We used a simple Pearson product-mo

We used a simple Pearson product-moment correlation test to verify the seemingly tight relationship between the
two trends. [FN50] This test measures the *68 linear relationship between two variables on a coefficient scale
between -1 and +1. The closer the correlation coefficient is to +1, the more statistically significant the predictive relationship
between the two variables. Since we are particularly interested in the correlation of the time-series trends
before and after the national effort to increase the harshness of the juvenile justice system, we calculated three separate
correlation coefficients: (1) the correlation coefficient between the homicide responsibility rate for both juveniles
and young adults, (2) the correlation coefficient of the homicide responsibility rates before the national wave of juvenile
justice laws, and (3) the correlation coefficient of the homicide rate during and after the national wave of juvenile
justice legislation. Table 1 shows the results of these three correlation calculations.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราใช้ค่า Pearson Product Moment สหสัมพันธ์อย่างง่ายของการทดสอบเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ที่ดูเหมือนแน่นระหว่าง
2 แนวโน้ม [ fn50 ] แบบทดสอบวัด * 68 ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองตัวแปรในแบบมาตราส่วน
ระหว่าง - 1 และ 1 ใกล้ชิดสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญมากกว่า 1 , ทำนายความสัมพันธ์
ระหว่างสองตัวแปรเราสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งในความสัมพันธ์ของ
แนวโน้มอนุกรมเวลาก่อนและหลังความพยายามแห่งชาติ เพิ่มความรุนแรงของระบบงานยุติธรรมเด็กและเยาวชน เราคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แยกส่วน
3 ( 1 ) ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างคะแนนความรับผิดชอบฆาตกรรมทั้งเยาวชน
และผู้ใหญ่หนุ่มสาว( 2 ) สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของฆาตกรรมความรับผิดชอบอัตราก่อนที่คลื่นแห่งกฎหมายยุติธรรมเด็กและเยาวชน
, และ ( 3 ) ความสัมพันธ์ของการเท่ากันระหว่างและหลังจากคลื่นของเยาวชนแห่งชาติ
ยุติธรรมกฎหมาย ตารางที่ 1 แสดงผล 3 ) การคำนวณ