episode to characterize the sample.

episode to characterize the sample. To test the factor
structure of the Coping Scale, Exploratory Factor Analysis
(EFA) was conducted on the original 14 items using
principal components analysis. EFA provides preliminary
information as to whether there are underlying factors that
are present in a scale speciﬁc to a particular sample
(DeVellis 1991; Guada et al. 2011). The scree test was used
to determine the number of factors to retain (DeVellis
1991). The scree test allows for visual examination of a
graphical illustration of the eigenvalues. The eigenvalues
are illustrated by dots and presented in descending order
(Ledesma and Valero-Mora 2007). These dots are linked
with a line and the point at which the line levels off
establishes the cutoff point (Ledesma and Valero-Mora
2007). As such, the number of factors that should be re-
tained is determined by the eigenvalues that fall above this
cutoff point. With regard to missing data, only one case had
missing data on the variables examined in the current
analysis and was therefore excluded by listwise deletion.
Hierarchical logistic regression analyses were then
conducted to examine how identiﬁed coping factors were
associated with major depressive episode, controlling for
demographic and homelessness experience variables.
Variables were entered sequentially in 3 steps. First, de-
mographics were entered, particularly focusing on age,
gender, and ethnicity. Second, homelessness experiences
including primary residence, transience, and length of time
homeless were entered into the model. Finally, coping style
factors were entered into the third block of the model. Our
primary interest was to determine if types of coping ac-
counted for a signiﬁcant amount of variance over and
above demographic and homelessness experience vari-
ables, and these coping variables were therefore entered
together in the third block of the hierarchical regression
model.

episode to characterize the sample. To test the factor
structure of the Coping Scale, Exploratory Factor Analysis
(EFA) was conducted on the original 14 items using
principal components analysis. EFA provides preliminary
information as to whether there are underlying factors that
are present in a scale speciﬁc to a particular sample
(DeVellis 1991; Guada et al. 2011). The scree test was used
to determine the number of factors to retain (DeVellis
1991). The scree test allows for visual examination of a
graphical illustration of the eigenvalues. The eigenvalues
are illustrated by dots and presented in descending order
(Ledesma and Valero-Mora 2007). These dots are linked
with a line and the point at which the line levels off
establishes the cutoff point (Ledesma and Valero-Mora
2007). As such, the number of factors that should be re-
tained is determined by the eigenvalues that fall above this
cutoff point. With regard to missing data, only one case had
missing data on the variables examined in the current
analysis and was therefore excluded by listwise deletion.
 Hierarchical logistic regression analyses were then
conducted to examine how identiﬁed coping factors were
associated with major depressive episode, controlling for
demographic and homelessness experience variables.
Variables were entered sequentially in 3 steps. First, de-
mographics were entered, particularly focusing on age,
gender, and ethnicity. Second, homelessness experiences
including primary residence, transience, and length of time
homeless were entered into the model. Finally, coping style
factors were entered into the third block of the model. Our
primary interest was to determine if types of coping ac-
counted for a signiﬁcant amount of variance over and
above demographic and homelessness experience vari-
ables, and these coping variables were therefore entered
together in the third block of the hierarchical regression
model.

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

ตอนที่ไปลักษณะของตัวอย่าง การทดสอบตัวโครงสร้างของสเกลรับมือ การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงบุกเบิกสินค้า 14 ฉบับโดยใช้วิธี (EFA)การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก EFA ให้เบื้องต้นข้อมูลเกี่ยวกับว่ามีต้นปัจจัยที่มีอยู่ใน speciﬁc ขนาดอย่างใด(DeVellis 1991 กูอา et al. 2011) ใช้ทดสอบ screeการกำหนดจำนวนของปัจจัยการรักษา (DeVellis1991) . การทดสอบ scree อนุญาตให้ตรวจสอบภาพภาพประกอบที่แสดงเป็นรูปภาพของเวกเตอร์ เวกเตอร์มีภาพประกอบ ด้วยจุด และนำมาเรียงลำดับ(Ledesma และวาเลโรมา 2007) เชื่อมโยงจุดเหล่านี้มีเส้นและจุดที่เส้นระดับปิดสร้างจุดตัดยอด (Ledesma และวาเลโรมา2007) นั้นเป็นเช่น จำนวนปัจจัยที่ควรจะ re -tained เป็นไปตามเวกเตอร์ที่อยู่ข้างบนนี้จุดตัดยอด ตามข้อมูลที่ขาดหาย มีกรณีเดียวเท่านั้นไม่มีข้อมูลในตัวแปรในปัจจุบันวิเคราะห์ และถูกแยกออก โดยการลบ listwise ดังนั้น วิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกแบบลำดับชั้นได้แล้วดำเนินการตรวจสอบวิธี identiﬁed เผชิญปัจจัยได้เชื่อมโยงกับหลักตอน depressive การควบคุมสำหรับประชากร และพบตัวแปร homelessnessตัวแปรที่ป้อนตามลำดับใน 3 ขั้นตอน แรก เดอ-mographics ได้ป้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเน้นอายุเพศ และเชื้อชาติ สอง ประสบการณ์ homelessnessอาศัยหลัก อนิจจัง และระยะเวลาไร้ที่อยู่ถูกป้อนลงในแบบ สุดท้าย เผชิญกับลักษณะปัจจัยก็เข้าช่วงที่สามของรูปแบบ ของเราสนใจหลักคือการ ตรวจชนิดของเผชิญ ac -นับ signiﬁcant ยอดเงินผลต่างมากกว่า และเหนือประชากรและ homelessness พบวารี-ables และตัวแปรเหล่านี้รับมือได้ดังนั้นจึงป้อนในช่วงที่สามของการถดถอยแบบลำดับชั้นแบบจำลอง

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

ตอนที่จะอธิบายลักษณะของกลุ่มตัวอย่าง
เพื่อทดสอบปัจจัยโครงสร้างของขนาดการเผชิญปัญหาที่สำรวจการวิเคราะห์องค์ประกอบ
(EFA) ได้ดำเนินการในเดิม 14
รายการโดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ปวงชนให้เบื้องต้นข้อมูลเป็นไปได้ว่ามีปัจจัยพื้นฐานที่มีอยู่ในขนาดที่ระบุสายคตัวอย่างเฉพาะ(DeVellis 1991; Guada et al, 2011). การทดสอบหินกรวดถูกนำมาใช้ในการกำหนดจำนวนของปัจจัยในการเก็บ (DeVellis 1991) การทดสอบหินกรวดช่วยให้การตรวจสอบภาพของภาพประกอบกราฟิกของค่าลักษณะเฉพาะ ค่าลักษณะเฉพาะจะแสดงโดยจุดและนำเสนอในลำดับถัดลงมา(เกและ Valero โมรา-2007) จุดเหล่านี้จะเชื่อมโยงกับสายและจุดที่ระดับเส้นออกกำหนดจุดตัด(เกและ Valero โมรา-2007) เช่นจำนวนของปัจจัยที่ควรจะเป็นอีกครั้งtained จะถูกกำหนดโดยค่าลักษณะเฉพาะที่ตกข้างต้นนี้จุดตัด เกี่ยวกับข้อมูลที่หายไปเพียงหนึ่งกรณีที่มีข้อมูลที่ขาดหายไปในตัวแปรที่ตรวจสอบในปัจจุบันการวิเคราะห์และดังนั้นจึงได้รับการยกเว้นจากการลบlistwise. ลำดับชั้นการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกจากนั้นก็ดำเนินการเพื่อตรวจสอบวิธีการระบุเอ็ดสายปัจจัยเผชิญปัญหาที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เศร้าสลดที่สำคัญการควบคุมประชากรและคนเร่ร่อนตัวแปรประสบการณ์. ตัวแปรที่ถูกป้อนตามลำดับใน 3 ขั้นตอน ครั้งแรก de- mographics ถูกป้อนโดยเฉพาะอย่างยิ่งมุ่งเน้นไปที่อายุเพศและเชื้อชาติ ประการที่สองประสบการณ์เร่ร่อนรวมทั้งที่อยู่อาศัยหลัก, ยั่งยืนและความยาวของเวลาที่ไม่มีที่อยู่อาศัยถูกป้อนเข้าสู่รูปแบบ สุดท้ายรับมือสไตล์ปัจจัยถูกป้อนเข้าสู่บล็อกที่สามของรูปแบบ เราสนใจหลักคือการตรวจสอบว่าประเภทเผชิญทํานับเป็นจำนวนเงินที่ลาดเทมีนัยสำคัญของความแปรปรวนมากกว่าและเหนือประสบการณ์ประชากรและคนเร่ร่อนตัวแปรAbles และตัวแปรการเผชิญปัญหาเหล่านี้จึงเข้ามาร่วมกันในบล็อกที่สามของการถดถอยลำดับชั้นรูปแบบ

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

ลักษณะของตัวอย่าง เพื่อทดสอบโครงสร้างของการเผชิญปัจจัย

ขนาดตัวประกอบการวิเคราะห์เครื่องมือ ( EFA ) คือการดำเนินการในต้นฉบับ 14 รายการ โดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก
. ข้าพเจ้าให้ข้อมูลเบื้องต้นว่ามี

) ปัจจัยที่มีอยู่ในขนาดกาจึง C เป็น
ตัวอย่างโดยเฉพาะ ( Devellis 1991 ; guada et al . 2011 ) ทางหินกรวดแบบใช้
เพื่อกำหนดจำนวนของปัจจัยการรักษา ( Devellis
1991 ) การทดสอบที่หินกรวดให้ตรวจสอบภาพจาก
ภาพประกอบกราฟิกของค่า . ส่วนค่า
3 ด้วยจุด และนำเสนอในลำดับถัดลง
( ledesma Valero โมราและ 2007 ) จุดเหล่านี้จะเชื่อมโยง
มีเส้นและจุดที่เส้นระดับปิด
สร้างประเด็นนี้ ( และ ledesma Valero โมรา
2007 )เช่น จำนวนของปัจจัยที่ควรจะ re -
tained ถูกกำหนดโดยค่าที่อยู่ข้างบนนี้
ตัดจุด เกี่ยวกับข้อมูลที่ขาดหายไปเพียงหนึ่งกรณีมีข้อมูลที่ขาดหายไปในตัว

ตรวจสอบในการวิเคราะห์ปัจจุบันและดังนั้นจึงแยกออกจาก listwise ลบ .
ลำดับชั้น Logistic Regression วิเคราะห์ข้อมูลแล้วทำการตรวจสอบว่า identi

จึงเผชิญปัจจัยเอ็ดที่เกี่ยวข้องกับโรคซึมเศร้า ตอน ควบคุมปัจจัยและตัวแปรประสบการณ์

เป็นคนเร่ร่อน ตัวแปรเข้าใน 3 ขั้นตอน แรก , de -
mographics ถูกป้อนโดยเฉพาะอย่างยิ่งเน้นอายุ
เพศและเชื้อชาติ ที่สอง , ไร้ประสบการณ์
รวมถึงที่อยู่อาศัยหลักสภาพชั่วคราว และความยาวของบ้านเวลา
ถูกป้อนเข้าไปในโมเดล ในที่สุด ก็เผชิญปัญหา
ปัจจัยที่มีผลต่อการเข้าบล็อกที่สามของแบบจำลอง ความสนใจหลักของเรา
คือเพื่อตรวจสอบว่าประเภทของการเผชิญ AC -
ถือว่าเป็น signi จึงไม่สามารถจํานวนความแปรปรวนมากกว่าและเหนือประชากร และไร้ประสบการณ์

vari - บิลและเหล่านี้ coping ตัวแปรจึงเข้าไป
ร่วมกันในบล็อกที่สามของแบบจำลองสมการถดถอยแบบ

.

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.