Cluster analysis was used to identi

Cluster analysis was used to identify distinct health behaviour clusters. This multivariate analysis can be useful for finding homogeneous subgroups within heterogeneous samples.32 The procedure employed was in accordance with the most recent developments in cluster analysis.33 As the precise number of identifiable clusters was not known a priori, Ward agglomerative hierarchical clustering was used as it is particularly suitable for binary data.34,35 First, the Ward method treated each individual observation as its own cluster. These clusters were gradually agglomerated to one large cluster on the basis of a proximity measure using a predefined fusion algorithm.32 To enable identification of robust groups of observations, the fusion algorithm was stopped at the point where the individual clusters were as homogenous as possible within clusters and as heterogeneous as possible in relation to all the other clusters.34,36 The established measures R2, semi-partial R2, pseudo F and pseudo t2-statistics were used as the criteria for decisions regarding the total number of clusters. Finally, root mean square standard deviation (RMSSTD) was calculated as a measure of homogeneity.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์คลัสเตอร์ถูกใช้เพื่อระบุกลุ่มพฤติกรรมสุขภาพแตกต่างกัน การวิเคราะห์ตัวแปรพหุนี้สามารถใช้สำหรับค้นหาเหมือนกลุ่มย่อยภายในชนิด samples.32 ขั้นตอนการทำงานเป็นตามการพัฒนาล่าสุดในคลัสเตอร์ analysis.33 คลัสเตอร์สามารถระบุจำนวนแม่นยำถูกเรียกนิรนัย agglomerative Ward การคลัสเตอร์ในการลำดับชั้นใช้ก็เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ data.34,35 ไบนารีแรก วิธี Ward เป็นการสังเกตแต่ละแต่ละคลัสเตอร์ของตัวเอง กลุ่มเหล่านี้ได้ค่อย ๆ agglomerated คลัสเตอร์ขนาดใหญ่หนึ่งบนพื้นฐานของการใช้ algorithm.32 ฟิวชั่นล่วงหน้าการเปิดใช้รหัสของกลุ่มที่แข็งแกร่งของการสังเกตวัดใกล้ อัลกอริทึมฟิวชั่นหยุดที่จุดที่มีคลัสเตอร์แต่ละชนิดเป็นไปได้ที่สัมพันธ์กับ clusters.34,36 อื่น ๆ และเป็นเนื้อเดียวกันเป็นที่สุดในกลุ่มมาตรการขึ้น R2 บางส่วนกึ่ง R2 เทียม F และหลอก t2-สถิติถูกใช้เป็นเกณฑ์การตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนของคลัสเตอร์ ในที่สุด คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสี่เหลี่ยมหมายถึงราก (RMSSTD) เป็นการวัดรอย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์กลุ่มที่ถูกใช้ในการระบุกลุ่มพฤติกรรมสุขภาพที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์หลายตัวแปรจะมีประโยชน์สำหรับการหากลุ่มย่อยที่เป็นเนื้อเดียวกันภายใน samples.32 ต่างกันขั้นตอนการจ้างงานเป็นไปตามการพัฒนาล่าสุดใน analysis.33 คลัสเตอร์ในฐานะที่เป็นตัวเลขที่แม่นยำของกลุ่มที่สามารถระบุตัวไม่เป็นที่รู้จักเบื้องต้นวอร์ด agglomerative การจัดกลุ่มตามลำดับชั้นถูกนำมาใช้ ในขณะที่มันเหมาะอย่างยิ่งสำหรับ data.34,35 ไบนารีแรกวิธีการวอร์ดได้รับการรักษาสังเกตแต่ละบุคคลที่เป็นคลัสเตอร์ของตัวเอง กลุ่มเหล่านี้ก็ค่อย ๆ agglomerated คลัสเตอร์ขนาดใหญ่หนึ่งบนพื้นฐานของการวัดความใกล้ชิดใช้ algorithm.32 ฟิวชั่นที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในการเปิดใช้บัตรประจำตัวของกลุ่มที่แข็งแกร่งของการสังเกตขั้นตอนวิธีการฟิวชั่นก็หยุดที่จุดที่กลุ่มบุคคลมีความเป็นเนื้อเดียวกันเป็นไปได้ภายใน กลุ่มที่แตกต่างกันและในฐานะที่เป็นไปได้ในความสัมพันธ์กับทุก clusters.34,36 อื่น ๆ กำหนดมาตรการ R2 กึ่งบางส่วน R2 หลอก F และหลอก T2 สถิติถูกนำมาใช้เป็นเกณฑ์ในการตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนรวมของกลุ่ม ในที่สุดค่าเฉลี่ยกำลังสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (RMSSTD) ที่คำนวณได้เป็นตัวชี้วัดความเป็นเนื้อเดียวกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์การเกาะกลุ่มเพื่อศึกษาแตกต่างกัน พฤติกรรมสุขภาพกลุ่ม การวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัว นี้จะเป็นประโยชน์สำหรับการค้นหาข้อมูล samples.32 กลุ่มย่อยภายในเป็นเนื้อเดียวกันโดยการใช้สอดคล้องกับการพัฒนาล่าสุดในกลุ่ม analysis.33 เป็นหมายเลขที่ถูกต้อง ของกลุ่มที่สามารถระบุตัวไม่ได้รู้จัก priori , วอร์ด agglomerative การจัดกลุ่มลำดับชั้นใช้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลไบนารี 34,35 แรก วิธีปฏิบัติ การสังเกตแต่ละวอร์ด บุคคลตามกลุ่มของตนเอง กลุ่มเหล่านี้ก็ค่อย ๆ agglomerated ขนาดใหญ่หนึ่งกลุ่ม บนพื้นฐานของการกำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น วัด algorithm.32 ฟิวชั่นให้ระบุกลุ่มที่แข็งแกร่งของการสังเกต การทำการหยุดที่จุดที่กลุ่มบุคคลเป็น homogenous ที่สุดภายในกลุ่ม และเป็นข้อมูลที่เป็นไปได้ในความสัมพันธ์กับทั้งหมดอื่น ๆ 34,36 โดยกลุ่ม สร้างมาตรการ R2 , R2 กึ่งบางส่วน , หลอก F และสถิติ T2 เทียมที่ใช้เป็นเกณฑ์ในการตัดสินใจเกี่ยวกับจำนวนของกลุ่ม สุดท้ายราก ค่าเฉลี่ย ค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( rmsstd ) ตารางคำนวณเป็นเครื่องวัดค่า .