Applications within categories such

Applications within categories such as Games and Education did not discriminate user groups, though SA and NA differences in the duration of game use approached the .05 alpha significance level (p = .06).
In order to better understand how four of these specific applications were accessed longitudinally, Time per Interaction (TPI) rates were calculated for Mail, Facebook, Safari, and Messages applications and analyzed for each user. TPIs represent the number of seconds users spent on particular applications for each launch (TPI = Duration in Seconds / # Launches). Lower TPIs reflect application usage that is shorter in duration and more frequently launched. Conversely, longer duration usage with less frequent application launches would yield higher TPI. NAs show higher TPI for Mail (p=.015), Facebook (p

Results (Thai) 1:

โปรแกรมประยุกต์ภายในประเภทต่าง ๆ เช่นเกมและการศึกษาไม่ได้แยกแยะกลุ่มผู้ใช้ ว่า SA และนาผลต่างในระยะเวลาของการใช้เกมเข้าหาระดับนัยสำคัญ.05 อัลฟา (p =.06).เพื่อให้เข้าใจถึงวิธีสี่ของโปรแกรมประยุกต์เฉพาะเหล่านี้มีการเข้าถึงเส้น เวลาต่อราคาโต้ (TPI) ได้คำนวณสำหรับการใช้งาน Mail, Facebook, Safari และ และวิเคราะห์สำหรับแต่ละผู้ใช้ TPIs แสดงถึงจำนวนวินาทีผู้ใช้ใช้โปรแกรมประยุกต์เฉพาะสำหรับแต่ละเปิด (TPI =ระยะเวลาเป็นวินาที / #เปิดตัว) TPIs ต่ำกว่าสะท้อนถึงการใช้งานที่สั้นในระยะเวลาและอื่น ๆ เปิดบ่อย ในทางกลับกัน ระยะเวลาใช้งานอีกต่อไปพร้อมเปิดตัวแอพลิเคชันบ่อยน้อยตอบแทนสูงทีพีไอ NAs แสดง TPI สูงเม (p =. 015), Facebook (p < .001) และส่งข้อความ (P < .001), ในขณะที่ Safari TPI มี NAs และ SAs ไม่แตกต่าง (p =. 63) TPIs ระหว่างระยะเวลาของการศึกษาจะแสดงในรูปที่ 1

Results (Thai) 2:

การประยุกต์ใช้งานภายในประเภทเช่นเกมและการศึกษาไม่ได้แยกแยะกลุ่มผู้ใช้แม้ว่า SA และ NA ความแตกต่างในช่วงระยะเวลาของการใช้เกมเข้าหาระดับนัยสำคัญ 0.05 อัลฟา (p = 0.06).
เพื่อที่จะได้เข้าใจถึงวิธีการที่สี่ของการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงเหล่านี้ มีการเข้าถึงยาว, ระยะเวลาต่อปฏิสัมพันธ์ (ทีพีไอ) อัตราค่าบริการจะถูกคำนวณสำหรับ Mail, Facebook, Safari, และการใช้งานข้อความและวิเคราะห์สำหรับผู้ใช้แต่ละคน TPis แทนจำนวนของผู้ใช้วินาทีใช้เวลาในการใช้งานโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเปิดตัวแต่ละ (ทีพีไอ = ระยะเวลาในวินาที / # เปิดตัว) TPis ล่างสะท้อนให้เห็นถึงการใช้งานแอพลิเคชันที่สั้นในระยะเวลาและอื่น ๆ เปิดตัวบ่อย ตรงกันข้ามการใช้ระยะเวลานานด้วยการเปิดตัวแอปพลิเคบ่อยน้อยจะให้ผลผลิตที่สูงขึ้น บริษัท ทีพีไอ NAS แสดงสูงทีพีไอสำหรับ Mail (p = 0.015), Facebook (p <0.001) และการส่งข้อความ (p <0.001) ในขณะที่ความแตกต่างระหว่าง NAS เอสเอไม่อยู่สำหรับ Safari ทีพีไอ (p = 0.63) TPis ทั่วในช่วงระยะเวลาของการศึกษาจะแสดงในรูปที่ 1

Results (Thai) 3:

การใช้งานภายในประเภทเช่นเกมและการศึกษา ไม่ได้แบ่งแยก กลุ่มผู้ใช้ แต่ ซา นา ความแตกต่างในช่วงเวลาของเกมใช้เข้าหาอัลฟา อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ . 05 ( p = . 05 )เพื่อให้เข้าใจมากขึ้นว่าสี่ของการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงเหล่านี้เข้าถึงตามยาว เวลาต่อปฏิสัมพันธ์ ( ทีพีไอ ) อัตราคำนวณสำหรับอีเมล , Facebook , Safari , และข้อความการประยุกต์ใช้และวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับผู้ใช้แต่ละคน สามารถแสดงจำนวนวินาทีที่ผู้ใช้ใช้ในโปรแกรมประยุกต์เฉพาะสำหรับแต่ละตัว ( เวลาทีพีไอ = ในวินาที / # เปิดตัว ) สามารถสะท้อนให้เห็นถึงการลดการใช้งานที่สั้นในเวลาและเปิดบ่อยมาก ในทางกลับกัน การใช้ระยะเวลานานกับเปิดตัวโปรแกรมบ่อยน้อยจะให้ผลผลิตสูงกว่า ทีพีไอ . ให้แสดงข้อความขึ้น ทีพีไอ ( P = . 015 ) , facebook ( P < . 001 ) และข้อความ ( P < . 001 ) ในขณะที่ไม่มีความแตกต่างระหว่าง NAS และ SAS อยู่สำหรับ Safari ทีพีไอ ( P = . 63 ) สามารถผ่านช่วงเวลาของการศึกษามีแสดงในรูปที่ 1