Given the potential for confounding

Given the potential for confounding factors - some of which are listed in(b) - finding a negative correlation would not be strong evidence that smaller classsizes actually lead to better performance. Some way of controlling for the confound-ing factors is needed, and this is the subject of multiple regression analysis

結果 (繁體中文) 1:

考慮到潛在的混雜因素 - 其中一些在列（B） - 找到一個負相關關係不會是強有力的證據表明更小的classsizes實際上會導致更好的性能。在控制了變亂-ING因素的一些方法是必要的，這就是多元回歸分析的主題

結果 (繁體中文) 2:

鑒於混淆因素（其中一些列在（b）中）的可能性，發現負相關性並不是強有力的證據，表明較小的類比實際上會導致更好的性能。需要用某種方法來控制混淆因素，這是多元迴歸分析的主題

結果 (繁體中文) 3:

考慮到可能存在混淆因素（其中一些在（b）中列出），找到負相關性並不能有力地證明更小的類大小實際上會帶來更好的效能。需要一些控制混雜因素的方法，這是多元回歸分析的主題