AnalysisDescriptive statistics were

Analysis
Descriptive statistics were performed for demographic characteristics, clinical variables and patient-reported psychological health. Telomere length was compared between physical activity groups using the independent samples t-test. Univariate linear regression analysis was performed to identify variables associated with TL. A series of univariate logistic regression was used to identify independent predictors of not engaging in physical activity. Covariates with P-values

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์สถิติพรรณนาได้ดำเนินในลักษณะประชากร ตัวแปรทางคลินิก และรายงานผู้ป่วยสุขภาพจิต ความยาวของ telomere ได้เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มกิจกรรมทางกายภาพโดยใช้ t-ทดสอบตัวอย่างอิสระ วิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นอย่างไร Univariate ที่ดำเนินการในการระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับ TL ชุดของการถดถอยโลจิสติกอย่างไร univariate ถูกใช้เพื่อระบุ predictors อิสระไม่ผูกพันกิจกรรมทางกายภาพของ Covariates P ค่า < 0.10 ในการวิเคราะห์อย่างไร univariate ถูกยกยอดไปแบบตัวแปรพหุต่าง ๆ ทดสอบทางสถิติมี 2 หน้า ด้วย P < ระบุนัยสำคัญ 0.05 ข้อมูลทั้งหมดถูกวิเคราะห์โดยใช้ STATA 12.0 (StataCorp วิทยาลัยสถานี TX สหรัฐอเมริกา) กำหนดให้กำหนดขนาดตัวอย่างของเราที่ 392 และประมาณ 1/5 ของตัวอย่างของเราไม่ได้ใช้งาน เราถูกเปิดเพื่อตรวจสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติของ 0.356 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานระหว่างกลุ่มงาน และงาน มีความสำคัญแบบสองหน้าของ 0.05 เพาเวอร์ 80%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์
สถิติเชิงพรรณนาได้ดำเนินการสำหรับลักษณะทางประชากรตัวแปรทางคลินิกและการรายงานผู้ป่วยสุขภาพจิตวิทยา ความยาว telomere เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มการออกกำลังกายโดยใช้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นอิสระ t-test univariate การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นได้ดำเนินการในการระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับ TL ชุดของการถดถอยโลจิสติก univariate ถูกใช้ในการระบุพยากรณ์อิสระไม่มีส่วนร่วมในกิจกรรมทางกาย ตัวแปรที่มีค่า P-<0.10 ในการวิเคราะห์ univariate ได้ดำเนินการไปข้างหน้ากับรูปแบบหลายตัวแปรที่เกี่ยวข้อง การทดสอบทางสถิติทั้งสองด้านด้วย P <0.05 แสดงให้เห็นความสำคัญ ข้อมูลทั้งหมดที่ได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ Stata 12.0 (StataCorp, สถานีวิทยาลัย, TX, USA) ระบุว่าขนาดของกลุ่มตัวอย่างของเราคงที่ 392 และประมาณ 1/5 ของตัวอย่างของเราได้รับการใช้งานที่เรากำลังขับเคลื่อนในการตรวจสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.356 ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานระหว่างกลุ่มที่ไม่ใช้งานและการใช้งานอย่างมีนัยสำคัญสองด้านของ 0.05, และ 80% พลังงาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา คือ
แสดงคุณลักษณะทางประชากร ตัวแปรทางคลินิกของผู้ป่วย และรายงานด้านสุขภาพจิต ความยาวของเทโลเมียร์ เปรียบเทียบระหว่างกลุ่มที่ใช้กิจกรรมทางกายภาพ จำนวนกลุ่มตัวอย่างที่เป็นอิสระ ที่มีการถดถอยเชิงเส้นการวิเคราะห์เพื่อระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับ tl.ชุดของ univariate logistic regression เพื่อศึกษาตัวแปรอิสระไม่มีส่วนร่วมในกิจกรรมทางกายภาพ ความรู้กับ p-values < 0.10 ในการวิเคราะห์ทั้งสองถูกยกยอดไปแบบหลายตัวแปรที่เกี่ยวข้อง การทดสอบทางสถิติคือสองกับ P < 0.05 แสดงความสำคัญ ข้อมูลที่ได้นำมาวิเคราะห์โดยใช้ Language 12.0 ( statacorp วิทยาลัย , สถานี , TX , USA )ระบุว่าขนาดตัวอย่างของเราคือคงที่และประมาณ 1 / 5 ของตัวอย่างของเราถูกใช้งาน เราขับเคลื่อนเพื่อตรวจสอบความแตกต่างของ 0.356 ของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานระหว่างใช้งาน และกลุ่มที่ใช้งานกับสองที่ระดับ 0.05 และ 80% พลังงาน