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#許願款
顧客許願款❤️歐美日多個國家盛行綠咖啡多年，幫助身體促進新陳代謝細胞更新同時也是抗氧化的重要首選‼️研究指出，綠咖啡中「綠原酸」能調節腸道、幫助控制血糖、脂肪細胞代謝；但咖啡豆如果經過烤焙，綠原酸就會大量流失，只有綠咖啡才能保留豐富的綠原酸~
【德國Sanct Bernhard綠咖啡豆膠囊】
規格 : 120入 (2個月)
有效期限 : 2023
🌟經臨床證實：
🔹22天平均減退10%體重‼️
🔹22天平均降低16%脂肪比例‼️
❓什麼是綠原酸(Chlorogenic acid)
綠咖啡具有天然綠原酸成分，這是一種酚酸類的物質，幫助降低與抑制腸道吸收糖分，可促進肝醣合成，避免血糖過高，加快脂肪在體內燃燒的速度。
❓綠原酸(Chlorogenic acid)作用性
咖啡綠原酸能♦️刺激粒線體，加速對脂肪的作用♦️讓脂質進入粒腺體內燃燒、消耗，轉換成熱量，因此能降低體脂肪♦️幫助在意體脂肪的人縮減腹部脂肪。
🌟《醫學國際期刊（Journal of International Medical Research）》在一項人體實驗中發現，攝取綠原酸含量高的咖啡受試者，12週之後體重平均下降達5.4公斤‼️至於所喝的咖啡綠原酸含量較少的一組，平均體重只減1.7公斤。體脂肪方面，咖啡中綠原酸含量多的一組，平均減少3.6％，而綠原酸攝取較低的組別，則平均減少0.7％。
❓綠原酸每日建議使用量
每日食用量每日食用限量🔹400毫克。
❓此款膠囊特別添加成分-「鉻」
膠囊中特意添加的「鉻」，幫助平衡血糖水平，避免過分節食帶來的低血糖，保持正常的營養代謝。
✅每一顆膠囊成分
1️⃣綠咖啡提取物 400 毫克=含綠原酸 200毫克。
2️⃣鉻 50 微克。
✅使用方法
每天二次，早晚飯前半小時服用一顆，直接用溫水送服。
❌不含麩質❌酵母❌牛奶衍生物❌鹽❌乳糖❌人造色素，❌香精和防腐劑 。
✅適用人群 : 成人，易胖者。
⚠️十六歲以下、經期懷孕或哺乳不建議服用。
===綠咖啡綠原酸功能===
以下為醫學期刊資料提供參考
🌟幫助促進新陳代謝
綠原酸多酚能促進新陳代謝；若細胞持續的更新，使身體機能代謝維持最好狀態。
🌟 抑制脂肪吸收，預防代謝症候群
2010年國際咖啡科學會議中發表研究指出：綠原酸能夠干擾脂肪酶酵素活性，♦️抑制脂肪的分解與吸收，也意味著皮下脂肪或內臟脂肪不易囤積於體內，濃度越高，效果越顯著，達到預防代謝症候群的功效。
🌟抗氧化、減少自由基，保護眼睛
醫學界「自由基－抗氧化物質」理論日益被重視，咖啡中的綠原酸、茶葉中的兒茶素♦️建議運用天然的植化素成份‼️用最簡單的方式攝取抗氧化物質，讓身體年輕健康。
康乃爾大學在一項研究中發現，咖啡中所富含的綠原酸（chlorogenic acid）可能有保護視網膜細胞的作用。視網膜位於眼球的內層，由一層感光細胞和其他神經細胞組成，負責接受及組織視覺影像，供大腦辨認。視網膜同時也是身體裡新陳代謝最活躍的組織之一。視網膜的耗氧速度甚至比大腦還快，而氧化壓力所引起的現象，如黃斑部病變、糖尿病視網膜病變和青光眼，都有可能導致失明。
♦️研究人員解釋，綠原酸的抗氧化作用，幫助減少視網膜細胞死亡的原因之一。
抑制醣類吸收，調節血糖
🌟綠原酸有抑制葡萄糖吸收的功能，進而幫助減輕體重。
日本食品科學工學會刊上的研究也有相同的結果，♦️綠原酸濃度越高，越容易抑制醣類分解酵素的活性，進而使血糖上升趨緩。
