The purpose of this study is to sel

The purpose of this study is to select a small set of uni dimensional items that reliably assess all levels of fear of missing out. In line with this, the analytic approach we adopted to achieve this end was comprised of two steps. First, we conducted a principle components analysis using a maximum likelihood estimation method including all the 32 can did ate items. Preliminary investigation of the data suggested A strong single factor solution, but there were some items that had small sub optimal factor loadings, and others that lowered the overall model fit considerably. Following an iterative process of confirmatory factor analysis we eliminated sub optimal items and retained 25 of the original 32 items. These items produced a good fit to the data, v2(275) = 1778.1, p

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้จะเลือกชุดเล็กของ uni รายการมิติที่ได้ประเมินระดับของความกลัวของขาดออก ตามนี้ วิธีสร้างที่เรานำมาใช้เพื่อการนี้ได้ประกอบด้วยขั้นตอนที่สอง ครั้งแรก เราดำเนินหลักการส่วนประกอบการวิเคราะห์โดยใช้วิธีการประเมินความเป็นไปได้สูงสุดรวมทั้งหมด 32 สามารถไม่กินสินค้า การตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้นแนะนำแก้ไขปัญหาปัจจัยเดียวที่แข็งแกร่ง แต่มีบางรายการที่มี loadings ย่อยขนาดเล็กปัจจัยที่เหมาะสม และอื่น ๆ ที่ลดลงแบบโดยรวมเหมาะสมมาก ต่อกระบวนการซ้ำการวิเคราะห์ปัจจัยเสร็จ เราตัดย่อยสินค้าดีที่สุด และสะสม 25 32 รายการเดิม สินค้าเหล่านี้ผลิตพอดีกับข้อมูล v2(275) = 1778.1, p < .01, RMSEA =.073, SRMR =.056

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการเลือกชุดเล็ก ๆ ของรายการมิติเดียวที่เชื่อถือได้ประเมินทุกระดับของความกลัวของหายไปหมด ในบรรทัดที่มีนี้วิธีการวิเคราะห์ที่เรานำมาใช้เพื่อให้บรรลุด้วยเหตุนี้แบ่งเป็นสองขั้นตอน ครั้งแรกที่เราดำเนินการหลักการวิเคราะห์ส่วนประกอบโดยใช้วิธีการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดรวมทั้ง 32 สามารถไม่กินรายการ การตรวจสอบเบื้องต้นของข้อมูลที่ชี้ให้เห็นวิธีการแก้ปัญหาปัจจัยเดียวที่แข็งแกร่ง แต่มีบางรายการที่มีขนาดเล็กย่อย loadings ปัจจัยที่ดีที่สุดและอื่น ๆ ที่ลดลงแบบรูปแบบโดยรวมอย่างมาก ต่อไปนี้กระบวนการซ้ำของการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันที่เราตัดออกรายการที่ดีที่สุดย่อยและเก็บไว้ที่ 25 จากเดิม 32 รายการ รายการเหล่านี้ผลิตเป็นแบบที่ดีให้กับข้อมูล v2 (275) = 1778.1, p <0.01, RMSEA = 0.073, SRMR = 0.056

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการเลือกชุดขนาดเล็กของ Uni มิติรายการที่ได้ประเมินระดับของความกลัวของหายไปหมด . สายนี้ วิเคราะห์วิธีการที่เราใช้เพื่อให้บรรลุสิ้นสุดนี้ประกอบด้วยสองขั้นตอน ครั้งแรกที่เราทำการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักโดยใช้วิธีการประมาณค่าความเป็นไปได้สูงสุด รวมทั้งสามารถทำกินทั้งหมด 32 รายการจากการตรวจสอบเบื้องต้นของข้อมูลแนะนำโซลูชั่นปัจจัยเดียวที่แข็งแกร่ง แต่ก็มีบางข้อที่มีขนาดเล็กปัจจัยย่อยที่เหมาะสมครอบคลุมและอื่น ๆที่ลดลง รูปแบบโดยรวมเหมาะมาก ต่อไปนี้เป็นวิธีการกระบวนการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันเราตกรอบรายการที่ดีที่สุดย่อยและสะสมของเดิม 32 รายการที่ 25 รายการเหล่านี้ผลิตได้พอดีกับข้อมูลV2 ( 275 ) = 1778.1 , p < . 01 , RMSEA = . 073 srmr = , . 056 .