Movendo Média Modelo Em R

Os modelos ARIMA são, em teoria, a classe mais geral de modelos para prever uma série de tempo que pode ser feita para ser 8220stationary8221 por diferenciação (se necessário), talvez Em conjunto com transformações não lineares, tais como a desregulação (se necessário). Uma variável aleatória que é uma série de tempo é estacionária se suas propriedades estatísticas são todas constantes ao longo do tempo. Uma série estacionária não tem tendência, suas variações em torno de sua média têm uma amplitude constante, e ele se move de forma consistente. Isto é, os seus padrões de tempo aleatório a curto prazo têm sempre o mesmo aspecto num sentido estatístico. Esta última condição significa que suas autocorrelações (correlações com seus próprios desvios prévios em relação à média) permanecem constantes ao longo do tempo, ou de forma equivalente, que seu espectro de poder permanece constante ao longo do tempo. Uma variável aleatória desta forma pode ser vista (como de costume) como uma combinação de sinal e ruído, eo sinal (se for aparente) poderia ser um padrão de reversão média rápida ou lenta, ou oscilação sinusoidal, ou rápida alternância no sinal , E poderia também ter uma componente sazonal. Um modelo ARIMA pode ser visto como um 8220filter8221 que tenta separar o sinal do ruído, e o sinal é então extrapolado para o futuro para obter previsões. A equação de previsão de ARIMA para uma série de tempo estacionária é uma equação linear (isto é, tipo de regressão) na qual os preditores consistem em atrasos da variável dependente e / ou atrasos dos erros de previsão. Ou seja: Valor previsto de Y uma constante e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes de Y e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes dos erros. Se os preditores consistem apenas em valores defasados ​​de Y., é um modelo autoregressivo puro (8220 auto-regressado8221), que é apenas um caso especial de um modelo de regressão e que poderia ser equipado com software de regressão padrão. Por exemplo, um modelo autoregressivo de primeira ordem (8220AR (1) 8221) para Y é um modelo de regressão simples no qual a variável independente é apenas Y retardada por um período (LAG (Y, 1) em Statgraphics ou YLAG1 em RegressIt). Se alguns dos preditores são defasagens dos erros, um modelo ARIMA não é um modelo de regressão linear, porque não há maneira de especificar o erro 8222 como uma variável independente: os erros devem ser calculados em base período a período Quando o modelo é ajustado aos dados. Do ponto de vista técnico, o problema com o uso de erros defasados ​​como preditores é que as previsões do modelo não são funções lineares dos coeficientes. Mesmo que sejam funções lineares dos dados passados. Portanto, os coeficientes em modelos ARIMA que incluem erros retardados devem ser estimados por métodos de otimização não-lineares (8220hill-climbing8221) ao invés de apenas resolver um sistema de equações. O acrônimo ARIMA significa Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags das séries estacionalizadas na equação de previsão são chamados de termos quotautorregressivos, os atrasos dos erros de previsão são chamados de quotmoving termos médios e uma série de tempo que precisa ser diferenciada para ser estacionária é dito ser uma versão quotintegrada de uma série estacionária. Modelos de Random-walk e tendência aleatória, modelos autorregressivos e modelos de suavização exponencial são casos especiais de modelos ARIMA. Um modelo ARIMA não sazonal é classificado como um modelo quotARIMA (p, d, q) quot, onde: p é o número de termos autorregressivos, d é o número de diferenças não sazonais necessárias para a estacionaridade e q é o número de erros de previsão defasados ​​em A equação de predição. A equação de previsão é construída como se segue. Em primeiro lugar, vamos dizer a d diferença de Y. o que significa: Note que a segunda diferença de Y (o caso d2) não é a diferença de 2 períodos atrás. Pelo contrário, é a primeira diferença de primeira diferença. Que é o análogo discreto de uma segunda derivada, isto é, a aceleração local da série em vez da sua tendência local. Em termos de y. A equação de previsão geral é: Aqui os parâmetros da média móvel (9528217s) são definidos de modo que seus sinais sejam negativos na equação, seguindo a convenção introduzida por Box e Jenkins. Alguns autores e software (incluindo a linguagem de programação R) definem-los para que eles tenham mais sinais em vez disso. Quando números reais são conectados à equação, não há ambigüidade, mas é importante saber qual convenção seu software usa quando está lendo a saída. Muitas vezes os parâmetros são indicados por AR (1), AR (2), 8230 e MA (1), MA (2), 8230, etc. Para identificar o modelo ARIMA apropriado para Y. você começa por determinar a ordem de diferenciação (D) a necessidade de estacionarizar a série e remover as características brutas da sazonalidade, talvez em conjunto com uma transformação estabilizadora de variância, tal como o desmatamento ou a deflação. Se você parar neste ponto e prever que a série diferenciada é constante, você tem apenas montado uma caminhada aleatória ou modelo de tendência aleatória. No entanto, a série estacionária pode ainda ter erros autocorrelacionados, sugerindo que algum número de termos AR (p 8805 1) e / ou alguns termos MA (q 8805 1) também são necessários na equação de previsão. O processo de determinar os valores de p, d e q que são melhores para uma dada série temporal será discutido em seções posteriores das notas (cujos links estão no topo desta página), mas uma prévia de alguns dos tipos De modelos não-sazonais ARIMA que são comumente encontrados é dada abaixo. ARIMA (1,0,0) modelo autoregressivo de primeira ordem: se a série é estacionária e autocorrelacionada, talvez possa ser predita como um múltiplo de seu próprio valor anterior, mais uma constante. A equação de previsão neste caso é 8230, que é regressão Y sobre si mesma retardada por um período. Este é um modelo 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Se a média de Y for zero, então o termo constante não seria incluído. Se o coeficiente de inclinação 981 1 for positivo e menor que 1 em magnitude (ele deve ser menor que 1 em magnitude se Y estiver parado), o modelo descreve o comportamento de reversão de média no qual o valor do próximo período deve ser 981 vezes 1 Longe da média como valor deste período. Se 981 1 for negativo, ele prevê o comportamento de reversão de média com alternância de sinais, isto é, também prevê que Y estará abaixo do próximo período médio se estiver acima da média neste período. Em um modelo autorregressivo de segunda ordem (ARIMA (2,0,0)), haveria um termo Y t-2 à direita também, e assim por diante. Dependendo dos sinais e magnitudes dos coeficientes, um modelo ARIMA (2,0,0) poderia descrever um sistema cuja reversão média ocorre de forma sinusoidal oscilante, como o movimento de uma massa sobre uma mola submetida a choques aleatórios . Se a série Y não for estacionária, o modelo mais simples possível para ela é um modelo randômico randômico, que pode ser considerado como um caso limitante de um modelo AR (1) em que o modelo autorregressivo Coeficiente é igual a 1, ou seja, uma série com reversão média infinitamente lenta. A equação de predição para este modelo pode ser escrita como: onde o termo constante é a variação média período-período (ou seja, a deriva a longo prazo) em Y. Este modelo poderia ser montado como um modelo de regressão sem interceptação em que o A primeira diferença de Y é a variável dependente. Uma vez que inclui (apenas) uma diferença não sazonal e um termo constante, é classificada como um modelo de ARIMA (0,1,0) com constante. quot O modelo randômico-sem-desvio seria um ARIMA (0,1, 0) sem constante ARIMA (1,1,0) modelo autoregressivo de primeira ordem diferenciado: Se os erros de um modelo de caminhada aleatória são autocorrelacionados, talvez o problema possa ser corrigido adicionando um lag da variável dependente à equação de predição - Eu Pela regressão da primeira diferença de Y sobre si mesma retardada por um período. Isto resultaria na seguinte equação de predição: que pode ser rearranjada para Este é um modelo autorregressivo de primeira ordem com uma ordem de diferenciação não sazonal e um termo constante - isto é. Um modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) sem suavização exponencial simples constante: Uma outra estratégia para corrigir erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória é sugerida pelo modelo de suavização exponencial simples. Lembre-se que para algumas séries temporais não-estacionárias (por exemplo, as que exibem flutuações barulhentas em torno de uma média de variação lenta), o modelo de caminhada aleatória não funciona tão bem quanto uma média móvel de valores passados. Em outras palavras, ao invés de tomar a observação mais recente como a previsão da próxima observação, é melhor usar uma média das últimas observações para filtrar o ruído e estimar com mais precisão a média local. O modelo de suavização exponencial simples usa uma média móvel exponencialmente ponderada de valores passados ​​para conseguir esse efeito. A equação de predição para o modelo de suavização exponencial simples pode ser escrita em um número de formas matematicamente equivalentes. Uma das quais é a chamada 8220error correction8221, na qual a previsão anterior é ajustada na direção do erro que ela fez: Como e t-1 Y t-1 - 374 t-1 por definição, isso pode ser reescrito como : Que é uma equação de previsão ARIMA (0,1,1) sem constante com 952 1 1 - 945. Isso significa que você pode ajustar uma suavização exponencial simples especificando-a como um modelo ARIMA (0,1,1) sem Constante, eo coeficiente MA (1) estimado corresponde a 1-menos-alfa na fórmula SES. Lembre-se que no modelo SES, a idade média dos dados nas previsões de 1 período antecipado é de 1 945, o que significa que tendem a ficar aquém das tendências ou pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Segue-se que a média de idade dos dados nas previsões de 1 período de um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante é de 1 (1 - 952 1). Assim, por exemplo, se 952 1 0,8, a idade média é 5. Quando 952 1 aproxima-se de 1, o modelo ARIMA (0,1,1) sem constante torna-se uma média móvel de muito longo prazo e como 952 1 Aproxima-se 0 torna-se um modelo randômico-caminhada-sem-deriva. Nos dois modelos anteriores discutidos acima, o problema dos erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória foi fixado de duas maneiras diferentes: adicionando um valor defasado da série diferenciada Para a equação ou adicionando um valor defasado do erro de previsão. Qual abordagem é a melhor Uma regra para esta situação, que será discutida em mais detalhes mais adiante, é que a autocorrelação positiva é geralmente melhor tratada pela adição de um termo AR para o modelo e autocorrelação negativa é geralmente melhor tratada pela adição de um MA termo. Nas séries econômicas e de negócios, a autocorrelação negativa muitas vezes surge como um artefato de diferenciação. Portanto, o modelo ARIMA (0,1,1), no qual a diferenciação é acompanhada por um termo de MA, é mais freqüentemente usado do que um modelo de auto-correlação positiva. Modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) com suavização exponencial simples constante com crescimento: Ao implementar o modelo SES como um modelo ARIMA, você realmente ganha alguma flexibilidade. Em primeiro lugar, o coeficiente MA (1) estimado pode ser negativo. Isto corresponde a um factor de suavização maior do que 1 num modelo SES, o que normalmente não é permitido pelo procedimento de ajustamento do modelo SES. Em segundo lugar, você tem a opção de incluir um termo constante no modelo ARIMA se desejar, para estimar uma tendência média não-zero. O modelo ARIMA (0,1,1) com constante tem a equação de predição: As previsões de um período de adiantamento deste modelo são qualitativamente semelhantes às do modelo SES, exceto que a trajetória das previsões de longo prazo é tipicamente uma Inclinada (cuja inclinação é igual a mu) em vez de uma linha horizontal. ARIMA (0,2,1) ou (0,2,2) sem suavização exponencial linear constante: Os modelos lineares de suavização exponencial são modelos ARIMA que utilizam duas diferenças não sazonais em conjunto com os termos MA. A segunda diferença de uma série Y não é simplesmente a diferença entre Y e ela mesma retardada por dois períodos, mas sim é a primeira diferença da primeira diferença - i. e. A mudança na mudança de Y no período t. Assim, a segunda diferença de Y no período t é igual a (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Uma segunda diferença de uma função discreta é análoga a uma segunda derivada de uma função contínua: ela mede a quotaccelerationquot ou quotcurvaturequot na função em um dado ponto no tempo. O modelo ARIMA (0,2,2) sem constante prevê que a segunda diferença da série é igual a uma função linear dos dois últimos erros de previsão: que pode ser rearranjada como: onde 952 1 e 952 2 são MA (1) e MA (2) coeficientes. Este é um modelo de suavização exponencial linear geral. Essencialmente o mesmo que Holt8217s modelo, e Brown8217s modelo é um caso especial. Ele usa médias móveis exponencialmente ponderadas para estimar um nível local e uma tendência local na série. As previsões a longo prazo deste modelo convergem para uma linha recta cujo declive depende da tendência média observada no final da série. ARIMA (1,1,2) sem suavização exponencial linear de tendência amortecida constante. Este modelo é ilustrado nos slides acompanhantes nos modelos ARIMA. Ele extrapola a tendência local no final da série, mas aplana-lo em horizontes de previsão mais longos para introduzir uma nota de conservadorismo, uma prática que tem apoio empírico. Veja o artigo sobre "Por que a tendência de amortecimento" trabalha por Gardner e McKenzie e o artigo de "Rule of Gold" de Armstrong et al. para detalhes. É geralmente aconselhável aderir a modelos nos quais pelo menos um de p e q não é maior do que 1, ou seja, não tente encaixar um modelo como ARIMA (2,1,2), uma vez que isto é susceptível de conduzir a sobre-adaptação E quotcommon-factorquot questões que são discutidas em mais detalhes nas notas sobre a estrutura matemática dos modelos ARIMA. Implementação de planilhas: modelos ARIMA como os descritos acima são fáceis de implementar em uma planilha. A equação de predição é simplesmente uma equação linear que se refere a valores passados ​​de séries temporais originais e valores passados ​​dos erros. Assim, você pode configurar uma planilha de previsão ARIMA armazenando os dados na coluna A, a fórmula de previsão na coluna B e os erros (dados menos previsões) na coluna C. A fórmula de previsão em uma célula típica na coluna B seria simplesmente Uma expressão linear referindo-se a valores nas linhas precedentes das colunas A e C, multiplicado pelos coeficientes AR ou MA apropriados armazenados em células em outra parte da folha de cálculo. Aplicações do modelo de partículas para os três estados de modelos de partículas de matéria, Descrevendo, explicando as propriedades de gases, líquidos e sólidos Doc Browns Química KS4 ciência GCSEIGCSE Notas de Revisão Comparação das propriedades de GÁSES, LÍQUIDOS e SÓLIDOS Estados de matéria gasliquidsolid notas de revisão Parte 1 O modelo de partículas cinéticas e descrevendo e explicando as propriedades dos gases , Líquidos e sólidos, mudanças de estado e soluções (seções 1a a 3d) Você deve saber que os três estados da matéria são sólidos, líquidos e gasosos. A fusão ea congelação ocorrem no ponto de fusão, a ebulição e a condensação ocorrem no ponto de ebulição. Os três estados da matéria podem ser representados por um modelo simples no qual as partículas são representadas por pequenas esferas sólidas. Teoria das partículas pode ajudar a explicar a fusão, fervura, congelamento e condensação. A quantidade de energia necessária para mudar o estado de sólido para líquido e de líquido para gás depende da força das forças entre as partículas da substância e a natureza das partículas envolvidas depende do tipo de ligação e da estrutura da substância. Quanto mais fortes forem as forças entre as partículas, maior o ponto de fusão e o ponto de ebulição da substância. Para detalhes, consulte a estrutura e as notas de ligação. O estado físico que um material adota depende da sua estrutura, temperatura e pressão. Símbolos de estado utilizados nas equações: g) gás (l) líquido (aq) solução (ões) aquosa solução aquosa sólida significa algo dissolvido em água A maioria dos diagramas de partículas nesta página são representações 2D da sua estrutura e estado EXEMPLOS DOS TRÊS FÍSICOS ESTADOS DE MATÉRIA GASES eg A mistura de ar em torno de nós (incluindo o oxigênio necessário para a combustão) eo vapor de alta pressão na caldeira e cilindros da locomotiva a vapor. Todos os gases no ar são invisíveis, sendo incolores e transparentes. Observe que o vapor que você vê fora de uma chaleira ou locomotiva de vapor é na verdade gotículas finas de água, formada a partir do gás de vapor expelido condensação quando se encontra com o ar frio a mudança de estado de gás para líquido (mesmo efeito na névoa e formação de névoa) . LIQUIDES, e. A água é o exemplo mais comum, mas assim são, leite, manteiga quente, gasolina, óleo, mercúrio ou álcool em um termômetro. S�l�idos, e. Pedra, todos os metais à temperatura ambiente (exceto mercúrio), borracha de botas e a maioria dos objetos físicos ao seu redor. Na verdade, a maioria dos objetos são inúteis a menos que tenham uma estrutura sólida. Nesta página, as propriedades físicas básicas de gases, líquidos e sólidos são descritas em termos de estrutura, movimento de partículas (teoria de partículas cinéticas), efeitos de mudanças de temperatura e pressão e modelos de partículas Utilizados para explicar essas propriedades e características. Esperançosamente, a teoria eo fato combinar-se-ão para dar aos alunos uma compreensão clara do mundo material em torno deles em termos de gases, líquidos e sólidos referidos como os três estados físicos da matéria. As mudanças de estado conhecidas como fusão, fusão, ebulição, evaporação, condensação, liquefação, congelamento, solidificação, cristalização são descritas e explicadas com figuras de partículas para ajudar a compreender. Há também uma menção de líquidos miscíveis e não miscíveis e explicando os termos volátil e volatilidade quando aplicado a um líquido. Essas notas de revisão sobre os estados da matéria devem ser úteis para os novos cursos de ciência química da AQA, Edexcel e OCR GCSE (91). Subíndice para secções da Parte I (esta página): 1.1. Os três estados da matéria Os três estados da matéria são sólidos, líquidos e gasosos. A fusão e a congelação podem ter lugar no ponto de fusão, enquanto que a ebulição e a condensação ocorrem no ponto de ebulição. A evaporação pode ocorrer a qualquer temperatura a partir de uma superfície líquida. Você pode representar os três estados da matéria com um modelo de partículas simples. Neste modelo de diagramas, as partículas são representadas por pequenas esferas sólidas (estrutura de elétrons é ignorada). A teoria das partículas cinéticas pode ajudar a explicar mudanças de estado como fusão, fervura, congelamento e condensação. A quantidade de energia necessária para mudar o estado de sólido para líquido ou de líquido para gás depende da força das forças entre as partículas da substância. Estas forças podem ser forças intermoleculares relativamente fracas (ligação intermolecular) ou ligações químicas fortes (iónicas, covalentes ou metálicas). A natureza das partículas envolvidas depende do tipo de ligação química e da estrutura da substância. Quanto mais fortes forem as forças atrativas entre as partículas, maior será o ponto de fusão eo ponto de ebulição da substância. QUAIS SÃO OS TRÊS ESTADOS DE MATÉRIA A maioria dos materiais pode ser simplesmente descrita como um gás, um líquido ou um sólido. Por que eles são como o que eles estão apenas sabendo não é suficiente, precisamos de uma teoria abrangente de gases, que pode explicar o seu comportamento e fazer previsões sobre o que acontece por exemplo. Se mudarmos a temperatura ou a pressão. Como podemos explicar como eles se comportam? Partícula que é apoiada por evidências experimentais. OS MODELOS DE PARTÍCULAS PODEM AJUDAR-NOS A ENTENDER SUAS PROPRIEDADES E CARACTERÍSTICAS POR QUE É IMPORTANTE CONHECER AS PROPRIEDADES DE GÁS, LÍQUIDOS E SÓLIDOS É importante na indústria química conhecer o comportamento de gases, líquidos e sólidos em processos químicos, p. O que acontece com os diferentes estados com mudanças de temperatura e pressão. A teoria das partículas cinéticas dos estados da matéria baseia-se na idéia de todos os materiais existentes como partículas muito pequenas que podem ser átomos ou moléculas individuais e sua interação entre si Por colisão em gases ou líquidos ou por vibração e ligação química em sólidos. PODEMOS FAZER PREDIÇÕES COM BASE NAS SUAS PROPRIEDADES CARACTERÍSTICAS Esta página apresenta descrições físicas gerais de substâncias no nível de classificação físico (não-químico) mais simples, isto é, é um gás, um líquido ou um sólido. MAS, esta página da Web também introduz modelos de partículas em que um pequeno círculo representa um átomo ou uma molécula, isto é, uma partícula particular ou unidade mais simples de uma substância. Esta seção é bastante abstrata de uma forma porque você está falando sobre partículas que você não pode ver como individualmente, você apenas o material a granel e seu caráter físico e propriedades. Há limitações ao modelo de partículas As partículas são tratadas como esferas inelásticas simples e apenas se comportam como pequenas bolas de snooker voando ao redor, não é verdade, mas voam ao redor aleatoriamente sem parar. Embora as partículas sejam consideradas esferas duras e inelásticas , Na realidade, eles são todos os tipos de formas e torcer e dobrar em colisão com outras partículas e quando eles reagem dividem em fragmentos quando as ligações se rompem. O modelo simples não assume nenhuma força entre as partículas, não é verdade, o modelo leva pouca conta das forças entre as partículas, mesmo nos gases você obtém forças intermoleculares muito fracas. O modelo de part�ulas n� toma em considera�o o tamanho real das part�ulas, e. As moléculas de ions podem ser amplamente diferentes em tamanho, e. Comparar uma molécula de eteno com uma molécula de poli (eteno) Os espaços entre as partículas O QUE É O ESTADO GASEOSO DA MATÉRIA QUAIS SÃO AS PROPRIEDADES DE UM GÁS COMO FAZEM PARTÍCULAS GASOSAS Como é que a teoria das partículas cinéticas dos gases explica as propriedades dos gases Um gás Não tem forma fixa ou volume, mas sempre se espalha para preencher qualquer recipiente - as moléculas de gás irá difundir em qualquer espaço disponível. Não há quase nenhuma força de atração entre as partículas para que elas estejam completamente livres umas das outras. As partículas são amplamente espaçadas e dispersas ao se moverem rapidamente aleatoriamente ao longo do recipiente de modo que não há ordem no sistema. As partículas se movem linear e rapidamente em todas as direções. E colidem frequentemente entre si e com o lado do recipiente. A colisão de partículas de gás com a superfície de um recipiente provoca a pressão do gás. Em saltar fora de uma superfície que exercem uma força em fazê-lo. Com aumento de temperatura. As partículas se movem mais rapidamente à medida que ganham energia cinética. A taxa de colisões entre as próprias partículas e a superfície do recipiente aumenta e isto aumenta a pressão do gás, por exemplo, numa locomotiva a vapor ou o volume do recipiente, se puder expandir, por exemplo, como um balão. Os gases têm uma densidade muito baixa (luz) porque as partículas estão tão espaçadas no recipiente (volume de massa de densidade). Ordem de densidade: gases gtgtgt sólidos gt gtgtgt Gases fluxo livremente porque não existem forças eficazes de atração entre as moléculas de partículas gasosas. Ordem de facilidade de fluxo. Gases gt líquidos gtgtgt sólidos (nenhum fluxo real em sólidos a menos que você pó) Por causa disso gases e líquidos são descritos como fluidos. Os gases não têm superfície. E sem forma ou volume fixo. E por causa da falta de atração de partículas, eles sempre se espalhar e encher qualquer recipiente (volume de volume de gás assim volume). Os gases são prontamente comprimidos devido ao espaço vazio entre as partículas. Facilidade de ordem de compressão. (Quase impossível de comprimir um sólido) Pressão de gás Quando um gás é confinado num recipiente, as partículas irão provocar e exercer uma pressão de gás que é medida em atmosferas (atm) ou Pascals (1,0 Pa 1,0 Nm 2), A pressão é força, ou seja, o efeito de todas as colisões na superfície do recipiente. A pressão do gás é causada pela força criada por milhões de impactos das pequenas partículas de gás individuais nos lados de um recipiente. Por exemplo, se o número de partículas gasosas num recipiente é duplicado, a pressão do gás é duplicada porque dobrar o número de moléculas duplica o número de impactos no lado do recipiente de modo que a força de impacto total por unidade de área também é duplicada. Esta duplicação dos impactos das partículas que duplica a pressão é ilustrada nos dois diagramas abaixo. Se o volume de um recipiente selado é mantido constante eo gás no interior é aquecido a uma temperatura mais elevada, a pressão do gás aumenta. A razão para isto é que, à medida que as partículas são aquecidas, ganham energia cinética e, em média, se movem mais rapidamente. Por conseguinte, colidirão com os lados do recipiente com uma maior força de impacto. Aumentando assim a pressão. Há também uma maior frequência de colisão com os lados do recipiente, MAS este é um fator menor em comparação com o efeito de aumento da energia cinética eo aumento da força média de impacto. Portanto, uma quantidade fixa de gás em um recipiente selado de volume constante, quanto maior a temperatura, maior a pressão e menor a temperatura, menor a pressão. Para cálculos de temperatura de pressão de gás ver Parte 2 CharlessGayLussacs Lei Se o volume do recipiente pode mudar, os gases rapidamente expandir em aquecimento por causa da falta de atracção de partículas, e prontamente contrair no resfriamento. Ao aquecer, as partículas de gás ganham energia cinética. Mover mais rápido e bater os lados do recipiente com mais freqüência. E, significativamente, eles atingiram com uma força maior. Dependendo da situação do recipiente, uma ou ambas as pressões ou volume aumentarão (inverso ao arrefecer). Se não houver restrição de volume, a expansão em aquecimento é muito maior para gases do que líquidos ou sólidos, porque não há atração significativa entre partículas gasosas. A energia cinética média aumentada fará com que a pressão do gás aumente e assim o gás tentará expandir-se em volume se for permitido por exemplo. Balões em uma sala quente são significativamente maiores do que o mesmo balão em uma sala fria Para cálculos de volume de gás de temperatura ver Parte 2 CharlessGayLussacs Lei DIFUSÃO em Gases: O movimento natural rápido e aleatório das partículas em todas as direções significa que os gases facilmente espalhar ou difundir. O movimento líquido de um determinado gás estará na direcção de concentração mais baixa para uma concentração mais elevada, abaixo do chamado gradiente de difusão. A difusão continua até que as concentrações sejam uniformes em todo o recipiente de gases, mas TODAS as partículas continuam se movendo com sua energia cinética sempre presente. A difusão é mais rápida nos gases do que nos líquidos onde há mais espaço para eles se moverem (experiência ilustrada abaixo) ea difusão é Desprezível em sólidos devido ao estreito empacotamento das partículas. A difusão é responsável pela propagação de odores mesmo sem qualquer perturbação do ar, por ex. Uso de perfume, abertura de um jarro de café ou o cheiro de gasolina em torno de uma garagem. A taxa de difusão aumenta com o aumento da temperatura à medida que as partículas ganham energia cinética e se movem mais rapidamente. Outras evidências para o movimento aleatório de partículas incluindo difusão. Quando as partículas de fumaça são vistas sob um microscópio eles parecem dançar ao redor quando iluminado com um feixe de luz em 90 o para a direção de visualização. Isso ocorre porque as partículas de fumaça aparecem pela luz refletida e pela dança devido aos milhões de batidas aleatórias das moléculas de ar em movimento rápido. Isso é chamado de movimento browniano (veja abaixo em líquidos). Em qualquer dado instante de tempo, os hits não será mesmo, assim que a partícula de fumaça obter um bashing maior em uma direção aleatória. Uma experiência de difusão de duas moléculas gasosas é ilustrada acima e explicada abaixo. Um tubo de vidro longo (24 cm de diâmetro) é cheio numa extremidade com um tampão de algodão embebido em água de cone concentrado. Ácido clorídrico selado com um tampão de borracha (para a saúde e segurança) eo tubo é mantido perfeitamente imóvel, apertado em uma posição horizontal. Um tampão semelhante de conc. Amónia é colocada na outra extremidade. Os tampões de algodão embebidos irão libertar vapores de HCl e NH3, respectivamente, e se o tubo for deixado em repouso e horizontal, apesar da falta de movimento do tubo, e. Não há agitação para misturar e a ausência de convecção, uma nuvem branca forma cerca de 1 3 º ao longo da conc. Ï¿½ido clor�rico. Explicação: O que acontece são os gases incolores, amônia e cloreto de hidrogênio, difusos para baixo do tubo e reagir para formar finos cristais brancos do cloreto de amônio sal. Amoníaco cloreto de hidrogénio gt cloreto de amónio NH3 (g) HCl (g) gt NH 4 Cl (s) Observe a regra: quanto menor a massa molecular, maior a velocidade média das moléculas (mas todos os gases têm a mesma energia cinética média À mesma temperatura). Portanto, quanto menor a massa molecular, mais rápido o gás difunde. por exemplo. Mr (NH3) 14 1x3 17. Move-se mais rápido do que M r (HCl) 1 35,5 36,5 E é por isso que se encontram mais perto da extremidade HCl do tubo Portanto, o experimento não é apenas a evidência para o movimento de moléculas. É também prova de que moléculas de diferentes massas moleculares mudaram de velocidade a diferentes velocidades. Um gás colorido, mais pesado que o ar (maior densidade), é colocado no frasco inferior de gás e um segundo frasco de gás de menor densidade de ar incolor é colocado sobre ele separado com uma tampa de vidro. As experiências de difusão devem ser fechadas a uma temperatura constante para minimizar a perturbação por convecção. Se a tampa do vidro é removida então (i) os gases incolores do ar difundem para baixo no gás marrom colorido e (ii) o bromo difunde para cima no ar. O movimento aleatório de partículas que leva à mistura não pode ser devido à convecção porque o gás mais denso começa na parte inferior. Não é necessário agitar ou outros meios de mistura. O movimento aleatório de ambos os lotes de partículas é suficiente para garantir que ambos os gases eventualmente se tornam completamente misturados por difusão (espalhados uns nos outros). Esta é uma evidência clara de difusão devido ao movimento contínuo aleatório de todas as partículas de gás e, inicialmente, o movimento líquido de um tipo de partícula de uma concentração mais alta para uma menor (para baixo um gradiente de difusão). Quando totalmente misturada, nenhuma outra distribuição de mudança de cor é observada MAS O movimento de partículas aleatórias continua Ver também outras evidências na seção líquida após o modelo de partículas para o diagrama de difusão abaixo. Um modelo de partícula de difusão em gases. Imagine o gradiente de difusão da esquerda para a direita para as partículas verdes adicionadas às partículas azuis à esquerda. Assim, para as partículas verdes, a migração líquida é da esquerda para a direita e continuará, num recipiente selado, até que todas as partículas estejam distribuídas uniformemente no recipiente de gás (como ilustrado). A difusão é mais rápida nos gases em comparação com as soluções de líquidos, porque há mais espaço entre as partículas para que outras partículas se movam ao acaso. Quando um sólido é aquecido, as partículas vibram mais fortemente à medida que ganham energia cinética e as forças atrativas das partículas são enfraquecidas. Eventualmente, no ponto de fusão. As forças atrativas são demasiado fracas para manter as partículas na estrutura juntas de uma maneira ordenada e assim o sólido funde. Note-se que as forças intermoleculares ainda estão lá para manter o líquido a granel em conjunto, mas o efeito não é forte o suficiente para formar uma malha cristalina ordenada de um sólido. As partículas tornam-se livres para se movimentar e perder sua disposição ordenada. A energia é necessária para superar as forças atrativas e dar às partículas energia cinética aumentada de vibração. Assim, o calor é absorvido do ambiente e a fusão é um processo endotérmico (916H ve). As mudanças de energia para essas mudanças físicas de estado para uma gama de substâncias são tratadas em uma seção das Notas Energéticas. Explicado usando a teoria da partícula cinética de líquidos e sólidos Ao resfriar, as partículas líquidas perdem energia cinética e podem se tornar mais fortemente atraídas umas às outras. Quando a temperatura é suficientemente baixa, a energia cinética das partículas é insuficiente para impedir que as forças atrativas das partículas provoquem a formação de um sólido. Eventualmente, no ponto de congelamento, as forças de atração são suficientes para remover qualquer restante liberdade de movimento (em termos de um lugar para outro) e as partículas se juntam para formar o arranjo sólido ordenado (embora as partículas ainda tenham energia cinética vibracional. Deve ser removido para o ambiente, por estranho que possa parecer, o congelamento é um processo exotérmico (916H ve) mudanças comparativas de energia de mudanças de estado gás ltgt líquido ltgt sólido 2f (i) Curva de resfriamento O que acontece com a temperatura de uma substância Se for arrefecida do estado gasoso ao estado sólido Observe que a temperatura permanece constante durante as mudanças de estado da condensação à temperatura Tc e a solidificação do ar livre à temperatura Tf. Isto é porque toda a energia térmica removida ao arrefecer a estas temperaturas (aquelas latentes Ou entalpias de mudança de estado), permite o reforço das forças interparticulares (ligação intermolecular) sem queda de temperatura. A perda de calor é compensar D pela atração de força intermolecular aumentada exotérmica. Entre as seções de mudança de estado horizontal do gráfico, você pode ver a remoção de energia reduz a energia cinética das partículas, diminuindo a temperatura da substância. Consulte a seção 2. para obter uma descrição detalhada das mudanças de estado. Uma curva de resfriamento resume as mudanças: Para cada mudança de estado, a energia deve ser removida. Conhecido como o calor latente. Os valores energéticos reais para estas alterações físicas de estado para uma gama de substâncias são tratados em mais pormenor nas Notas Energéticas. 2f (ii) Curva de aquecimento. O que acontece com a temperatura de uma substância se ela é aquecida do estado sólido para o estado gasoso Observe que a temperatura permanece constante durante as mudanças de estado de fusão à temperatura Tm e de ebulição à temperatura Tb. Isso ocorre porque toda a energia absorvida no aquecimento a essas temperaturas (as calorias latentes ou entalpias de mudança de estado), vai para o enfraquecimento das forças interpartículas (ligação intermolecular) sem aumento de temperatura O ganho de calor é igual a endothermicheat energia absorvida necessária para reduzir as forças intermoleculares . Entre as seções de mudança de estado horizontal do gráfico, você pode ver a entrada de energia aumenta a energia cinética das partículas e elevar a temperatura da substância. Consulte a seção 2. para obter uma descrição detalhada das mudanças de estado. Uma curva de aquecimento resume as mudanças: Para cada mudança de estado, a energia deve ser adicionada. Conhecido como o calor latente. Os valores energéticos reais para estas alterações físicas de estado para uma gama de substâncias são tratados em mais pormenor nas Notas Energéticas. ESPECÍFICOS LATENT HEATS O calor latente para o estado muda sólido ltgt líquido é chamado o calor latente específico de fusão (para fusão ou congelamento). O calor latente para o estado muda o gás ltgt líquido é chamado o calor latente específico da vaporização (para a condensação, evaporação ou ebulição) Para mais no calor latente veja minhas notas da física no calor latent específico Explicado usando a teoria cinética da partícula dos gases e dos sólidos Isto É quando um sólido, por aquecimento, muda diretamente para um gás sem fusão, E o gás ao arrefecer transforma um sólido diretamente sem condensação em um líquido. Sublimação geralmente envolve apenas uma mudança física MAS não é sempre tão simples (ver cloreto de amônio). Teoria em termos de partículas. Quando o sólido é aquecido as partículas vibram com força crescente da energia térmica adicionada. Se as partículas possuem energia cinética suficiente de vibração para superar parcialmente as forças atrativas da partícula partícula você esperaria que o sólido derreta. No entanto, se as partículas neste ponto têm energia suficiente neste ponto que teria levado a ferver, o líquido NÃO se forma e o sólido se transforma diretamente em um gás. Mudança endotérmica global. Energia absorvida e absorvida pelo sistema. Ao esfriar, as partículas