🌟降血脂、三高，增加血管力
攝取「綠原酸」（chlorogenic acid）可有效提升血管力。血管力，指的是為了將必須的血液量輸送至必須的部位時，血管調節收縮擴張的力量。飲食作息不正常、年齡增長等各種原因導致血管變硬，使得控制血管收縮擴張的神經機能低下，血液流動受到阻礙，進而造成必要的氧氣、營養素、熱能等難以輸送至細胞，體內的二氧化碳等老廢物質也無法回收代謝，手腳冰冷、肌膚乾燥、心血管疾病等跟著找上門來。
♦️《臨床和實驗性高血壓期刊（Clinical and Experimental Hypertension）》在一項針對有輕微高血壓的患者的實驗中發現，一組給予綠原酸咖啡萃取物，對照組則服用安慰劑。攝取咖啡綠原酸的組別，收縮壓與舒張壓都明顯降低，飲用安慰劑的另一組在血壓方面卻沒有明顯的下降。
🌟降低體脂肪、緊實小腹
咖啡綠原酸能刺激粒線體，加速對脂肪的作用，讓脂質進入粒腺體內燃燒、消耗，轉換成熱量，因此能降低體脂肪，幫助在意體脂肪的人縮減腹部脂肪。
🌟調節免疫、改善發炎
人體發炎時，體內會產生許多氧化反應，消滅了病變細胞，卻也傷害原本健康的細胞，綠原酸的抗氧化能力使發炎現象獲得改善。
🌟美肌護膚
綠原酸可防止黑色素沈澱，預防黑斑產生，並對抗活性氧物質，保持肌膚彈性有光澤；更可加速肌膚的新陳代謝，使皮膚加速排出廢舊角質，淡化因循環不暢導致的黑眼圈。
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調節效果解釋 在 Re: [問題] 中介或調節效果？ - 看板Statistics 的推薦與評價
自曝其短，先說說我對中介和調節的理解
看是不是有錯誤
這樣才比較知道問題點在哪裡XDD
我的理解是：
1.中介(Me)
(a)
X ..........> Y
(b) (c)
X ........> Me.......> Y
.....................>
(c')
檢證步驟：
(1) X和Y的關係顯著(a)
(2) X和Me的關係顯著(b)
(3) Me和Y的關係顯著(c)
(4) X和Me對Y的關係顯著，c'值小於a
目前有的學者認為即使(a)不顯著，X和Y也可能存在中介效應
有可能是因為(b)(c)的方向與(a)相反，才讓(a)不顯著
有些人甚至認為，只要X....>Me Me......>Y這兩段有顯著
中介效果就可以成立
2.調節（干擾）(Mo)
(a)
X ............> Y
(b)
Mo............> Y
(c)
X*Mo..........> Y
當(c)顯著時，表示有調節效果存在
調節的意思就是，Mo會改變X與Y的關係，讓強度和方向出現轉變
我的研究設計是：
（自變項）病情嚴重程度（連續）(X)
（依變項）體重是否變瘦（二分，變瘦1/沒瘦0) (Y)
用Logistic迴歸分析後
現在知道：X和Y的直接相關性不顯著
（-2LL=13.938 Cox and Snell R平方=.043 Nagelkerke R平方=.059
卡方1.729(.189) B= -.087(.492)(不顯著) Wals=.472 ExpB=.916）
之後又參考理論，找出另一個可能影響的因素：吃東西的量（連續）(M)
檢測之後，X和M有顯著的負相關
（R=.364 R平方=.132 adjR平方=.112 F=6.550*
B= -.222* SE=.087 Beta= -.364）
