Removing Workstation-Size interacti

Removing Workstation-Size interaction results in a model with all significant parameters. Table

2 contains coefficients, standard errors, t Statistics and p-values for the

three-factor ANOVA model fit using multiple regression. The analysis

uses indicator (0,1) variables to represent the factors with the following

baseline categories (factor levels without indicator variables): Sit for

Workstation, Close for Distance and Large for Size. The regression

model has an R-squared of 80.42%. The Intercept of 9.23 represents the

average time for a subject at the traditional workstation (Sit) with Large

targets Close together (index of difficulty of 2). When the subjects

used the standing workstation (Stand), they had an average time 1.16

seconds higher than the traditional workstation and when they used

the treadmill workstation (Walk) the subjects had an average time 2.31

seconds higher than sitting. Therefore, subjects had the lowest times

(highest productivity) when using the traditional workstation with

both standing and walking degrading performance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การลบสเตชันขนาดผลปฏิสัมพันธ์ในรูปแบบที่มีพารามิเตอร์ที่สำคัญทั้งหมด ตาราง2 ประกอบด้วยสัมประสิทธิ์ ข้อผิดพลาดมาตรฐาน t สถิติ และ ค่า p สำหรับการสามปัจจัย ANOVA แบบพอใช้ถดถอยหลาย การวิเคราะห์การใช้ตัวแปรบ่งชี้ (0, 1) แสดงถึงปัจจัยต่อไปนี้หมวดหมู่หลัก (ไม่ มีตัวบ่งชี้ตัวแปรปัจจัยระดับ): นั่งเวิร์กสเตชัน ปิดระยะ และขนาดใหญ่สำหรับขนาด การถดถอยรุ่นมีตัว R-squared % 80.42 แสดงการตัด 9.23 การเวลาเฉลี่ยสำหรับเรื่องสเตดั้งเดิม (นั่ง) กับขนาดใหญ่ใกล้กันเป้าหมาย (ดัชนีความยากของ 2) เมื่อวัตถุใช้เวิร์กสเตชันยืน (ยืน), พวกเขามีเวลาเฉลี่ย 1.16วินาทีสูงกว่าเวิร์กสเตชันดั้งเดิมและเมื่อพวกเขาใช้เวิร์กสเตชันลู่วิ่ง (เดิน) อาสาสมัครได้มีเวลาเฉลี่ย 2.31วินาทีสูงกว่านั่งเล่น วิชาขึ้นมาเวลาต่ำสุด(ประสิทธิภาพสูง) เมื่อใช้เวิร์กสเตชันแบบดั้งเดิมด้วยทั้งยืน และเดินย่อยสลายประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การลบผลการปฏิสัมพันธ์ Workstation ขนาดในรูปแบบที่มีพารามิเตอร์ที่สำคัญทั้งหมด ตารางที่

2 มีค่าสัมประสิทธิ์ข้อผิดพลาดมาตรฐาน t สถิติและ P-ค่าสำหรับ

สามปัจจัย ANOVA รุ่นพอดีโดยใช้การถดถอยพหุคูณ การวิเคราะห์

การใช้ตัวบ่งชี้ (0,1) ตัวแปรที่จะเป็นตัวแทนของปัจจัยดังต่อไปนี้

ประเภทพื้นฐาน (ระดับปัจจัยโดยไม่ต้องตัวแปรตัวแสดง): นั่งสำหรับ

เวิร์กสเตชันปิดสำหรับระยะทางและขนาดใหญ่สำหรับขนาด การถดถอย

รุ่นมี R-squared ของ 80.42% สกัดจาก 9.23 หมายถึง

เวลาเฉลี่ยสำหรับเรื่องที่เวิร์กสเตชันแบบดั้งเดิม (SIT) ที่มีขนาดใหญ่

เป้าหมายใกล้กัน (ดัชนีของความยากลำบากของ 2) เมื่อวิชาที่

ใช้ยืนเวิร์กสเตชัน (ยืน) พวกเขามีเวลาเฉลี่ย 1.16

วินาทีสูงกว่าเวิร์กสเตชันแบบดั้งเดิมและเมื่อพวกเขาใช้

เวิร์กสเตชันลู่วิ่ง (เดิน) วิชาที่มีเวลาเฉลี่ย 2.31

วินาทีสูงกว่านั่ง ดังนั้นอาสาสมัครมีเวลาต่ำสุด

(ผลผลิตสูงสุด) เมื่อใช้เวิร์กสเตชันแบบดั้งเดิมที่มี

ทั้งยืนและเดินประสิทธิภาพการย่อยสลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เอาผลปฏิสัมพันธ์ในรูปแบบเวิร์คสเตชั่นขนาดกับพารามิเตอร์ที่สำคัญ ตาราง2 มีสัมประสิทธิ์ค่า t สถิติและ p-values สำหรับพอดีแบบ ANOVA ปัจจัยสามโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ การวิเคราะห์ใช้ตัวบ่งชี้ ( 0.1 ) ตัวแปรจะแสดงด้วยปัจจัยต่อไปนี้ประเภทพื้นฐาน ( ระดับโดยไม่ต้องตัวแปรปัจจัยบ่งชี้ ) : นั่งสถานีใกล้ไกลและขนาดใหญ่ขนาด ถดถอยแบบมี r-squared ของ 80.42 % การตัดของกิจการร่วมค้าเป็นตัวแทนมีเวลาสำหรับเรื่องที่เวิร์กสเตชันแบบดั้งเดิม ( นั่ง ) กับขนาดใหญ่เป้าหมายที่ใกล้กัน ( ดัชนีความยาก 2 ) เมื่อคนเวิร์กสเตชันใช้ยืน ( ยืน ) พวกเขามีเวลาเฉลี่ย 1.16วินาทีสูงกว่าเวิร์กสเตชั่นแบบดั้งเดิม และเมื่อพวกเขาใช้เครื่องออกกำลังกายเครื่อง ( เดิน ) 3 เวลาเฉลี่ย 2.31มากกว่านั่งวินาที ดังนั้น วิชามีครั้งสุด( ประสิทธิภาพสูง ) เมื่อใช้งานแบบดั้งเดิมทั้งยืนและเดินงานแย่มาก