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我们的研究旨在通过在科学节上进行定量调查研究来解决这一问题，该研究测量了已知可增强科学沟通影响（即预测过程）并提取其潜在因素（即活性成分）的广泛变量。使用探索性因素分析（一种统计方法）实现了数据降低，这是一种在心理学，生物学和其他经验科学中常用的统计方法，以将大量变量的数据浓缩为较少的因素[Thompson，2004]。数据减少在理论上是有价值的，因为它在数据中创建了结构并有助于生成和重新提出理论[Williams，Onsman＆Brown，2010]。它也具有实际的好处，因为它有助于识别和删除变量之间的重叠，从而产生有限的变量集，可以更轻松地测量和分析[Thompson，2004]。这项研究的进一步目的是评估活跃成分预测影响的能力。因此，我们还测量了调查中的广泛结果，并使用因子分析来提取其各自的基本因素（即影响）。我们进行了回归分析，以评估和比较活性成分预测影响的程度。
JCOM-科学传播杂志
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