Statistical AnalysesDescriptive sta

Statistical Analyses
Descriptive statistics, includingmeans and SDs for continuous
variables and percent for discrete variables, were used to
describe the cohort at each assessment point. Only the 3
racial/ethnic categories with adequate sample sizes were evaluated
(Hispanic, non-Hispanic black, non-Hispanic white). A
single health risk behavior outcome variable combined both
smoking and drinking risk behaviors into 4 categories: (1)
never smoked or drank; (2) only tried smoking; (3) only tried
drinking; or (4) tried both smoking and drinking. The composite
variable was used to examine initial associations between
risk behaviors and variables of interest via a logistic
model with cumulative logit. Treatment assignment was a priori
included in a similarmultivariatemodel in addition to variables
significantly associated (P < .05) with the risk behaviors
for at least one assessment point in univariate analysis. The
optimal multivariate logistic model was selected by evaluation
of variable P-values and Akakie Information Criterion,
excluding treatment. Longitudinal data were analyzed via a
repeated-measures logistic model with cumulative logit to account
for the multiple observations per participant. The composite
risk behavior (full behavior characterization) was
modeled as a function of depressive symptom Z-scores, stressful
life events, and BMI Z-scores separately and jointly, with
adjustment for age, sex, race/ethnicity, and treatment group.
Similar analyses were done for outcome variables representing
smoking only (smoke, no smoke) and drinking only (drink, no
drink). The Statistical Analysis Software package (SAS, version
9.3, 2008; SAS Institute Inc, Cary, North Carolina) was used
for all analyses.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติสถิติพรรณนา includingmeans และองค์กรสำหรับอย่างต่อเนื่องใช้ตัวแปรและร้อยละสำหรับตัวแปร discreteอธิบายผู้ผ่านการประเมินในแต่ละ 3มีประเมินประเภทเชื้อชาติ/ชาติพันธุ์ที่ มีขนาดตัวอย่างเพียงพอ(Hispanic, Hispanic ไม่ดำ สีขาวไม่ใช่ Hispanic) Aตัวแปรผลพฤติกรรมเสี่ยงสุขภาพเดียวรวมทั้งสูบบุหรี่ และดื่มเหล้าเสี่ยงพฤติกรรมออกเป็น 4 ประเภท: (1)ไม่มีควัน หรือ ดื่ม (2) พยายามสูบบุหรี่ เท่านั้น (3) พยายามเท่านั้นดื่ม หรือ (4) พยายามทั้งสูบบุหรี่ และดื่ม คอมโพสิตใช้ตรวจสอบการเริ่มต้นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรพฤติกรรมเสี่ยงและตัวแปรที่น่าสนใจผ่านการลอจิสติกแบบจำลอง logit สะสมด้วย กำหนดรักษาถูก priori ความรวมอยู่ใน similarmultivariatemodel นอกจากตัวแปรเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญ (P < .05) มีพฤติกรรมเสี่ยงสำหรับจุดที่ประเมินในการวิเคราะห์อย่างไร univariate ที่เลือกรูปแบบโลจิสติกตัวแปรพหุเหมาะสม โดยประเมินค่า P ตัวแปรและ Akakie ข้อมูลเกณฑ์ไม่รวมการรักษา มีวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาวผ่านการวัดซ้ำรูปแบบโลจิสติก ด้วย logit สะสมบัญชีสำหรับการสังเกตหลายต่อผู้เข้าร่วม คอมโพสิตมีพฤติกรรมเสี่ยง (จำแนกลักษณะการทำงานเต็มรูปแบบ)จำลองเป็นฟังก์ชันของอาการ depressive Z-คะแนน เครียดเหตุการณ์ชีวิต และ BMI Z คะแนน ร่วม และแยกต่างหากด้วยการปรับปรุงสำหรับกลุ่มอายุ เพศ เชื้อชาติ/เชื้อชาติ และการรักษาทำวิเคราะห์คล้ายกันสำหรับตัวแปรผลลัพธ์ที่แสดงเฉพาะ (ควัน ไม่มีควัน) สูบบุหรี่ และการดื่มเท่านั้น (ดื่ม ไม่จระเข้) แพคเกจซอฟต์แวร์วิเคราะห์สถิติ (SAS รุ่น9.3, 2008 แครีแกรนต์ นอร์ทแคโรไลนา Inc สถาบัน SAS) ใช้การวิเคราะห์ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติ
สถิติเชิงพรรณนา, includingmeans และ SDs ต่อเนื่อง
และร้อยละตัวแปรสำหรับตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องถูกนำมาใช้เพื่อ
อธิบายการศึกษาที่จุดประเมินแต่ละ เพียง 3
ประเภททางเชื้อชาติ / ตัวอย่างที่มีขนาดเพียงพอที่ได้รับการประเมิน
(สเปนดำไม่ใช่ฮิสแปขาวไม่ใช่ฮิสแป)
พฤติกรรมเสี่ยงต่อสุขภาพเดียวตัวแปรผลรวมทั้ง
การสูบบุหรี่และพฤติกรรมเสี่ยงต่อการดื่ม 4 ประเภท ได้แก่ (1)
ไม่เคยสูบบุหรี่หรือดื่ม; (2) เท่านั้นพยายามสูบบุหรี่ (3) เพียงพยายาม
ดื่ม; หรือ (4) พยายามทั้งการสูบบุหรี่และการดื่ม คอมโพสิต
ตัวแปรถูกใช้ในการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างเริ่มต้น
พฤติกรรมเสี่ยงและตัวแปรที่น่าสนใจผ่านทางโลจิสติก
รุ่นที่มี logit สะสม ที่ได้รับมอบหมายได้รับการรักษาเบื้องต้น
รวมอยู่ใน similarmultivariatemodel นอกเหนือไปจากตัวแปร
ที่เกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญ (P <0.05) โดยมีพฤติกรรมเสี่ยง
จุดประเมินอย่างน้อยหนึ่งในการวิเคราะห์ univariate
รูปแบบโลจิสติกที่ดีที่สุดหลายตัวแปรได้รับเลือกจากการประเมินผล
ของ P-ค่าตัวแปรและ Akakie ข้อมูลบรรทัดฐาน
ไม่รวมการรักษา ข้อมูลระยะยาวที่ได้มาวิเคราะห์ผ่าน
มาตรการซ้ำรูปแบบโลจิสติกที่มี logit สะสมไปยังบัญชี
สำหรับการสังเกตหลายต่อผู้เข้าร่วม คอมโพสิต
พฤติกรรมเสี่ยง (ลักษณะพฤติกรรมเต็ม) ก็
ย่อมเป็นหน้าที่ของอาการซึมเศร้า Z-คะแนนเครียด
เหตุการณ์ในชีวิตและค่าดัชนีมวลกาย Z คะแนนแยกจากกันและร่วมกันมี
การปรับอายุเพศเชื้อชาติ / และกลุ่มการรักษา.
ที่คล้ายกัน วิเคราะห์ได้ทำผลสำหรับตัวแปรที่เป็นตัวแทนของ
การสูบบุหรี่เท่านั้น (ควันบุหรี่ควันไม่มี) และดื่มเครื่องดื่มเท่านั้น (เครื่องดื่มที่ไม่มี
เครื่องดื่ม) แพคเกจซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ทางสถิติ (SAS, รุ่น
9.3, 2008; SAS Institute Inc, แครีนอร์ทแคโรไลนา) ถูกนำมาใช้
สำหรับการวิเคราะห์ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์
สถิติเชิงพรรณนา และ includingmeans SDS สำหรับตัวแปรต่อเนื่องและตัวแปรไม่ต่อเนื่อง (
,
) ใช้เพื่ออธิบายการติดตามในแต่ละประเด็นการประเมิน เพียง 3
เชื้อชาติ / ชาติพันธุ์ประเภทที่มีขนาดกลุ่มตัวอย่างเพียงพอจำนวน
( คนสเปน ไม่ดำไม่ขาว สเปน , สเปน ) มีพฤติกรรมเสี่ยงต่อสุขภาพผลตัวแปรเดียว

