One of the main drawbacks when usin

One of the main drawbacks when using a contingency matrix (stimuli × words) to analyse verbalization data is that data are aggregated over subjects. We thus lose a lot of information, as the individual variability amongst the subjects is lost. As a consequence, the other main disadvantage is that the information given by a subject when she/he clusters stimuli in order to describe them is not reported properly. Basically, this information is absolutely meaningful, as it reinforces the notion of distance between stimuli based on Napping only. In other words, the analyst has at his disposal two types of information, a continuous one based on the distance provided by Napping, and a categorical one based on the groups provided when circling or sorting the stimuli when verbalizing. In that sense, each subject provides a couple of vectors of coordinates for the stimuli, and eventually a categorical variable that reports the way the subject has gathered the stimuli and has described them.

Kết quả (Việt) 1:

Một trong những hạn chế chính khi sử dụng một ma trận hờ (kích thích × từ) để phân tích dữ liệu đc là dữ liệu được tổng hợp qua các môn học. Chúng tôi do đó mất rất nhiều thông tin, như là biến cá nhân giữa các đối tượng là bị mất. Kết quả là, những bất lợi chính khác là rằng thông tin được đưa ra bởi một chủ đề khi Boà cụm các kích thích để mô tả chúng không được báo cáo đúng. Về cơ bản, thông tin này là hoàn toàn có ý nghĩa, nó củng cố các khái niệm về khoảng cách giữa sự kích thích dựa trên Napping chỉ. Nói cách khác, các nhà phân tích có lúc xử lý của hai loại thông tin, liên tục một, một dựa trên khoảng cách được cung cấp bởi Napping và một phân loại một dựa trên các nhóm được cung cấp khi xoay quanh hoặc phân loại các kích thích khi verbalizing. Trong ý nghĩa đó, mỗi chủ đề cung cấp một vài của vectơ tọa độ cho các kích thích, và cuối cùng là một biến categorical báo cáo cách thức chủ đề đã tập hợp các kích thích và đã miêu tả chúng.

Kết quả (Việt) 2:

Một trong những nhược điểm chính khi sử dụng một ma trận dự phòng (kích thích × từ) để phân tích dữ liệu từ hoá là dữ liệu được tổng hợp qua các môn học. do đó chúng tôi mất rất nhiều thông tin, sự thay đổi cá nhân giữa các đối tượng bị mất. Như một hệ quả, những bất lợi chính khác là các thông tin được đưa ra bởi một đối tượng khi cô ấy / anh cụm kích thích để mô tả chúng là không được báo cáo đúng. Về cơ bản, thông tin này là hoàn toàn có ý nghĩa, vì nó củng cố các khái niệm về khoảng cách giữa các kích thích dựa trên chỉ ngủ trưa. Nói cách khác, các nhà phân tích có lúc xử lý của hai loại thông tin, một liên tục dựa vào khoảng cách cung cấp bởi ngủ trưa, và một phân loại dựa trên các nhóm cung cấp khi lượn vòng hoặc phân loại các kích thích khi đạt thành lời. Trong ý nghĩa đó, từng đối tượng cung cấp một vài vector tọa độ cho các kích thích, và cuối cùng là một biến phân loại báo cáo rằng cách đối tượng đã tập hợp những tác nhân kích thích và đã mô tả họ.