Because, as for the original long s

Because, as for the original long scale (Neff, 2003a), the SCS-SF subscales were highly intercorrelated (see Table 3), we tested model fit for a higher-order model with a single, first-order ‘general’ self-compassion factor and six second order factors (corresponding to the six subscales). The fit of this model was examined by performing confirmatory factor analyses (CFA) using the Lisrel 8.71® (Jöreskog & Sörbom, 2004). Following recommendations (e.g., Flora & Curran, 2004; Maydeu-Olivares, 2001), robust Diagonally Weighted Least Squares estimation method (DWLS) based on polychoric input matrices was used, since SCS items are rated on a Likert type scale (ordinal data) and sample size is moderate. Model fit was assessed using the Satorra-Bentler scaled χ² statistic (SBS- χ²), the root mean square error of approximation (RMSEA), the standardized root mean square residual (SRMR), the comparative fit index (CFI), and the non-normed fit index (NNFI). The SBS- χ² was used given the ordinal character of the data (Satorra & Bentler, 2001). Following Schermelleh-Engel, Moosbrugger and Müller (2003) a χ²/df ratio of 3 or less will be taken as indicative of acceptable model fit. RMSEA and SRMR ≤ .08, and CFI and NNFI ≥ .90 will be taken as cut-offs for an acceptable fit (Browne & Cudeck, 1993). All fit indices indicated acceptable model fit for the hypothesized higher order model: SBS- χ² = 104.99 (df = 48), RMSEA = .08, SRMR = .07, CFI = .97, and NNFI = .96.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพราะเป็นสำหรับขนาดยาวเดิม (เนฟฟ์ 2003a) subscales SCS-SF ถูก intercorrelated สูง (ดูตารางที่ 3) เราได้ทดสอบแบบจำลองแบบขั้นสูงที่มีเพียงหนึ่งเดียวสั่งซื้อครั้งแรก 'ทั่วไป' ตัวเอง ปัจจัยความเห็นอกเห็นใจและหกปัจจัยลำดับที่สอง (ตรงกับหก subscales) พอดีของรุ่นนี้ถูกตรวจสอบโดยการดำเนินการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (CFA) โดยใช้ลิสเรล 871 ® (jöreskog&sörbom, 2004) คำแนะนำดังต่อไปนี้ (เช่นพืช&อร์เรน, 2004; maydeu-โอลิเวีย, 2001), ที่แข็งแกร่งถ่วงน้ำหนักตามแนวทแยงอย่างน้อยวิธีการประมาณสแควร์ (dwls) ตามการฝึกอบรมการป้อนข้อมูล polychoric ถูกนำมาใช้ตั้งแต่รายการ SCS ได้รับการประเมินในระดับของ Likert (ข้อมูลลำดับ) และขนาดของกลุ่มตัวอย่างในระดับปานกลาง พอดีรุ่นที่ได้รับการประเมินโดยใช้ satorra-bentler χปรับสถิติ² (SBS-χ²)รากหมายถึงข้อผิดพลาดที่สองของการประมาณ (RMSEA), รากมาตรฐานหมายถึงตารางที่เหลือ (srmr) ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ (CFI) และดัชนีที่ไม่พอดีเกณฑ์ (nnfi) SBS-χ²ถูกนำมาใช้กำหนดตัวอักษรลำดับของข้อมูล (satorra & bentler, 2001) ดังต่อไปนี้ schermelleh-Engel,Moosbrugger Müllerและ (2003) χ² df / อัตราส่วนของ 3 หรือน้อยกว่าจะนำมาเป็นตัวบ่งชี้ของแบบจำลองที่ยอมรับ และ RMSEA srmr ≤ 0.08 และ CFI และ nnfi ≥ 0.90 จะถูกนำมาเป็นตัดให้พอดีที่ยอมรับ (บราวน์& cudeck, 1993) ทั้งหมดดัชนีชี้ให้เห็นพอดีพอดีแบบที่ยอมรับได้สำหรับรูปแบบการตั้งสมมติฐานการสั่งซื้อที่สูงขึ้น: SBS-χ² = 104.99 (df = 48), RMSEA = 0.08, srmr = 0.07, CFI = 0.97 และ nnfi =96

