% או 1% או.(0.1% מעבר לקו הגבול של השטח בזנב ההתפלגות קיימת מובהקות Sig) פירושה שאכן מה שנמצא במחקר במדגם מייצג בהסתברות גבוהה מצב דומה באוכלוסיה הנחקרת. המחשב קובע לנו אם הממצאים מובהקים או לא : אם *05.>P SIG או **01.>P או ***001.>P פירושו של דבר כי קיימת הסתברות נמוכה (פחות מ- 5% ) שממוצע המדגם שייך לאוכלוסיית H0 (הסתברות גבוהה ש)

26 26 שהוא שייך לאוכלוסיית המחקר (H1)). ועל כן קובעים כי מה שנמצא במדגם נכון גם בהסתברות גבוהה גם באוכלוסייה הנחקרת. כלומר: ברגרסיה: אם קיימים ניבויים במדגם הם מובהקים וקיימים גם קיימים באוכלוסייה. במבחני T ובניתוחי שונות: אם קיימים הבדלים בין ממוצעים במדגם הרי הבדלים אלו הם מובהקים וקיימים גם באוכלוסייה. כלומר: המדגמים מייצגים אוכלוסיות שונות. (הסיכוי שביצענו טעות (אלפא) בדחיית H0 קטן מ- 5%. טוב שדחינו). אם *05.<P SIG פירוש הדבר שקיימת הסתברות גבוהה (יותר מ- 5% ) שממוצע המדגם שייך לאוכלוסיית המקור H0 (והסתברות נמוכה שהוא שייך לאוכלוסיית המחקר (H1)). ועל כן קובעים שהמדגם לא מייצג את אוכלוסיית המחקר אלא שייך לאוכלוסייה המקורית. אם המחשב מראה לנו 02.=P נדחה השערת 0 ברמה של 05.>P אך לא נדחה השערת 0 ברמה של 01.>P ובודאי שלא נדחה ברמה של 001.>P. השערות המחקר במחשב הן דו-צדדיות. השערת מחקר דו-צדדית מחמירה יותר- הסיכוי לדחות השערת 0 נמוכה יותר מהשערה חד-צדדית, ולכן אם השערתנו היא כיוונית מותר לחלק את ערך sig) P ב) -2, כדי להגדיל סיכוי לדחות השערת. 0 השערה דו-צדדית דומה יותר לשאלת מחקר: האם המדגם יוצא דופן ביחס לאוכלוסייה המקורית הרגילה ממנה נלקח, והוא בעצם מייצג אוכלוסייה אחרת. בעקבות הטיפול הניסויי). השערה חד-צדדית דומה יותר להשערת מחקר כיוונית: האם המדגם יוצא דופן ביחס לאוכלוסייה המקורית הרגילה ממנה נלקח, והוא בעצם מייצג אוכלוסייה טובה יותר או פחות, בעקבות הטיפול הניסויי). דרגת חופש = מספר התצפיות שעליו מבוסס ניתוח סטטיסטי (כמו: חישוב ממוצע, שונות וכד') פחות מספר ההגבלות המוטלות עליהן לפי מספר המדדים המחושבים. עוצמה (אטא) מייצגת את היחס בין השוני המוסבר של המשתנה לשונות הכללית., SSB/SST זהה ברגרסיה ל- R בריבוע - יחס השוני המוסבר. ANOVA חד-כיווני. ANOVA דו-כיווני עם אינטראקציה. MANOVA מדידות חוזרות (יותר ממשתנה תלוי אחד) ניתוחי - POST-HOC דנקן תוקי ושאפה - 3 בדיקות למציאת מקור ההבדלים בין ממוצעים. הם בודקים בשיטות שונות כמה מובהקות ניתן להקצות לכל זוגות הממוצעים שיש לבדוק הבדלים ביניהם באמצעות מבחני T. מספר האפשרויות להשוואות זוגיות הוא n(n-1)/2. אם יש 10 זוגות של השוואות והמובהקות התקבלה 01.>P. רק 5 זוגות של השוואות מקסימום יוכלו להיות מובהקות כי 5 כפול 01. נותן 05.=>p. מעבר לזה זה חורג ממובהקות הכוללת של 05. למבחן T יש שיטות חישוב: פעם כאשר השונויות שוות ופעם שונויות שונות זו מזו באופן מובהק. (כתוב בפלט) ניתוח שונות דו-כיווני : MAIN-EFFECT משתנה ראשי שנבדקת מובהקותו במודל ניתוח שונות דו-כווני. משתנה ראשי הוא אחד מתוך שני המשתנים בניתוח השונות הדו-כיווני. אינטראקציה בודקת באם יש אופי הבדלים שונה בין הערכים של המשתנה הראשון כאשר הם נבדקים בחלוקה לפי הערכים של המשתנה השני.

