Data analyses The principle of inte

Data analyses The principle of intention to treat was applied, but in reality all participants who took part in the 16-week measurement had also completed the interventions. The primary analysis concerned differences in outcomes between the BEL and the CAU group and the stability of the same outcomes at the six-month follow-up. The instruments used produced ordinal scales and since equal distances between scale steps could not be assumed, mainly non-parametric statistics were used. To use the variation in an optimal way sum scores were used, and change scores were calculated as the difference between a later and a previous measurement (e.g., the follow-up score minus the baseline score). Two sets of scores were computed, namely differences from baseline to completion of the intervention and from baseline to the followup. The inferential statistics used to test differences in change scores between the BEL and CAU group were the Mann-Whitney U-test. For descriptive purposes, the raw change scores were transformed to Tscores; that is, all scales got the same mean (=50) and standard deviation (=10). The Wilcoxon test, performed on the respective samples separately, was used to shed further light on findings regarding change scores. In order to account for clustering effects, parametric statistics had to be used, and mixed linear model was employed to calculate intra-class correlations (ICC). The level for a statistically significant pvalue was set at p < 0.05, but all p-values

結果 (繁體中文) 1:

數據分析
意向治療的原則是適用的，但在現實中誰在為期16週的測量參加了所有與會者還完成了干預措施。主要分析關注的BEL和CAU組和相同的結果在六個月隨訪的穩定性之間的差異的結果。該儀器採用產生順序尺度和規模，因為步驟之間相等的距離不能被假定，使用主要由非參數統計。要使用的變化以最佳的方式和分數使用，並且變化得分計算為稍後的與前一測量值之間的差（例如，後續得分減去基線得分）。計算了兩套分數，即從基線到干預的完成，從基線到後續的差異。用於在BEL和CAU組之間變化得分測試差異的統計推斷是曼 - 惠特尼U檢驗。為了描述的目的，原始變化分數轉化為Tscores; 即，所有尺度得到了相同的平均值（= 50）和標準偏差（= 10）。Wilcoxon檢驗，分別對各樣品上執行的，用於對關於變化得分結果進一步闡明。為了帳戶集聚效應，參數統計，必須使用，並採用混合線性模型來計算類內相關性（ICC）。對於統計學上顯著p值水平設定為p <0.05，但所有的p值 所有尺度得到了相同的平均值（= 50）和標準偏差（= 10）。Wilcoxon檢驗，分別對各樣品上執行的，用於對關於變化得分結果進一步闡明。為了帳戶集聚效應，參數統計，必須使用，並採用混合線性模型來計算類內相關性（ICC）。對於統計學上顯著p值水平設定為p <0.05，但所有的p值 所有尺度得到了相同的平均值（= 50）和標準偏差（= 10）。Wilcoxon檢驗，分別對各樣品上執行的，用於對關於變化得分結果進一步闡明。為了帳戶集聚效應，參數統計，必須使用，並採用混合線性模型來計算類內相關性（ICC）。對於統計學上顯著p值水平設定為p <0.05，但所有的p值

結果 (繁體中文) 2:

資料分析
適用了治療意向原則，但實際上，參加16周測量的所有參與者也完成了干預。初步分析涉及BEL和CAU小組在結果上的差異，以及六個月後續行動中相同結果的穩定性。所使用的儀器產生了尺規，由於不能假定尺度步數之間的距離相等，因此主要使用了非參數統計。為了以最佳方式使用變異，將更改分數計算為以後的度量和上一個度量之間的差值（例如，後續分數減去基線分數）。計算了兩組分數，即從基線到干預完成以及從基線到後續行動的差異。用於測試 BEL 和 CAU 組之間變化分數差異的推斷統計資料是曼-惠特尼 U 型測試。出於描述目的，原始更改分數轉換為 T分數;也就是說，所有刻度的均值 （+50） 和標準差 （+10）。威爾科森測試，分別對各自的樣本進行，用於進一步闡明有關變化分數的發現。為了考慮聚類效應，必須使用參數統計，並使用混合線性模型來計算類內相關性 （ICC）。具有統計顯著性 pvalue 的級別設置為 p = 0.05，但所有 p 值

結果 (繁體中文) 3:

資料分析
雖然採用了意向治療原則，但事實上，參與16周量測的所有參與者也完成了干預。初步分析涉及BEL組和CAU組之間的結果差异，以及6個月隨訪時相同結果的穩定性。使用的儀器產生了序數標度，由於無法假設標度步之間的距離相等，囙此主要使用了非參數統計。為了以最佳管道使用變化，使用總和得分，並將變化得分計算為後一個測量值與前一個測量值之間的差异（例如，隨訪得分减去基線得分）。計算兩組得分，即從基線到干預完成和從基線到隨訪的差异。用於檢驗BEL組和CAU組之間變化得分差异的推斷統計資料是Mann-Whitney U檢驗。為了便於描述，原始變化分數被轉換為Tscores；也就是說，所有量表的平均值（=50）和標準差（=10）。Wilcoxon檢驗分別對各個樣本進行，用於進一步闡明關於變化分數的發現。為了解釋聚類效應，必須使用參數統計，並使用混合線性模型計算類內相關（ICC）。具有統計學意義的p值水准設定為p<0.05，但所有p值