‘some lessons’, ‘most lessons’ and ‘every lesson’ was used), kodused õppimist toetavad vahendid ja distrsiplineeriv keskkond (A four-point scale with the response categories ‘never’, ‘some lessons’, ‘most lessons’ and ‘every lesson’ was used. This index was inverted so that low values indicate a poor disciplinary climate). Tabelis 1. on ära toodud mudeli parameetrid, mis annavad ülevaate mudeli „headuse“ ja prognoosi täpsuse kohta. Regressoonimudeli eeslduste kohaselt on tunnused mõõdetud arvuliselt, kodeeritud on puuduvad väärtused, mis muidu ei ole arvulised. Tabel 1. Faktorite seos testi keele õppimiseks kuluva ajaga (minutit nädalas) Regressioonikordaja Olulisuse tõenäosus Õpetaja toetus 1,41 0,191 Kodused õppimist toetavad vahendid -0,40 0,768
Suurem väärtus näitab suuremat huvi), distsiplineeriv keskkond (kategooriad: “mitte kunagi”, “mõned tunnid”, “enamus tundidest” ja “iga tund”. Madalam väärtus näitab kehvemat distsiplineerivat keskkond), õpetaja tugi (kategooriad: “mitte kunagi”, “mõned tunnid”, “enamus tundidest” ja “iga tund”. Suurem väärtus näitab paremat õpetaja toetust.) ja sugu (nominaaltunnus, tunnusteks andmestikus 0=mees ja 1=naine). Regressoonimudeli eeslduste kohaselt on ülejäänud tunnused mõõdetud arvuliselt, kodeeritud on puuduvad väärtused, mis muidu ei ole arvulised. Mudeli statistilise olulisuse kontroll dispersioonanalüüsi ANOVA abil (F=102,8) näitab, et mudel sobib matemaatika ärevuse prognoosimiseks. Kuna antud mudeli puhul on olulisuse tõenäosus on 0,00 väiksem kui 0,05 võib öelda, et sõltumatute tunnuste mõju sõltuvale tunnusele on statistiliselt oluline.
annaabi.ee 
