Negative ST Dimension. The same pro

Negative ST Dimension. The same procedures were followed for the negativeST dimension. The scree plot from the initial principal components analysis indicatedthat a four or a five factor solution should be retained. First, a five factorsolution was tested through principal axis factoring and oblique rotation. Theanalysis revealed that the four-factor solution should be interpreted because thefifth factor included only one substantive item. After eliminating items with loadingslower than .40 and items with similar loadings on more than one factor, thefinal solution included 21 items. The four factors explained 58.70% of the totalvariance and factor loadings ranged from .40 to .73. Factors were labeled accordingto the items with the highest loadings. The highest loadings in the first factorwere “I think I’ll stop trying” and “I can’t keep going”, and the factor was labeled‘disengagement’. The highest loadings in the second factor were “I am not goingto reach my goal” and “I’m wrong again” and the factor was labeled ‘worry’. Thehighest loadings in the third factor we “I’m hungry” and “I want to take a shower”,and the factor was labeled ‘irrelevant thoughts’. Finally, the highest loadings inthe fourth factor were “my legs/arms are shaking from tiredness” and “my bodydoesn’t help me today”, and the factor was labeled ‘somatic fatigue.’Combined Positive and Negative ST. Finally, the solutions that emerged for thetwo ST dimensions were tested in a single exploratory factor analysis to testwhether a 2-general-factor (positive—negative ST) or an 8-factor solution inaccordance to the separate analyses would emerge. Principal axis factoring withoblique rotation supported the 8-factor interpretation. The eight factors explained57.05% of the total variance and factor loadings ranged from .36 to .69. Theresults of the exploratory factor analysis are presented in Table 1. Descriptivestatistics, Pearson’s correlations and Cronbach’s alpha coefficients between thesubscales are presented in Table 2.

結果 (繁體中文) 1:

負ST維度。同樣的方法來進行的負面
ST維度。從最初的主成分分析的碎石圖表示
的是一個四或五因子溶液應當保留。首先，一個五因子
溶液通過主軸理和傾斜旋轉測試。該
分析顯示，這四個因素的解決方案應該被理解，因為
第五個因素只包括一個實質性項目。消除項目進行負荷後
低於0.40，並與多個因素類似負荷的項目中，
最終的解決方案包括21個項目。這四個因素解釋了總的58.70％
的範圍為0.40至0.73和方差因子載荷。因素是根據標
與最高負荷的項目。在第一個因素，最高負荷
分別為“我想我會停止努力”，“我不能繼續下去”，而因子被打成
“脫離”。在第二個因素，最高負荷分別為“我不會
達到我的目標”，“我又錯了”，並且因素被打成'愁'。將
在第三個因素最高負荷我們“我餓了”，“我要洗澡”，
以及因子標有“不相干的想法”。最後，在最高負荷
的第四個因素是“我的腿/胳膊從疲勞搖”和“我的身體
沒有今天幫我”，而因子被打成“軀體疲勞。”
結合正及負ST。最後，解決方案出現了
2 ST尺寸在一個單一的探索性因子分析進行測試，以測試
2一般因子（正-負ST）或在8因子溶液是否
根據所述單獨分析會出現。主軸保用
傾斜旋轉支持的8-因子解釋。八個因素來解釋
範圍從0.36到0.69總方差和因子載荷的57.05％。在
探索性因子分析的結果示於表1描述呈現
統計，皮爾遜相關性和之間信度的α係數
分量表在表2中給出。

結果 (繁體中文) 2:

負 ST 尺寸。對負數也遵循了同樣的程式。
ST 維度。初始主要分量分析的斯克圖所示
應保留四或五因素解決方案。首先，五個因素
通過主軸保理和斜旋轉對溶液進行測試。的
分析表明，四因素解決方案應解釋，因為
第五個因素只包括一個實質性專案。消除帶有載入的物品後
低於 .40 和多個因數上具有類似負載的專案，
最終解決方案包括 21 個專案。四個因素解釋了58.70%的總數
方差和因數載荷範圍為 .40 到 .73。因數按
具有最高負載的專案。第一因數中的最高載荷
是"我想我會停止嘗試"和"我不能繼續"，因素被標記
"脫離接觸"。第二個因素中最高的負載是"我不會去
達到我的目標"和"我又錯了"，因素被貼上了"擔心"的標籤。的
第三個因素中負荷最高，我們"我餓了"和"我想洗澡"，
因素被貼上了"不相干的想法"的標籤。最後，在
第四個因素是"我的腿/手臂從疲倦中顫抖"和"我的身體
今天沒有説明我"，因素被標記為'身體疲勞'。
組合正和負 ST。最後，為
兩個ST維度在單個探索因數分析中進行測試，以測試
是 2 個一般因數（正負 ST）還是 8 因數解決方案。
根據單獨的分析將會出現。主軸保理
傾斜旋轉支援 8 因數解釋。解釋的八個因素
總方差和因數載荷的 57.05% 從 .36 到 .69 不等。的
表1給出了探索性因數分析的結果。描述
統計，皮爾遜的相關性和克朗巴赫的阿爾法係數之間
子比例表 2 中提供了子比例。

結果 (繁體中文) 3:

負ST維度。同樣的程式也適用於陰性
ST維度。初步主成分分析的scree圖表明
應該保留四個或五個因素的解決方案。首先，五個因素
通過主軸分解和斜旋轉對解進行檢驗。這個
分析表明，應解釋四因素解，因為
第五個因素只包括一個實質性項目。在用負載消除項目後
低於0.40以及在一個以上因素上具有相似荷載的項目
最終解決方案包括21項。四個因素占58.70%
方差和因數負荷在0.40到0.73之間。根據
到裝載量最高的項目。第一因數中的最高荷載
是“我想我會停止嘗試”和“我不能繼續下去”，而這個因素被貼上了標籤
“脫離接觸”。第二個因素中的最高負荷是“我不去
為了達到我的目標和“我又錯了”，這個因素被貼上了“擔心”的標籤。這個
第三個因素中的最高負荷我們“我餓了”和“我想洗個澡”，
這個因素被稱為“無關的想法”。最後，在
第四個因素是“我的腿/胳膊因疲勞而發抖”和“我的身體
今天對我沒什麼幫助”，這個因素被貼上了“軀體疲勞”的標籤
正、負ST組合。最後，針對
在單因素探索性分析中測試兩個ST維度
無論是2-一般因數（正-負ST）還是8-因數解
根據不同的分析會出現。主軸因式分解
斜向旋轉支持8因數解釋。解釋的八個因素
57.05%的總方差和因數負荷在0.36-0.69之間。這個
探索性因素分析結果見錶1。描述的
統計學、皮爾遜相關和克朗巴赫α係數
子量表見錶2。