1.3.数据分析

连续变量用均数±标准差（X(—)±S）表示，分类变量用频数（n）和百分比（%）表示。本研究中，连续性变量不符合正态检验（P＜0.05），所以，我们采用两独立样本的秩和检验来计算两组间的统计学差异，对分类变量，我们采用卡方检验（X2）来计算两组间的统计学差异。通过单因素和多因素logistic回归分析计算比值比（OR）和95%置信区间（95%CI）去分析睡眠时间与高血压患病率之间的关系。我们设计了四个多因素logistic回归分析模型，模型1包括年龄、教育文化程度、吸烟、吃蔬菜、吃水果、户外活动、糖尿病、高同型半胱氨酸血症、冠心病、慢性肾功能衰竭、房颤或瓣膜性心脏病、脑梗死、脑出血、降压药、降脂药、血糖;模型2包括模型1 +体重指数（BMI）;模型3包括模型2 +高脂血症;模型4包括模型3 +心率。我们采用SPSS 26.0统计软件对资料进行描述和分析。