Prevalence ratios were calculated b

Prevalence ratios were calculated by using Poisson regression with
robust SEs (30) for all factors that were found to be substantially
different (P < 0.05) between breakfast skippers and breakfast eaters in
Tables 1–3, with the exception of dietary variables because dietary
intake may be influenced by eating breakfast. Model 1 was the
unadjusted univariable analysis. Model 2 included adjustments for all
factors that were significant (P < 0.05) in model 1. The sample size for
this analysis was reduced to 2711 due to the number of women missing
at least 1 covariate. Sensitivity analysis was conducted by using 2
different definitions of breakfast skipping: those who rarely/never ate
breakfast and those who ate breakfast no more than 2 d/wk (i.e.,
combined rarely/never and 1–2 d/wk). All statistical analyses were
conducted by using STATA software (version 12.0; StataCorp).
for the analyses. Thirds were chosen because, although the sample size
was large, the number of breakfast skippers was low and would have
resulted in small cell sizes in multivariable models..

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัตราส่วนความชุกถูกคำนวณ โดยใช้ Poisson ถดถอยด้วยแข็งแกร่ง SEs (30) สำหรับปัจจัยทั้งหมดที่พบเป็นอย่างมากแตกต่างกัน (P < 0.05) ระหว่างอาหารเช้า skipper แบบสุ่มและเสพอาหารเช้าในตาราง 1 – 3 ยกเว้นตัวแปรด้านอาหารเนื่องจากอาหารบริโภคอาจมีผลมาจากรับประทานอาหารเช้า รูปแบบที่ 1 การการวิเคราะห์ได้ปรับ univariable การปรับปรุงรุ่น 2 รวมทั้งหมดปัจจัยที่มีนัยสำคัญ (P < 0.05) ในรูปแบบ 1 ขนาดตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์นี้ลดลง 2711 เนื่องจากจำนวนผู้หญิงที่หายไปcovariate น้อย 1 ดำเนินการวิเคราะห์ความไว โดยใช้ 2คำนิยามที่แตกต่างกันข้ามอาหารเช้า: คนที่ไม่ค่อยมี/ไม่เคยกินอาหารเช้าและผู้ที่กินอาหารเช้าไม่เกิน 2 d/wk (เช่นรวมน้อยมาก/ไม่และ d 1-2/wk) วิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดได้ดำเนินการ โดยใช้ซอฟต์แวร์ STATA (รุ่น 12.0 StataCorp)สำหรับการวิเคราะห์ เลือกในสามส่วนเนื่องจาก ถึงแม้ว่าขนาดตัวอย่างมีขนาดใหญ่ จำนวนอาหารเช้า skipper แบบสุ่มระดับต่ำ และจะมีส่งผลให้ขนาดของเซลล์ขนาดเล็กในรูปแบบ multivariable ...

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัตราส่วนความชุกถูกคำนวณโดยใช้ Poisson ถดถอยกับ
SEs แข็งแกร่ง (30) สำหรับปัจจัยทั้งหมดที่ถูกพบว่าเป็นอย่างมาก
ที่แตกต่างกัน (P <0.05) Skippers เช้าและกินอาหารเช้าใน
ตาราง 1-3 ด้วยข้อยกเว้นของตัวแปรอาหารเพราะอาหาร
การบริโภค อาจจะได้รับอิทธิพลจากการรับประทานอาหารเช้า รุ่น 1 เป็น
วิเคราะห์ univariable เท็มเพลต รุ่น 2 รวมถึงการปรับเปลี่ยนสำหรับทุก
ปัจจัยที่มีนัยสำคัญ (P <0.05) ในรูปแบบ 1 ขนาดตัวอย่างสำหรับ
การวิเคราะห์นี้ก็จะลดลง 2711 เนื่องจากจำนวนของผู้หญิงที่ขาดหายไป
อย่างน้อย 1 ตัวแปรร่วม การวิเคราะห์ความไวได้ดำเนินการโดยใช้ 2
คำนิยามที่แตกต่างกันในการข้ามอาหารเช้า: ผู้ที่ไม่ค่อย / ไม่เคยกิน
อาหารเช้าและบรรดาผู้ที่กินอาหารเช้าไม่เกิน 2 D / สัปดาห์ (เช่น
รวมไม่ค่อย / ไม่เคย 1-2 D / สัปดาห์) วิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดถูก
ดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ที่เดินทางเข้ามายัง (รุ่น 12.0; StataCorp.)
สำหรับการวิเคราะห์ สามได้รับการแต่งตั้งเพราะแม้ว่าขนาดของกลุ่มตัวอย่าง
มีขนาดใหญ่จำนวน Skippers รับประทานอาหารเช้าอยู่ในระดับต่ำและจะมี
ผลในขนาดเซลล์ขนาดเล็กในรูปแบบหลายตัวแปร ..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อัตราความชุกคำนวณโดยใช้การถดถอยปัวชงกับแข็งแกร่ง SES ( 30 ) สำหรับปัจจัยทั้งหมดที่พบเป็น อย่างมากแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ( p < 0.05 ) ระหว่าง skippers อาหารเช้าและ eaters อาหารเช้าในตารางที่ 1 – 3 , มีข้อยกเว้นของตัวแปรเสริม เพราะอาหารบริโภคอาจได้รับอิทธิพลจากการกินข้าวเช้า แบบที่ 1 คือการวิเคราะห์ univariable ยังคง . รุ่น 2 รวมการปรับทั้งหมดปัจจัยอย่างมีนัยสำคัญ ( P < 0.05 ) ในรูปแบบ 1 ขนาดตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์นี้ลดลงถึงหน้าต่างจากจำนวนผู้หญิงที่ขาดหายไปอย่างน้อย 1 ขณะ ดำเนินการโดยใช้การวิเคราะห์ความไว 2คำนิยามที่แตกต่างกันของอาหารเช้าข้าม : คนที่ไม่ค่อย / ไม่เคยกินอาหารเช้า และบรรดาผู้ที่กินอาหารเช้าไม่เกิน 2 D / สัปดาห์ ( เช่นรวมไม่ค่อย / ไม่เคยและ 1 – 2 D / สัปดาห์ ) สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์คือดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ Language ( รุ่น 12.0 ; statacorp )สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล ในสามที่เลือกเพราะ ถึงแม้ว่าขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ จำนวน skippers อาหารเช้าต่ำได้ส่งผลให้เซลล์ขนาดเล็กขนาดในรูปแบบ multivariable . . . . . . .