Reasoning multivariately with the s

Reasoning multivariately with the same data, the question becomes: In what way
or ways can the Big Five traits be combined to discriminate among the three
groups? Perhaps a combination of high extraversion and low neuroticism separates
the groups, or perhaps a combination of high extraversion, high agreeableness,
and low conscientiousness discriminates among the three groups? These
questions demonstrate how a multivariate frame of mind entails considering the
dependent variables simultaneously rather than separately. Whether or not such
questions are justified or meaningful is an issue that must be addressed by any
researcher confronted with the prospect of conducting a MANOVA. In the current
example this issue manifests itself as follows: Are we truly interested in examining
the multivariate, linear combinations of Big Five traits, or are we content with
considering each trait separately? Another way of considering the issue regards
the intent to interpret the multivariate effect that might underlie the data. For the
current example, if we have no intention of interpreting the multivariate composites
(that is, the linear combinations of traits¾the dependent variables), then the
univariate analyses above are perfectly sufficient. There is certainly no shame in

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้าน multivariately ด้วยข้อมูลเดียวกัน กลายเป็นคำถาม: วิธีการใดหรือรวมลักษณะสามารถห้าใหญ่วิธีการเหยียดระหว่างทั้งสามกลุ่ม บางทีแยก extraversion สูงและต่ำ neuroticismกลุ่ม หรือบางทีรวม extraversion สูง สูง agreeablenessและ discriminates conscientiousness ต่ำระหว่างกลุ่มสาม เหล่านี้คำถามแสดงว่าตัวแปรพหุกรอบของจิตใจมีการพิจารณาขึ้นอยู่กับตัวแปรพร้อมกัน แทนที่แยกกัน หรือไม่เช่นถามเป็นธรรม หรือมีความหมายเป็นประเด็นที่ต้องให้ความสนใจ โดยมีนักวิจัยที่เผชิญกับโอกาสของการดำเนินการ MANOVA ในปัจจุบันตัวอย่างปัญหานี้ปรากฏตัวเป็นดังนี้: เราอย่างแท้จริงต้องตรวจสอบmultivariate เชิงเส้นชุดลักษณะห้าใหญ่ หรือมีเราเนื้อหาด้วยพิจารณาแต่ละติดแยกต่างหากหรือไม่ อีกวิธีหนึ่งของการพิจารณาประเด็นพิจารณาเจตนาแปลผลตัวแปรพหุที่อาจอยู่ภายใต้ข้อมูล สำหรับการปัจจุบันตัวอย่าง ถ้าเราขอทำนายคอมโพสิตตัวแปรพหุ(นั่นคือ เชิงเส้นชุดของตัวแปรขึ้นอยู่กับ traits¾the), นั้นอย่างไร univariate วิเคราะห์ข้างต้นได้อย่างเพียงพอ แน่นอนมีไม่อับอายใน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เหตุผล multivariately กับข้อมูลเดียวกันกลายเป็นคำถาม: ในสิ่งที่วิธี
หรือวิธีการสามารถ Big Five ลักษณะรวมกันเพื่อความแตกต่างระหว่างสาม
กลุ่ม? บางทีการรวมกันของบุคลิกภาพสูงและความมั่นคงในอารมณ์ต่ำแยก
กลุ่มหรือบางทีอาจจะรวมกันของบุคลิกภาพสูง agreeableness สูง
และจิตสำนึกต่ำเลือกปฏิบัติในสามกลุ่ม? เหล่านี้
แสดงให้เห็นว่าคำถามหลายตัวแปรกรอบของจิตใจ entails พิจารณา
ตัวแปรตามไปพร้อม ๆ กันมากกว่าที่จะแยกออกจากกัน หรือไม่เช่น
มีคำถามชอบธรรมหรือความหมายเป็นปัญหาที่ต้องได้รับการแก้ไขโดย
นักวิจัยต้องเผชิญกับความคาดหวังของการดำเนินการ MANOVA ในปัจจุบัน
ตัวอย่างเช่นปัญหานี้ปรากฏตัวดังต่อไปนี้เราสนใจอย่างแท้จริงในการตรวจสอบ
หลายตัวแปรรวมกันเชิงเส้นของ Big Five ลักษณะหรือที่เราพอใจกับการ
พิจารณาลักษณะแยกกัน? วิธีการพิจารณาปัญหาอีกประการหนึ่งที่นับถือ
ความตั้งใจที่จะแปลความหมายของผลกระทบหลายตัวแปรที่อาจรองรับข้อมูล สำหรับ
ตัวอย่างเช่นในปัจจุบันถ้าเรามีความตั้งใจในการตีความไม่มีคอมโพสิตหลายตัวแปร
(นั่นคือการรวมกันเชิงเส้นของtraits¾theตัวแปรตาม) แล้ว
univariate การวิเคราะห์ข้างต้นมีเพียงพออย่างสมบูรณ์แบบ มีแน่นอนเป็นความอัปยศในไม่มี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เหตุผล multivariately ด้วยข้อมูลเดียวกัน คำถามจะกลายเป็น : แล้ว
หรือวิธีที่สามารถใหญ่ห้าคุณลักษณะรวมแบ่งแยกระหว่าง 3
2 ? บางทีการรวมกันของบุคลิกภาพแบบสูง และต่ำ กลุ่ม
ทางสถิติแยก หรือบางทีการรวมกันของ 2 สูงเป็นมิตรสูง
และจิตต่ำไม่ยอมรับระหว่างสามกลุ่ม ? เหล่านี้
คำถาม แสดงให้เห็นว่ากรอบทิศทางของจิตใจ ใช้พิจารณา
ตัวแปรตามพร้อมกันมากกว่าต่างหาก หรือไม่เช่น
คำถามมีความชอบธรรมหรือมีความหมายเป็นปัญหาที่ต้อง addressed โดย
นักวิจัยเผชิญกับโอกาสของการหา . ในตัวอย่างปัจจุบัน
ปัญหานี้ manifests เองดังนี้เราสนใจจริงๆในการตรวจสอบ
แบบผสมเชิงเส้นของห้าลักษณะ หรือเราพอใจ
พิจารณาแยกแต่ละลักษณะ ? อีกวิธีหนึ่งของการพิจารณาปัญหาเกี่ยวกับ
เจตนาตีความหลายตัวแปรผลที่อาจจะรองรับข้อมูล สำหรับ
เช่นปัจจุบัน ถ้าเราไม่มีความตั้งใจของการตีความ
คอมโพสิตหลายตัวแปร ( นั่นคือการรวมกันเชิงเส้นของตัวแปรตามลักษณะ¾แล้ว
2 การวิเคราะห์ข้างต้นจะสมบูรณ์เพียงพอ มีแน่นอนไม่มีความละอายใน