The raw canonical coefficients abov

The raw canonical coefficients above are used to generate the canonical variates, represented by the columns (1 2 3) in the coefficient tables, for each set. They are interpreted in a manner analogous to interpreting regression coefficients i.e., for the variable read, a one unit increase in reading leads to a .0446 increase in the first canonical variate of the COVARIATE set when all of the other variables are held constant. Here is another example: being female leads to a .6321 increase in the dimension 1 for the COVARIATE set with the other predictors held constant.

The raw canonical coefficients are interpreted in a manner analogous to interpreting regression coefficients i.e., for the variable read, a one unit increase in reading leads to a .0446 increase in the first canonical variate of set 2 when all of the other variables are held constant. Here is another example: being female leads to a .6321 increase in the dimension 1 for set 2 with the other predictors held constant. When the variables in the model have very different standard deviations, the standardized coefficients allow for easier comparisons among the variables.

The raw canonical coefficients are followed by the standardized canonical coefficients. The standardized canonical coefficients are interpreted in a manner analogous to interpreting standardized regression coefficients. For example, consider the variable read, a one standard deviation increase in reading leads to a 0.45 standard deviation increase in the score on the first canonical variate for the COVARIATE set when the other variables in the model are held constant.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สัมประสิทธิ์มาตรฐานวัตถุดิบข้างต้นใช้สร้าง variates มาตรฐาน แสดงคอลัมน์ (1 2 3) ในตารางสัมประสิทธิ์ สำหรับแต่ละชุด การแปลความหมายในลักษณะคล้ายคลึงกับการตีความค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยเช่น ตัวแปรการอ่าน เพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วยการอ่านนำไปสู่การเพิ่ม.0446 ใน variate มาตรฐานแรกของ COVARIATE เมื่อตัวแปรทั้งหมดมีขึ้นคง นี่คืออีกตัวอย่าง: เป้าหมายหญิงของคุณเพิ่ม.6321 ในขนาด 1 สำหรับ COVARIATE ที่ตั้ง predictors อื่น ๆ ขึ้นคงแปลความหมายในลักษณะคล้ายคลึงกับทำนายสัมประสิทธิ์ถดถอยเช่น การอ่านตัวแปรสัมประสิทธิ์มาตรฐานวัตถุดิบ การเพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วยในการอ่านนำไปเพิ่ม.0446 ใน variate มาตรฐานแรกของชุด 2 เมื่อตัวแปรทั้งหมดมีขึ้นคง นี่คืออีกตัวอย่าง: ลูกค้าเป้าหมายหญิงเพิ่ม.6321 ในขนาด 1 ชุด 2 มี predictors อื่น ๆ ขึ้นคง เมื่อตัวแปรในแบบจำลองมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานแตกต่างกันมาก ให้สัมประสิทธิ์มาตรฐานสำหรับเปรียบเทียบง่ายขึ้นระหว่างตัวแปรสัมประสิทธิ์มาตรฐานวัตถุดิบได้ตามมาตรฐานสัมประสิทธิ์มาตรฐาน สัมประสิทธิ์มาตรฐานมาตรฐานการแปลความหมายในลักษณะคล้ายคลึงกับการตีความการถดถอยมาตรฐานสัมประสิทธิ์การ ตัวอย่าง พิจารณาตัวแปรอ่าน ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งเพิ่มขึ้นในการอ่านเป้าหมายการเพิ่มส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 0.45 ในคะแนนบน variate มาตรฐานแรกสำหรับ COVARIATE เมื่อตัวแปรอื่น ๆ ในแบบจำลองมีขึ้นคง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค่าสัมประสิทธิ์ดิบยอมรับข้างต้นจะใช้ในการสร้าง variates ยอมรับตัวแทนจากคอลัมน์ (1 2 3) ในตารางค่าสัมประสิทธิ์สำหรับแต่ละชุด พวกเขาจะถูกตีความในลักษณะที่คล้ายคลึงกับการแปลความหมายของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยคือสำหรับการอ่านตัวแปรเพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วยในการอ่านนำไปสู่การเพิ่มขึ้น 0.0446 ใน variate ยอมรับเป็นครั้งแรกของการตั้งค่าตัวแปรร่วมเมื่อทุกตัวแปรอื่น ๆ ที่จะมีขึ้นอย่างต่อเนื่อง นี่คืออีกตัวอย่างหนึ่งคือการเป็นผู้นำหญิง 0.6321 เพิ่มขึ้นในมิติ 1 สำหรับตัวแปรร่วมชุดที่มีการพยากรณ์อื่น ๆ ที่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่องค่าสัมประสิทธิ์ดิบยอมรับถูกตีความในลักษณะที่คล้ายคลึงกับการแปลความหมายของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยคือสำหรับการอ่านตัวแปร เพิ่มขึ้นหนึ่งหน่วยในการอ่านนำไปสู่การเพิ่มขึ้น 0.0446 ใน variate บัญญัติแรกของชุดที่ 2 เมื่อทุกตัวแปรอื่น ๆ ที่จะมีขึ้นอย่างต่อเนื่อง นี่คืออีกตัวอย่างหนึ่งคือการเป็นผู้นำหญิง 0.6321 เพิ่มขึ้นในมิติที่ 1 ชุดที่ 2 ที่มีการพยากรณ์อื่น ๆ ที่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เมื่อตัวแปรในรูปแบบที่มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่แตกต่างกันมากค่าสัมประสิทธิ์มาตรฐานให้สามารถเปรียบเทียบได้ง่ายขึ้นระหว่างตัวแปรสัมประสิทธิ์ดิบที่ยอมรับตามด้วยค่าสัมประสิทธิ์การยอมรับมาตรฐาน ค่าสัมประสิทธิ์การยอมรับมาตรฐานถูกตีความในลักษณะที่คล้ายคลึงกับการแปลความหมายของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยมาตรฐาน ตัวอย่างเช่นพิจารณาอ่านตัวแปรที่เพิ่มขึ้นส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งในการอ่านนำไปสู่การเพิ่มขึ้น 0.45 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคะแนนที่ variate ยอมรับเป็นครั้งแรกสำหรับการตั้งค่าตัวแปรร่วมเมื่อตัวแปรอื่น ๆ ในรูปแบบที่จะมีขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุดิบมาตรฐานสัมประสิทธิ์ข้างต้นใช้ในการสร้าง variates Canonical แทนโดยคอลัมน์ ( 1 2 3 ) สัมประสิทธิ์ตารางสำหรับแต่ละชุด พวกเขาจะถูกตีความในลักษณะที่คล้ายคลึงกับการตีความสัมประสิทธิ์ถดถอยคือสำหรับตัวแปรอ่าน เป็นหน่วยหนึ่งในการอ่านเพิ่มขึ้น นำไปสู่ .0446 เพิ่มขึ้นใน variate Canonical แรกของตัวแปรชุด เมื่อทั้งหมดของตัวแปรอื่น ๆ ที่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง นี่คืออีกตัวอย่าง : เป็นนำหญิงไป . 6321 เพิ่มมิติ 1 ชุดชุดตัวแปรอื่น ๆที่จัดขึ้น อย่างต่อเนื่อง

