periods. Both methods of imputation

periods. Both methods of imputation for missing data yielded similar results; therefore only analyses that used a weight gain of 0.3 kg/mo imputed for missing data are presented. Missing dietary and physical activity data were analyzed by carrying forward baseline observations, assuming no change in dietary intake or physical activity. All analyses were conducted using SPSS 21.0 for Windows software (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) with a P ¼ 0.05 to indicate statistically significant differences.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รอบระยะเวลา ทั้งสองวิธีการ imputation สำหรับข้อมูลหายไปผลคล้ายผล จึงได้รับการวิเคราะห์ที่ใช้น้ำหนัก 0.3 กก./เดือนควาบสำหรับข้อมูลหายไปจะแสดง ข้อมูลกิจกรรมทางกายภาพ และทางอาหารหายไปถูกวิเคราะห์โดยการไปสังเกตพื้นฐาน สมมติว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงในการบริโภคอาหารหรือกิจกรรมทางกายภาพ ทั้งหมดถูกวิเคราะห์โดยใช้ SPSS 21.0 สำหรับซอฟต์แวร์ของ Windows (SPSS Inc., Chicago, IL สหรัฐอเมริกา) กับ P 0.05 ¼ระบุงมากความแตกต่างทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระยะเวลา ทั้งสองวิธีการใส่ร้ายสำหรับข้อมูลที่ขาดหายให้ผลคล้ายกัน ดังนั้นการวิเคราะห์เดียวที่ใช้การเพิ่มน้ำหนัก 0.3 กก. / เดือนถือว่าข้อมูลที่ขาดหายไปจะถูกนำเสนอ หายไปข้อมูลกิจกรรมการบริโภคอาหารและทางกายภาพถูกนำมาวิเคราะห์โดยการดำเนินการสังเกตพื้นฐานไปข้างหน้าสมมติว่าการเปลี่ยนแปลงในการบริโภคอาหารหรือการออกกำลังกายไม่มี การวิเคราะห์ทั้งหมดถูกดำเนินการโดยใช้โปรแกรม SPSS 21.0 สำหรับซอฟต์แวร์ Windows (SPSS อิงค์, Chicago, IL, สหรัฐอเมริกา) กับ P ¼ 0.05 เพื่อแสดงให้เห็นความแตกต่าง Fi ลาดเทมีนัยสำคัญทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คาบ ทั้งสองวิธีของการใส่ความ พลาดข้อมูลผลผลลัพธ์ที่คล้ายกัน ดังนั้นเพียงการวิเคราะห์ที่ใช้น้ำหนัก 0.3 กก. / โมใดๆ สำหรับข้อมูลที่ขาดหายไปจะนำเสนอ ข้อมูลขาดหายไป กิจกรรม อาหาร และทางกายภาพ โดยใช้การทด ( สังเกตว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงในการบริโภคอาหารหรือกิจกรรมทางกายภาพ . วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติทั้งหมดดำเนินการ 21.0 สำหรับ Windows ซอฟต์แวร์ ( SPSS Inc , Chicago , IL , USA ) กับ P ¼ 0.05 บ่งชี้สถิติ signi จึงไม่แตกต่างกัน