Bartlett's test of sphericity was 482.85 (P b .01),
suggesting that the sampled data were appropriate
for factor analysis. The MDQ-C was then analyzed
using PCA with iteration, followed by a direct
oblimin rotation and Kaiser normalization. An
oblique rather than orthogonal solution was used
because the MDQ-C subscales were thought to be
interrelated dimensions of the instrument. Through
the PCA, we extracted two factors based on t factor
loading N.4, eigenvalue N1 criteria, and scree plot
(Akiskal, 2003; Mangelli, Benazzi, & Fava, 2005).
The factor loadings ranged from .40 to .77,
representing the actual correlation between each
item and the factor scores. These two factors were
named elevated mood overactivity factor and
irritable behavior factor and explained 40.89% of
the variance. Factor 1, the elevated mood overactivity
factor, explained 22.03% of the variance, with
an eigenvalue of 2.86. Factor 2, the irritable
behavior factor, explained 18.85% of the variance,
and the eigenvalue was 2.45
Bartlett's test of sphericity was 482.85 (P b .01),suggesting that the sampled data were appropriatefor factor analysis. The MDQ-C was then analyzedusing PCA with iteration, followed by a directoblimin rotation and Kaiser normalization. Anoblique rather than orthogonal solution was usedbecause the MDQ-C subscales were thought to beinterrelated dimensions of the instrument. Throughthe PCA, we extracted two factors based on t factorloading N.4, eigenvalue N1 criteria, and scree plot(Akiskal, 2003; Mangelli, Benazzi, & Fava, 2005).The factor loadings ranged from .40 to .77,representing the actual correlation between eachitem and the factor scores. These two factors werenamed elevated mood overactivity factor andirritable behavior factor and explained 40.89% ofthe variance. Factor 1, the elevated mood overactivityfactor, explained 22.03% of the variance, withan eigenvalue of 2.86. Factor 2, the irritablebehavior factor, explained 18.85% of the variance,and the eigenvalue was 2.45
การแปล กรุณารอสักครู่..

ทดสอบบาร์ตเลตของทรงกลมเป็น 482.85 (P ข .01)
ชี้ให้เห็นว่าข้อมูลตัวอย่างมีความเหมาะสม
สำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย MDQ-C ได้รับการวิเคราะห์แล้ว
โดยใช้ PCA ด้วยซ้ำตามด้วยโดยตรง
หมุน oblimin และฟื้นฟูไกเซอร์
เอียงมากกว่าการแก้ปัญหามุมฉากถูกนำมาใช้
เพราะ subscales MDQ-C มีความคิดที่จะ
สัมพันธ์ขนาดของเครื่องดนตรี ผ่าน
PCA เราสกัดสองปัจจัยขึ้นอยู่กับปัจจัยที
โหลด N.4 เกณฑ์ N1 eigenvalue และพล็อตหินกรวด
(Akiskal, 2003; Mangelli, Benazzi และ Fava, 2005).
น้ำหนักองค์ประกอบอยู่ในช่วง 0.40-0.77,
ที่เป็นตัวแทนของความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นจริงระหว่างแต่ละ
รายการและคะแนนปัจจัย ปัจจัยทั้งสองนี้ได้รับ
การตั้งชื่อว่าอารมณ์สูงปัจจัย overactivity และ
ปัจจัยพฤติกรรมหงุดหงิดและอธิบาย 40.89% ของ
ความแปรปรวน ปัจจัยที่ 1, อารมณ์สูง overactivity
ปัจจัยที่อธิบาย 22.03% ของความแปรปรวนที่มี
ค่าเฉพาะของ 2.86 ปัจจัยที่ 2, หงุดหงิด
ปัจจัยพฤติกรรมอธิบาย 18.85% ของความแปรปรวน,
และ eigenvalue 2.45
การแปล กรุณารอสักครู่..

บาร์ตเลตของการทดสอบของความอ้วนท้วนคือ 482.85 ( P B . 01 )
บอกว่าข้อมูลตัวอย่างเหมาะสม
สำหรับการวิเคราะห์องค์ประกอบ การ mdq-c จากนั้นวิเคราะห์
ใช้ PCA กับซ้ำตามทางตรง
บลิมินหมุนและไกเซอร์ การฟื้นฟู . " เป็นแนวเฉียงมากกว่าสารละลาย )
เพราะใช้ mdq-c นั้นถูกคิดที่จะ
คาบมิติของเครื่องดนตรี โดย
PCAเราแยกสองปัจจัยที่ขึ้นอยู่กับปัจจัย T
โหลด n.4 เกณฑ์ 1 ค่า และหินกรวดพล็อต
( akiskal , 2003 ; mangelli benazzi &ฟาว่า , , , 2005 ) .
ปัจจัยภาระระหว่าง . 40 . 77 ,
แทนความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างแต่ละ
สินค้าและปัจจัยคะแนน เหล่านี้สองปัจจัย คือ ปัจจัย overactivity
ชื่อยกระดับอารมณ์และปัจจัยพฤติกรรมหงุดหงิดและอธิบาย 40.89
% ของความแปรปรวนปัจจัยที่ 1 , ยกระดับอารมณ์ overactivity
ปัจจัย อธิบาย 22.03 % ของความแปรปรวนด้วย
เป็นค่าของ 2.86 . ปัจจัย 2 ปัจจัยพฤติกรรมขี้โมโห
, อธิบาย 18.85 % ของความแปรปรวน
และค่าคือ 2.45
การแปล กรุณารอสักครู่..
