A multiple logistic regression anal

A multiple logistic regression analysis was performed using a backward stepwise elimination procedure to identify significant work-related characteristics in a model of 7-day prevalence of LBP. Work factors associated with the 7-day prevalence of LBP at the significance level (p value) of .20 were considered candidates in the initial multiple logistic regression. Subsequently, univariate analyses were conducted on each candidate work factor considering specific settings of significant demographic variables (e.g., age less than 35 years).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกหลายที่ดำเนินการโดยใช้วิธี stepwise ตัดย้อนหลังเพื่อระบุลักษณะที่เกี่ยวข้องกับการทำงานอย่างมีนัยสำคัญในรูปแบบของ 7 วันชุกการปวด งานปัจจัยที่สัมพันธ์กับความชุก 7 วันการปวดที่ระดับนัยสำคัญ (ค่า p) .20 ถูกพิจารณาในต้นถดถอยโลจิสติกหลาย ในเวลาต่อมา วิเคราะห์อย่างไร univariate ได้ดำเนินในแต่ละปัจจัยงานผู้สมัครพิจารณาการตั้งค่าเฉพาะตัวแปรประชากรอย่างมีนัยสำคัญ (เช่น อายุน้อยกว่า 35 ปี)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกได้รับการดำเนินการโดยใช้ขั้นตอนการกำจัดขั้นตอนย้อนกลับไประบุลักษณะที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับการทำงานในรูปแบบของความชุกใน 7 วันของ LBP ปัจจัยการทำงานที่เกี่ยวข้องกับความชุก 7 วันของ LBP ที่ระดับนัยสำคัญ (ค่า P) ของ 0.20 ได้รับการพิจารณาผู้สมัครในการเริ่มต้นหลายถดถอยโลจิสติก ต่อมาการวิเคราะห์ univariate ถูกดำเนินการเกี่ยวกับปัจจัยการทำงานผู้สมัครแต่ละคนพิจารณาการตั้งค่าเฉพาะของตัวแปรทางด้านประชากรศาสตร์อย่างมีนัยสำคัญ (เช่นอายุน้อยกว่า 35 ปี)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกพหุได้ดําเนินการโดยใช้กระบวนการการรับรู้ทางด้านงานย้อนหลังเพื่อระบุรูปแบบ 7 ความชุกของการปวดหลัง . ปัจจัยการทำงานที่เกี่ยวข้องกับความชุกของการปวดหลังที่ 7 ที่ระดับนัยสำคัญ ( P value ) . 20 ถือว่าเป็นผู้สมัครในเบื้องต้น Multiple logistic regression ต่อมา2 วิเคราะห์จำนวนผู้สมัครทำงานในแต่ละปัจจัยพิจารณาการตั้งค่าเฉพาะของประชากรที่สำคัญ ( เช่น อายุน้อยกว่า 35 ปี )