To evaluate TMM similarity we used

To evaluate TMM similarity we used UCINET (Borgatti et al., 1992),
following theprocedure developed by Mathieu et al. (2000).
This network-analysis program provides a similarity measure based on Pearson’s correlations.
As each member evaluated six
pairs of sentences for each TMMs dimension, the first step was to make team-matrices
for each dimension at each moment of data collection. Next, we used UCINET to
calculate the team similarity index for each matrix, which ranged from 21 (complete
disagreement) to 1 (complete agreement/sharedness). Similarity values were also
displayed in a matrix. The TMM similarity for each dimension of each team was then
calculated based on the average of the similarity index for each dimension. TMMs were
measured at time 1 and 3.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประเมินคล้าย TMM เราใช้ UCINET (Borgatti et al., 1992), ต่อ theprocedure พัฒนาโดย Mathieu และ al. (2000) โปรแกรมวิเคราะห์เครือข่ายนี้มีการวัดความคล้ายคลึงกันตามความสัมพันธ์ของเพียร์สัน เป็นสมาชิกแต่ละคนประเมิน 6คู่ของประโยคในแต่ละมิติ TMMs ขั้นตอนแรกคือการ ทำทีมเมทริกซ์สำหรับแต่ละมิติในแต่ละช่วงเวลาของการเก็บรวบรวมข้อมูล ถัดไป เราใช้ UCINET เพื่อคำนวณดัชนีคล้ายทีมสำหรับเมทริกซ์แต่ละ ที่มา (ทั้งหมด 21กัน) 1 (ทำข้อ ตกลง/sharedness) นอกจากนี้ค่าความคล้ายคลึงกันได้แสดงในเมทริกซ์ TMM เฉพาะสำหรับแต่ละมิติของแต่ละทีมได้แล้วคำนวณจากค่าเฉลี่ยของดัชนีความคล้ายคลึงกันสำหรับแต่ละมิติ TMMs ได้วัดที่เวลา 1 และ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อประเมินความคล้ายคลึงกัน TMM เราใช้ UCINET (Borgatti et al., 1992)
ดังต่อไปนี้ theprocedure พัฒนาโดย Mathieu และคณะ (2000).
นี้โปรแกรมการวิเคราะห์เครือข่ายให้วัดความคล้ายคลึงกันขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ของเพียร์สัน.
ในฐานะที่เป็นสมาชิกแต่ละคนประเมินหก
คู่ของประโยคสำหรับแต่ละมิติ TMMs ขั้นตอนแรกคือการทำให้ทีมเมทริกซ์-
สำหรับแต่ละมิติในขณะที่การเก็บรวบรวมข้อมูลในแต่ละ ต่อไปเราจะใช้ UCINET การ
คำนวณดัชนีความคล้ายคลึงกันของทีมสำหรับแต่ละเมทริกซ์ซึ่งอยู่ในช่วงตั้งแต่วันที่ 21 (สมบูรณ์
ไม่เห็นด้วย) ถึง 1 (สมบูรณ์ข้อตกลง / sharedness) ค่าความคล้ายคลึงกันก็ยัง
แสดงในเมทริกซ์ ความคล้ายคลึงกัน TMM สำหรับแต่ละมิติของแต่ละทีมก็
คำนวณจากค่าเฉลี่ยของดัชนีความคล้ายคลึงกันสำหรับแต่ละมิติ TMMs ถูก
วัดในเวลา 1 และ 3

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อประเมิน TMM ความเหมือนที่เราใช้ ucinet ( borgatti et al . , 1992 ) ,
ต่อไปนี้ถึงกระบวนการพัฒนาโดยแมทธิว et al . ( 2000 )
โปรแกรมวิเคราะห์เครือข่ายนี้มีความเหมือนวัดขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ สมาชิกแต่ละคนประเมิน 6

เป็นคู่ของประโยคสำหรับแต่ละ tmms มิติ ขั้นตอนแรกคือการทำให้ทีมเมทริกซ์
แต่ละมิติในแต่ละช่วงเวลาของการเก็บข้อมูล ต่อไปเราใช้ ucinet

คำนวณค่าดัชนีความเหมือนทีมแต่ละเมทริกซ์ซึ่งอยู่ระหว่าง 21 ( ข้อขัดแย้งที่สมบูรณ์
) 1 ( ข้อตกลง / sharedness สมบูรณ์ ) เหมือนกันค่ายัง
แสดงในเมทริกซ์ ความเหมือนของ TMM ในแต่ละมิติของแต่ละทีมแล้ว
คํานวณตามค่าเฉลี่ยของค่าดัชนีสำหรับแต่ละขนาด tmms ถูก
วัดที่เวลา 1 และ 3