Inferential Techniques-Keeping up w

Inferential Techniques-Keeping up with Market-places Becoming More Complex and Dynamic. With regard to the inferential techniques applied in the papers in our database, we distinguish between regression analysis (e.g., OLS, Logit, Tobit), analysis of variance (e.g., (M)ANOVA, (M)ANCOVA), structural equation modeling (e.g., CBSEM,PLS), other simultaneous equation models (e.g., 2SLS, 3SLS,SUR), and correlation analysis (e.g., canonical correlation, partial correlation). Table 5 summarizes the numbers of articles using various inferential techniques in our database.

結果 (繁體中文) 1:

推論技術，緊跟市場，地方變得越來越複雜和動態。對於在我們的數據庫中的文件應用的推理技術，我們的回歸分析，區分（例如，OLS，Logit模型，托比），方差（例如，（M）ANOVA，（M）ANCOVA），結構方程模型的分析（例如，CBSEM，PLS），其它聯立方程模型（例如，2SLS，3SLS，SUR），和相關性分析（例如，典型相關，偏相關）。表5總結了使用各種推理技術，在我們的數據庫中文章的數字。

結果 (繁體中文) 2:

推斷技術- 跟上市場變得越來越複雜和動態。關於我們資料庫中的論文中應用的推理技術，我們區分迴歸分析（例如，OLS、Logit、Tobit）、方差分析（例如，（M）方差分析、（M）ANCOVA）、結構方程建模（例如，CBSEM、PLS）、其他同時方程模型（例如，2SLS、3SLS、SUR）和相關性分析（例如，規範相關性、部分相關性）。表 5 總結了資料庫中使用各種推理技術的文章數量。

結果 (繁體中文) 3:

與市場同步的推理科技變得更加複雜和動態。關於我們資料庫中論文中應用的推理科技，我們區分了回歸分析（如OLS、Logit、Tobit）、方差分析（如（M）ANOVA、（M）ANCOVA）、結構方程建模（如CBSEM、PLS）、其他聯立方程模型（如2SLS、3SLS、SUR）和相關分析（如規範分析）相關，偏相關）。錶5總結了我們資料庫中使用各種推理科技的文章數量。