關於上肢疼痛與整體生活品質等的單變量分析結果(Renew!)

分析不刪除非個案自評生活品質的那個樣本(n=152)，以原本的疼痛分數將個案分成兩組: 8-20分/21-24分，做分數的轉換(8-20=1, 21-24=2)。檢查其分數分布，偏態值(skewness)為-0.6，峰態值(kurtosis)為-1.6，接近常態分佈。

再來，將轉換後的疼痛分數與其他變數作單變量的分析，看變數之間兩兩的相關:

Correlations
		fmue	bi	fai	oqol	pain
fmue	Pearson Correlation	1	.635**	.460**	.592**	.512**
	Sig. (2-tailed)		.000	.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
bi	Pearson Correlation	.635**	1	.575**	.758**	.372**
	Sig. (2-tailed)	.000		.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
fai	Pearson Correlation	.460**	.575**	1	.691**	.414**
	Sig. (2-tailed)	.000	.000		.000	.000
	N	152	152	152	152	152
oqol	Pearson Correlation	.592**	.758**	.691**	1	.406**
	Sig. (2-tailed)	.000	.000	.000		.000
	N	152	152	152	152	152
pain	Pearson Correlation	.512**	.372**	.414**	.406**	1
	Sig. (2-tailed)	.000	.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

上肢疼痛與上肢動作/BADL/IADL/整體生活品質在統計上皆有顯著相關(p<0.01)，其中，與上肢動作相關最高，r=0.51，呈中度相關。其次是IADL, 整體生活品質和BADL，r=0.37~0.41，略低於中度相關。

與整體生活品質相關最相關的變項是BADL(r=0.76)，其次是IADL(r=0.69)，再來是上肢動作(r=0.59)及疼痛(r=0.41)。

Renew:

後來發現BI的分數分佈也不是很常態[偏態值(skewness)為-1.6，峰態值(kurtosis)為2.0]，所以也將個案的分數分成兩群(0-15; 16-20)，後來分數分佈就接近常態了[偏態值(skewness)為-0.9，峰態值(kurtosis)為1.1]。以下是新的單變量分析結果:
*原本Pain和BI或O-QOL和BI的相關都稍微降低了!

Correlations
		fmue	pain	binew	fai	oqol
fmue	Pearson Correlation	1	.512**	.566**	.460**	.592**
	Sig. (2-tailed)		.000	.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
pain	Pearson Correlation	.512**	1	.314**	.414**	.406**
	Sig. (2-tailed)	.000		.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
binew	Pearson Correlation	.566**	.314**	1	.532**	.664**
	Sig. (2-tailed)	.000	.000		.000	.000
	N	152	152	152	152	152
fai	Pearson Correlation	.460**	.414**	.532**	1	.691**
	Sig. (2-tailed)	.000	.000	.000		.000
	N	152	152	152	152	152
oqol	Pearson Correlation	.592**	.406**	.664**	.691**	1
	Sig. (2-tailed)	.000	.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

附注: 也試著將疼痛分數轉成對數和指數，轉成對數的分數不符合常態，所以不進一步分析。轉成指數的分數接近常態[偏態值(skewness)為0.8，峰態值(kurtosis)為-1.2]，轉換分數與其他變數的相關情形如下:

Correlations
		fmue	bi	fai	oqol	exppain
fmue	Pearson Correlation	1	.635**	.460**	.592**	.388**
	Sig. (2-tailed)		.000	.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
bi	Pearson Correlation	.635**	1	.575**	.758**	.330**
	Sig. (2-tailed)	.000		.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
fai	Pearson Correlation	.460**	.575**	1	.691**	.511**
	Sig. (2-tailed)	.000	.000		.000	.000
	N	152	152	152	152	152
oqol	Pearson Correlation	.592**	.758**	.691**	1	.437**
	Sig. (2-tailed)	.000	.000	.000		.000
	N	152	152	152	152	152
exppain	Pearson Correlation	.388**	.330**	.511**	.437**	1
	Sig. (2-tailed)	.000	.000	.000	.000
	N	152	152	152	152	152
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

* 多變量分析: 目前將兩種轉換後的疼痛分數放進複迴歸模式分析，皆出現與之前相同的結果(疼痛不被納入模式)。因為轉換後的疼痛分數皆與上肢動作/BADL/IADL有中低度的相關，所以目前似乎無法以這個複迴歸模式(O-QOL=UE+BI+FAI+Pain)來解釋疼痛與整體生活品質的關係。

Renew:
將分兩群後的疼痛分數及BI分數放進迴歸分析模式，則首先被選進模式的變數是FAI，再來才是BI和上肢分數，疼痛依然沒有被選進去。

之後，要多找些單變量及多變量分析的regression model paper來閱讀了。