As shown in Table 8, the R2 is .923

As shown in Table 8, the R2
is .923, which indicates that the multiple regressions serves as a good model in our
analysis of using different variables to predict learners’ overall satisfaction on TOEIC course. The adjusted R2
of .827 indicates that a big portion of variances can be explained by the combined variance of the predictors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังแสดงในตาราง 8 การ R2 เป็น.923 ซึ่งบ่งชี้ที่ แสดงหลายที่ทำหน้าที่เป็นรูปแบบที่ดีใน ของเราการวิเคราะห์การใช้ตัวแปรต่าง ๆ เพื่อทำนายความพึงพอใจโดยรวมของนักเรียนในหลักสูตร TOEIC การปรับปรุง R2ของ.827 บ่งชี้ว่า ส่วนใหญ่ของผลต่างสามารถอธิบายได้ ด้วยความแปรปรวนรวมของการทำนาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังแสดงในตารางที่ 8, R2
คือ 0.923 ซึ่งบ่งชี้ว่าการถดถอยหลายหน้าที่เป็นแบบอย่างที่ดีของเราใน
การวิเคราะห์การใช้ตัวแปรที่แตกต่างกันในการทำนายพึงพอใจโดยรวมของผู้เรียนในหลักสูตร TOEIC ปรับ R2
ของ 0.827 แสดงให้เห็นว่าส่วนใหญ่ของความแปรปรวนสามารถอธิบายได้ด้วยความแปรปรวนรวมของตัวพยากรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังแสดงในตารางที่ 8 R2คือ เรา ซึ่งพบว่า สมการถดถอยหลาย เป็นแบบอย่างที่ดี ในของเราการวิเคราะห์โดยใช้ตัวแปรที่แตกต่างกันของผู้เรียนเพื่อทำนายความพึงพอใจโดยรวมในคอร์สติว TOEIC ปรับ R2ของ จะพบว่า ส่วนใหญ่ของความ สามารถอธิบายได้ โดยความรวมของพยากรณ์