รวมทั้งการสูบบุหรี่และดื่มพฤติกรรมเสี่ยงออกเป็น 4 ประเภท ( 1 )
เคยสูบบุหรี่ หรือดื่ม ( 2 ) แค่ลองสูบบุหรี่ ; ( 3 ) พยายาม
ดื่ม หรือ ( 4 ) ลองทั้งบุหรี่และเหล้า ตัวแปรที่ใช้ศึกษาประกอบ

สมาคมครั้งแรกระหว่างพฤติกรรมเสี่ยงและตัวแปรที่น่าสนใจผ่านทางแบบจำลองโลจิสติก
กับโลจิทสะสม การรักษาคือ priori
รวมอยู่ใน similarmultivariatemodel นอกจากตัวแปร
ความสัมพันธ์อย่างมีนัยสําคัญทางสถิติ ( p < . 05 ) กับพฤติกรรมเสี่ยง
อย่างน้อยหนึ่งจุดในการวิเคราะห์การประเมิน 2 .
ที่ดีที่สุดหลายตัวแปรด้วยโมเดลโลจิสติกที่มี p-values ตัวแปรและเกณฑ์ของการประเมิน

akakie รวมข้อมูล , การรักษา ข้อมูลระยะยาว วิเคราะห์ผ่าน
วัดซ้ำกับโลจิทสะสมโมเดลโลจิสติกบัญชี
สำหรับหลายข้อสังเกตต่อผู้เข้าร่วม พฤติกรรมเสี่ยงคอมโพสิต
( เต็มพฤติกรรมลักษณะ ) คือ
แบบฟังก์ชันของโรคซึมเศร้า อาการ z-scores เหตุการณ์เครียด
ชีวิตและค่าดัชนีมวลกาย z-scores แยกและร่วมกันกับ
การปรับตัวสำหรับอายุ , เพศ , เชื้อชาติ / ชาติพันธุ์กลุ่ม
และการรักษาการวิเคราะห์ที่คล้ายกันถูกทำสำหรับตัวแปรผลแทน
สูบบุหรี่ ( สูบ ไม่สูบ ) และดื่ม ( ดื่มไม่
ดื่ม ) การวิเคราะห์ทางสถิติ ( SAS , แพคเกจซอฟต์แวร์รุ่น
9.3 , 2008 ; สถาบัน SAS อิงค์ แครี่ , North Carolina ) คือใช้
สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล