Statistical analysisThe reliability

Statistical analysisThe reliability of the SpNQ scales was evaluated with internal consistency coefficients (Cronbach´s alpha), which reflect the degree to which all items on a particular scale measure a single (uni-dimensional) concept. to combine several items with similar content, we relied on the technique of factor analysis (extraction of main components with eigenvalues > 1), which examines the correlations among a set of variables in order to achieve a set of more general `factors´. factor analyses were repeated rotating different numbers of items (Varimax rotation with Kaiser Normalization) in order to arrive at a solution embodying both the simplest structure and the most coherent one. Reliability and factor analyses, analyses of variance (aNoVa), correlation (Spearman rho) and stepwise regression analyses were performed with SPSS 15.0 for windows (SPSS GmbH Software, Munich). we considered a level of p < 0.05 as statistically significant.

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统计分析<br>SpNQ量表的可靠性通过内部一致性系数（Cronbach's alpha）进行了评估，该系数反映了特定量表上所有项目衡量一个（一维）概念的程度。为了将具有相似内容的多个项目组合在一起，我们依靠因子分析技术（特征值> 1的主要成分的提取），该技术检查一组变量之间的相关性，从而获得一组更通用的“因子”。重复旋转不同数量的项目进行因子分析（使用Kaiser归一化方法进行Varmax旋转），以获得既体现最简单结构又体现最连贯性的解决方案。使用SPSS 15进行可靠性和因子分析，方差分析（aNoVa），相关性分析（Spearman rho）和逐步回归分析。对于Windows为0（SPSS GmbH Software，慕尼黑）。我们认为p <0.05的水平具有统计学意义。

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统计分析<br>使用内部一致性系数（克朗巴赫的 alpha）评估 SpNQ 天平的可靠性，该系数反映了特定刻度上的所有项目测量单个（单维）概念的程度。为了结合几个内容相似的项目，我们依靠因子分析技术（提取具有特征值 = 1 的主要成分），该技术检查一组变量之间的相关性，以实现一组更通用的"因子"。因子分析重复旋转不同数量的项（Varimax 旋转与凯撒规范化），以便得出一个既体现最简单的结构和最连贯的结构的解决方案。使用窗口 SPSS 15.0（SPSS GmbH 软件，慕尼黑），对差位分析（aNoVa）、相关性（Searman rho）和步进回归分析进行了可靠性和因子分析。我们认为 p = 0.05 水平具有统计显著性。

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统计分析<br>SpNQ量表的信度采用内部一致性系数（Cronbach's alpha）进行评估，内部一致性系数反映了特定量表上所有项目衡量单一（一维）概念的程度。为了将多个内容相似的项目组合起来，我们依靠因子分析技术（提取特征值大于1的主成分），它检查一组变量之间的相关性，以获得一组更一般的“因子”。因子分析重复旋转不同数量的项目（用Kaiser标准化的Varimax旋转），以得到一个既包含最简单结构又包含最连贯结构的解决方案。信度和因子分析、方差分析（方差分析）、相关分析（Spearman rho）和逐步回归分析用spss15.0forwindows（spssgmBH软件，慕尼黑）进行。我们认为p

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