M和Y有顯著的負相關
（-2LL=51.876 Cox and Snell R平方=.159 Nagelkerke R平方=.216
卡方=7.791** B= -.295* Wals=6.011 ExpB=.745）
所以現在知道，X.....>M, M......>Y這兩段關係顯著
X................>Y不顯著
但我不確定「吃東西的量」到底屬於 中介變項(Me)或調節變項(Mo)？
所以兩種檢證方式都有用spss跑
1.如果是 中介(Me)：
我使用二元Logistic迴歸分析，把X和M一起放入共變量欄位
方法用 Enter法
跑出來的結果和單獨只放X的來比：
(1) 自變數只放 X
-2LL=13.938 Cox and Snell R平方=.043 Nagelkerke R平方=.059
卡方1.729(.189)（不顯著）
X的 B= -.087(.492)(不顯著) Wals=.472 ExpB=.916
(2) 自變數放入 X和M
-2LL=43.398 Cox and Snell R^2=.303 Nagelkerke R^2=.413
卡方=16.269***
X的 B= -.173* Wals=6.379 ExpB=.841
M的 B= -.502** Wals=9.103 ExpB=.605
可以發現：
X的顯著程度提高，從 不顯著 變成 顯著
X的B值增加，從-.087變成-.173
M的B值大於X(-.502)
R^2值變大
這樣我可以說M是中介變項嗎？？
（可是X的B值增加，而不是減少）
另外，如果它是中介變數，那要怎麼詮釋？
(1)因為X....>M(負相關)，M.......>Y(負相關)
表示：病情越嚴重，吃的東西越少，進而會讓體重變瘦
病情嚴重程度和體重變瘦成 正相關
(2)但把X和M一起放進去時，X...>Y 卻呈現負相關
代表 病情嚴重程度 和 體重變瘦與否成 負相關
應該用哪一部分來做解釋？因為(1)和(2)似乎是相反的
2. 如果是 調節
使用 二元Logistic回歸
先放入 X，其次是M，第三是X*M
使用Enter法
跑出的結果是：
-2LL=30,256 Cox and Snell R^2=.480 Nagelkerke R^2=.653
卡方=13.142***
Hosmer與Lemeshow檢定：卡方=21.046**
（似乎表示模型不佳）
X的 B= -.689** Wals=8.530 ExpB= .502
M的 B= -1.730** Wals=7.224 ExpB= .177
X*M的 B= .108** Wals=6.915 ExpB=1.115
交互作用也有顯著，這樣表示M是調節變項？？
那要怎麼詮釋 X*M的B值是正的，X和M的B值是負的？
另外，一個變項可以同時是 中介＋調節嗎？
我可以說：病情的嚴重程度(X)可能會讓 體重變瘦(Y)
但必須視吃東西的多寡(Mo)而定
病越重，吃很多，體重不會瘦
越健康，吃很少，體重會變瘦......可以這樣詮釋嗎??
或是說：M的加入可以讓X和Y之間關係強度增強，使其出現顯著？
又是落落長一篇
希望版友們能有耐心看完
萬分感謝大家的回覆!!
※ 引述《winchin (撼動宇宙的第一小步)》之銘言：
: 最近遇到一個問題，翻了許多資料後還是沒啥頭緒
: 所以上來請教有經驗的板友
: 我的問題和中介效果、調節效果有關
: 內容有點長，裡面的故事也都是另外舉例的，還望大家能有耐心看完..