movem-se mais lentamente e têm menos energia cinética. Eventualmente, quando a energia cinética da partícula é suficientemente baixa, ela permitirá que as partículas de partícula forças atraentes para produzir um líquido. MAS a energia pode ser suficientemente baixa para permitir a formação directa do sólido, isto é, as partículas NÃO têm energia cinética suficiente para manter um estado líquido. Alteração global exotérmica. Energia libertada e dada para os arredores. Mesmo à temperatura ambiente garrafas de iodo sólido mostram cristais formando no topo da garrafa acima do sólido. Quanto mais quente o laboratório, mais cristais se formam quando esfriam à noite. Se você aquecer suavemente o iodo em um tubo de ensaio, verá o iodo facilmente sublime e recristalizará na superfície mais fria perto do topo do tubo de ensaio. A formação de uma forma particular de geada envolve a congelação directa do vapor de água (gás). A geada também pode evaporar diretamente de volta ao vapor de água (gás) e isso acontece nos invernos secos e extremamente frios do deserto de Gobi em um dia ensolarado. H 2 O (s) H 2 O (g) (mudança física apenas) Dissolve-se dióxido de carbono sólido (gelo seco) ao arrefecer o gás até menos de 78 o C. Ao aquecer, muda directamente para um gás muito frio. Condensando qualquer vapor de água no ar para uma névoa, daí o seu uso em efeitos de palco. CO 2 (s) CO 2 (g) (mudança física apenas) Aquecendo fortemente num tubo de ensaio, cloreto de amónio sólido branco. Decompõe-se numa mistura de dois gases incolores amoníaco e cloreto de hidrogénio. Ao arrefecer, a reacção é invertida e o cloreto de amónio sólido é reformado na superfície superior mais fria do tubo de ensaio. O cloreto de amónio a energia calorífica amónia cloreto de hidrogénio Trata-se de alterações químicas e físicas e é assim é mais complicado do que os exemplos 1 a 3. De facto, os cristais de cloreto de amónio iônico transformam-se em amoníaco covalente e gases cloreto de hidrogénio naturalmente mais voláteis ( As substâncias covalentes têm geralmente pontos de fusão e de ebulição muito mais baixos do que as substâncias iónicas). A imagem de partícula líquida não figura aqui, mas os outros modelos aplicam-se totalmente à parte das mudanças de estado envolvendo formação de líquido. GAS modelo de partícula e SOLID partículas modelo links. ATENÇÃO, em um nível mais alto de estudo. Você precisa estudar o diagrama de fase gls para a água ea curva de pressão de vapor de gelo em temperaturas específicas. Por exemplo, se a pressão de vapor ambiente for inferior à pressão de vapor de equilíbrio à temperatura do gelo, a sublimação pode facilmente ocorrer. A neve e o gelo nas regiões mais frias do Deserto de Gobi não derretem no Sol, eles lentamente desaparecem subliminariamente 2 h. Mais sobre as mudanças de calor em mudanças físicas do estado As alterações do estado físico, isto é, gás ltgt líquido ltgt sólido também são acompanhadas por mudanças de energia. Para derreter um sólido, ou boilevaporate um líquido, a energia de calor deve ser absorvido ou retirado do ambiente, por isso estas são mudanças de energia endotérmica. O sistema é aquecido para efetuar essas mudanças. Para condensar um gás, ou congelar um sólido, a energia térmica deve ser removida ou dada para o ambiente, de modo que estas são mudanças de energia exotérmica. O sistema é resfriado para efetuar essas alterações. De um modo geral, quanto maior for a força entre as partículas, maior a energia necessária para efectuar a mudança de estado E maior o ponto de fusão e o ponto de ebulição. Uma comparação da energia necessária para derreter ou ferver diferentes tipos de substância (Isto é mais para estudantes de nível avançado) A mudança de energia térmica envolvida em uma mudança de estado pode ser expressa em kJmol de substância para uma comparação justa. Na tabela abaixo, a fusão 916H é a energia necessária para fundir 1 mole da substância (massa da fórmula em g). 916H vap é a energia necessária para vaporizar por evaporação ou ferver 1 mole da substância (fórmula massa em g). Para moléculas covalentes pequenas e simples, a energia absorvida pelo material é relativamente pequena para derreter ou vaporizar a substância e quanto maior a molécula, maiores as forças intermoleculares. Essas forças são fracas em comparação com as ligações químicas que mantêm átomos juntos em uma molécula. São necessárias energias relativamente baixas para derreter ou vaporizá-las. Estas substâncias têm pontos de fusão relativamente baixos e pontos de ebulição. Para redes 3D fortemente ligadas, e. (Iii) e uma rede metálica de íons e elétrons externos livres (ligação metálica), as estruturas são muito mais fortes de forma contínua por causa da ligação química contínua em toda a estrutura. Consequentemente, são necessárias energias muito maiores para derreter ou vaporizar o material. É por isso que eles têm pontos de fusão muito mais elevados e pontos de ebulição. Tipo de ligação, estrutura e forças de atracção em funcionamento Ponto de fusão K (Kelvin) o C 273 Energia necessária para fundir a matéria Ponto de ebulição K (Kelvin) o C 273 Energia necessária para ferver a substância 3a. O QUE ACONTECE A PARTÍCULAS QUANDO UM SÓLIDO DISSOLVA EM UM SOLVENTE LÍQUIDO O que significam as palavras SOLVENTE, SOLUTA e SOLUÇÃO Quando um sólido (o soluto) dissolve-se num líquido (o solvente) a mistura resultante é chamada de solução. Em geral: solvente de soluto gt solução Assim, o soluto é o que se dissolve em um solvente, um solvente é um líquido que dissolve as coisas ea solução é o resultado de dissolver algo em um solvente. O sólido perde toda a sua estrutura regular e as partículas sólidas individuais (moléculas ou iões) estão agora completamente livres entre si e misturam-se aleatoriamente com as partículas líquidas originais, e todas as partículas podem mover-se ao acaso. Isto descreve a dissolução de sal em água, o açúcar dissolvendo-se em chá ou cera dissolvendo-se num solvente de hidrocarboneto como o álcool branco. Geralmente não envolve uma reação química, por isso é geralmente um exemplo de uma mudança física. Quaisquer que sejam as mudanças no volume do líquido sólido, em comparação com a solução final, a Lei de Conservação de Massa ainda se aplica. Isto significa: massa da massa sólida solúvel da massa solvente líquida da solução após mistura e dissolução. Você não pode criar massa ou perder massa. Mas apenas mudar a massa de substâncias em outra forma. Se o solvente for evaporado. Depois o sólido é reformado, e. Se uma solução de sal é deixada de fora por um longo tempo ou suavemente aquecida para acelerar as coisas, eventualmente cristais de sal formam, o processo é chamado de cristalização. 3b. O QUE ACONTECE ÀS PARTÍCULAS QUANDO DOIS LÍQUIDOS COMPLETAMMENTE MISTURAM COM OS OUTROS O QUE A PALAVRA É MISCÍVEL Meio Usando o modelo de partículas para explicar líquidos miscíveis. Se dois líquidos misturam completamente em termos de suas partículas, eles são chamados de líquidos miscíveis porque eles se dissolvem completamente um no outro. Isto é mostrado no diagrama abaixo onde as partículas se misturam completamente e se movem aleatoriamente. O processo pode ser invertido por destilação fraccionada. 3c. O QUE ACONTECE A PARTÍCULAS QUANDO DOIS LÍQUIDOS NÃO SE MISTURAM COM OS QUAIS A PALAVRA IMMISCÍVEL SIGNIFICA POR QUE OS LÍQUIDOS NÃO SE MISTURAM Utilizando o modelo de partículas para explicar os líquidos imiscíveis. Se os dois líquidos não misturar. Eles formam duas camadas separadas e são conhecidos como líquidos imiscíveis, ilustrados no diagrama abaixo onde o líquido roxo inferior será mais denso do que a camada superior do líquido verde. Você pode separar estes dois líquidos usando um funil de separação. A razão para isto é que a interação entre as moléculas de um dos líquidos sozinho é mais forte do que a interação entre as duas moléculas diferentes dos líquidos diferentes. Por exemplo, a força de atração entre as moléculas de água é muito maior do que as moléculas de óleo de petróleo ou as moléculas de água de óleo, então duas camadas separadas se formam porque as moléculas de água, em termos de mudança de energia, são favorecidas pela aderência. 3d. Como é utilizado um funil de separação 1. A mistura é colocada no funil de separação com o tampão ligado e a torneira fechada e as camadas deixadas para assentar. 2. A rolha é removida ea torneira é aberta para que você possa cuidadosamente executar a camada cinza inferior primeiro em um copo. 3. A torneira é então fechada novamente, deixando para trás o líquido da camada amarela superior, separando assim os dois líquidos imiscíveis. Apêndice 1 algumas imagens SIMPLES de partículas de ELEMENTOS, COMPOSTOS e MISTURAS GCSEIGCSE escolha múltipla QUIZ sobre estados de gases de matéria, líquidos e sólidos Alguns exercícios básicos fáceis de ciência KS3 QCA 7G modelo de partícula de sólidos, líquidos e gases Quot; , Modelos de partículas de líquidos e sólidos, propriedades, explicando as diferenças entre eles. Veja também para cálculos de gás gcse revisão de química livre notas detalhadas sobre estados de matéria para ajudar a revisar igcse química igcse química revisão notas sobre estados de matéria O revisão de química de nível livre notas detalhadas sobre estados de matéria para ajudar a revisar gcse química livre notas detalhadas sobre estados de matter to help revise O level chemistry free online website to help revise states of matter for gcse chemistry free online website to help revise states of matter for igcse chemistry free online website to help revise O level states of matter chemistry how to succeed in questions on states of matter for gcse chemistry how to succeed at igcse chemistry how to succeed at O level chemistry a good website for free questions on states of matter to help to pass gcse chemistry questions on states of matter a good website for free help to pass igcse chemistry with revision notes on states of matter a good website for free help to pass O level chemistry what are the three states of matter draw a diagram of the particle model diagram of a gas, particle theory of a gas, draw a particle model diagram of a liquid, particle theory of a liquid, draw a particle model diagram of a solid, particle theory of a solid, what is diffusion why can you have diffusion in gases and liquids but not in solids what are the limitations of the particle model of a gas liquid or solid how to use the particle model to explain the properties of a gas, what causes gas pressure how to use the particle model to explain the properties of a solid, how to use the particle model to explain the properties of a solid, why is a gas easily compressed but difficult to compress a liquid or solid how do we use the particle model to explain changes of state explaining melting with the particle model, explaining boiling with the particle model, explaining evaporation using the particle model, explaining condensing using the particle model, explaining freezing with the particle model, how do you read a thermometer wor king out the state of a substance at a particular temperature given its melting point and boiling point, how to draw a cooling curve, how to draw a heating curve, how to explain heatingcooling curves in terms of state changes and latent heat, what is sublimation what substances sublime explaining endothermic and exothermic energy changes of state, using the particle model to explain miscible and immiscible liquids GASES, LIQUIDS, SOLIDS, States of Matter, particle models, theory of state changes, melting, boiling, evaporation, condensing, freezing, solidifying, cooling curves, 1.1 Three states of matter: 1.1a gases, 1.1b liquids, 1.1c solids 2. State changes: 2a evaporation and boiling, 2b condensation, 2c distillation, 2d melting, 2e freezing, 2f cooling and heating curves and relative energy changes, 2g sublimation 3. Dissolving, solutions. miscibleimmiscible liquids Boiling Boiling point Brownian motion Changes of state Condensing Cooling curve Diffusion Dissolving Evaporation Freezing Freezing point Gas particle picture Heating curve Liquid particle picture Melting Melting point miscibleimmiscible liquids Properties of gases Properties of liquids Properties of solids solutions sublimation Solid particle picture GCSEIGCSE multiple choice QUIZ on states of matter gases liquids solids practice revision questions Revision notes on particle models and properties of gases, liquids and solids KS4 Science GCSEIGCSEO level Chemistry Information on particle models and properties of gases, liquids and solids for revising for AQA GCSE Science, Edexcel Science chemistry IGCSE Chemistry notes on particle models and properties of gases, liquids and solids OCR 21st Century Science, OCR Gateway Science notes on particle models and properties of gases, liquids and solids WJEC gcse science chemistry notes on particl e models and properties of gases, liquids and solids CIE O Level chemistry CIE IGCSE chemistry notes on particle models and properties of gases, liquids and solids CCEACEA gcse science chemistry (revise courses equal to US grade 8, grade 9 grade 10) science chemistry courses revision guides explanation chemical equations for particle models and properties of gases, liquids and solids educational videos on particle models and properties of gases, liquids and solids guidebooks for revising particle models and properties of gases, liquids and solids textbooks on particle models and properties of gases, liquids and solids state changes amp particle model for AQA AS chemistry, state changes amp particle model for Edexcel A level AS chemistry, state changes amp particle model for A level OCR AS chemistry A, state changes amp particle model for OCR Salters AS chemistry B, state changes amp particle model for AQA A level chemistry, state changes amp particle model for A level Edexcel A level c hemistry, state changes amp particle model for OCR A level chemistry A, state changes amp particle model for A level OCR Salters A level chemistry B state changes amp particle model for US Honours grade 11 grade 12 state changes amp particle model for pre-university chemistry courses pre-university A level revision notes for state changes amp particle model A level guide notes on state changes amp particle model for schools colleges academies science course tutors images pictures diagrams for state changes amp particle model A level chemistry revision notes on state changes amp particle model for revising module topics notes to help on understanding of state changes amp particle model university courses in science careers in science jobs in the industry laboratory assistant apprenticeships technical internships USA US grade 11 grade 11 AQA A level chemistry notes on state changes amp particle model Edexcel A level chemistry notes on state changes amp particle model for OCR A level chem istry notes WJEC A level chemistry notes on state changes amp particle model CCEACEA A level chemistry notes on state changes amp particle model for university entrance examinations describe some limitations of the particle model for gases, liquids and solidsA follow-up study of children who began school at age 4 (referred to as Year 1 in this study) was conducted to examine the influence of three different preschool models on later school success. These children from an urban school district were studied again in Year 5 as they prepared to leave the primary grades and in Year 6 when they were scheduled to enter fourth grade if not previously retained. The study examined report card grades, retention rates, and special education placement of 160 children at the end of their fifth year in school and 183 children at the end of their sixth year in school. The sample was 96 African American and 54 female, with 75 of the children qualifying for subsidized school lunch and 73 living in single-parent families. Academically, girls surpassed boys at the end of Year 5, and this difference persisted into the next grade level. Children whose preschool experience was more academically directed had been retained less often than peers. No differences attributable to preschool model were found for special education placement. By the end of childrens fifth year in school, there were no significant differences in academic performance of children who had experienced three different preschool models. By the end of their sixth year in school, children whose preschool experiences had been academically directed earned significantly lower grades compared to children who had attended child-initiated preschool classes. Childrens later school success appears to have been enhanced by more active, child-initiated early learning experiences. Their progress may have been slowed by overly academic preschool experiences that introduced formalized learning experiences too early for most childrens developmental status. Introduction In the ongoing debate over education reform designed to improve academic performance of American children, preschools are under increasing pressure to offer instruction in basic academic skills. This trend is especially prevalent in programs that serve low-income children. Compensatory early childhood programs such as Head Start and state-sponsored pre-kindergarten for low-income families and preschoolers with special needs are designed to help children acquire skills needed for later school success. Although the goal of school readiness is widely shared among early childhood educators, parents, and policy makers, the strategies for achieving this goal vary greatly. Fundamental philosophical and political differences in beliefs about the purpose of schooling, value orientations, and cultural priorities are central to the debate on how to best prepare young children for formal schooling (Kessler, 1991). Kindergarten retention rates have increased (e. g. Shepard amp Smith, 1988), perhaps due to the downward shift in curriculum that introduces formal reading and mathematics instruction much earlier. Escalating academic demands in kindergarten have clearly affected preschool programs for even younger children. Goffin (1994) noted a downward movement of the debate between developmental and academic orientations from elementary education to the preschool setting. When preschool was quotreconceptualized as an appropriate beginning for primary schooling (especially for low-income children),quot public school programs for 4-year-olds grew in number (Goffin, 1994, p. 120). Beginning in the 1980s, leading early childhood experts expressed concern about the wisdom of overly didactic, formal instructional practices for young children (e. g. Elkind, 1986 Zigler, 1987). They feared that short-term academic gains would be offset by long-term stifling of childrens motivation and self-initiated learning. Later research suggests that these early concerns were warranted. Compared to children whose kindergarten experience emphasized child-initiated learning, primary-grade teachers rated children from didactic, teacher-centered kindergartens lower in conduct and work-study habits, and perceived them to be more distractible, less willing to follow directions, and less prosocial (Hart, Charlesworth, Burts, amp DeWolf, 1993). Stipek, Feiler, Daniels, and Milburn (1995) also found motivational differences favoring a child-initiated view of early education compared to a more formalized, didactic approach. They cautioned that early academic gains in reading skills associated with didactic instruction of preschoolers quotcome with some costsquot that could have long-term negative effects on achievement. DeVries, Reese-Learned, and Morgan (1991) expressed similar concerns, arguing that temporary benefits of highly didactic approaches with young children cannot be justified in light of possible negative consequences for social development. Today, as Walsh (1989) predicted, the likelihood that children will experience a highly didactic, teacher-centered approach has increased as preschool is absorbed into public schools where a narrowly focused, externally imposed curriculum makes the preschool experience even more like elementary school. Although it was once believed that any well-implemented preschool program would achieve positive results (e. g. Lazar, Darlington, Murray, Royce, amp Snipper, 1982), a growing research base suggests otherwise (see Marcon, 1999, for a review of research on different preschool approaches). Of particular interest in the present study was sustainability of an earlier preschool approachs influence on academic performance. Several researchers have found that later school success declined when the intervention was discontinued. For example, Miller and Dyer (1975) found a drop in school achievement for children who entered a nondidactic program following a direct instruction preschool experience. Similarly, when the highly didactic Direct Instructional System for the Teaching of Arithmetic and Reading (DISTAR) was discontinued after third grade, childrens previously high achievement in reading and mathematics declined (Becker amp Gersten, 1982). Early academic success fostered by a child-initiated approach has been documented by a number of different researchers (e. g. Burts, Hart, Charlesworth, amp DeWolf, 1993 Marcon, 1993, 1999 Weikart, Epstein, Schweinhart, amp Bond, 1978). Some long-term benefits of this approach have been found for school achievement (e. g. Miller amp Bizzell, 1984) as well as for social behavior and general school competence (e. g. Schweinhart amp Weikart, 1997 Schweinhart, Weikart, amp Larner, 1986). Little is known, however, about the long-term effect of early intervention that combines didactic, teacher-centered strategies with child-initiated learning experiences. In the short term, this combination approach has varying outcomes, with some research favoring the strategy, especially for lower functioning children (e. g. Mills, Dale, Cole, amp Jenkins, 1995). A preponderance of the research evidence, however, has failed to support the combination approach (e. g. DeVries et al. 1991 Marcon, 1999 Pfannenstiel amp Schattgen, 1997 Rawl amp OTuel, 1982). Knowing how later school success of these children compares with that of children exposed to other preschool models would be useful in determining the effectiveness of a combination strategy. A second area of interest in the present study involved sex differences in later school success. Academically, studies of low-income children have found that girls did better than boys in pre-kindergarten (e. g. Marcon, 1999), kindergarten (e. g. Burts et al. 1993 Marcon, 1993), and in first grade (e. g. Reynolds, 1989). Boys do notably better in both the short and long term when their early learning experiences have been more child initiated rather than more didactic in nature (e. g. Marcon, 1993 Miller amp Bizzell, 1984). Successful transition between grade levels may also be moderated by sex. Parents and principals believe boys have more difficulty than girls in making the transition from third to fourth grade (Mayfield, 1983). Furthermore, differences in school competence (especially rates of nonpromotion) among African American children may be intensified by negative attitudes and behaviors toward school exhibited as early as fourth grade by African American boys (Rowan, 1989). Further examination of sex differences in later school success of low-income children and possible interaction with preschool model would add to our understanding of the often difficult transition from the primary to the later elementary school grades. The present study provides follow-up data for one cohort of low-income, minority children who had attended two years of school (preschool and kindergarten) prior to entering first grade. These children had experienced one of three different types of preschool: child-initiated, academically directed, or a quotcombinationquot approach. In this earlier quasi-experimental study, Marcon (1999) compared the three different approaches for their effect on childrens development and mastery of basic skills at the end of preschool. Findings indicated that children whose preschool experiences had been child-initiated demonstrated greater mastery of basic skills at the end of preschool than did children in programs where academics were emphasized and skills were directly taught. At the end of preschool, children in the quotcombinationquot model did significantly poorer on all measures except self-help and development of social coping skills compared to children in either the child-initiated or academically directed models. Preschool girls outperformed boys in all areas except gross motor development and playleisure skills. This follow-up study examines the transition from childrens fifth to sixth year in school (third to fourth grade for most of these children). Based on earlier findings for these children and results of other research studies (e. g. Miller amp Bizzell, 1984 Schweinhart amp Weikart, 1997 Schweinhart, Weikart, amp Larner, 1986), it was thought that any difference in later school success attributable to preschool model would favor the child-initiated early learning approach. Children who had experienced quotcombinationquot preschool curricula were expected to be least successful, whereas later school performance of those who had attended didactic, teacher-centered preschools was expected to be intermediary. Sex differences in school achievement favoring girls were expected to persist because boys, in general, do not perform as well in the early years of school (Richardson, Koller, amp Katz, 1986), and African American boys, unlike boys in general, do not typically show a rise in school achievement following the elementary school years (Pollard, 1993). The type of preschool experience was expected to have a greater effect on later school achievement of boys than on girls. Participants Children who began school at age 4 (referred to as Year 1 in this study) were studied again in Year 5 (when they were expected to be in third grade if not previously retained) and Year 6 (when they were expected to be in fourth grade if not previously retained) of their educational experience. This sample of urban students included 160 Year 5 children ( M age 107.6 months, SD 3.9) in 61 schools and 183 Year 6 children ( M age 119.8 months, SD 3.6) in 70 schools. The initial sample had been randomly selected proportional to enrollment of 4-year-olds in subdistricts within the school system. Each subdistrict was represented by at least one classroom for each of the three models studied. This stratified sample was geographically dispersed across the city and was representative of socioeconomic, administrative, and local variations within the school system (see Marcon, 1992, for a description of random selection and stratification procedures used in the original cohort study). This follow-up sample from the original cohort was 96 African American and 54 female. Most children (75) qualified for subsidized school lunch based on low family income, and 73 of the children lived in single-parent families. Data from both Years 5 and 6 were available for a subsample of the children ( n 139) in 64 schools. Subsample children did not differ significantly from the larger follow-up sample in any demographic characteristics. Recovery rate from preschool to fourth grade was 64 of the original sample. Although this attrition rate was high, it was not unexpected, and attrition was comparable across the preschool models, (2) 1.80, p .41. The recovered follow-up sample was not significantly different from the original preschool sample in terms of gender ( p .92), age ( p .82), parent involvement ( p .34), overall adaptive behavior ( p .16), social and work habits ( p .23), or physical development ( p .15) in preschool. Preschool grades of children in the recovered follow-up sample were, however, 3 lower than the original sample ( p .02). Compared to the original preschool sample, the recovered follow-up sample had more African American and fewer White children, (3) 15.34, p .01, who were poorer, (1) 12.60, p lt .001, and more likely to live in single-parent families, (1) 4.83, p .03. These differences were consistent with school districtwide changes in enrollment patterns following pre-kindergarten and kindergarten when children of many middle-class families leave the public school system. At age 4, all children had attended free, full-school-day preschool in the same urban school district, with approximately 84 of the sample having been enrolled in pre-kindergarten and 16 in Head Start. Eligibility for pre-kindergarten was based solely on age and residency, whereas Head Start eligibility had an additional federal requirement of low family income. All preschool teachers of children in this study, both pre-kindergarten and Head Start, held a bachelors degree or higher. Their median pre-kindergarten or Head Start teaching experience was approximately 10 years. As previously classified (see quotMeasures and Proceduresquot section for details), approximately 33 of children in this follow-up sample had attended preschool classes that followed a child-initiated approach, 35 attended academically directed preschool classes, and the remaining 32 had been enrolled in middle-of-the-road preschool classes that combined the other two preschool approaches. No Head Start classes in this school district used an academically directed approach. Kindergarten in this school district was predominantly academic in focus, with all but a handful of teachers indicating a strong belief that academic preparation was a more important goal of kindergarten than childrens socioemotional growth (Marcon, 1990, 1993). All first-grade teachers in this school district emphasized academics, with approximately two-thirds using a highly didactic, academically directed approach (Marcon, 1990). Measures and Procedures Preschool Model. The Pre-K Survey of Beliefs and Practices (see Marcon, 1999, for instrument and details) was used to classify childrens early learning experiences based on five theoretical differences between early childhood models: (1) scope of developmental goals, (2) conception of how children learn, (3) amount of autonomy given to the child, (4) conception of teachers role, and (5) provision of possibilities for learning from peers. Three groupings identified through cluster analysis using Wards method were selected as examples of the divergent preschool models operating in this urban school system. One group was composed of child development-oriented teachers who facilitated learning by allowing children to actively direct the focus of their learning. These child-initiated preschool classrooms were referred to as Model CI. Another group represented more academically oriented teachers who preferred more direct instruction and teacher-directed learning experiences for preschoolers. These academically directed preschool classrooms were referred to as Model AD. The third group represented teachers whose beliefs and practices fell in between the other two opposing models by endorsing a combination approach. These middle-of-the-road preschool classrooms were referred to as Model M. In the original study, accuracy of model classification based upon survey response was affirmed by independent classroom observers, and findings were congruous with other research demonstrating strong consistency between outside raters observations of early childhood instructional activities and teachers self-reported beliefs and practices (e. g. Charlesworth, Hart, Burts, Mosley, amp Fleege, 1993 Hyson, Hirsch-Pasek, amp Rescorla,1990 Kagan amp Smith, 1988 Vartuli, 1999). In the original study, Model CI and Model AD classifications were easily verified by independent classroom observers, but these same observers had some difficulty categorizing Model M practices in several classrooms. Model M teachers appeared to be closer to Model CI in goals but more like Model AD in teacher initiation of activities. Compared to Model CI teachers, the Model M teacher was notably more engaged in leading groups of children in less-individualized activities for longer periods of time. Compared to Model AD teachers, the Model M teacher allowed children greater access to classroom materials, encouraged more peer interaction, and initiated fewer teacher-directed cognitive activities that were not well integrated with other developmental domains. These Model M teachers were not, however, using a Vygotskian approach to foster childrens early learning and development. Model M teachers were best described as professionals who sought to blend notions of child development with their school systems competency-based curriculum. Their basis for doing so was most likely pragmatic. Report Cards. Data were collected from teachers and school records at the end of Year 5 and Year 6. The school districts Elementary School Progress Report (report card) was used to compare childrens classroom performance with the districts expectations for skills mastery. Like many urban school districts, a competency-based curriculum (CBC) was in place throughout most of the school system, and children were expected to demonstrate mastery of specific reading and arithmetic skills before advancing to the next grade level. CBC defined a skill as being mastered when a child could perform it upon request and provided teachers with three mastery assessment tasks for each reading and arithmetic objective (see McClure amp Leigh, 1981, for details of this school systems CBC). For research purposes, Progress Report grades were converted to the standard 5-point numeric scale: 0 F, 1 D, 2 C, 3 B, and 4 A. Each childs overall grade point average (GPA) was calculated. Grades in each of 11 subject areas were also converted to numeric scores: arithmetic, reading, language, spelling, handwriting, social studies, science, art, music, healthphysical education (PE), and citizenship. Citizenship grades provided a global assessment of a childs deportment while attending school. School records and teacher report provided information on the childs eligibility for subsidized school lunch and the number of parents or guardians living at home with the child (scored as 1 or 2). School Competence: Special Education Placement and Retention Year 5. During the primary grades (first, second, and third grades), this school district was more inclined to use retention in grade rather than special education services for children who experienced academic difficulties. By Year 5, less than 1 of this random sample had received special education services, whereas 20 had been retained in grade. No significant differences in special education placement were found for preschool model or sex. Special education placement during the primary grades was not related to family income as measured by eligibility for subsidized school lunch ( p .44) or to the childs living in a single-parent family ( p .43). Boys were more likely to have been retained prior to Year 5 (34) than were girls (10), (1, N 161) 13.97, p lt .001. Similarly, teachers were likely to recommend more boys (23) than girls (11) for retention at the end of Year 5, (1, N 165) 4.28, p .04. Although no significant difference in retention rate attributable to preschool model was found for girls ( p .41), Model AD boys had a significantly lower rate of retention prior to third grade than did boys who had attended other types of preschool, (2, n 71) 7.20, p .03. Overall, fewer children who had attended Model AD preschools had been retained prior to third grade (10), (2, N 161) 5.50, p .06, compared to retention rates of 24 and 26 for Models CI and M, respectively. There were no significant differences attributable to preschool model in teachers recommendations for retention at the end of Year 5 ( p .75). Other demographic factors (family income, single-parent families) that could contribute to retention in grade were examined. Lower-income children were more likely than higher-income children to have been retained prior to third grade, (1, N 160) 7.02, p .01. Although no significant difference in retention rate at the end of Year 5 was found between children who did or did not qualify for subsidized lunch ( p .14), teachers recommended far fewer children who did not qualify for subsidized lunch for retention than was expected statistically. Children who lived in single-parent versus two-parent families did not differ in retention rates prior to Year 5 ( p .18). At the end of Year 5, however, teachers were somewhat less likely to recommend retention for children who were growing up in two-parent families, (1, N 133) 2.44, p .12. Year 6. Because children were of the age to be leaving the primary grades, this school district was now more inclined to recommend special education services for children who experienced academic difficulties, (1, N 139) 5.16, p .02. In Year 6, the number of children who received special education services increased to 8 of the sample. No significant differences in special education placement were found for preschool model or sex. Special education placement following the primary grades was somewhat related to family income, (1, N 166) 2.52, p .11. Only half as many children who did not qualify for subsidized lunch as expected statistically were receiving special education services. Special education placement in Year 6 was not related to growing up in a single-parent family ( p .31). Possibly due to increases in special education placement, teachers recommendations for retention at the end of Year 6 (10) decreased in comparison with retention recommendations made at the end of Year 5 (16). No