Mean amplitudes and component peak

Mean amplitudes and component peak latencies were analyzed using repeated measures analyses of variance (ANOVAs) with Greenhouse-Geisser correction. Our within-subjects factor was the price level/choice combinations (hereafter PL/C), which was analyzed as a single factor with four levels: no promotion/buys, no promotion/non-buys, promotion/buys, and promotion/non-buys. Our between-subjects factor was Math Anxiety (High vs. Low). As noted earlier, we included numeracy as a covariate in addition to individual subject-level effects

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หมายถึงช่วงและเวลาแฝงสูงสุดส่วนประกอบถูกวิเคราะห์โดยใช้ผลต่างของวิเคราะห์มาตรการซ้ำ (ANOVAs) กับเรือนกระจก Geisser แก้ไข ปัจจัยภายในเรื่องเราเป็นชุดระดับ/เลือกราคา (โดย PL/C), ซึ่งได้วิเคราะห์เป็นตัวเดียวกับระดับที่สี่: ไม่ส่งเสริมการขาย/จำหน่าย โปรโมชั่น/ไม่กลางไม่ โปรโมชั่น/กลาง และโปรโมชั่น/ไม่จำหน่าย ปัจจัยของเราระหว่างวิชาคณิตศาสตร์ความวิตกกังวล (สูงกับต่ำ) ได้ ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ เรารวมการเป็น covariate นอกจากแต่ละหัวเรื่องระดับผล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ช่วงกว้างของคลื่นเฉลี่ยและศักยภาพสูงสุดองค์ประกอบที่ถูกนำมาวิเคราะห์โดยใช้มาตรการซ้ำวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVAs) กับเรือนกระจกGeißerแก้ไข ปัจจัยภายในเรื่องของเราคือราคารวมระดับ / ทางเลือก (ต่อ PL / C) ซึ่งได้รับการวิเคราะห์เป็นปัจจัยเดียวที่มีสี่ระดับ: ไม่มีการส่งเสริมการขาย / ซื้อโปรโมชั่นไม่มี / ซื้อที่ไม่ใช่โปรโมชั่น / ซื้อและโปรโมชั่น / ไม่ -buys ของเราระหว่างวิชาปัจจัยที่เป็นความวิตกกังวลคณิตศาสตร์ (สูงกับต่ำ) ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้เรารวมคำนวณเป็นตัวแปรร่วมนอกเหนือไปจากผลกระทบเรื่องระดับบุคคล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หมายถึงแรงบิดสูงสุดเกิดและส่วนประกอบ วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนชนิดวัดซ้ำ ( anovas ) กับการแก้ไข geisser . ภายในกลุ่มปัจจัยระดับ / เลือกราคาชุด ( ต่อ PL / C ) ซึ่งใช้เป็นปัจจัยเดียวที่มีสี่ระดับ : ไม่มีโปรโมชั่น ซื้อ ไม่ซื้อ ไม่ส่งเสริมการขาย / ส่งเสริม / ส่งเสริมการขาย / ซื้อและไม่ซื้อวิชาคณิตศาสตร์ความวิตกกังวลของเราระหว่างปัจจัย ( สูงและต่ำ ) ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ เรามีความรู้พื้นฐานที่ดีทางการคำนวณเป็นชุดนอกเหนือไปจากผลการศึกษาระดับบุคคล