27 27 ניתן לשרטט את גרף האינטראקציה בשתי צורות מכיוון שפעם אחת משתנה בלתי תלוי אחד יכול להיות על ציר ה- X ומשתנה שני מופיע כקווים נפרדים בגרף, ופעם שניה להיפך. SIMPLE MAIN-EFFECT הוא אמצעי לבדיקת מקור ההבדלים אם האינטראקציה בניתוח שונות נמצאה מובהקת. ניתוח MANOVA הוא ניתוח שבו יש יותר ממשתנה תלוי אחד (אפילו כאשר זה חד- כיווני כלומר: משתנה בלתי תלוי אחד). משתנה מפוקח (covariate) עובד על עקרון של רגרסיה המקזז השפעת משתנה שאיננו מופיע בהשערת המחקר אך הוא חשוד כמשפיע מרכזי. אם המשתנה המפוקח הוא משתנה רציף או משתנה דמי הוא פועל כרגרסיה בתוך מודל ניתוח השונות ומקזז את השונות המוסברת על ידו, כך שניתוח השונות מטפל רק בחלק השונות שנותר לאחר הניכוי. אם המשתנה המפוקח הוא משתנה נומינלי בדיד עם יותר משני ערכים, ניתן לטפל בו באמצעים מתודולוגיים (לבחור רק קבוצה אחת), או על ידי הכנסתו למודל ניתוח שונות ללא אינטראקציה (נקרא משתנה בלוק). בודקים הבדלים בכל אחד מערכי המשתנה המפוקח בנפרד. רגרסיה פשוטה רגרסיה מרובה רגרסיה לפי צעדים (מחשב, חוקר) מבחן - T מקרה פרטי של ניתוח שונות חד-כיווני (למב"ת יש רק שני ערכים). רגרסיה פשוטה (מבוססת על המתאם) = 2 R יחס שוני מוסבר R*100 2 שוני מוסבר אחוז = 2 R-1 יחס שוני לא מוסבר ) 2 R-1)*100 שוני לא מוסבר אחוז SSB=SST*R 2 שוני מוסבר או סכום ריבועים מוסבר= SSB SSE=SST*(1-R 2 ) שוני לא מוסבר או סכום ריבועים לא מוסבר= SSE SST=SSB+SSE שוני כללי או סכום ריבועים כללי= SST R 2 =SSB/SST Y=a+b*X (ממוצעים) b=r*sy/sx a=y-b*x X כאשר Y הוא השיפוע בנוסחת הרגרסיה. הוא עונה על השאלה בכמה משתנה B משתנה ביחידה 1 Y הוא עונה על השאלה מהו גובה Y. הוא נקודת החתך של קו הרגרסיה עם ציר A בנקודה ש- X שווה ל- 0 מקדמים (Coefficients) מקדם B מציין בכמה משתנה Y כאשר X משתנה ביחידה אחת מקדם β הוא B סטנדרטי. כל הנתונים של X ושל Y הפכו לציוני תקן כך שכל ה- β נמצאים על אותה סקלה וניתנים להשוואה ביניהם. ניתן להשוות בין השיפועים במצב זה. הדבר יעיל במיוחד ברגרסיה מרובה שאז ניתן להשוות השפעת מדדים בעחלי סולם שונה על המשתנה התלוי. כי הוא מבוסס על ציוני תקן שסטיית התקן שלהם B יכול להיות גדול מ- 1. β לא, לעולם לא גדולה מ- 1. A בנוסחת הרגרסיה הוא גובה Y בנקודה ש- X שווה ל- 0. כאשר הנתונים הם בציוני תקן 0=A כי נקודת ההתחלה זהה לשני המשתנים. ברגרסיה פשוטה β תמיד שווה למתאם. שגיאת תקן היא סטיית תקן שנשארה לאחר שהמשתנה הבלתי תלוי הסביר חלק מהשונות של המשתנה התלוי.

