inally, entering only our control f

inally, entering only our control factors accounted for 13% of the variance in
maintained social capital (Table 8). Adding Facebook intensity raised the R2 to .17
and revealed the same strong connection to Facebook intensity (scaled beta = .36,
p , .001), even after controlling for the number of years at college (and thus, away
from high school) and general Internet use. Interestingly, general Internet use was
also a significant predictor of maintained social capital (scaled beta = .26, p , .05),
suggesting that other Internet applications are useful in this case. Ethnicity (being
white, scaled beta = .23, p , .001) and self-esteem (scaled beta = .30, p , .001) were
the other significant variables in this regression. None of the interactions were
significant. Together, the independent variables accounted for 16% to 17% of the
variance in the maintained social capital measure.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

inally ป้อนปัจจัยควบคุมเฉพาะของเราคิดเป็น 13% ของความแปรปรวนในรักษาทุนทางสังคม (ตาราง 8) เพิ่มความเข้มของ Facebook ยก R2 ไป.17และเปิดเผยการเชื่อมต่อแข็งแรงเดียวกันกับความเข้มของ Facebook (ปรับรุ่น beta =.36p, .001), แม้หลังจากการควบคุมสำหรับจำนวนปีที่วิทยาลัย (และดังนั้น ไปจากโรงเรียนมัธยม) และการใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไป เป็นเรื่องน่าสนใจ การใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไปได้นอกจากนี้จำนวนประตูสำคัญของทุนทางสังคมยังคงอยู่ (ปรับรุ่น beta =.26, p, .05),แนะนำการใช้งานอินเทอร์เน็ตอื่น ๆ มีประโยชน์ในกรณีนี้ เชื้อชาติ (ถูกสีขาว ปรับรุ่น beta =.23, p, .001) กระตือรือล้นและ (ปรับรุ่น beta =.30, p, .001) ได้สำคัญแบบในนี้ถดถอย ไม่มีการโต้ตอบได้อย่างมีนัยสำคัญ กัน ตัวแปรอิสระบัญชีสำหรับ 16 กับ 17% ของการผลต่างในการวัดทุนทางสังคมยังคงอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

inally เข้าเพียงปัจจัยการควบคุมของเราคิดเป็น 13%
ของความแปรปรวนในการบำรุงรักษาทุนทางสังคม(ตารางที่ 8) การเพิ่มความเข้ม Facebook ยก R2 เพื่อ 0.17
และเผยให้เห็นการเชื่อมต่อเดียวกันที่แข็งแกร่งกับความเข้มของ Facebook (เบต้าปรับ = 0.36,
P, 001) แม้หลังจากการควบคุมสำหรับจำนวนของปีที่ผ่านมาที่วิทยาลัย
(และห่างจากโรงเรียนมัธยม) และการใช้งานอินเทอร์เน็ตทั่วไป ที่น่าสนใจการใช้งานอินเทอร์เน็ตทั่วไปยังเป็นปัจจัยบ่งชี้ที่สำคัญของการบำรุงรักษาทุนทางสังคม (เบต้าปรับ = 0.26 พี, 05) ชี้ให้เห็นว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตอื่น ๆ ที่มีประโยชน์ในกรณีนี้ เชื้อชาติ (เป็นสีขาวเบต้าปรับ= 0.23, P, 001) และความนับถือตนเอง (เบต้าปรับ = 0.30, P, 001) เป็นตัวแปรที่สำคัญอื่นๆ ในการถดถอยนี้ ไม่มีปฏิสัมพันธ์ได้อย่างมีนัยสำคัญ ร่วมกันตัวแปรอิสระคิดเป็น 16% ถึง 17% ของความแปรปรวนในการรักษาวัดทุนทางสังคม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

inally เข้าเดียวของเราควบคุมปัจจัย คิดเป็น 13 % ของความแปรปรวนใน
รักษาทุนทางสังคม ( ตารางที่ 8 ) เพิ่ม Facebook เข้มยก R2 . 17
และพบการเชื่อมต่อที่แข็งแกร่งกับ Facebook ( ปรับความเข้มเดียวกัน ( Beta = . 36 ,
p , . 001 ) , แม้หลังจากที่การควบคุมสำหรับจำนวนปี ที่วิทยาลัย ( และดังนั้นออกไป
จากโรงเรียนมัธยม ) และใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไป น่าสนใจการใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไป
ยังทำนายที่สำคัญของการรักษาทุนทางสังคม ( ปรับขนาด r = . 26 , p = . 05 ) ,
แนะนำว่า การใช้งานอินเทอร์เน็ตอื่น ๆที่เป็นประโยชน์ในคดีนี้ ชาติพันธุ์ ( ถูก
สีขาว ปรับขนาด r = . 24 , p . 001 ) และการเห็นคุณค่าในตนเอง ( ปรับขนาด r = . 30 , P . 001 )
อีกตัวแปรในสมการนี้ ไม่มีปฏิสัมพันธ์ถูก
อย่างมีนัยสำคัญ ด้วยกันตัวแปรอิสระ คิดเป็นร้อยละ 16 ถึง 17 %
แปรปรวนในรักษาทุนทางสังคมวัด