The current study used hierarchical

The current study used hierarchical multiple regression (HMR) as the
major statistical data analysis technique. A regression analysis that can
explain a phenomenon with multiple predictors, HMR is a technique that
sets causal priorities and removes spurious relationships among predictors.
In this technique, a regression model was constructed by entering the
predictors in a certain sequence that is predetermined by a theoretical
ground [41]. Generally, in a hierarchical equation, the predictors that are
previously known to affect the dependent variable are entered first. Then,
the variables for which the researcher wants to show effects are added into
the equation. The test results provide estimates of the unique contribution
of the last entered variables in explaining dependent variables, above and
beyond the contribution of the variables entered into the equation earlier
[42]. Hierarchical multiple regression also assesses the unique contribution
of each predictor in explaining the dependent variable by controlling for
the influences of all other predictors in the research model. A specific
regression model testing each research question is detailed in the next
section.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษาที่ใช้ในปัจจุบันถดถอยลำดับชั้น (HMR) ในขณะที่
สำคัญทางสถิติเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์การถดถอยที่
สามารถอธิบายปรากฏการณ์ที่มีการพยากรณ์หลาย HMR เป็นเทคนิคที่
ชุดลำดับความสำคัญของสาเหตุและขจัดความสัมพันธ์ปลอมในหมู่พยากรณ์.
ในเทคนิคนี้ตัวแบบการถดถอยถูกสร้างขึ้นโดยการป้อน
พยากรณ์ในบางลำดับที่กำหนดไว้ตามพื้นดิน
ทฤษฎี [41] โดยทั่วไปในสมการลำดับชั้น, ทำนายที่
ที่รู้จักกันก่อนหน้านี้ส่งผลกระทบต่อตัวแปรตามจะถูกป้อนครั้งแรก แล้ว
ตัวแปรที่นักวิจัยต้องการที่จะแสดงผลจะถูกเพิ่มเข้าไปในสมการ
ผลการทดสอบให้ข้อมูลประมาณการของงานที่ไม่ซ้ำกัน
ของตัวแปรที่ป้อนล่าสุดในการอธิบายตัวแปรตามดังกล่าวข้างต้นและ
เกินมีส่วนร่วมของตัวแปรที่ป้อนลงในสมการก่อนหน้านี้
[42] การถดถอยหลายลำดับชั้นยังประเมิน
ผลงานที่เป็นเอกลักษณ์ของแต่ละตัวบ่งชี้ในการอธิบายตัวแปรตามโดยการควบคุมสำหรับ
อิทธิพลของการพยากรณ์อื่น ๆ ทั้งหมดในรูปแบบการวิจัย
ที่เฉพาะเจาะจงรูปแบบการทดสอบการถดถอยคำถามการวิจัยแต่ละรายละเอียดในส่วน
ต่อไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษาปัจจุบันใช้หลายลำดับขั้นถดถอย (HMR) เป็น
หลักเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ การวิเคราะห์การถดถอยที่สามารถ
อธิบายปรากฏการณ์กับ predictors หลาย HMR เป็นเทคนิคหนึ่งที่
ตั้งสาเหตุสำคัญ และลบปลอมความสัมพันธ์ระหว่าง predictors
ในเทคนิคนี้ แบบจำลองถดถอยถูกสร้าง โดยการป้อน
predictors ในลำดับหนึ่ง ๆ ที่กำหนดการตามที่ทฤษฎี
ดิน [41] ทั่วไป ในสมการลำดับ predictors ที่ที่มี
รู้จักกันก่อนหน้านี้ มีตัวแปรอิสระที่มีผลต่อใส่ก่อน แล้ว,
เข้าตัวแปรที่นักวิจัยต้องการแสดงผล
สมการ ผลการทดสอบมีการประเมินผลเฉพาะ
สุดท้ายใส่ตัวแปรในการอธิบายตัวแปรขึ้นอยู่กับ เหนือ และ
เกินสัดส่วนของตัวแปรเข้าสมการก่อนหน้านี้
[42] ลำดับถดถอยหลายยังดำรงชีวิตส่วนเฉพาะ
ของผู้ทายผลแต่ละในการอธิบายตัวแปรขึ้นอยู่กับที่โดยการควบคุมสำหรับ
predictors อื่น ๆ ทั้งหมดในรูปแบบการวิจัยที่มีอิทธิพลต่อการ เฉพาะ
แบบจำลองถดถอยที่ทดสอบแต่ละคำถามการวิจัยเป็นรายละเอียดใน
ส่วน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษาในปัจจุบันที่ใช้ตามลำดับตัว( hmr )เป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่สำคัญ
การวิเคราะห์ที่สามารถ
ซึ่งจะช่วยอธิบายถึงปรากฏการณ์ที่มีหลายปัจจัยทำนาย hmr เป็นเทคนิคที่
ซึ่งจะช่วยตั้งค่าลำดับความสำคัญแบบสบายๆและขจัดความสัมพันธ์เก๊ท่ามกลางปัจจัยทำนาย.
ในเทคนิครุ่นนี้( Log ที่ได้ถูกสร้างขึ้นโดยการใส่
ปัจจัยทำนายตามลำดับที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยมีพื้นที่ในทางทฤษฎี
[ 41 ] โดยทั่วไปแล้วอยู่ในสมการแบบลำดับชั้นที่ปัจจัยทำนายได้ว่ามี
ก่อนหน้านี้เรียกว่าในการส่งผลกระทบต่อหลายระดับขึ้นอยู่กับที่จะเข้ามาเป็นครั้งแรก จากนั้นจึงเป็นตัวแปร
ที่นักวิจัยต้องการจะแสดงผลจะถูกเพิ่มลงในสมการ
ซึ่งจะช่วยได้ ผลการทดสอบที่ให้มีการประเมินโดยการสนับสนุนที่โดดเด่น
ตามมาตรฐานป้อนครั้งล่าสุดของตัวแปรที่อธิบายในตัวแปรขึ้นอยู่กับทางด้านบนและ
ซึ่งจะช่วยสนับสนุนที่มากกว่าของตัวแปรที่ป้อนลงในสมการก่อนหน้า
[ 42 ] สหสัมพันธ์เชิงเส้นแบบลำดับชั้นนอกจากนี้ยังจะประเมินผลงานที่โดดเด่น
กว่าตัวแต่ละตัวในแบบปรับได้หลายระดับขึ้นอยู่กับที่อธิบายถึงการควบคุมสำหรับอิทธิพล
ของปัจจัยทำนายอื่นๆทั้งหมดในรูปแบบการวิจัยที่มีอยู่
ตามมาตรฐานที่ระบุรุ่นสหสัมพันธ์เชิงเส้นการทดสอบแต่ละคำถามการวิจัยเป็นรายละเอียดในส่วนถัดไป
ซึ่งจะช่วยได้