Strength of the Predictors To explo

Strength of the Predictors
To explore the associations more systematically, we conducted hierarchical linear regression analyses separately on each of the three types of well-being, and the results are shown in Tables 3 and 4. In Table 3, we present the amount of variance that was accounted for by each predictor as it was added to the linear model, as well as the total amount of variance predicted at each step. The variance figures give a clear picture of the power of the predictors. The amount of variance predicted is especially helpful in this case, where virtually all statistics are significantly different because of the large sample sizes. Luxury conveniences and satisfaction with standard of living were added at the same step because they were all of the well-being variables but was never the most powerful explanatory variable.

Результаты (русский) 2:

Прочность предикторов
Чтобы исследовать ассоциации более систематически, мы провели иерархической линейной регрессии анализ отдельно по каждому из трех типов благополучия, и результаты приведены в таблицах 3 и 4. В таблице 3 приведены количества дисперсии что было обусловлено каждого предиктора, как это было добавлено к линейной модели, а также от общего количества дисперсии предсказано на каждом шаге. Цифры дисперсии дают четкое представление о власти предсказателей. Количество дисперсии прогнозируемого особенно полезно в данном случае, где практически все статистические значительно отличаются из-за больших размеров образца. Роскошные удобства и удовлетворенности уровнем жизни были добавлены в той же стадии, потому что все они были хорошо, являющихся переменными, но никогда не был самым мощным фактором, объясняющим.

Результаты (русский) 3:

численность предвестниками
изучить ассоциаций на более систематической основе, мы провели анализ иерархии линейной регрессии отдельно по каждому из трех типов благосостояния, и результаты приводятся в таблицах 3 и 4.в таблице 3, мы представляем количества разница, что приходится на долю каждого предсказать, как она была добавлена к линейной моделиа также общая сумма разница предсказал на каждом шагу.разница цифр дает четкое представление о власти, о предсказателях.сумма разница предсказывали, особенно полезны в этом случае, когда практически все статистические данные существенно отличаются друг от друга из - за большого размера выборки.роскошные удобства и удовлетворение уровнем жизни были добавлены на такой же шаг, потому что все они были благосостояния переменным, но никогда не была самым мощным переменной.