Statistical analysisCategorical variables were presented as numbers an的简体中文翻译

Statistical analysisCategorical var

Statistical analysisCategorical variables were presented as numbers andpercentages; continuous variables were described asmean and SD or median and interquartile range(IQR) depending on the distribution of data.Normality of data distribution was analysed bymeans of the chi-square test. Fisher’s exact test orchi-square test was used to compare categorical variables, where appropriate. Paired t-test or pairedWilcoxon test and unpaired t-test or Mann–Whitneytest were used to compare means/medians within agroup or between groups, respectively. Pearson test(for normally distributed data) or Spearman test (fornon-normally distributed data) were applied to analysecorrelations between two continuous variables. Alltests were two-sided with the significance level set atp < 0.05. Statistical analyses were performed withMedCalc statistical software 10.0.2.0 (MedCalc,Mariakerke, Belgium).The sample size was set with the use of dedicatedsoftware to allow a 1 kg of body weight to be a significant difference between the studied groups as a resultof the intervention. Based on previous studies, we haveassumed a mean difference of 0.7 kg in the controlgroup,11 and a mean difference of 1.7 kg in the studygroup with a SD of 2 kg. A probability of type-I errorof 0.05 and a power of the analysis of 80% required aminimal sample size of 126 subjects
0/5000
源语言: -
目标语言: -
结果 (简体中文) 1: [复制]
复制成功!
统计分析<br>分类变量以数字和<br>百分比表示。根据数据的分布,连续变量被描述为<br>均值和SD或中位数和四分位间距<br>(IQR)。<br>数据分布的正态性通过<br>卡方检验进行了分析。<br>在适当的情况下,使用Fisher精确检验或卡方检验来比较分类变量。配对t检验或配对<br>Wilcoxon检验与非配对t检验或Mann-Whitney<br>检验分别用于比较<br>组内或组间的均值/中位数。使用Pearson检验<br>(用于正态分布的数据)或Spearman检验(用于<br>非正态分布的数据)进行分析<br>两个连续变量之间的相关性。所有<br>测试均为双面测试,显着性水平设置为<br>p <0.05。使用<br>MedCalc统计软件10.0.2.0(MedCalc,<br>Mariakerke,比利时)进行统计分析。<br>通过使用专用<br>软件设置样本大小,以使<br>干预后的研究组之间的体重显着差异为1 kg 。根据先前的研究,我们<br>假设对照<br>组的平均差异为0.7 kg ,11,<br>SD为2 kg的研究组的平均差异为1.7 kg。I型错误<br>的概率为0.05,分析能力为80%,则需要<br>最少126名受试者的样本
正在翻译中..
结果 (简体中文) 2:[复制]
复制成功!
统计分析<br>分类变量作为数字和<br>百分比;连续变量被描述为<br>均值和 SD 或中位数和四分位数范围<br>(IQR)取决于数据的分布。<br>通过分析数据分布的正态性<br>奇方测试的手段。费舍尔的确切测试或<br>在适当时,使用奇方测试比较分类变量。配对 t 测试或配对<br>威尔科森测试和未配对的 t 测试或曼恩惠特尼<br>测试用于比较<br>组或组之间。皮尔逊测试<br>(用于等向分布的数据)或斯皮尔曼测试(用于<br>非等向分布数据)用于分析<br>两个连续变量之间的相关性。所有<br>测试是双面的,显著性水平设置在<br>p < 0.05。统计分析是用<br>MedCalc 统计软件 10.0.2.0 (MedCalc,<br>比利时马里亚克)。<br>样本大小是使用专用的<br>软件,允许1公斤的体重是研究组之间的显著差异,因此<br>干预。根据以前的研究,我们<br>假设在控制中平均差 0.7 kg<br>组,11和平均差1.7公斤在研究中<br>SD 为 2 公斤的组。I 型错误的概率<br>0.05 和 80% 的分析功率要求<br>最小样本大小为 126 个受试者
正在翻译中..
结果 (简体中文) 3:[复制]
复制成功!
统计分析<br>分类变量以数字和<br>百分比;连续变量描述为<br>平均值和标准差或中位数和四分位数范围<br>(IQR)取决于数据的分布。<br>数据分布的正态性由<br>卡方检验的方法。费舍尔精确检验或<br>在适当的情况下,用卡方检验比较分类变量。配对t检验或配对<br>Wilcoxon检验和非配对t检验或Mann-Whitney检验<br>试验用于比较<br>分组或分组之间。皮尔逊检验<br>(对于正态分布的数据)或Spearman测试(对于<br>非正态分布数据)进行分析<br>两个连续变量之间的相关性。全部<br>试验是双向的,显著性水平设置为<br>p<0.05。统计分析采用<br>MedCalc统计软件10.0.2.0(MedCalc,<br>比利时马里亚克尔)。<br>使用专用的<br>因此,允许1公斤体重成为研究组之间显著差异的软件<br>干预措施。根据以前的研究,我们<br>假设对照组的平均差值为0.7 kg<br>组11例,平均差1.7kg<br>SD为2kg组。I型误差的概率<br>0.05的幂和80%的分析需要<br>最小样本量为126名受试者<br>
正在翻译中..
 
其它语言
本翻译工具支持: 世界语, 丹麦语, 乌克兰语, 乌兹别克语, 乌尔都语, 亚美尼亚语, 伊博语, 俄语, 保加利亚语, 信德语, 修纳语, 僧伽罗语, 克林贡语, 克罗地亚语, 冰岛语, 加利西亚语, 加泰罗尼亚语, 匈牙利语, 南非祖鲁语, 南非科萨语, 卡纳达语, 卢旺达语, 卢森堡语, 印地语, 印尼巽他语, 印尼爪哇语, 印尼语, 古吉拉特语, 吉尔吉斯语, 哈萨克语, 土库曼语, 土耳其语, 塔吉克语, 塞尔维亚语, 塞索托语, 夏威夷语, 奥利亚语, 威尔士语, 孟加拉语, 宿务语, 尼泊尔语, 巴斯克语, 布尔语(南非荷兰语), 希伯来语, 希腊语, 库尔德语, 弗里西语, 德语, 意大利语, 意第绪语, 拉丁语, 拉脱维亚语, 挪威语, 捷克语, 斯洛伐克语, 斯洛文尼亚语, 斯瓦希里语, 旁遮普语, 日语, 普什图语, 格鲁吉亚语, 毛利语, 法语, 波兰语, 波斯尼亚语, 波斯语, 泰卢固语, 泰米尔语, 泰语, 海地克里奥尔语, 爱尔兰语, 爱沙尼亚语, 瑞典语, 白俄罗斯语, 科西嘉语, 立陶宛语, 简体中文, 索马里语, 繁体中文, 约鲁巴语, 维吾尔语, 缅甸语, 罗马尼亚语, 老挝语, 自动识别, 芬兰语, 苏格兰盖尔语, 苗语, 英语, 荷兰语, 菲律宾语, 萨摩亚语, 葡萄牙语, 蒙古语, 西班牙语, 豪萨语, 越南语, 阿塞拜疆语, 阿姆哈拉语, 阿尔巴尼亚语, 阿拉伯语, 鞑靼语, 韩语, 马其顿语, 马尔加什语, 马拉地语, 马拉雅拉姆语, 马来语, 马耳他语, 高棉语, 齐切瓦语, 等语言的翻译.

Copyright ©2024 I Love Translation. All reserved.

E-mail: