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      Erfassung der numerischen Kompetenzen im Kindergartenalter : Validierung eines Screenings in der Schweiz und in Deutschland

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          Abstract

          Zusammenfassung: Studien haben gezeigt, dass frühe numerische Kompetenzen einen Einfluss auf die spätere mathematische Entwicklung haben. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, die numerischen Kompetenzen bereits im Kindergartenalter zu erfassen, um Kinder, denen wichtige Kompetenzen für die mathematische Entwicklung fehlen, und für die das Risiko der Entwicklung von Rechenschwierigkeiten besteht, frühzeitig und praxistauglich zu identifizieren. In der Studie wird ein Screening zur Erfassung der numerischen Kompetenzen im Kindergartenalter präsentiert, bei dem ausgewählte Aufgaben in einem Gruppensetting durchgeführt werden können. An der Validierung nahmen Kinder im Alter von vier bis sechs Jahren aus der Schweiz ( n = 431) und aus Deutschland ( n = 325) teil. Die Ergebnisse zeigen, dass mit dem Screening in verschiedenen Gruppen (Schweiz, Deutschland) mit wenigen Ausnahmen dieselben Eigenschaften gemessen werden. Die prognostische Validität für den Zeitpunkt kurz vor Schuleintritt ist zufriedenstellend. Der Testwert auf Basis des Gruppensettings lässt sich valide interpretieren, da sich keine Unterschiede zwischen Kindern, die die Aufgaben einzeln gelöst haben und Kindern, die die Aufgaben in Gruppen bearbeitet haben, gezeigt haben. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Screening durch die Kombination von Einzel- und Kleingruppentests die Erfassung numerischer Fähigkeiten im Kindergarten in kurzer Zeit zuverlässig und valide ermöglicht.

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          MatchIt: Nonparametric Preprocessing for Parametric Causal Inference

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            Using heteroskedasticity-consistent standard error estimators in OLS regression: an introduction and software implementation.

            Homoskedasticity is an important assumption in ordinary least squares (OLS) regression. Although the estimator of the regression parameters in OLS regression is unbiased when the homoskedasticity assumption is violated, the estimator of the covariance matrix of the parameter estimates can be biased and inconsistent under heteroskedasticity, which can produce significance tests and confidence intervals that can be liberal or conservative. After a brief description of heteroskedasticity and its effects on inference in OLS regression, we discuss a family of heteroskedasticity-consistent standard error estimators for OLS regression and argue investigators should routinely use one of these estimators when conducting hypothesis tests using OLS regression. To facilitate the adoption of this recommendation, we provide easy-to-use SPSS and SAS macros to implement the procedures discussed here.
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              Early development of quantity to number-word linkage as a precursor of mathematical school achievement and mathematical difficulties: Findings from a four-year longitudinal study

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                Author and article information

                Journal
                Frühe Bildung
                Frühe Bildung
                Hogrefe Publishing Group
                2191-9186
                2191-9194
                February 18 2025
                Article
                10.1026/2191-9186/a000699
                37f74288-ae5b-4bd3-8d76-1c181ceb3c47
                © 2025

                https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

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