Data analysisData analysis was cond

Data analysisData analysis was conducted using SPSS 21.0 package version. Distribution of data was evaluated using the Kolmogorov–Smirnov test. Comparison of the demographic characteristics was analysed using analysis of variance (ANOVA) for numerical data and χ2 or Fisher’s exact test for categorical data. For comparison of the dependent variables within the groups; paired t-test or Wilcoxon test was used, where appropriate. To determine which group was more effective, improvement ratios (%) ((after treatment value – baseline value)/(baseline value)× 100) with ANOVA/Student’s t-test (for parametric data), or Kruskal–Wallis/Mann–Whitney U test (for non-parametric data) were used. Bonferroni post-hoc analysis was performed to determine whether there were statistically different variables among the 3 groups. However, no adjustment/correction was performed for multiple comparisons among the number of outcome variables that were tested. A p-value < 0.05 was accepted as statistically significant.

結果 (繁體中文) 1:

數據分析
數據分析採用SPSS 21.0軟件包版本進行。使用Kolmogorov-Smirnov檢驗數據的分佈進行評價。使用方差分析（ANOVA）的分析數值數據和χ2或Fisher分類數據精確檢驗的人口特性的比較進行分析。對於組內的因變量的比較; 配對t檢驗或Wilcoxon檢驗所使用的，在適當情況下。要確定哪些組是更有效的，改善率（％）（（處理後的值 - 基線值）/（基準值）×100）與ANOVA /學生t檢驗（參數數據），或秩和檢驗/曼Whitney U檢驗（非參數數據）的使用。進行Bonferroni事後分析，以確定是否有3組間統計學差異變量。然而，沒有被用於被測試的結果變量的數目之間的多重比較進行調整/校正。p值<0.05被接受為統計學顯著。

結果 (繁體中文) 2:

資料分析
使用 SPSS 21.0 封裝版本進行了資料分析。使用科爾莫戈羅夫-斯米爾諾夫測試對資料的分佈進行了評估。使用數值資料的方差分析（方差）和#2或Fisher對分類資料的精確測試，對人口特徵進行了比較。用於比較組中的因變數;在適當情況下使用成對 t 測試或威爾科森測試。要確定哪個組更有效，改進比率 （%）（（處理後值 = 基線值）/（基線值）= 100）使用ANOVA/學生t-測試（用於參數資料），或Kruskal_Wallis/Mann_Whitney U測試（用於非參數資料）。對 Bonferroni 進行了事後分析，以確定 3 組之間是否存在統計上不同的變數。但是，對於所測試的結果變數數之間的多個比較，未執行調整/校正。p 值 = 0.05 被接受為統計顯著性值。 ...

結果 (繁體中文) 3:

資料分析
資料分析採用SPSS 21.0套裝軟體。採用Kolmogorov-Smirnov檢驗評估數據分佈。用方差分析（ANOVA）對數值數據和分類數據進行x2或Fisher精確檢驗，對人口統計學特徵進行比較分析。為了比較組內的因變數；在適當的情况下，使用配對t檢驗或Wilcoxon檢驗。為了確定哪一組更有效，使用方差分析/學生t檢驗（參數數據）或Kruskal-Wallis/Mann-Whitney U檢驗（非參數數據）的改善率（百分比）（治療後值-基線值）/（基線值）×100）。進行Bonferroni事後分析，以確定3組之間是否存在統計學上不同的變數。然而，沒有對試驗結果變數數量之間的多重比較進行調整/校正。p值<0.05具有統計學意義。