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจาก สำหรับต้นฉบับความยาวสเกล (Neff, 2003a), subscales SF อันคุ้มค่าที่สูง intercorrelated (ดูตาราง 3), เราได้ทดสอบรุ่นที่เหมาะสำหรับแบบจำลองขั้นสูงกับเดียว สั่งแรก 'ทั่วไป' เมตตาตนเองปัจจัยและสองหกสั่งปัจจัย (ตรงกับ subscales หก) พอดีรุ่นนี้ถูกตรวจสอบ โดยการวิเคราะห์ปัจจัยเสร็จ (CFA) ใช้ Lisrel 871 ® (Jöreskog & Sörbom, 2004) ตามคำแนะนำ (เช่น ฟลอร่า& Curran, 2004 Maydeu Olivares, 2001) แข็งแกร่งตามแนวทแยงมุมถ่วงน้ำหนักน้อยเหลี่ยมประเมิน (DWLS) ตาม polychoric ป้อนเมทริกซ์ใช้เมธอด ตั้งแต่สินค้าอันคุ้มค่าได้คะแนนในระดับชนิดของ Likert (เลขลำดับข้อมูล) และขนาดตัวอย่างอยู่ในระดับปานกลาง แบบจำลองที่เหมาะสมถูกประเมินโดยใช้สถิติχ²ปรับสัดส่วนได้ Satorra Bentler (SBS-χ²), ข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสองของประมาณ (RMSEA), มาตรฐานรากเฉลี่ยสองส่วนที่เหลือ (SRMR), ดัชนี (CFI) เหมาะกับการเปรียบเทียบ และที่ไม่ใช่-normed พอดีดัชนี (NNFI) SBS χ²ใช้กำหนดตัวเลขลำดับของข้อมูล (Satorra & Bentler, 2001) ต่อ Schermelleh-Engel Moosbrugger และ Müller (2003) จะใช้อัตราส่วน χ²/df 3 หรือน้อยกว่าเป็นส่อยอมรับรุ่นพอดี RMSEA และ SRMR ≤.08 และ CFI และ NNFI ≥.90 ไว้ตัดไม่ชอบสำหรับการพอยอมรับได้ (Browne & Cudeck, 1993) ดัชนีทั้งหมดพอดีระบุโมเดลยอมรับเหมาะสำหรับค่าสูงสั่งแบบ: SBS-χ² = 104.99 (df = 48), RMSEA =.08, SRMR =.07, CFI =.97 และ NNFI =96

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพราะการเป็นแบบดั้งเดิมขนาดยาว( neff , 2003 ),ที่ Keio University , Tokyo , Japan - SF subscales intercorrelated เป็นอย่างมาก(ดูที่ตาราง 3 ),เราได้ทำการทดสอบรุ่นเหมาะสำหรับที่สูงกว่า - การสั่งซื้อรุ่นพร้อมด้วยเตียงนอนเดี่ยวหนึ่งเตียงหนึ่ง,เป็นครั้งแรกที่การสั่งซื้อ'ทั่วไปของตัวเองปัจจัยและความเมตตาหกตัวที่สองการสั่งซื้อปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับหก subscales ) ความกระชับพอดีที่ของรุ่นนี้ก็ถูกตรวจสอบโดยการวิเคราะห์ปัจจัยรับรอง( CFA )โดยใช้ lisrel 871 ®( jöreskog & sörbom 2004 ) ปฏิบัติตามคำแนะนำ(เช่น Curran Theater .พันธุ์ไม้& 2004 maydeu-olivares 2001 )วิธีการประเมินราคาจัตุรัสอย่างน้อยถ่วงน้ำหนักตามแนวทแยงมุมที่แข็งแกร่ง( dwls )ที่ใช้แม็ตทริกซ์อินพุต polychoric ก็ใช้มาตั้งแต่รายการ Keio University , Tokyo , Japan ได้รับการจัดระดับบนเอดส์ชนิดคราบตะกรัน(ข้อมูล(จำนวนเลข)ที่แสดงลำดับ)และตัวอย่างมีขนาดปานกลาง พอดีกับเป็นการประเมินโดยใช้ satorra-bentler ปรับχ 2 สถิติ( SBS - χเมตร)รากที่หมายความว่าเกิดข้อผิดพลาดของอ ภิรมย์ ( rmsea )รากได้มาตรฐานหมายความว่าพื้นที่ส่วนที่เหลือ( srmr )ดัชนีความเหมาะสมความได้เปรียบ( CFI )และดัชนีไม่ใช่ normed พอดีกับที่( nnfi ) SBS - χ 2 นั้นถูกใช้ให้ตัวอักษร(จำนวนเลข)ที่แสดงลำดับที่ของข้อมูล( satorra & bentler 2001 ) schermelleh-engel ต่อไปนี้:moosbrugger และ müller ( 2003 )อัตราส่วน DF χเมตร/ 3 หรือน้อยกว่าจะได้เป็นตัวบ่งชี้ถึงความเหมาะสมของรุ่นที่เป็นที่ยอมรับ rmsea และ srmr ≤ .08 CFI และ nnfi กำหนดขั้นต่ำไม่น้อยกว่า≥ .90 จะได้ตัด - บริการส่งเพื่อการสวมใส่ได้พอดีที่เป็นที่ยอมรับได้(คันชีพ& cudeck 1993 ) ดัชนีความเหมาะสมทั้งหมดระบุพอดีกับที่เป็นที่ยอมรับสำหรับรุ่น hypothesized สูงกว่าการสั่งซื้อที่ SBS - χ 2 = 104.99 ( DF = 48 ) rmsea = .08 srmr = .07 CFI = .97 และ nnfi =96 .