After the survey was closed, respon

After the survey was closed, responses were exported from Survey Monkey into SPSS 19.0 for analysis. Descriptive statistics were used to characterize the sample, and inferential statistics were used to identify rela tionships between variables. Initial analysis involved calculating Pearson's correlation coefficients among each of the measures of social integration and psychological distress. The correlations were followed by a principal components analysis (PCA) to determine the factor struc ture among the integration and distress variables. To determine the sample size needed for factor analysis, researchers have suggested using the ratio of participants to variables analyzed (see MacCallum, Widaman, Zhang, & Hong, 1999, for a review). For example, Gorsuch ticipants for each variable analyzed), Everitt (1975) suggested that a ratio 10:1 is adequate for estimating producing reliable factors. The ratio participants variables analyzed for the PCA conducted in the present study was 22:1, exceeding both Gorsuch's (1983) Everitt's (1975) suggested minimum requirements. multivariate analysis of variance then conducted examine mean differences between smokers and non smokers on the broad factors from the PCA.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากปิดการสำรวจ การตอบสนองถูกส่งออกจากสำรวจลิงเป็น SPSS 19.0 สำหรับการวิเคราะห์ ใช้สถิติเชิงพรรณนากับลักษณะตัวอย่าง และสถิติอ้างอิงใช้ในการระบุ tionships จริงระหว่างตัวแปร เริ่มต้นวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson คำนวณในแต่ละมาตรการทางสังคมและความทุกข์ทางจิตใจที่เกี่ยวข้อง ความสัมพันธ์ที่ถูกตาม ด้วยการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) การตรวจสอบ ture struc คูณระหว่างตัวแปรความทุกข์และการ การกำหนดขนาดตัวอย่างสำหรับวิเคราะห์ปัจจัย นักวิจัยได้แนะนำโดยใช้อัตราส่วนของผู้ตัวแปรวิเคราะห์ (ดู MacCallum, Widaman จาง และ Hong, 1999 รีวิว) ตัวอย่างเช่น ticipants Gorsuch สำหรับแต่ละตัวแปรที่วิเคราะห์), Everitt (1975) แนะนำว่า อัตราส่วน 10:1 มีเพียงพอสำหรับการประเมินการผลิตปัจจัยที่เชื่อถือได้ อัตราส่วนร่วมเป็นตัวแปรที่วิเคราะห์สำหรับ PCA ที่ดำเนินการศึกษา 22:1 เกิน Gorsuch ทั้งของ Everitt (1983) (1975) แนะนำขั้นต่ำ ตัวแปรพหุการวิเคราะห์ความแปรปรวนแล้ว ดำเนินการตรวจสอบหมายถึงความแตกต่างระหว่างการสูบบุหรี่และไม่สูบปัจจัยสิ่ง PCA

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากการสำรวจถูกปิดการตอบสนองที่ถูกส่งออกมาจากลิงสำรวจเข้าไปในโปรแกรม SPSS 19.0 สำหรับการวิเคราะห์ ใช้สถิติเชิงพรรณนาลักษณะตัวอย่างและสถิติอนุมานถูกนำมาใช้เพื่อระบุ tionships จริงระหว่างตัวแปร วิเคราะห์เริ่มต้นที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สันระหว่างกันของมาตรการของการรวมกลุ่มทางสังคมและความทุกข์ทางจิตวิทยา ความสัมพันธ์ตามมาด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) เพื่อตรวจสอบปัจจัย ture struc หมู่บูรณาการและความทุกข์ตัวแปร ในการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยที่นักวิจัยได้แนะนำให้ใช้อัตราส่วนของผู้เข้าร่วมในการวิเคราะห์ตัวแปร (ดู MacCallum, Widaman จางและฮ่องกงปี 1999 สำหรับความคิดเห็น) ยกตัวอย่างเช่น Gorsuch ticipants สำหรับแต่ละตัวแปรวิเคราะห์) Everitt (1975) ชี้ให้เห็นว่า 10 อัตราส่วน: 1 เพียงพอสำหรับการประเมินการผลิตปัจจัยที่น่าเชื่อถือ ตัวแปรที่เข้าร่วมอัตราส่วนวิเคราะห์ PCA ดำเนินการในการศึกษานี้คือ 22: 1, เกินทั้ง Gorsuch ของ (1983) Everitt ของ (1975) ชี้ให้เห็นความต้องการขั้นต่ำ การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปรดำเนินการจากนั้นตรวจสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างสูบบุหรี่และไม่สูบบุหรี่ในปัจจัยในวงกว้างจาก PCA

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากสำรวจถูกปิด , การตอบสนองที่ถูกส่งออกมาจากลิงในวันสำรวจ SPSS ในการวิเคราะห์ แบบสอบถาม วิเคราะห์ตัวอย่าง และสถิติเชิงอนุมานที่ใช้เพื่อระบุจริง tionships ระหว่างตัวแปร การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของแต่ละมาตรการของบูรณาการทางสังคมและความทุกข์ทางด้านจิตใจ ความสัมพันธ์ตามมาด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) เพื่อกำหนดปัจจัยโครงสร้างจริงระหว่างตัวแปร การรวม และความทุกข์ การกำหนดขนาดตัวอย่างที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย นักวิจัยได้แนะนำการใช้อัตราส่วนของผู้วิเคราะห์ตัวแปร ( ดูเมิ่กแคลเลิ่ม widaman , Zhang & ฮง , 1999 , รีวิว ) ตัวอย่างเช่น กอร์เซิช ticipants สำหรับแต่ละตัวแปรวิเคราะห์ ) , everitt ( 1975 ) พบว่าอัตราส่วน 10 : 1 ก็เพียงพอสำหรับการประมาณปัจจัยการผลิตที่เชื่อถือได้ ผู้วิเคราะห์อัตราส่วนตัวแปรสำหรับ PCA วัตถุประสงค์ในการศึกษาคือ 22 เกินทั้งกอร์เซิช ( 1983 ) everitt ( 1975 ) เสนอความต้องการขั้นต่ำ หลายตัวแปรการวิเคราะห์ความแปรปรวนแล้วดำเนินการตรวจสอบหมายถึงความแตกต่างระหว่างผู้สูบบุหรี่และผู้ไม่สูบบุหรี่ในปัจจัยที่กว้างจากพีซี .