Statistical analysis Measured milk

Statistical analysis
Measured milk yield, milk component percentages, and DMI were reduced to monthly averages. These averages, and the blood Ca and P concentrations, between-diet differences were assessed by repeated measures analysis using Proc MIXED in SAS (SAS institute Inc., Cary, NC); treatment, time, treatment × time, and block were included as effects in the model. An AR (1) covariance structure was utilized. Milk production during the previous lactation and serum Ca and P concentrations at −6 d relative to calving were included as covariates in the models for analysis of milk yield and serum variables, respectively. Other data were analyzed using the general linear models procedure in SAS. Treatments were also tested for linear and quadratic effects by orthogonal polynomial contrasts. Categorical data were analyzed for treatment effects using Proc FREQ (SAS) with a chisquare and Fisher’s exact test.
Probability values of P < 0.05 were used to define statistically significant results, with statistical trends being defined at P < 0.10. Statistics related to block are excluded from discussion because of lack of significance of the term.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติ วัดนม เปอร์เซ็นต์ส่วนประกอบของนม และ DMI ได้ลดลงเป็นค่าเฉลี่ยรายเดือน เหล่านี้หาค่าเฉลี่ย และการเลือด Ca และ P ความเข้มข้น ความแตกต่างระหว่างอาหารถูกประเมิน โดยการวัดซ้ำการวิเคราะห์โดยใช้กระบวนการผสมใน SAS (SAS สถาบัน Inc. แครีแกรนต์ NC); รักษา เวลา เวลาในการรักษา และบล็อกที่เป็นผลในรูปแบบ มีใช้เป็นโครงสร้างความแปรปรวนร่วมของ AR (1) ผลิตน้ำนมในช่วงก่อนหน้านี้ด้านการให้นมและ serum Ca และ P ความเข้มข้นที่ −6 d เทียบ calving ถูกรวมเป็น covariates ในแบบจำลองสำหรับวิเคราะห์นมผลตอบแทนและเซรั่มตัวแปร ตามลำดับ ข้อมูลอื่น ๆ ที่ได้วิเคราะห์โดยใช้กระบวนการแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปใน SAS บำบัดยังถูกทดสอบในลักษณะเชิงเส้น และกำลังสอง โดยสัมผัส orthogonal พหุนาม ข้อมูลที่แน่ชัดได้วิเคราะห์สำหรับผลการรักษาโดยใช้กระบวนการ FREQ (SAS) กับ chisquare การทดสอบแน่นอนของฟิชเชอร์ ความน่าเป็นค่าของ P < 0.05 ถูกใช้เพื่อกำหนดผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ มีแนวโน้มสถิติที่ถูกกำหนดไว้ที่ P < 0.10 สถิติที่เกี่ยวข้องกับบล็อกจะถูกแยกออกจากการสนทนาเนื่องจากไม่มีความสำคัญของคำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติผลผลิตน้ำนมวัดร้อยละส่วนประกอบนมและ DMI ถูกลดลงไปเฉลี่ยรายเดือน
ค่าเฉลี่ยเหล่านี้และ Ca เลือดและความเข้มข้นของ P, ความแตกต่างระหว่างการรับประทานอาหารที่ได้รับการประเมินโดยการวิเคราะห์ซ้ำโดยใช้มาตรการพรผสมใน SAS (SAS สถาบันอิงค์แครี, NC); รักษาเวลาการรักษา×เวลาและบล็อกถูกรวมเป็นผลกระทบในรูปแบบ AR (1) โครงสร้างแปรปรวนถูกใช้ การผลิตนมในช่วงให้นมบุตรก่อนและซีรั่ม Ca และความเข้มข้นที่ P -6 d เทียบกับหลุดถูกรวมเป็นตัวแปรในรูปแบบสำหรับการวิเคราะห์ของผลผลิตน้ำนมและตัวแปรซีรั่มตามลำดับ ข้อมูลอื่น ๆ ที่ถูกนำมาวิเคราะห์โดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปขั้นตอนใน SAS การรักษายังมีการทดสอบสำหรับผลกระทบเชิงเส้นและสมการพหุนามโดยความแตกต่างมุมฉาก ข้อมูลเด็ดขาดวิเคราะห์สำหรับผลการรักษาโดยใช้พร FREQ (SAS) ด้วยค่าไคสแควและการทดสอบที่แน่นอนฟิชเชอร์.
ค่าความน่าจะเป็นของ P <0.05 ถูกนำมาใช้ในการกำหนดผลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกับแนวโน้มทางสถิติที่ถูกกำหนดไว้ที่ P <0.10 สถิติที่เกี่ยวข้องกับการบล็อกได้รับการยกเว้นจากการสนทนาเพราะขาดความสำคัญของคำว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ทางสถิติ
วัดเปอร์เซ็นต์ผลผลิตน้ำนม องค์ประกอบ และดีถูกลดเฉลี่ยรายเดือน ค่าเฉลี่ยเหล่านี้ และเลือด Ca และ P ความเข้มข้นระหว่างความแตกต่างของอาหารที่ถูกประเมิน โดยการวัดซ้ำ การวิเคราะห์ใช้ proc SAS ( SAS Institute Inc . ผสม แครี่ , NC ) ; การรักษา เวลา × รักษา และป้องกันถูกรวมเป็นผลในรูปแบบมี AR ( 1 ) โครงสร้างความแปรปรวนร่วมใช้ . การผลิตนมในช่วงก่อนหน้า และเซรั่มปริมาณ Ca และ P ที่ระดับ− 6 D ถูกรวมเป็นญาติมีความรู้ในรูปแบบการวิเคราะห์ตัวแปรผลผลิตน้ำนม และ เซรั่ม ตามลำดับ ข้อมูลอื่น ๆโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปขั้นตอนใน SASการทดลองและทดสอบและผลเชิงเส้นกำลังสองโดยปุความแตกต่าง . ข้อมูลเชิงคุณภาพวิเคราะห์การรักษาผลใช้ proc ความถี่ ( SAS ) ด้วยไคสแควร์ และ Fisher ' s Exact Test ค่า
. P < 0.05 ถูกใช้เพื่อกำหนดผลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ กับแนวโน้มการกำหนดอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ p < 0.003 .สถิติที่เกี่ยวข้องกับบล็อกจะถูกแยกออกจากการอภิปราย เพราะขาดความสำคัญของระยะ