马红亮

包括Results和Analysis of results.

包括实验设计、参与者、量表、实施过程等。

• 研究的问题
• 研究的方法
• 数据的分析
• 结论与讨论
  

1. 准实验研究如何设计？（自变量、因变量）
2. 课程设计有什么特点？
3. 研究的工具（量表）有哪些，怎么来的？
4. 如何保证实施的忠诚度（Implementation fidelity)，即控制干扰变量
5. 数据统计分析用的什么方法？什么是multilevel regressions？什么是multiple imputation，为什么要用它？

1. 为什么要做Preliminary analyses，具体分析了什么？
2. 对RQ1、RQ2和RQ3的multilevel regressions的数据结果（Appendix B. Model parameters from the multilevel analyses of our dependent measures）如何进行解读?
3. 什么是R语言，R语言如何在数据分析中进行应用的？

1. 讨论部分如何撰写？（研究发现可能的原因，理论启示和贡献、实践意义，以及研究局限性）

欢迎本学期选修这门课程的同学在这里写上自己对这门课程的学习心得、体会收获、意见建议等等，包括学习内容、学习方法等等。

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