2.5. Statistical analysisThe PLFA p

2.5. Statistical analysis
The PLFA profiles were analyzed using the CANOCO software
(version 4.5, Microcomputer Power, Inc., Ithaca, NY). The amounts
of individual PLFA were analyzed based on the Principal Component
Analysis (PCA). The factors loading scores for individual PLFAs
were used to assess the relative importance of each PLFA. The
Redundancy analysis (RDA) was based on a covariance matrix,
where mol % of fatty acids was centered. The PCA as an indirect
gradient was used to analyze the major patterns of the PLFA, and to
interpret their relevance with the available environmental factors.
RDA as a direct gradient analysis, the ordination axes represented
aggregates of the environmental data that best explain the PLFA
data. All the environmental factors were tested for significance
(p < 0.05) to explain the variation in the PLFA data using a Monte
Carlo permutation test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.5 วิเคราะห์ทางสถิติ
ค่า PLFA ได้วิเคราะห์โดยใช้ซอฟต์แวร์ CANOCO
(รุ่น 4.5 ไมโครคอมพิวเตอร์ไฟฟ้า Inc., Ithaca, NY) ยอด
ของแต่ละ PLFA ได้วิเคราะห์ตามส่วนประกอบหลัก
วิเคราะห์ (PCA) ปัจจัยที่โหลดคะแนนสำหรับแต่ละ PLFAs
ถูกใช้ในการประเมินความสำคัญของแต่ละ PLFA ใน
การวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน (RDA) ขึ้นบนเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วม,
ที่จุดศูนย์กลางโมล%ของกรดไขมัน PCA เป็นการอ้อม
ใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบสำคัญ ของการ PLFA และการไล่ระดับสี
ตีความเกี่ยวข้องกับการมีสิ่งแวดล้อมปัจจัยการ
RDA เป็นวิเคราะห์ไล่ระดับแบบตรง แกนบวชแทน
กับผลรวมของข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่ดีที่สุดอธิบาย PLFA
ข้อมูล ปัจจัยแวดล้อมทั้งหมดถูกทดสอบสำคัญ
(p < 0.05) อธิบายการเปลี่ยนแปลงในข้อมูล PLFA ใช้กับมอน
Carlo ทดสอบการเรียงสับเปลี่ยน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.5 การวิเคราะห์ทางสถิติ
โปรไฟล์ PLFA ถูกนำมาวิเคราะห์โดยใช้ซอฟแวร์ CANOCO
(รุ่น 4.5 ไมโครคอมพิวเตอร์พาวเวอร์อิงค์กล่อมนิวยอร์ก) ปริมาณ
ของ PLFA แต่ละวิเคราะห์ตามหลักส่วน
การวิเคราะห์ (PCA) ปัจจัยการโหลดคะแนนสำหรับแต่ละ PLFAs
ถูกนำมาใช้ในการประเมินความสำคัญของแต่ละ PLFA
การวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน (RDA) ก็ขึ้นอยู่กับเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วม
ที่ mol% ของกรดไขมันเป็นศูนย์กลาง PCA เป็นทางอ้อม
ลาดถูกใช้ในการวิเคราะห์รูปแบบสำคัญของ PLFA และ
ตีความความเกี่ยวข้องกับปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมที่มี
RDA การวิเคราะห์ทางลาดตรงแกนบวชเป็นตัวแทนของ
มวลรวมของข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมที่ดีที่สุดอธิบาย PLFA
ข้อมูล . ทุกปัจจัยแวดล้อมที่มีการทดสอบสำหรับความสำคัญ
(p <0.05) ที่จะอธิบายถึงความแตกต่างในการข้อมูล PLFA ใช้มอน
ติคาร์โลทดสอบการเปลี่ยนแปลง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.5 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล plfa
โปรไฟล์โดยใช้ canoco ซอฟต์แวร์
( รุ่น 4.5 , ไมโครคอมพิวเตอร์พลังงาน , Inc , Ithaca , NY ) ยอดเงินของแต่ละคน
plfa วิเคราะห์โดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA )
. คะแนนสำหรับแต่ละปัจจัยโหลด plfas
ถูกใช้เพื่อประเมินความสำคัญสัมพัทธ์ของแต่ละ plfa .
การวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน ( RDA ) คือยึดความแปรปรวนเมทริกซ์
ที่โมล % ของกรดไขมันอยู่ตรงกลาง PCA เป็นการไล่สีทางอ้อม
ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบหลักของ plfa และ

แปลกันเองกับของปัจจัยสิ่งแวดล้อม .
RDA เป็นการวิเคราะห์ลาดโดยตรง การบวชแกนแทน
มวลรวมของสิ่งแวดล้อมข้อมูลที่ดีที่สุดอธิบายข้อมูล plfa

ทั้งหมดปัจจัยสิ่งแวดล้อม ทดสอบความสำคัญ
( P < 0.05 ) เพื่ออธิบายการเปลี่ยนแปลงในข้อมูล plfa ใช้ทดสอบการเปลี่ยนแปลง
มอนติคาร์โล