28 28 הבדל בין רגרסיה לניתוח שונות שאלת המחקר ברגרסיה היא ניבוי. בניתוח שונות שאלת המחקר היא על הבדל בין ממוצעים. ברגרסיה המשתנים התלויים והבלתי תלויים הם רציפים. בניתוח שונות המשתנה התלוי רציף הבלתי תלוי בדיד. ברגרסיה מתעסקים רק עם המשתנים אך לא עם ערכיהם (שהם רציפים). בניתוח שונות בודקים את ערכי המשתנה הבלתי תלוי. הפיכת רגרסיה לניתוח שונות כרוכה באיבוד אינפורמציה מצד אחד, אך בהצגת התוצאה באמצעות ממוצעים בצורה בולטת יותר (דוגמת גיל ושכיחות תאונות). בבדיקת השערות ומובהקות במבחני T ובניתוחי שונות ההסקה הסטטיסטית מתייחסת להבדלים בין ממוצעים. ואילו ברגרסיות ההסקה הסטטיסטית מתייחסת לשאלה אם הניבוי מובהק וניתן ללמוד מניבוי במידגם לניבוי באוכלוסייה. בניתוח שונות בודקים האם השונות בין הקבוצות גבוהה יותר מהשונות שבתוך כל קבוצה (שהיא שונות שגיאה לא מוסברת המייצגת הבדלים אינדיבידואליים).

29 29 שאלון על קריאה פרטים על ממלא/ת השאלון גיל: מגדר: זכר / נקבה כיתה: ציוני המבחן האחרון או בגרות ב: עברית, אנגלית, מתמטיקה הוראות: לפניך 30 היגדים בנושא קריאה. עליך לסמן ב- X במשבצת המתאימה עד כמה אתה מסכים או לא עם כל היגד, בסולם בין 1 ל- 5, כאשר 1 מציין בכלל לא מסכים ו- 5 מציין מסכים מאוד. אני קורא ללא מטרה. בכלל לא מסכים אני עורך רשימות במהלך הקריאה שמסייעות לי להבין את מה שאני קורא. אני חושב על מה שאני יודע על הנושא, בכדי לסייע לי להבין את מה שאני קורא. אני עורך סריקה מוקדמת של הטקסט, כדי לראות במה מדובר, לפני שאני קורא אותו. כאשר הטקסט הופך להיות קשה, אני קורא אותו בקול בכדי לסייע לי להבין את מה אני קורא. אני מסכם את מה שאני קורא, בכדי לשקף מידע חשוב בטקסט. אני תוהה באם תוכן הטקסט תואם למטרות הקריאה שלי. אני קורא לאט ובזהירות כדי להיות בטוח שאני מבין מה שאני קורא. אני דן עם אחרים על מה שקראתי, כדי לבדוק אם הבנתי. תחילה אני מרפרף על הטקסט, תוך זיהוי מאפיינים שלו כמו אורך וארגון. אני מנסה לחזור למסלול הקריאה, כאשר אני יוצא מהריכוז. אני מותח קו מתחת למילים או מקיף בעיגול מידע בטקסט, שיסייעו לי לזכור אותו. אני מתאים את קצב הקריאה שלי על פי מה שאני קורא. אני מחליט מה לקרוא בעיון ולעומק, וממה להתעלם. אני משתמש בחומרי עזר כמו מילונים שמסייעים לי להבין את מה שאני קורא. כאשר הטקסט נעשה קשה, אני משקיע תשומת לב רבה יותר, למה שאני קורא מסכים מאוד 5 המשך

30 30 מסכים מאוד בכלל לא מסכים אני משתמש בטבלאות, בתרשימים ותמונות שבטקסט, בכדי לשפר 17 את הבנתי. 18 אני קורא בשטף וללא עצירה. אני נעזר ברמזי טקסט המסייעים לי להבנה טובה יותר של מה שאני 19 קורא. אני משחזר ומנסח רעיונות במילים שלי, להבנה טובה יותר של מה 20 שאני קורא. אני מנסה להמחיש בתמונה או לדמיין ויזואלית את המידע, בכדי 21 לזכור טוב יותר מה שקראתי. אני נעזר (בסימנים טיפוגרפיים) באותיות מודגשות או באותיות 22 נטויות כדי לזהות מידע חשוב ומרכזי. 23 אני מנתח באופן ביקורתי ומעריך את המידע המוצג בטקסט. את הטקסט אני קורא קדימה ואחורה, בכדי לזהות קשרים בין 24 הרעיונות השונים שבו. 25 אני בודק אם הבנתי, כאשר אני נתקל במידע סותר. 26 אני מנסה לשער על מה מדבר הטקסט, במהלך הקריאה. 27 כשהטקסט נעשה קשה, אני עובר הלאה. אני שואל את עצמי שאלות שהייתי רוצה לקבל עליהן תשובות 28 בטקסט. אני בודק אם ההשערות שלי לגבי הטקסט הן נכונות או שגויות 29 (אומתו או הופרכו). 30 אני מדלג על מילים או ביטויים שאינם ידועים. תודה על שיתוף הפעולה