집단별 SDNN, RMS-SD, TP에 대한 반복측정 분산분석은 통계학적으로 유의미한 차이가 없었고 집단 및 시간에 대한 교호작용도 유의미하지 않은 것으로 드러났다. 각각, SDNN은 \([ \mathrm { F } (1,14)=0.037, \mathrm { P } =0.850] \), RMS-SD는 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.331, \mathrm { P } =0.574] \), TP는 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.277, \mathrm { P } =0.607] \).
<h4>(2) SDNN의 변화</h4> <p>SDNN은 실험군의 경우, \( 43.478 \pm 18.355 \)에서 \( 48.100 \pm 19.146 \)으로 4.622가 증가하였고, 통제군은 \( 44.043 \pm 13.567 \)에서 \(46.529 \pm 16.283 \) 으로 증가하였다. 각 집단별 SDNN에 대한 반복측정 분산분석은 Table 4에서 보는 바와 같이 집단에 따라 통계학으로 유의한 차이가 없었으며 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.06, \mathrm { p } =0.941] \)시간에 따라서도 유의한 차이를 보이지 않았고 \( [ \mathrm { F } (1.14)=0.413 \), \( \mathrm { p } =0.531] \), 집단 및 시간에 대한 교호작용도 유의하지 않은 것으로 나타났다 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.037, \mathrm { P } =0.850] \).</p> <h4>(3) RMS-SD의 변화</h4> <p>RMS-SD는 실험군의 경우, \( 35.567 \pm 20.279 \) 에서 \( 45.622 \pm 23.211 \) 로 11.055가 증가하였고, 통제군의 경우, \( 37.886 \pm 18.987 \)에서 \( 40.314 \pm 20.920 \)으로 2.428 증가하였다. 각 집단별 RMS-SD에 대한 반복측정 분산분석은 Table 5에서 보는 바와 같이 집단에 따라 통계학적으로 유의한 차이가 없었으며 \( [ \mathrm { F } (1,14)= \) \( 0.033, \mathrm { P } =0.859 \) ]시간에 따라서도 유의한 차이를 보이지 않았고 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.887, \mathrm { P } =0.362] \), 집단 및 시간에 대한 교호작용도 유의하지 않은 것으로 나타났다 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.331, \mathrm { P } =0.574] \).</p> <h4>(4) TP의 변화</h4> <p>TP는 실험군의 경우, \( 1738.20 \pm 1218.96 \)에서 \( 1953.07 \pm 155.160 \)로 214.87이 증가하였고, 통제군의 경우, \( 1370.98 \pm 887.12 \) 에서 ( 2091.00 \pm 1968.41 \)으로 720.02가 증가하였다. 각 집단별 TP에 대한 반복측정 분산분석은 Table 6에서 보는 바와 같이 집단에 따라 통계학적으로 유의한 차이가 없었으며 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.043 \), \( \mathrm { P } =0.839] \)시간에 따라서도 유의한 차이를 보이지 않았고 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.949, \mathrm { P } =0.346] \), 집단 및 시간에 대한 교호작용도 유의하지 않은 것으로 나타났다 \( [ \mathrm { F } (1,14)=0.277, \mathrm { P } =0.607] \).</p>