: 首先，簡單說明一下我的主題
: 一開始我想檢驗「身體的健康程度」(X)和「體重是否變瘦」(Y)兩者間的相關性
: X是連續變數，0非常健康-------->20病情嚴重，病越重，分數越高
: Y是二分的變數（變瘦1／沒變瘦0）
: 傳統論點認為：健康越不佳，體重就會變瘦
: 所以檢證的假設是：X和Y之間是 正相關
: 但跑了Logistic迴歸之後卻發現，X和Y之間的相關性 不顯著 且是 負相關
: 所以接下來我就想找看看有無其他的因素會影響X和Y間的關係
: 從過去理論文獻當中
: 學者們提到「吃進去的食物性質與數量」(M)會影響「體重變瘦與否」(Y)
: 因此我就列出三種食物（澱粉類M1、水果類M2、茶類M3）（連續變數）
: 檢驗他們的相關性
: 結果呈現出：
: 一，「健康程度」(X)和 澱粉類M1、水果類M2、茶類M3 都有顯著的 負相關
: （病越重，吃得越少）
: 二，只有 澱粉類M1 和 「體重變瘦」(Y) 之間有顯著的 負相關
: 至於M2 M3都未顯著
: （澱粉類的熱量高，吃越少，越會變瘦；吃越多，越會發胖）
: 所以我就知道 澱粉類M1 可能會影響X和Y的關係
: 為了確定M1確實有影響
: 因此我把 M1當成 控制變數，和X一起再跑一次 Logistic迴歸
: 結果顯示：
: X對Y的關聯程度提升，而且負相關達到顯著水準
: 我現在的問題點是：
: 一，請問我把M1當成控制變數的做法
: 能不能用來判定 M1的確有著中介或調節的效果？
: （我不需要知道效果的強度，或完全中介與部分中介
: 只需要知道是不是有中介效果即可）
: 二，我查到的資料在進行中介或調解效果分析時
: 依變項(Y)都是連續變項，或者分成三份以上的變項（用虛擬變項去跑）
: 但我的依變項卻是二分，0和1的變項
: 好像沒辦法用這種方式去檢驗？那有沒有其他合適的方法？
: 三，大家常說的中介效果成立都是符合：
: (a) X------->Y 顯著
: (b) X------->M1 顯著
: (c) X*M1---->Y
: 但我的情況是：
: (a)X------->Y 就已經不顯著
: 但是
: (b)X------->M1 顯著
: (c)M1------>Y 顯著
: 那這樣 X----> M1-----> Y 之間還有中介或調節的關係嗎？
: 四，在這樣的情況之下，該怎麼替 M1 定名？
: 它是 中介變數？調節變數（干擾變數）？還是......？
: 五，該怎麼詮釋統計結果比較妥當？
: 目前比較確定的是：
: 1. X和Y沒有顯著的直接相關（身體的健康程度不會直接讓體重變瘦）
: 2. M1和Y有顯著的負相關（澱粉類吃越多，體重越胖0
: 吃越少，體重越瘦1）
: 3. X和M1有顯著的負相關（病得越重，吃東西的量越少）
: 4. 把M1當成控制變項後，X和Y之間出現 顯著負相關
: （病得越重，體重越胖0，身體越健康，體重越瘦1）
: 如果只就2和3（X--->M1，M1---->Y）這兩段來解釋，是合乎理論預期
: （病得越重，澱粉類吃越少，澱粉類吃越少，則體重越瘦
: 所以病情越重 與 體重變瘦 之間有著正相關）
: 但M1的角色是甚麼？可以把它稱為中介變項嗎？
: 另外，要怎麼解讀 4 這一點？
: 它雖然凸顯出M1的影響力，可是卻和理論預期相反
: 而且也和結合2,3兩段後的解釋相反
: 在控制M1以後，X和Y呈現出顯著的負相關
: （病越重，體重越胖？？？）
: 我目前的解釋方法是：
: 病情的嚴重程度(X)在某種情況之下的確可能使得 體重變瘦(Y)
: 但體重變瘦與否 必須視 澱粉類M1 吃的數量多寡而定
: M1是很重要的干擾或中介變項
: 倘若病情很嚴重，同時澱粉類吃很多，那麼體重變瘦的機率會增加
: 如果病情嚴重，但澱粉類吃很少，則變瘦的機率會下降
: 如果身體很健康，但澱粉類吃很多，會提高變胖的機會
: 如果很健康，但澱粉吃很少，會降低變胖的機會
: 請問這樣的解釋妥當嗎？？
: 懇請版友們提供建議，萬分感謝!!
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