significant differences were found in recommended retention at the end of Year 6 for preschool model, sex, or family income. Teachers were more likely to recommend children from single-parent families for retention at the end of Year 6 than children living in two-parent families, (1, N 149) 4.25, p .04. Year 5 Report Cards A 3 x 2 (Preschool Model x Sex) analysis of covariance (ANCOVA) was used to test for differential effects of preschool model on childrens grades, sex differences, and possible Preschool Model x Sex interactions at the end of Year 5 in school. The covariate used to control for possible economic differences between children was eligibility for subsidized school lunch (based on family income and size). Although a direct measure of family income would have been a more desirable covariate, it was not available. Eligibility for subsidized school lunch should be highly correlated with family income and is a widely used estimate of family income in public school evaluation research. All reported means have been adjusted for the covariate. Missing scores were not imputed. The academic performance of children who were quoton schedulequot at the end of Year 5 (third grade), as well as performance of children who had been retained prior to third grade, was examined in this follow-up study. Preschool Model. No significant main effect for preschool model was found in Year 5 overall GPA or any specific subject area for either quoton schedulequot or quotretainedquot children. A statistical trend toward significant differences between preschool models was found for Year 5 citizenship grades, F (2, 153) 2.66, p .07. Overall, Model AD children received citizenship grades that were 6 and 19 lower than Model CI and Model M children, respectively. Citizenship grades reflect childrens deportment in school. At the end of Year 5, children from the three different preschool models were performing academically at a comparable level. Teachers did, however, see the school behavior of children who had attended academically directed preschools as being notably poorer than that of peers. Sex Differences. A significant sex difference was found in overall Year 5 GPA, F (1, 153) 4.05, p .05, with girls earning a 10 higher GPA than boys. Effect size for this difference was moderate (.34). As seen in Figure 1, girls earned higher grades in each of the 11 subject areas. A significant difference was found for citizenship grades, F (1, 153) 12.26, p .001, with teachers rating girls school behavior 24 quotbetterquot than that of boys. Effect size for the difference in citizenship grades was large (.58). At the end of Year 5, girls were outperforming boys in school. Interactions. No significant Preschool Model x Sex interactions were found for overall GPA or any of the 11 subject areas for either quoton schedulequot or quotretainedquot children. No statistical trends toward significant group differences were found. The smallest gap between performance of boys and girls appeared for Model M children (boys GPA was only 2 lower than girls GPA). In four subject areas (language, spelling, art, and music), Model M boys received somewhat higher grades than did Model M girls. A similar pattern was not present in the other two preschool models. Year 5 Summary. For children who had attended preschool and kindergarten prior to entering first grade, there was no significant difference in academic performance attributable to preschool model at the end of childrens fifth year in school. Girls outperformed boys in school, but this difference was less noticeable among children who had attended quotcombinationquot preschool classes. Teachers rated boys school behavior lower than girls behavior. Compared to peers, children who had attended academically directed preschool classes also were rated lower in behavior compared to peers at the end of their fifth year in school. Year 6 Report Cards Preschool Models. As shown in Table 1 and Figure 2, a trend towards statistical significance between preschool models was found in Year 6 overall GPA ( p .07). GPA for Model CI was 4 higher than Model M and 14 higher than Model AD. The difference between Models CI and AD was moderate (effect size .38). In all subject areas except music, Model AD children displayed the lowest grades of the three preschool models. In all but three subject areas (language, social studies, and music), Model CI had the highest grades compared to peers who had other types of preschool experiences. Science grades of Model M children equaled those of Model CI. Post hoc Tukeys HSD ( p lt .01) indicated that Models CI and M earned significantly higher healthPE grades than did Model AD. By the end of Year 6, academic performance of children who had attended academically directed preschool classes was beginning to decline. Although not statistically significant, their school behavior continued to be rated somewhat lower than that of peers Model AD citizenship grades were 14 and 9 lower than Models CI and M, respectively. Table 1 Year 6 Report Cards: Preschool Model (PM) and Sex Differences (GB) Note: Means adjusted for family income (eligibility for subsidized lunch) covariate. Sex Differences. As shown in Table 1 and Figure 3, a significant sex difference was found in overall GPA ( p .003), with girls receiving 13 higher grades than boys. Effect size for this difference was moderate (.44). Girls earned higher grades in all of the 11 subject areas except art. These differences were statistically significant for reading, spelling, social studies, and citizenship. Effect sizes for sex differences were moderate to large, with the greatest effect size seen in citizenship grades (.76). A trend toward statistically significant differences between girls and boys was found in four other subject areas: arithmetic, language, science, and healthPE. At the end of Year 6, girls continued to outperform boys in school. Interactions. No significant Preschool Model x Sex interactions were found for overall GPA or any of the 11 subject areas in Year 6. A possible interaction between preschool model and sex was found for Year 6 music grades, F (2, 153) 2.59, p .08. Unlike other boys, Model AD boys earned somewhat higher grades in music (6) than did Model AD girls. However, at the end of childrens sixth year in school, the smallest gap between school performance of boys and girls appeared for Model CI children. The GPA of Model CI boys was only 9 lower than that of girls, whereas a 16 and 14 difference between girls and boys GPA was found for Models M and AD, respectively. Year 6 Summary. School performance of those who had attended academically directed preschool classes was beginning to decline by the end of childrens sixth year in school. Girls still outperformed boys in school, but this difference was now less noticeable among children who had attended child-initiated preschool classes. Teachers continued to rate school behavior of boys lower than that of girls. Although no significant differences attributable to preschool approach were found in behavior at the end of the sixth year in school, teachers continued to rate behavior of children with academically directed preschool experiences somewhat lower than their peers. Transition from Year 5 to Year 6 A 3 x 2 x 2 (Preschool Model x Sex x Year) repeated measures multiple analysis of covariance (MANCOVA) with year as the repeated variable was used to test for differential effects of preschool model on childrens grades, sex differences, and possible Preschool Model x Sex interactions across time (Year 5 to Year 6). As with previous analyses, the covariate used to control for possible influence of economic differences between children was eligibility for subsidized school lunch. Missing scores were not imputed. Main Effect for Year. Although childrens grades generally dropped as they left the primary grades and entered the later elementary school grades, no significant main effect for year was found in the subsamples overall GPA, F (1, 132) .88, p .35. Analyses of each subject area yielded only one significant main effect for year subsample childrens grades in language decreased 8 from Year 5 to Year 6, F (1, 131) 4.78, p .03. Effect size for this difference was small (.16). Interactions across Years. Of greater interest in childrens transition from the primary to the later elementary school grades was how an earlier preschool model or childrens sex or both might differentially affect school performance across years. Therefore, two-way interactions (Preschool Model x Year Sex x Year) and the possibility of a three-way interaction (Preschool Model x Sex x Year) were examined more closely. As shown in Table 2 and Figure 4, there was a significant interaction between preschool model and year for GPA ( p .02). The GPA of Model CI children increased 6, while GPA decreased 4 and 8 for Models M and AD, respectively. A similar pattern of Model CI increases and Models M and AD decreases was found in 6 of the 11 subject areas: reading, language, spelling, science, healthPE, and citizenship. In an additional three subject areas (arithmetic, art, and handwriting), Model CI grades either remained constant or increased. Model M grades increased in only one subject area, music. Model AD grades increased in only one subject area, handwriting. Finally, all three preschool models showed a drop in childrens social studies grades from Year 5 to Year 6. Table 2 ANCOVA Interactions for Preschool Model and Sex: Year 5 to Year 6 As shown in Table 2, four subject area Preschool Model x Year interactions were significant: arithmetic, reading, spelling, and healthPE. Statistical trends toward significant interactions were found for language and citizenship. Only one Sex x Year interaction was found to be significant. Girls grades in spelling increased 3, and boys grades decreased. A somewhat similar pattern was found for healthPE grades ( p .07), with boys grades decreasing 6 and girls grades remaining constant in healthPE. This Sex x Year interaction pattern, however, was not typical of other subject areas. Figure 5 shows increases or decreases in boys and girls grades across years for each preschool model. As seen in Table 2, citizenship was the only subject area to show a significant three-way interaction between preschool model, childrens sex, and year ( p .05). Model CI boys and girls had similar increases in citizenship grades across years (8 and 6, respectively). The overall decrease in Model M citizenship grades was due primarily to a 19 drop in boys grades Model M girls decreased only slightly (2). Citizenship grades of Model AD boys increased 26, while girls citizenship grades decreased 7. The source of boys improvement was due primarily to fewer failing Year 6 citizenship grades among boys whose school deportment had been previously unacceptable. Even with this improvement, however, Model AD boys remained 11 behind Model CI boys in Year 6 citizenship grades. And, although improved, these Year 6 citizenship grades for Model AD boys still remained lower than citizenship grades of girls (33, 32, and 18 lower compared to Models CI, M, and AD girls, respectively). Discussion As predicted, preschool model did have an influence on childrens later school achievement. Children whose preschool experience was child initiated faired better than peers in the transition from the primary to the later elementary school grades. Not only were their overall grades following the transition significantly higher, their school performance improved or held constant in all but two subject areas (music, social studies) despite increased academic demands of the next grade level. Contrary to predictions, children from preschool classes where teachers had attempted to combine distinctive approaches were performing better in school than expected. By the end of their fifth year in school, they had quotcaught upquot to classmates from other preschool models. Relative to peers, the position of children with combination approach preschool experiences was intermediary following the transition. Findings regarding later school success were somewhat mixed for children who had more didactic, academically directed preschool experiences. Although fewer of these children had been retained during the primary grades, children from this preschool model were least successful in making the transition to the later elementary school grades. Grades of children from academically directed preschool classrooms declined in all but one subject area (handwriting) following the Year 6 transition. What contributed to the lower rates of retention prior to third grade among children whose earlier preschool experiences had been academically directed One possibility is greater continuity between the preschool experience and what children encountered in this public schools kindergartens and primary grades. After preschool, these children were likely to enter a moderately academic kindergarten with more formal instruction practices in reading and arithmetic (Marcon, 1993). In fact, only 20 would have experienced a more socioemotional-oriented kindergarten in this school district, and virtually none of the first-grade classrooms that children entered would have resembled less academically focused preschools. Model AD children most likely had an easier transition to the primary grades. A second possibility involves family-related influences on early grade retention. Lower-income children in this follow-up study were more likely to have been retained prior to third grade. Children eligible for Head Start came from the lowest-income homes and in the setting of this study were likely to be growing up in single-parent families. No children eligible for Head Start in this study were enrolled in Model AD classes. Thus, lower retention of Model AD children could be more related to family income factors than to type of preschool experience. A third possibility is that grade-level placements may not fully reflect academic performance in a competency-based system of promotion that emphasizes basic reading and arithmetic skills. If mastery of critical skills in these two subjects was not demonstrated, children were automatically retained regardless of their performance in other subject areas. Likewise, children who demonstrated mastery of critical reading and arithmetic objectives were able to advance regardless of performance in other subject areas. Meeting basic competency requirements of the primary grades may not be sufficient to sustain later academic performance when quotpulling it all togetherquot requires more than just quotadding up the piecesquot children have acquired along the way. Children with academically directed preschool experiences may have missed out on the more integrative experiences of peers in other preschool models. Future research to investigate each of these possibilities is needed. By the end of the primary grades, there was little difference in the academic performance of children who had experienced three different preschool models. This finding was consistent with the developmental assumption that, by the end of third grade, most children will have attained the basic academic skills. Earlier limitations associated with a combination approach had been overcome, and children were generally academically comparable and on quoteven footingquot when they entered the transition to the later elementary school grades. What happened on the other side of this transition Why did academic performance of children from academically directed preschool classes begin to decline The difference between their school grades and those of children from child-initiated preschools was not just statistically significant151the 14 difference in grades was of practical significance with children differing by more than a third of a standard deviation in overall grades. Perhaps the answer can be found in new demands characteristic of the later elementary school grades. Through the primary grades, children are learning to read. An academically directed approach typically emphasizes the act of reading over comprehension. Beginning in fourth grade, children are reading to learn comprehension is critical. In fourth grade, they encounter more abstract concepts that do not necessarily match up with their everyday experiences. Additionally, fourth-grade teachers expect children to be more independent in the learning process, to assume more responsibility for their learning, and to show greater initiative. Perhaps teachers foster this independence by stepping back somewhat and shifting their instructional approach to be less didactic. It is at this point that motivation and self-initiated learning become crucial for childrens later school success. This is the point at which Elkind (1986) and Zigler (1987) worried that short-term academic gains produced by overly didactic, formal instructional practices for young children would be offset by long-term stifling of childrens motivation. Important lessons about independence and self-initiative are being learned in the early childhood years. Overly teacher-directed approaches that tell young children what to do, when to do it, and how to do it most likely curtail development of initiative during the preschool years. According to developmentalist Constance Kamii (1975, 1984), such an approach produces passive students who wait to be told what to think next. Therefore, it is not really surprising that children whose preschool experience may have curtailed initiative would find the transition to the later elementary school grades more difficult. The foundation of critical thinking may be found in early childhood experiences that foster curiosity, initiative, independence, and effective choice. As predicted, earlier sex differences in school achievement favoring girls persisted both at the end of the primary grades and following the transition to the later elementary school years. Going into the transition, the smallest gap between boys and girls academic performance was seen among children who had attended preschool classes where teachers used a quotcombinationquot approach. On the other side of the transition, the smallest gap between the sexes was seen in children who had child-initiated preschool experiences. When academic demands increased, boys whose earliest school experiences involved active, self-initiated learning appeared to be better able to meet these new demands. Although sex differences did not, as predicted, moderate the effect of preschool model across time, the closing of the academic gap between boys and girls following the primary grades was interesting. African American boys do not typically follow the academic pattern of boys in general by surpassing girls following the elementary school years. Might the boys in this predominantly African American sample whose preschool experience was active and child initiated break the pattern and pull ahead of girls, or at least stay close to girls, at the next major educational transition Miller and Bizzells findings (1984) suggest that this outcome is a distinct possibility. And, if so, what is the underlying mechanism by which to account for such a possibility How do cultural factors interact with and moderate the influence of various preschool models The passivity required of children in an overly academically directed approach may be especially difficult for young African American boys. In the preschool years, girls earlier maturation may have allowed them to better process the verbal instruction typical of didactic, academically directed instruction, whereas boys generally slower rate of neurological development may have required a more active, quothands onquot approach found in nondidactic, child-initiated early learning experiences. Lessons learned in the preschool years assuredly carry over into childrens later school careers. The next academic transition, when children leave elementary school, will be especially interesting for understanding sex differences in academic performance of these low-income children. Caution is warranted when interpreting this studys findings. First, and foremost, it is important to remember that the quasi-experimental design used in this research does not establish causality. Although parents did not choose their childs teacher or preschool model, neither did the researcher randomly assign children to preschool model at the beginning of this longitudinal study. This was a field study reflecting typical educational practices where children attend their neighborhood school. Second, because the research design is correlational, other intervening variables between preschool and fourth grade most likely contribute to these findings. For example, schools attended, as well as teachers and classmates, undoubtedly affect childrens later school achievement. Additionally, the influence of family characteristics shown to positively affect educational outcomes of African American children (Luster amp McAdoo, 1996) were not adequately examined in this study of intact groups. Only effects of family income and number of parents were investigated. Future research would be strengthened by greater attention to other family characteristics, such as parental beliefs, that are known to influence childrens development (Sigel, 1985). Third, the follow-up sample did differ somewhat from the original in that it consisted of more minority children who were poorer and more likely to live in single-parent families than the sample originally studied. This difference, along with high attrition, was expected in a city where middle-class children often leave the public school system after kindergarten and children from highly mobile, lower-income families often relocate to a neighboring state. Because policy makers were interested in action research that could benefit children enrolled in their own school district, children who left this school system were not followed. Data from those who left the public schools would be interesting to examine. However, it is unlikely that these new data would have altered findings regarding the influence of preschool model because approximately equal numbers of children from each model were lost. Finally, use of individual children as the statistical unit of analysis, rather than school or classroom means, could limit generalizability of findings due to potential interdependence of grades for children in the same classroom. Unfortunately, even nested analysis of potentially nonindependent observations does not guarantee that statistical assumptions of independence of error will be met (Hopkins, 1982). The large number of schools (and hence of teachers) in this follow-up study reduces the possible effect of any particular teachers grading practices on these findings. Concern about interdependence of grades assigned to children in the same classroom is also somewhat reduced by the competency-based grading system used in this school district. It is important to remember that the large number of schools and teachers sampled in this study enhances, but does not guarantee, generalizability of this studys findings. Childrens later school success appears to be enhanced by more active, child-initiated learning experiences. Their long-term progress may be slowed by overly academic preschool experiences that introduce formalized learning experiences too early for most childrens developmental status. Pushing children too soon may actually backfire when children move into the later elementary school grades and are required to think more independently and take on greater responsibility for their own learning process. References Becker, Wesley C. amp Gersten, Russell. (1982). A follow-up of follow through: The later effects of the direct instruction model on children in fifth and sixth grades. American Educational Research Journal, 19 (1), 75-92. EJ 271 993 . Burts, Diane C. Hart, Craig, H. Charlesworth, Rosalind amp DeWolf, Michele. 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D. she has been a faculty member in the Departments of Psychology at Clemson University, Davidson College, and the University of North Florida. She was also a senior research associate in the District of Columbia Public Schools where she initiated an ongoing longitudinal study of early childhood educational practices. Her research interests include social and language development, early intervention, and public policy. She continues to serve young children and families in the District of Columbia Public Schools as a researcher and consultant. Dr. Marcon also is actively involved with Head Start programs serving young children in northeast Florida. She is a member of the Early Childhood Research Quarterly Editorial Board and serves as a Research in Review Editor for Young Children. Rebecca A. Marcon, Ph. D. Department of Psychology University of North Florida 4567 St. Johns Bluff Road, South Jacksonville, FL 32224-2673 Office Bldg. 39-4072 Telephone: 904-620-2807 Fax: 904-620-3814 Email: rmarconunf. edu This article has been accessed 71,587 times through June 1, 2007.