Statistical analysisThe prevalence

Statistical analysis
The prevalence of lifetime self-reported STDs was expressed
as a percentage and it was calculated as the number of participants
with prior history of STD divided by the total number
of patients included in this analysis. Descriptive analysis was
carried out and Chi-square statistic was used to assess differences
of categorical data. The magnitude of the associations
between explanatory variables and the outcome of interest –
history of STD – was estimated by the odds ratio (OR) with 95%
confidence interval (95% CI). The independent effect of potential
exposure variables was assessed by multivariate analysis
using logistic regression. All variables with p-values equal to or
less than 0.20 in the univariate analysis were included in multivariate
modeling. A backward deletion strategy was applied
and those variables with p-values equal to or less than 0.05
remained in the final model. SAS System® was used for data
analysis and Paradox® Windows for the database management.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติส่วนอายุการใช้งานรายงาน STDs ได้แสดงด้วยตนเองเป็นเปอร์เซ็นต์และคำนวณเป็นจำนวนของผู้เรียนมีประวัติก่อนของ STD หาร ด้วยจำนวนของผู้ป่วยที่อยู่ในการวิเคราะห์นี้ อธิบายวิเคราะห์ถูกดำเนินการ และใช้สถิติ Chi-square ในการประเมินความแตกต่างข้อมูลแน่ชัด ขนาดของความสัมพันธ์ของการระหว่างตัวแปรอธิบายและผลลัพธ์ที่น่าสนใจ-ประวัติของ STD – ถูกประเมิน โดยอัตราส่วนราคา (หรือ) 95%ช่วงความเชื่อมั่น (95% CI) ผลขึ้นอยู่กับศักยภาพตัวแปรความเสี่ยงถูกประเมิน โดยการวิเคราะห์ตัวแปรพหุโดยใช้การถดถอยโลจิสติก ตัวแปรทั้งหมด มีค่า p เท่ากับ หรือน้อยกว่า 0.20 ในการวิเคราะห์อย่างไร univariate รวมอยู่ใน multivariateสร้างโมเดล ใช้กลยุทธ์การลบย้อนหลังและตัวแปรที่ มีค่า p เท่ากับ หรือน้อยกว่า 0.05ยังคงอยู่ในรูปแบบสุดท้าย ใช้ระบบ SAS ®สำหรับข้อมูลวิเคราะห์และ Paradox ® Windows สำหรับการจัดการฐานข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติ
ความชุกของโรคตลอดชีวิตตนเองรายงานได้แสดงออก
เป็นเปอร์เซ็นต์และมันก็คำนวณเป็นจำนวนผู้เข้าร่วม
ที่มีประวัติก่อน STD หารด้วยจำนวนรวม
ของผู้ป่วยรวมอยู่ในการวิเคราะห์นี้ การวิเคราะห์เชิงพรรณนาได้รับการ
ดำเนินการและสถิติไคสแควร์ถูกนำมาใช้ในการประเมินความแตกต่าง
ของข้อมูลเด็ดขาด ความสำคัญของการเชื่อมโยง
ระหว่างตัวแปรอธิบายและผลของความสนใจ -
ประวัติศาสตร์ของ STD - เป็นที่คาดกันโดยอัตราส่วนราคาต่อรอง (OR) 95%
ช่วงความเชื่อมั่น (95% CI) ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นเป็นอิสระจาก
ตัวแปรการเปิดรับแสงได้รับการประเมินโดยการวิเคราะห์หลายตัวแปร
โดยใช้การถดถอยโลจิสติก ตัวแปรทั้งหมดที่มี P-ค่าเท่ากับหรือ
น้อยกว่า 0.20 ในการวิเคราะห์ univariate ถูกรวมอยู่ในหลายตัวแปร
การสร้างแบบจำลอง กลยุทธ์การลบย้อนกลับถูกนำมาใช้
และตัวแปรที่มีค่า P-เท่ากับหรือน้อยกว่า 0.05
ยังคงอยู่ในรุ่นสุดท้าย SAS SYSTEM®ที่ใช้สำหรับข้อมูล
การวิเคราะห์และการParadox® Windows สำหรับการจัดการฐานข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ทางสถิติ
ความชุกของชีวิต self-reported STDs แสดงออก
เป็นเปอร์เซ็นต์และมันก็คำนวณเป็นตัวเลขของผู้ที่มีประวัติ STD ก่อน

หารด้วยจำนวนผู้ป่วยรวมอยู่ในการวิเคราะห์นี้ การวิเคราะห์เชิงพรรณนา และ สถิติไคสแควร์
ออกมาใช้เพื่อประเมินความแตกต่าง
ของข้อมูลเชิงคุณภาพ ขนาดของสมาคม
ระหว่างตัวแปรอธิบาย ผลที่น่าสนใจ–
ประวัติ STD ) คือคำนวณจากอัตราส่วนออดส์ ( หรือ )
ช่วงความเชื่อมั่น 95% ( 95% CI ) ผลของตัวแปรอิสระที่มีการประเมินโดย

การการวิเคราะห์หลายตัวแปรโดยใช้ Logistic Regression ตัวแปรทั้งหมดที่มี p-values เท่ากับหรือน้อยกว่า 0.20
ในการวิเคราะห์แบบหลายตัวแปรทั้งสองอยู่

กลยุทธ์การใช้ถอยหลัง
และตัวแปรที่มี p-values น้อยกว่าหรือเท่ากับ 0.05
ยังคงอยู่ในรูปแบบสุดท้าย ®ระบบ SAS วิเคราะห์ข้อมูล
® Windows สำหรับการจัดการความขัดแย้งและฐานข้อมูล