ental-arithmetic ability (higher nu

ental-arithmetic ability (higher number =: better performance) regressed
on several individual-difference variables: NumOrd: numeral-ordering
(lower number: better performance), ANS acuity (lower number: better
acuity), NumComp: numeral-comparison (lower number: better performance), LettOrd: letter-ordering (lower number: better performance),
WorkMem: working-memory capacity (higher number: higher capacity),
NumRecog: numeral-recognition (lower number: better performance).
Overall model fit: adj. R2 = .514. The rightmost column indicates simple
Pearson correlation coefficients (and associated p-values) between each
predictor and mental-arithmetic ability in the absence of any of the other
predictors; rpartial, by contrast, is the r-value between a given predictor and
mental-arithmetic ability while controlling for shared variance between all
other predictors and both mental-arithmetic ability and the predictor in
question.
Predictor b (SE) t (p) rpartial r (p)
NumOrd .7124 (.1568) 4.543 (.000) .552 .703 (.000)
ANS acuity .2308 (1.6014) .144 (.886) .021 .339 (.012)
NumComp .0217 (.1350) .161 (.873) .023 .305 (.025)
LettOrd .0190 (.1490) .128 (.899) .019 .382 (.004)
WorkMem .0085 (.0044) 1.945 (.058) .273 .305 (.025)
NumRecog .0004 (.0004) .998 (.324) .144 .299 (.028)
Constant .0069 (.6144)

Kết quả (Việt) 1:

khả năng cổ số học (cao hơn số =: hiệu suất tốt hơn) Andrewtrên một số khác biệt cá nhân biến: NumOrd: số đếm thứ tự(thấp hơn số: hiệu suất tốt hơn), sắc sảo về ANS (giảm: tốt hơnsắc sảo về), NumComp: so sánh chữ số (giảm: tốt hơn hiệu suất), LettOrd: thứ tự chữ cái (thấp hơn số: hiệu suất tốt hơn),WorkMem: dung lượng bộ nhớ làm việc (số cao: công suất cao),NumRecog: số đếm-công nhận (giảm: hiệu suất tốt hơn).Nhìn chung mẫu phù hợp: adj. R2 =.514. Trong cột bìa phải chỉ đơn giảnPearson hệ số tương quan (và các liên kết p-giá trị) giữa mỗidự báo và khả năng tâm thần số học trong sự vắng mặt của bất kỳ khácdự đoán; rpartial, ngược lại, là r-value giữa một dự báo được đưa ra vàkhả năng tâm thần số học trong khi việc kiểm soát cho các phương sai được chia sẻ giữa tất cảdự đoán khác và cả khả năng tâm thần số học và yếu tố dự báo trongcâu hỏi.Predictor b (SE) t (p) rpartial r (p)NumOrd.7124 (. 1568) 4.543 (. 000).552.703 (. 000)Sắc sảo về ANS.2308 (1.6014).144 (. 886).021.339 (. 012)NumComp.0217 (. 1350).161 (. 873).023.305 (. 025)LettOrd.0190 (. 1490).128 (. 899).019.382 (. 004)WorkMem.0085 (. 0044) 1.945 (. 058).273.305 (. 025)NumRecog.0004 (. 0004).998 (. 324).144.299 (. 028)Hằng.0069 (. 6144 người)

Kết quả (Việt) 2:

khả năng ental-số học (số cao hơn =: hiệu suất tốt hơn) thụt lùi
vào một số biến số cá nhân-sự khác biệt: NumOrd: số đặt hàng
(số lượng thấp hơn: hiệu suất tốt hơn), ANS thị lực (số lượng thấp hơn: tốt hơn
thị lực), NumComp: số-so (thấp hơn số: hiệu suất tốt hơn), LettOrd: thư đặt hàng (số lượng thấp hơn: hiệu suất tốt hơn),
WorkMem: khả năng lao động, bộ nhớ (số cao: công suất cao hơn),
NumRecog: số nhận dạng (thấp hơn số:. hiệu suất tốt hơn)
Nói chung mô hình phù hợp: tính từ. R2 = 0,514. Các cột ngoài cùng bên phải chỉ đơn giản
hệ số Pearson tương quan (và liên quan đến các giá trị p) giữa mỗi
yếu tố dự báo và khả năng tâm thần số học trong sự vắng mặt của bất kỳ khác
dự đoán; rpartial, ngược lại, là r-giá trị giữa một yếu tố dự báo đưa ra và
khả năng tâm thần số học trong khi điều khiển cho phương sai chia sẻ giữa tất cả các
dự đoán khác và cả khả năng tâm thần số học và các yếu tố dự báo trong
câu hỏi.
Predictor b (SE) t (p) rpartial r (p)
NumOrd? 0,7124 (0,1568)? 4,543 (0,000)? 0,552? 0,703 (0,000)
ANS thị lực? 0,2308 (1,6014)? 0,144 (0,886)? 0,021? 0,339 ( 0,012)
NumComp 0,0217 (0,1350) 0,161 (0,873) 0,023? 0,305 (0,025)
LettOrd? 0,0190 (0,1490)? 0,128 (0,899)? 0,019? 0,382 (0,004)
WorkMem 0,0085 (0,0044) 1,945 (0,058) 0,273 0,305 (0,025)
NumRecog? 0,0004 (0,0004)? 0,998 (0,324)? 0,144? 0,299 (0,028)
liên tục? 0,0069 ( 0,6144)