2.7. Statistical analysesAll data a

2.7. Statistical analyses
All data are reported as mean ± standard error of the mean (SEM).
Immunological datawere analysedwith a permutation-based approach
[31]. The repeated measures nonparametric ANOVA was set as follows:
for repeatedmeasureswithin control and LPS-treated groups the significance
of the two comparisons post 4 h vs pre (ΔT (4 h–0 h)) and post
24 h vs pre (ΔT (24 h–0 h)) was computed through a permutationbased
paired t-test; the overall effect was computed through direct
combination of the two test statistics (i.e. sumof the two statistics divided
by square root of 2). The interaction effects at 4 h and 24 h were
estimated as the difference between mean values (i.e. ΔT (24 h–0 h)
in treated minus ΔT (24 h–0 h) in controls) and tested through a permutation
test for independent samples. The alternatives are assumed
one-tailed since we could predict that any eventual effect of immunechallenge
on immunological parameters would have resulted in an
increase of values. Behavioural data were analysed in a similar way
with a two factor full model (i.e. treatment and time) within each pair
of octopuses. Since animals were not randomly assigned to the control
or to the treated group (see Section 2.5 in Materials and methods) we
avoided to make a statistical comparison between groups (interaction
time × treatment). Tests on behavioural responses are two-tailed.
With our relatively small sample size, the permutation-based approach
ensured exact control of the type I error without assuming normality
of the error terms. For each test a t-value and a p-value are reported
and since the significance is computed through permutations, degrees
of freedom are not used. The software packages R [32] with package
flip [33] were used for statistical analyses.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.7. สถิติวิเคราะห์มีรายงานข้อมูลทั้งหมดเป็นเฉลี่ย±ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย (SEM)Analysedwith datawere ระเบียบวิธีการเรียงสับเปลี่ยนตาม[31] การวัดซ้ำ nonparametric การวิเคราะห์ความแปรปรวนถูกตั้งค่าเป็นดังนี้:สำหรับการควบคุม repeatedmeasureswithin และ LPS ถือว่ากลุ่มความสำคัญเปรียบเทียบสองก่อนเทียบกับ 4 h (ΔT (4 h – 0 h)) การลงรายการบัญชี และลงรายการบัญชีก่อนเทียบกับ 24 h (ΔT (24 ชม – 0 h)) ถูกคำนวณผ่านการ permutationbasedจัดเป็นคู่ t-ทดสอบ ผลโดยรวมถูกคำนวณ โดยตรงชุดสองทดสอบสถิติ (เช่น sumof สองสถิติแบ่งออกเป็นโดยรากที่ 2) มีลักษณะโต้ตอบ 4 h และ 24 hประมาณเป็นผลต่างระหว่างค่าเฉลี่ย (เช่น ΔT (24 ชม – 0 h)ในรับลบ ΔT (24 ชม – 0 h) ในตัวควบคุม) และทดสอบผ่านการเรียงสับเปลี่ยนทดสอบตัวอย่างอิสระ แทนจะถือว่าด้านเดียวเนื่องจากเราไม่สามารถคาดการณ์ที่มีผลที่สุดของ immunechallengeพารามิเตอร์ที่ภูมิคุ้มกันจะทำให้การการเพิ่มขึ้นของค่า มี analysed ข้อมูลพฤติกรรมในมีสองตัวเต็มรูปแบบ (เช่นการรักษาและเวลา) ภายในแต่ละคู่ของ octopuses เนื่องจากสัตว์ไม่ได้กำหนดให้กับตัวควบคุมหรือให้การบำบัดกลุ่ม (ดู 2.5 ส่วนในวัสดุและวิธีการ) เราหลีกเลี่ยงทำการเปรียบเทียบทางสถิติระหว่างกลุ่ม (โต้ตอบเวลาในการรักษา) ทดสอบการตอบสนองพฤติกรรมมีสองหางด้วยขนาดของตัวอย่างขนาดค่อนข้างเล็ก วิธีเรียงสับเปลี่ยนตามมั่นใจแน่นอนควบคุมชนิดของฉันข้อผิดพลาด โดยสมมติว่า normalityเงื่อนไขข้อผิดพลาด สำหรับแต่ละการทดสอบ ค่า t และ p-ค่ารายงานและเนื่อง จากมีคำนวณความสำคัญผ่านสับ องศาเสรีภาพจะไม่ใช้ ซอฟต์แวร์แพคเกจ R [32] ด้วยแพคเกจพลิก [33] ใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.7 สถิติวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดจะมีการรายงานเป็นค่าเฉลี่ย±ข้อผิดพลาดมาตรฐานของค่าเฉลี่ย (SEM). ภูมิคุ้มกัน datawere analysedwith วิธีการเปลี่ยนแปลงตาม[31] มาตรการซ้ำ nonparametric ANOVA ถูกกำหนดดังนี้สำหรับrepeatedmeasureswithin กลุ่มควบคุมและกลุ่ม LPS ได้รับการรักษาอย่างมีนัยสำคัญของทั้งสองเปรียบเทียบโพสต์4 ชั่วโมงเทียบกับก่อน (ΔT (4 ชั่วโมง-0 ชั่วโมง)) และโพสต์24 ชั่วโมงเทียบกับก่อน (ΔT (24 ชั่วโมง -0 เอช)) คำนวณผ่าน permutationbased คู่ t-test; ผลกระทบโดยรวมได้รับการคำนวณโดยตรงผ่านการรวมกันของทั้งสองสถิติทดสอบ (เช่น sumof สองสถิติแบ่งออกจากรากที่สองของ2) ผลกระทบการทำงานร่วมกันใน 4 ชั่วโมงและ 24 ชั่วโมงถูกคาดเป็นความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ย (เช่นΔT (24 ชั่วโมง 0 ต่อชั่วโมง) ในการรับการรักษาลบΔT (24 ชั่วโมง 0 ต่อชั่วโมง) ในการควบคุม) และผ่านการทดสอบผ่านการเปลี่ยนแปลงการทดสอบสำหรับกลุ่มตัวอย่างที่เป็นอิสระ. ทางเลือกที่จะถือว่าเป็นหนึ่งในนกตั้งแต่ที่เราสามารถคาดการณ์ว่าในที่สุดผลใด ๆ ของ immunechallenge พารามิเตอร์ภูมิคุ้มกันจะมีผลในการเพิ่มขึ้นของค่า ข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์พฤติกรรมในลักษณะที่คล้ายกันกับสองปัจจัยรูปแบบเต็มรูปแบบ (เช่นการรักษาและเวลา) ภายในแต่ละคู่ของหมึก ตั้งแต่สัตว์ไม่ได้ถูกสุ่มให้ควบคุมหรือกลุ่มได้รับการรักษา (ดูมาตรา 2.5 ในวัสดุและวิธีการ) ที่เราหลีกเลี่ยงที่จะทำให้การเปรียบเทียบทางสถิติระหว่างกลุ่ม(ปฏิสัมพันธ์เวลา×รักษา) การทดสอบการตอบสนองพฤติกรรมสองนก. ด้วยขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่ค่อนข้างเล็กของเราวิธีการเปลี่ยนแปลงตามมั่นใจการควบคุมที่แน่นอนของความผิดพลาดประเภทโดยไม่ต้องสมมติว่าปกติของข้อตกลงข้อผิดพลาด สำหรับการทดสอบแต่ละเสื้อและค่า p-value จะมีการรายงานและตั้งแต่สำคัญคือการคำนวณผ่านพีชคณิตองศาความเป็นอิสระไม่ได้ใช้ ซอฟแวร์อาร์ [32] กับแพคเกจพลิก[33] ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.7 . สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดถูกรายงานเป็นค่าเฉลี่ย
±ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของค่าเฉลี่ย ( SEM )
analysedwith เป็นวิธีการที่ใช้และการตัดแต่ง
[ 31 ] ซ้ำมาตรการกำหนดวิธี ANOVA ดังนี้
ควบคุม repeatedmeasureswithin LPS และกลุ่มความสำคัญ
ของทั้งสองเปรียบเทียบโพสต์ 4 ชั่วโมงก่อน ( Δ VS T 4 H – 0 H )
) โพสต์24 ชั่วโมง และก่อน ( Δ T ( 24 H – 0 H ) เรียนผ่าน permutationbased
Paired t-test ; ผลโดยรวมคือคำนวณผ่านการรวมกันโดยตรง
ของทั้งสองการทดสอบสถิติ ( เช่น sumof สองสถิติแบ่ง
โดย รากที่สองของ 2 ) ปฏิสัมพันธ์ใน 4 ชั่วโมงและ 24 ชั่วโมง
ประเมินเป็นค่าความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ย ( เช่นΔ T ( 24 H )
0 H )ในการรักษาด้วยΔ T ( 24 H – 0 H ) ในการควบคุม ) และทดสอบผ่านการเรียงสับเปลี่ยน
ทดสอบอย่างอิสระ ทางเลือกสมมติ
หนึ่งหาง เนื่องจากเราสามารถคาดเดาผลใด ๆ ที่สุดของ immunechallenge
พารามิเตอร์การจะมีผลในการเพิ่มขึ้นของค่า
. วิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมในลักษณะที่คล้ายคลึงกับปัจจัย
2 เต็มรูปแบบ ( เช่นการรักษาและเวลา ) ภายในแต่ละคู่
ของปลาหมึกยักษ์ . เพราะสัตว์ไม่ได้เป็นแบบสุ่มควบคุม
หรือได้รับกลุ่ม ( ดูส่วน 2.5 ในวัสดุและวิธีการ ) เรา
หลีกเลี่ยงที่จะทำให้การเปรียบเทียบทางสถิติระหว่างกลุ่ม ( ปฏิสัมพันธ์
เวลา×การรักษา ) การทดสอบการตอบสนองทางพฤติกรรมสองหาง .
กับขนาดตัวอย่างของเราค่อนข้างเล็ก การเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ใช้
มั่นใจควบคุมที่แน่นอนของความผิดพลาดประเภทที่ 1 ได้โดยไม่ต้องสมมติว่าปกติ
ของข้อผิดพลาดดังกล่าว สำหรับแต่ละการทดสอบ t-value และภายหลังมีรายงาน
และเนื่องจากความสำคัญถูกคำนวณ โดยวิธีเรียงสับเปลี่ยน องศา
ของเสรีภาพที่ไม่ได้ใช้แล้ว แพคเกจซอฟต์แวร์ R [ 32 ] [ 33 ] กับแพคเกจ
พลิกวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติ