However, logistic regression has al

However, logistic regression has also begun to be used with an increasing frequency in investigations into various aspects
of stuttering (e.g., Dworzynski, Remington, Rijsdijk, Howell, & Plomin, 2007; Howell & Davis, 2011;Jones, Onslow, Harrison, &
Packman, 2000; Reilly et al., 2009). In cases where logistic regression has been applied to the analysis of stuttering behaviour,
a question is posed in which the factors associated with a dichotomous outcome are investigated; such as, which factors
are associated with the onset of stuttering (e.g., Reilly et al., 2009), or the persistence of stuttering (e.g., Howell & Davis,
2011), or with treatment-induced recovery from stuttering (e.g., Jones et al., 2000)? In all of these cases, the outcome is a
variable that can take the form only of a ‘yes’ (e.g., recovered) or a ‘no’ (e.g., not recovered). For example, one question of
some importance in this area concerns identifying the factors that are associated with recovery from stuttering, which can
occur spontaneously (i.e., in the absence of treatment) for a large number of individuals (Yairi & Ambrose, 2004). Knowing
which individuals are likely to recover if left alone is an important question to answer, both in terms of efficient allocation of
resources (Howell & Davis, 2011), but also as it has been argued for some disorders that unnecessary treatment may actually
be harmful (see Cook & Rustin, 1997). In these cases a definition of recovery was produced so that participants could be coded as having recovered or not, and this binary outcome variable was then related to a variety of predictors (see Howell
& Davis, 2011).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อย่างไรก็ตาม การถดถอยโลจิสติกได้ยังเริ่มที่จะใช้กับความถี่ที่เพิ่มขึ้นในการตรวจสอบในแง่มุมต่าง ๆของการพูดติดอ่าง (เช่น Dworzynski เรมิงตัน Rijsdijk, Howell, & Plomin, 2007 Howell & Davis, 2011 โจนส์ Onslow, Harrison, &Packman, 2000 Reilly et al., 2009) ในกรณีที่ถดถอยโลจิสติกมีการใช้เพื่อการวิเคราะห์พฤติกรรมพูดติดอ่างเกิดคำถามในซึ่ง ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับผล dichotomous มีสอบสวน เช่น ซึ่งปัจจัยเกี่ยวข้องกับเริ่มมีอาการของการพูดติดอ่าง (เช่น Reilly et al., 2009), หรือการคงอยู่ของการพูดติดอ่าง (เช่น Howell & Davis2011), หรือเกิดจากการรักษากู้คืนจากการพูดติดอ่าง (เช่น โจนส์และ al., 2000) ในกรณีเหล่านี้ เป็นผลการตัวแปรที่สามารถใช้แบบฟอร์มเฉพาะของ 'ใช่' (เช่น กู้คืน) หรือ 'ไม่' (เช่น ไม่กู้คืน) ตัวอย่าง คำถามหนึ่งของความสำคัญบางอย่างในข้อสงสัยที่ตั้งนี้ระบุปัจจัยที่มีความเกี่ยวข้องกับการกู้คืนจากการพูดติดอ่าง ซึ่งสามารถเกิดธรรมชาติ (เช่น อยู่ในขาดการรักษา) สำหรับจำนวนบุคคล (Yairi & Ambrose, 2004) รู้บุคคลที่มีแนวโน้มที่จะกู้คืนถ้าเหลือคนเดียวเป็นคำถามที่สำคัญตอบ ทั้งในแง่ของการปันส่วนอย่างมีประสิทธิภาพทรัพยากร (Howell & Davis, 2011), เป็นแต่ยังมีการโต้เถียงสำหรับโรคบางว่า การรักษาไม่จำเป็นอาจจริงจะเป็นอันตราย (ดูคุกและ Rustin, 1997) ในกรณีนี้ คำนิยามของการฟื้นตัวที่ผลิตได้เพื่อให้ผู้เรียนสามารถเข้ารหัสเป็นไม่กู้ หรือไม่ และตัวแปรผลไบนารีนี้แล้วเกี่ยวไป predictors (Howell ดู& Davis, 2011)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างไรก็ตามการถดถอยโลจิสติกก็เริ่มที่จะใช้กับความถี่ที่เพิ่มขึ้นในการสืบสวนเข้าไปในแง่มุมต่าง ๆ
ของการพูดติดอ่าง (เช่น Dworzynski เรมิงตัน, Rijsdijk ธรรมด๊าธรรมดาและ Plomin 2007; โฮเวลล์และเดวิสปี 2011 โจนส์ออนสโลว์, แฮร์ริสันและ
Packman 2000. ลี et al, 2009) ในกรณีที่มีการถดถอยโลจิสติกที่ได้รับนำไปใช้กับการวิเคราะห์พฤติกรรมการพูดติดอ่างที่เป็นคำถามที่ถูกวางในที่ที่ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับผลที่จะถูกตรวจสอบ dichotomous;
เช่นปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการโจมตีของการพูดติดอ่าง (เช่นลี et al., 2009) หรือการคงอยู่ของการพูดติดอ่าง (เช่นโฮเวลล์และเดวิส, 2011) หรือที่มีการกู้คืนการรักษาที่เกิดขึ้นจากการพูดติดอ่าง (เช่นโจนส์ et al., 2000)? ในทุกกรณีเหล่านี้ผลที่ได้เป็นตัวแปรที่สามารถใช้รูปแบบเพียงของ 'ใช่' (เช่นกู้คืน) หรือ 'ไม่' (เช่นไม่หาย) ตัวอย่างเช่นหนึ่งในคำถามที่สำคัญบางอย่างในความกังวลพื้นที่นี้ระบุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการกู้คืนจากการพูดติดอ่างซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้ตามธรรมชาติ(เช่นในกรณีที่ไม่มีการรักษา) สำหรับจำนวนมากของบุคคล (Yairi และแอมโบรส, 2004) รู้ที่บุคคลมีแนวโน้มที่จะกู้คืนหากปล่อยทิ้งไว้คนเดียวเป็นคำถามที่สำคัญที่จะตอบทั้งในแง่ของการจัดสรรที่มีประสิทธิภาพของทรัพยากร(โฮเวลล์และเดวิส, 2011) แต่ยังตามที่ได้รับเป็นที่ถกเถียงกันสำหรับความผิดปกติบางอย่างที่การรักษาที่ไม่จำเป็นจริงอาจเป็นอันตราย(ดูคุกและ Rustin, 1997) ในกรณีนี้ความหมายของการกู้คืนที่ถูกผลิตเพื่อให้ผู้เข้าร่วมจะได้รับการเขียนว่ามีการกู้คืนหรือไม่และตัวแปรผลไบนารีนี้ที่เกี่ยวข้องกับความหลากหลายของแล้วพยากรณ์ (ดูธรรมด๊าธรรมดาและเดวิส2011)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตาม , logistic regression ก็เริ่มที่จะใช้กับการเพิ่มความถี่ในการตรวจสอบในแง่มุมต่าง ๆของการพูดติดอ่าง
( เช่น dworzynski เรมิงตัน rijsdijk โฮเวลล์ , , , , plomin & , 2007 ; Howell &เดวิส , 2011 ; โจนส์ ออนสโลแฮริสัน &
พ่อค้าเร่ , 2000 ; Reilly et al . , 2009 ) ในกรณีที่มีการใช้ Logistic Regression ในการวิเคราะห์พฤติกรรมของการพูดติดอ่าง
,เป็นโจทย์คำถามที่ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับพระคลังจะได้ เช่น ปัจจัย
เกี่ยวข้องกับการโจมตีของการพูดติดอ่าง ( เช่น Reilly et al . , 2009 ) , หรือการคงอยู่ของการพูดติดอ่าง ( เช่น โฮเวลล์&เดวิส ,
2011 ) หรือด้วยการรักษาและหายจากการพูดติดอ่าง ( เช่น Jones et al . , 2000 ) ในทุกกรณีเหล่านี้ ผลคือ
ตัวแปรที่สามารถใช้รูปแบบเฉพาะของ ' ใช่ ' ( เช่นหาย ) หรือ ' ' ( เช่นไม่หาย ) ตัวอย่างคำถามหนึ่งของ
มีความสำคัญบางอย่างในพื้นที่นี้เกี่ยวข้องกับการระบุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการกู้คืนจากบริษัท ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้คล่อง
( คือในการรักษา ) สำหรับจำนวนขนาดใหญ่ของแต่ละบุคคล ( yairi &แอมโบรส , 2004 ) รู้
ซึ่งแต่ละบุคคลมีแนวโน้มที่จะกู้คืนถ้าเหลือคนเดียวเป็นคำถามที่สำคัญมากที่จะตอบ ทั้งในแง่ของการจัดสรรที่มีประสิทธิภาพของทรัพยากร ( Howell
&เดวิส , 2011 ) , แต่มันได้มีการถกเถียงบางโรคที่มีการรักษาที่ไม่จำเป็นที่อาจเป็นอันตราย ( เห็นทำ
&รัสติน , 1997 )ในกรณีนี้ความหมายของการกู้คืนที่ผลิตเพื่อให้ผู้เข้าร่วมสามารถเป็นรหัสว่าหายหรือไม่ และไบนารีผลตัวแปรนั้นก็เกี่ยวข้องกับความหลากหลายของตัวแปร ( ดู โฮเวลล์
&เดวิส , 2011 )