ส่วน Canonical ) ตีความในลักษณะที่คล้ายคลึงกับการตีความสัมประสิทธิ์ถดถอยเช่นสำหรับตัวแปรอ่าน เป็นหน่วยหนึ่งในการอ่านเพิ่มขึ้น นำไปสู่ . 0446 เพิ่มมาตรฐานของชุดแรก variate 2 เมื่อทั้งหมดของตัวแปรอื่น ๆ ที่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง นี่คืออีกตัวอย่าง : เป็นนำหญิงไป . 6321 เพิ่มมิติ 1 ชุด 2 กับตัวแปรอื่น ๆที่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง เมื่อตัวแปรในแบบจำลองมีการเบี่ยงเบนมาตรฐานแตกต่างกันมากแบบมาตรฐานช่วยให้ง่ายสำหรับการเปรียบเทียบระหว่างตัวแปร

ส่วน Canonical ) ตามแบบมาตรฐาน ผลการวิจัยพบว่า 1 . มาตรฐานมาตรฐานสัมประสิทธิ์จะถูกตีความในลักษณะคล้ายคลึงกับการตีความการถดถอยมาตรฐาน ตัวอย่างเช่นพิจารณาตัวแปรอ่าน1 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพิ่มขึ้นในการอ่านไปสู่ 0.45 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพิ่มคะแนนใน variate Canonical ครั้งแรกขณะตั้งเมื่อตัวแปรอื่น ๆ ในรูปแบบจะจัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง