STATISTICAL METHODSThe association

STATISTICAL METHODS
The association between individual dietary
factors and CRC rates was examined first by
calculating simple (Pearson) correlation coeYcients.
CRC rates were used, rather than data
for cancers of the colon and rectum separately,
because fuller data were available for the
former. CRC rates were taken as the combined
rates for men and women as these were highly correlated with one another (r= 0.95) and also
because food supply data were available per
capita rather than separately for men and
women. Because the various dietary factors
were correlated with each other, the partial
correlation coeYcients (PCC) were also calculated.
These coeYcients measure the correlation
for each dietary factor after controlling for
the others. This procedure is similar to that
used by Armstrong and Doll3 in their study of
environmental factors, mostly dietary, and
cancer.
We then examined the association between
the dietary factors and CRC using stepwise
regression. This procedure starts by selecting
the model in which each individual factor fits
the data best. A second factor is selected for
inclusion in the model, in combination with the
first, as the one in which the model of the two
terms again produces the best fit. This
procedure is continued until the addition of no
other factor produces a significant (p

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการทางสถิติความสัมพันธ์ระหว่างอาหารสำหรับแต่ละผู้ปัจจัยและ CRC ราคาถูกตรวจสอบก่อนโดยคำนวณ coeYcients สหสัมพันธ์ (Pearson) ได้อย่างง่าย ๆราคา CRC ใช้ แทนข้อมูลสำหรับมะเร็งลำไส้ใหญ่และรูตูดต่างหากเนื่องจากข้อมูลที่ฟูลเลอร์ได้สำหรับการอดีต ราคา CRC ที่ถ่ายเป็นที่รวมราคาสำหรับผู้ชายและผู้หญิงเป็นเหล่านี้ได้สูง correlated กัน (r = 0.95) และเนื่องจากข้อมูลการจัดหาอาหารมีต่อเศรษฐกิจฟิลิปปินส์จึงไม่ใช่แยกต่างหาก สำหรับผู้ชาย และผู้หญิง เนื่องจากปัจจัยอาหารต่าง ๆถูก correlated กัน ในบางส่วนนอกจากนี้ยังมีคำนวณความสัมพันธ์ coeYcients (PCC)ความสัมพันธ์ของการวัดเหล่านี้ coeYcientsสำหรับแต่ละปัจจัยอาหารหลังการควบคุมสำหรับอื่น ๆ ขั้นตอนนี้จะคล้ายกับใช้ในการศึกษาของ Doll3 และอาร์มสตรองปัจจัยสิ่งแวดล้อม ส่วนใหญ่ อาหาร และโรคมะเร็งเราจากนั้นตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างอาหารปัจจัยและ CRC โดยใช้ stepwiseถดถอย กระบวนการนี้เริ่มต้น โดยการเลือกรูปแบบที่เหมาะกับแต่ละปัจจัยแต่ละข้อมูลที่ดีที่สุด เลือกตัวที่สองสำหรับรวมไว้ในรุ่น ร่วมกับการแรก เป็นหนึ่งในสองรูปแบบเงื่อนไขอีกครั้งให้พอดี นี้ขั้นตอนต่อไปจนกว่าจะไม่มีการเพิ่มปัจจัยอื่น ๆ ผลิตเป็นสำคัญ (p < 0.05)ปรับปรุงในพอดีStepwise ถดถอยอาจมีปัญหาเป็นการเลือกตัวแปรสามารถขึ้นอยู่กับการเกณฑ์ที่ใช้สำหรับการรวม การเลือกตัวแปรถูกจึงยังดำเนินการโดยใช้การขั้นตอนการตัดออกย้อนหลัง แบบจำลองที่เตรียมประกอบด้วยเงื่อนไขของการอาหารปัจจัย แต่ละปัจจัย กลับ ถูกตัดออกจากรูปแบบและความกตัญญูพอดีแบบจำลองผลตรวจสอบ หลังจากแต่ละขั้นตอนที่ผลิตเปลี่ยนแปลงน้อยที่สุดความกตัญญูพอดีแบบถูกตัดออกไป ในคล้าย ปัจจัยถูกตัดออกในเปิดจนไม่มีปัจจัยเหลือสามารถตัดออกจากแบบจำลองไม่มีความสำคัญลดความกตัญญูของพอดีแบบจำลองเรา analysed ข้อมูลโดยใช้วิธี stepwiseอธิบายไว้ข้างต้นสำหรับทั้งหมดอาหารสำหรับผู้ไม่รวมน้ำมันมะกอกเพื่อเปรียบเทียบปัจจัยกับการศึกษาอื่น ๆ ไม่กี่แห่งรวมน้ำมันมะกอก เราเพิ่มน้ำมันมะกอกลงในรายการอาหารสำหรับผู้ที่ปัจจัย และการวิเคราะห์ซ้ำ ที่พอดีกับรูปแบบต่าง ๆ ถูกประเมินโดยอธิบายการกำหนดเปอร์เซ็นต์ของการเปลี่ยนแปลงโดยแต่ละรุ่น เพื่อให้พอดีกับของเหล่านี้รุ่นเทียบเคียง เราปรับปรุงเปอร์เซ็นต์เหล่านี้เพื่อให้การ diVerentปัจจัยที่รวมอยู่ใน models.1

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

STATISTICAL METHODS
The association between individual dietary
factors and CRC rates was examined first by
calculating simple (Pearson) correlation coeYcients.
CRC rates were used, rather than data
for cancers of the colon and rectum separately,
because fuller data were available for the
former. CRC rates were taken as the combined
rates for men and women as these were highly correlated with one another (r= 0.95) and also
because food supply data were available per
capita rather than separately for men and
women. Because the various dietary factors
were correlated with each other, the partial
correlation coeYcients (PCC) were also calculated.
These coeYcients measure the correlation
for each dietary factor after controlling for
the others. This procedure is similar to that
used by Armstrong and Doll3 in their study of
environmental factors, mostly dietary, and
cancer.
We then examined the association between
the dietary factors and CRC using stepwise
regression. This procedure starts by selecting
the model in which each individual factor fits
the data best. A second factor is selected for
inclusion in the model, in combination with the
first, as the one in which the model of the two
terms again produces the best fit. This
procedure is continued until the addition of no
other factor produces a significant (p<0.05)
improvement in fit.
Stepwise regression can be problematic as
the selection of variables can depend on the
criteria used for inclusion. The selection of
variables was therefore also carried out using a
backward elimination procedure. The model
was prepared containing terms for all of the
dietary factors. Each factor, in turn, was eliminated
from the model and the goodness of fit of
the resulting model examined. After each step the factor that produced the least change to the
goodness of fit of the model was eliminated. In
similar fashion, the factors were eliminated in
turn until none of the remaining factors could
be eliminated from the model without a significant
reduction in the goodness of fit of the
model.
We analysed the data using the stepwise procedures
outlined above for all the dietary
factors excluding olive oil to facilitate comparison
with other studies, few of which included
olive oil. We then added olive oil to the list of
dietary factors and repeated the analysis. The
fits of the various models were assessed by
determining the percentage of variation explained
by each model. To enable the fits of
these models to be compared, we adjusted
these percentages to allow for the diVerent
number of factors included in the models.1

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการทางสถิติ

บุคคลและความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยอาหารราคา CRC ตรวจสอบครั้งแรกโดย
คำนวณง่าย ( สัน ) coeycients สหสัมพันธ์ .
ราคา CRC ใช้มากกว่าข้อมูล
สำหรับมะเร็งของลำไส้ใหญ่และทวารหนัก แยกจากกัน เนื่องจากข้อมูลที่มีอยู่สำหรับฟูลเลอร์

ก่อน CRC ราคาถูกเป็นรวม
ราคาสำหรับผู้ชายและผู้หญิงเป็นเหล่านี้มีความสัมพันธ์กัน ( r = 0.95 ) และยัง
เพราะข้อมูลที่จัดหาอาหารที่มีอยู่ต่อประชากรมากกว่าต่างหาก

สำหรับผู้ชายและผู้หญิง เพราะ
ปัจจัยอาหารต่าง ๆ มีความสัมพันธ์กับแต่ละอื่น ๆ coeycients สหสัมพันธ์บางส่วน
( PCC ) ยังคำนวณ coeycients เหล่านี้วัดความสัมพันธ์

ในอาหารปัจจัยหลังจากควบคุม
คนอื่น ขั้นตอนนี้จะคล้ายกับที่ใช้โดยอาร์มสตรองและ doll3

ในการศึกษาปัจจัยสิ่งแวดล้อม ส่วนใหญ่อาหารและ

เราก็เป็นมะเร็ง ศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยอาหารและ CRC

ใช้ Stepwise Regression ขั้นตอนนี้จะเริ่มโดยการเลือก
รูปแบบซึ่งในแต่ละปัจจัยส่วนบุคคลที่เหมาะกับ
ข้อมูลที่ดีที่สุดปัจจัยที่สองคือเลือก
รวมในรูปแบบในการรวมกันกับ
ครั้งแรก เป็นหนึ่งในรูปแบบของ 2
แง่อีกครั้งผลิตจะเหมาะที่สุด ขั้นตอนนี้
เป็นอย่างต่อเนื่องจนไม่มีปัจจัยอื่น ๆที่ผลิตโดย
อย่างมีนัยสำคัญ ( p < 0.05 ) การพัฒนาในพอดี
Stepwise Regression สามารถมีปัญหาตามที่
เลือกตัวแปรสามารถขึ้นอยู่กับ
ซึ่งใช้รวมการเลือกตัวแปรจึงจัด

ขั้นตอนการขจัดย้อนกลับ แบบจำลอง
เตรียมที่มีเงื่อนไขทั้งหมดของ
ปัจจัยอาหาร แต่ละด้าน จะถูกตัดออกจากแบบจำลองและ

ผลความสอดคล้องของแบบทดสอบ หลังจากแต่ละขั้นตอน ปัจจัย ที่ผลิตเปลี่ยนแปลงน้อย
ความสอดคล้องของแบบที่ถูกตัดออก ใน
แฟชั่นที่คล้ายกัน ปัจจัยที่ถูกตัดออกใน
เปิดจนไม่มีของปัจจัยที่เหลืออาจถูกตัดออกจากแบบจำลอง

ไม่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญในความสอดคล้องของโมเดล
.
เราวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้วิธีการสัมภาษณ์ที่ระบุไว้ข้างต้นทั้งหมด

อาหารปัจจัยไม่รวมน้ำมันมะกอกเพื่ออำนวยความสะดวกการเปรียบเทียบ
ด้วย การศึกษาอื่น ๆ ไม่กี่แห่งซึ่งรวม
น้ำมันมะกอกเราก็ใส่น้ำมันมะกอกรายชื่อซ้ำ
ปัจจัยอาหารและการวิเคราะห์
พอดีของรุ่นต่างๆได้ถูกประเมิน โดยการกำหนดเปอร์เซ็นต์ของการอธิบาย

โดยแต่ละรุ่น เพื่อให้เหมาะกับรูปแบบเหล่านี้เป็น

เมื่อเราปรับค่าเหล่านี้เพื่ออนุญาตให้ diverent
จำนวนของปัจจัยรวมอยู่ในรุ่นที่ ๑