The descriptive statistics used mea

The descriptive statistics used means ± standard deviation for quantitative variables and percentages for qualitative ones. Comparisons between groups of students (responders vs. non-responders) and short vs. long dreams were performed using chi-square tests for qualitative variables and Student’s t-tests for quantitative variables. The determinants of the individual mean grade (result of the competition) were assessed using two steps: a univariate analysis was performed using Spear- man’s correlations for continuous or ordinal variables, and Student’s t-tests or ANOVAs were performed for qualitative vari- ables with two or more than two values, respectively; and a multivariate linear regression using a backward variable selection method, which initially included all variables with a p-value lower than 0.10 in the univariate analysis and ulti- mately retained all variables with a p-value lower than .05. We chose to perform the selection method in multivariate anal- yses because the multivariate p-value (the final one) is impossible to predict from the univariate one (the p-value of the first step). All tests were two-sided, and computations were performed using SAS version 9 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สถิติพรรณนาที่ใช้หมายถึง ±ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับตัวแปรเชิงปริมาณและเปอร์เซ็นต์สำหรับคนคุณภาพ เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มของนักเรียน (responders เทียบกับไม่ responders) และระยะสั้นเทียบกับความฝันที่ยาวถูกดำเนินการโดยใช้ chi-square ทดสอบสำหรับการทดสอบ t ของนักเรียนสำหรับตัวแปรเชิงปริมาณและตัวแปรเชิงคุณภาพ ดีเทอร์มิแนนต์ของเกรดเฉลี่ยแต่ละ (ผลของการแข่งขัน) ถูกประเมินโดยใช้ขั้นตอนที่ 2: ทำการวิเคราะห์อย่างไร univariate ใช้หอกคนความสัมพันธ์สำหรับตัวแปรต่อเนื่อง หรือเลขลำดับ และดำเนินการทดสอบ t ของนักเรียนหรือ ANOVAs สำหรับปรับ ables เชิงคุณภาพด้วยสองหรือมากกว่าสองค่า ตามลำดับ และการถดถอยเชิงเส้นตัวแปรพหุโดยใช้วิธีการเลือกตัวแปรย้อนหลัง ซึ่งเริ่มรวมตัวแปรทั้งหมด มีค่า p ต่ำกว่า 0.10 ในการวิเคราะห์อย่างไร univariate และ ulti-mately เก็บไว้ที่ตัวแปรทั้งหมด มีค่า p ต่ำกว่า.05 เราเลือกที่จะใช้วิธีการเลือกตัวแปรพหุทางทวารหนัก-yses เนื่องจากไม่สามารถที่จะทำนายอย่างไร univariate หนึ่ง (p-มูลค่าของขั้นตอน first) จากตัวแปรพหุ p-ค่า (final หนึ่ง) ถูกทดสอบทั้งหมด 2 หน้า และประมวลผลได้ดำเนินการใช้ SAS รุ่น 9 (SAS สถาบัน Inc. แครีแกรนต์ NC, USA)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สถิติเชิงพรรณนาใช้วิธี±ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของตัวแปรเชิงปริมาณและร้อยละสำหรับคนที่มีคุณภาพ การเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มนักเรียน (เทียบกับการตอบสนองที่ไม่ตอบสนอง) และระยะสั้นเมื่อเทียบกับความฝันยาวได้รับการดำเนินการโดยใช้การทดสอบไคสแควร์สำหรับตัวแปรเชิงคุณภาพและนักเรียนทีทดสอบสำหรับตัวแปรเชิงปริมาณ ปัจจัยของแต่ละบุคคลหมายถึงชั้นประถมศึกษาปี (ผลของการแข่งขัน) ได้รับการประเมินโดยใช้ขั้นตอนที่สอง: การวิเคราะห์ univariate ได้รับการดำเนินการโดยใช้ความสัมพันธ์คน Spear- สำหรับตัวแปรต่อเนื่องหรือลำดับและนักศึกษาเสื้อทดสอบหรือ ANOVAs ได้ดำเนินการสำหรับตัวแปรเชิงคุณภาพด้วย สองหรือมากกว่าสองค่าตามลำดับ; และการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปรโดยใช้วิธีการเลือกตัวแปรย้อนหลังแรกที่รวมตัวแปรทั้งหมดที่มี p-value ต่ำกว่า 0.10 ในการวิเคราะห์ univariate และกล่าวถึงอพ mately สะสมตัวแปรทั้งหมดที่มี p-value ต่ำกว่า 0.05 เราเลือกที่จะดำเนินการวิธีการที่เลือกใน yses anal- หลายตัวแปรเพราะ p-value หลายตัวแปร (คนไฟ NAL หนึ่ง) เป็นไปไม่ได้ที่จะคาดการณ์จากที่ univariate (P-ค่าของขั้นตอนที่สายแรก) ที่ การทดสอบทั้งหมดมีสองด้านและการคำนวณที่ถูกดำเนินการโดยใช้ SAS รุ่นที่ 9 (SAS Institute อิงค์แครี, NC, USA)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติเชิงพรรณนาที่ใช้หมายถึง±เบี่ยงเบนมาตรฐานสำหรับข้อมูลเชิงปริมาณ และร้อยละ สำหรับคนคุณภาพ การเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มนักเรียน ( ไม่ตอบสนองกับยา ) และ สั้นกับยาวโดยใช้การทดสอบไคสแควร์ความฝันสำหรับตัวแปรเชิงคุณภาพและนักเรียนจำนวนตัวแปรเชิงปริมาณปัจจัยกำหนดเกรดหมายถึงบุคคล ( ผลการแข่งขัน ) มีการประเมินการใช้สองขั้นตอน : การวิเคราะห์ที่มีการใช้หอก - มนุษย์ความสัมพันธ์ตัวแปรต่อเนื่อง หรือกฎหมาย และจำนวนนักเรียน หรือ anovas แสดงสำหรับวารี - เชิงคุณภาพ บิล กับสอง หรือมากกว่าสองค่า ตามลำดับและการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปรโดยใช้ตัวแปรการเลือกวิธีย้อนกลับ ซึ่งตอนแรก ได้แก่ ตัวแปรทั้งหมดที่มีระดับต่ำกว่า 0.10 ในที่มีการวิเคราะห์และ Ulti - mately เก็บไว้ตัวแปรทั้งหมดที่มีระดับต่ำกว่า . 05เราเลือกที่จะแสดงการเลือกวิธีการหลายตัวแปรทางทวารหนัก - yses เนื่องจากหลายตัวแปร ( ภายหลังจึง Nal ) เป็นไปไม่ได้ที่จะทำนายจากกลุ่มหนึ่ง ( p-value ของจึงตัดสินใจเดินทางขั้นตอน ) การทดสอบแบบสองด้าน และคำนวณการใช้ SAS ( SAS Institute Inc . รุ่น 9 , แครี่ , NC , USA )