Associations between Study Variable

Associations between Study Variables
Table 6 highlights the correlations (Pearson’s r coefficients)
between the QEESI scales and the 3 dimensions of suffering, and
between the total scores of the QEESI variables and suffering. There
was a high positive correlation between severity scales, impact on
life-style, and all measures of suffering. The Intolerance scale did not
segregate with suffering (low r coefficient).
A linear regression analysis with the three subscales of QEESI as
predicting variables and suffering as the dependent variable (see
Table 7) showed that the equation was statistically significant (F =
24.720, p < .001) and explained 38.2% of the variance in the total
score of suffering (R2 = .382) and with significance in the three
measured variables: severity of illness (B = 0.581), chemical
intolerances (B = -0.270) and life impact (B = 0.334)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการศึกษาตาราง 6 สรุปภาพความสัมพันธ์ (ค่าสัมประสิทธิ์ r ของเพียร์สัน)ระหว่างระดับ QEESI และมิติ 3 ของทุกข์ และระหว่างคะแนนรวมของตัวแปร QEESI ทุกข์ทรมาน มีมีความสัมพันธ์ระหว่างระดับความรุนแรง ผลกระทบบวกสูงบนวิถีชีวิต และวัดทั้งหมดทุกข์ ไม่ได้ขนาดที่ Intolerancesegregate กับทุกข์ทรมาน (r ต่ำสัมประสิทธิ์)การวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้นกับ subscales สามของ QEESI เป็นตัวแปรที่คาดการณ์ และความทุกข์เป็นตัวแปรขึ้นอยู่กับ (ดูตารางที่ 7) แสดงให้เห็นว่า สมการอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (F =p 24,720, <. 001) และอธิบาย 38.2% ของความแปรปรวนทั้งหมดคะแนนของทุกข์ (R2 =. 382) และ มีความสำคัญในสามตัวแปรวัด: ความรุนแรงของการเจ็บป่วย (B = 0.581), สารเคมีintolerances (B =-0.270) และผลกระทบต่อชีวิต (B = 0.334)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สมาคมตัวแปรการศึกษาระหว่าง
ตารางที่ 6 ไฮไลท์ความสัมพันธ์ (เพียร์สันสัมประสิทธิ์ R)
Entre les เกล็ด QEESI และสามมิติของความทุกข์และ
Entre les คะแนนรวมของตัวแปร QEESI และความทุกข์ มี
ความสัมพันธ์ทางบวกสูงชั่งน้ำหนักระหว่างความรุนแรงส่งผลกระทบต่อ
วิถีชีวิตและมาตรการทั้งหมดของความทุกข์ ใจแคบขนาดเกี่ยวกับไม่ได้
แยกกับความทุกข์ (R ค่าสัมประสิทธิ์ต่ำ).
การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นที่มีสามด้านของแบบประเมิน QEESI ได้
ทำนายตัวแปรและความทุกข์ทรมานเป็นตัวแปรตาม (ดู
ตารางที่ 7) Que ลาแสดงให้เห็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติสมการ (F =
24720, p <0.001) และอธิบาย 38.2% ของความแปรปรวนในการรวม
คะแนนของความทุกข์ (R2 = 0.382) และอย่างมีนัยสำคัญในช่วงสาม
ตัวแปรวัด: ระดับความรุนแรงของการเจ็บป่วย (B = 0.581), เคมี
intolerances (B = -0270) และผลกระทบต่อชีวิต (B = 0.334)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการศึกษา 2
4 ตารางที่ 6 ได้รับการออกแบบเพื่อเน้นให้เห็นความสัมพันธ์ของ Pearson r สัมประสิทธิ์ ( )
ระหว่าง QEESI เครื่องชั่งและการกำหนดขนาดของความทุกข์โดย 3 และ 2
4 ระหว่างคะแนนรวมของตัวแปรและความทุกข์ QEESI ไม่มี 2
4 นั้นมีความรุนแรงหสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างเครื่องชั่งให้มีผลต่ออายุการใช้งานของสไตล์แบบ 2
4 และการวัดทั้งหมดของความทุกข์ การแพ้ยาชาไม่สเกล
ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรการศึกษา 2
4 ตารางที่ 6 ได้รับการออกแบบเพื่อเน้นให้เห็นความสัมพันธ์ของ Pearson r สัมประสิทธิ์ ( )
ระหว่าง QEESI เครื่องชั่งและการกำหนดขนาดของความทุกข์โดย 3 และ 2
4 ระหว่างคะแนนรวมของตัวแปรและความทุกข์ QEESI ไม่มี 2
4 นั้นมีความรุนแรงหสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างเครื่องชั่งให้มีผลต่ออายุการใช้งานของสไตล์แบบ 2
4 และการวัดทั้งหมดของความทุกข์ การแพ้ยาชาไม่สเกล
ความรุนแรงของการเจ็บป่วย ( B = 0,581 ) , เคมี 2
4 ( อาการแพ้ B = -0.270 ส่งผลกระทบต่ออายุการใช้งาน ) และ ( B = 0,334 )แยกด้วยความทุกข์ ( ต่ำค่าสัมประสิทธิ์ r ) . .
เป็นการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นที่มีสาม subscales ของพระองค์พระองค์ทรง 2
4 คาดการณ์ว่าตัวแปร QEESI และความทุกข์ทรมานในฐานะที่ขึ้นอยู่กับตัวแปร ( เป็นทางเลือก 2
4 ตารางที่ 7 ) แสดงให้เห็นว่ามีการสมการที่มีนัยสำคัญทางสถิติ ( F =
24,720 , P < ไฟล์ .PDF 001 ) และที่อธิบายไว้ที่ 38.2 % ของค่าความแปรปรวนในยอดรวมคะแนนของความทุกข์ยาก 2
4 ( R2 = 382 ไฟล์ ) และพร้อมด้วยใน 3 (2
0) Significanceâ ตัวแปรที่วัดได้ :