Six variables on each side of canon

Six variables on each side of canonical equation produced six canonical functions and our next task was to select which of the functions to be addressed in more detail. As suggested by Sherry and Henson (2005), we used two criteria: statistical significance of dimension reduction analysis, and percentage of variance explained by each canonical function. First, dimension reduction analysis was used to test hierarchical arrangement of functions for statistical significance. Note, that models in the dimension reduction analysis do not refer to particular canonical function but to cumulative effects of functions. Thus, Model 1 includes all six canonical functions, Model 2 functions 2– 6, Model 3 functions 3–6 and so forth. The results yielded Models 1–4 to be statistically significant at p.05.
Second, percentage of variance explained by each canonical variable yielded three functions of interest. Eigenvalues of the extracted functions were 1.50, 0.29, 0.13, 0.04,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หกตัวแปรแต่ละด้านของสมการมาตรฐานผลิตฟังก์ชันมาตรฐานที่ 6 และงานของเราต่อไปคือการ เลือกที่ทำงานเพื่อจัดการในรายละเอียดเพิ่มเติม แนะนำโดยเชอร์รี่และ Henson (2005), เราใช้สองเงื่อนไข: นัยสำคัญทางสถิติวิเคราะห์การลดขนาด และเปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบายฟังก์ชันแต่ละมาตรฐาน ครั้งแรก วิเคราะห์การลดมิติถูกใช้เพื่อทดสอบการจัดลำดับของฟังก์ชันในนัยสำคัญทางสถิติ หมายเหตุ ที่แบบจำลองในการวิเคราะห์การลดขนาดการอ้างอิงฟังก์ชันมาตรฐานเฉพาะ แต่ผลกระทบสะสมของฟังก์ชัน ดังนั้น รุ่น 1 ไว้ทั้งหมดหกมาตรฐานฟังก์ชัน ฟังก์ชัน 2 แบบ 2 – 6 ฟังก์ชัน 3 รุ่น 3 – 6 และต่อ ๆ ผลเต็มรูปแบบที่ 1-4 เป็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ p < .05 กับ F (36, 311.37) = 13.23, F (25, 111.24) = 5.62, F (16, 917.15) = 3.64 และ F (9, 732) = 2.25 ล่าสุดสองรุ่นมีสำคัญทางสถิติ F (4, 604.00) = 2.32 และ F (1, 303.00) = 2.93 กับ p > .05สอง เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนที่อธิบาย โดยตัวแปรแต่ละมาตรฐานผลสามฟังก์ชันที่น่าสนใจ เวกเตอร์ฟังก์ชันแยกได้ 1.50, 0.29, 0.13, 0.04

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หกตัวแปรในแต่ละด้านของสมการยอมรับหกฟังก์ชั่นที่ยอมรับและงานต่อไปของเราคือการเลือกฟังก์ชั่นที่จะได้รับการแก้ไขในรายละเอียดเพิ่มเติม ที่แนะนำโดยเชอร์รี่และเฮนสัน (2005) เราใช้สองเกณฑ์: นัยสำคัญทางสถิติในการวิเคราะห์การลดขนาดและร้อยละของความแปรปรวนอธิบายได้ด้วยฟังก์ชั่นที่ยอมรับในแต่ละ ก่อนการวิเคราะห์การลดมิติถูกใช้ในการทดสอบการจัดลำดับชั้นของฟังก์ชั่นสำหรับนัยสำคัญทางสถิติ โปรดทราบว่ารูปแบบในการวิเคราะห์การลดขนาดไม่ได้หมายถึงฟังก์ชั่นที่ยอมรับโดยเฉพาะอย่างยิ่ง แต่ผลกระทบสะสมของฟังก์ชั่น ดังนั้นรุ่นที่ 1 รวมทั้งหกฟังก์ชั่นที่ยอมรับฟังก์ชั่นรุ่น 2 2 6 รุ่น 3 ฟังก์ชั่น 3-6 และอื่น ๆ ผลการให้ผลรุ่นที่ 1-4 ที่จะมีนัยสำคัญทางสถิติที่ p <0.05 กับ F (36, 311.37) = 13.23, F (25 111.24) = 5.62, F (16, 917.15) = 3.64 และ F (9, 732 ) = 2.25 สุดท้ายทั้งสองรุ่นมีนัยสำคัญทางสถิติ F (4, 604.00) = 2.32 และ F (1, 303.00) = 2.93 กับ p>. 05
ประการที่สองร้อยละของความแปรปรวนอธิบายโดยแต่ละตัวแปรที่ยอมรับผลสามฟังก์ชั่นที่น่าสนใจ ค่าลักษณะเฉพาะของฟังก์ชั่นที่สกัดได้ 1.50, 0.29, 0.13, 0.04,

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6 ตัวแปรในแต่ละด้านของสมการมาตรฐานผลิตหกแบบฟังก์ชั่นและงานต่อไปของเราคือการเลือกที่ฟังก์ชันที่จะ addressed ในรายละเอียดเพิ่มเติม เป็นข้อเสนอแนะจากเชอร์รี่และเฮนสัน ( 2005 ) เราใช้สองเกณฑ์ : สถิติวิเคราะห์การลดมิติ และหาค่าร้อยละของความแปรปรวนในแต่ละแบบสามารถอธิบายได้ด้วยฟังก์ชัน ครั้งแรกการวิเคราะห์การลดมิติถูกใช้เพื่อทดสอบการจัดลําดับชั้นของฟังก์ชัน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ทราบว่าโมเดลในการลดมิติการวิเคราะห์ไม่ได้หมายถึงเฉพาะ Canonical ฟังก์ชันแต่ผลสะสมของฟังก์ชัน ดังนั้น รุ่น 1 มีทั้งหมดหกฟังก์ชั่นมาตรฐานแบบ 2 ฟังก์ชั่น 2 – 6 แบบ 3 ฟังก์ชั่น 3 – 6 และอื่น ๆ