2.2. Statistical analysis We used m

2.2. Statistical analysis We used multiple techniques for analysis depending on the data format. For continuous rank data (Objectives 1, 4e5), we used two way analysis of variance (ANOVA) to test for the influence of the two explanatory variables (Objective 1: pest and region; Objective 4: control method and region; Objective 5: attribute and region)
and their interaction. When a model was significant, we used Fisher’s least significant difference (LSD) post hoc test to determine which values were different (Zar, 1999). For nominal responses (Objectives 2e3, 6), we used Fisher’s exact test (i.e., test of independence; Zar, 1999) when we had two nominal variables, and the exact multinomial test (i.e., goodnessof-fit test; McDonald, 2009) when we had one nominal variable. When these tests indicated a significant difference, we used
multiple Fisher’s exact tests or exact binomial tests (McDonald,
2009) to determine which responses were different. We used
a ¼ 0.05 for all tests.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.2 สถิติวิเคราะห์ที่เราใช้หลายเทคนิคสำหรับวิเคราะห์ตามรูปแบบของข้อมูล สำหรับข้อมูลอย่างต่อเนื่องอันดับ (เป้าหมาย 1, 4e5), เราใช้สองวิธีวิเคราะห์ของผลต่าง (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) การทดสอบอิทธิพลของตัวแปรอธิบายสอง (วัตถุประสงค์ 1: พืชและภูมิภาค วัตถุประสงค์ที่ 4: วิธีการควบคุมและภูมิภาค วัตถุประสงค์ 5: แอตทริบิวต์และภูมิภาค)และการโต้ตอบ เมื่อแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญ เราใช้ของ Fisher สำคัญน้อย post hoc ทดสอบความแตกต่าง (LSD) เพื่อกำหนดค่าที่ได้แตกต่างกัน (ซ้ำ 1999) ระบุการตอบสนอง (เป้าหมาย 2e3, 6), เราใช้ของ Fisher ทดสอบแน่นอน (เช่น ทดสอบเอกราช ซ้ำ 1999) เมื่อเรามีสองตัวแปรที่ระบุ และการทดสอบก็ตามแน่นอน (เช่น goodnessof พอดีทดสอบ แมคโดนัลด์ 2009) เมื่อเรามีหนึ่งตัวแปรที่ระบุ เมื่อทดสอบเหล่านี้บ่งชี้ความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ เราใช้หลาย Fisher แน่นอนทดสอบหรือการทดสอบทวินามแน่นอน (แมคโดนัลด์2009) เพื่อตรวจสอบคำตอบที่ได้แตกต่างกัน เราใช้0.05 ที่¼ทดสอบทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.2 การวิเคราะห์ทางสถิติเราใช้หลายเทคนิคสำหรับการวิเคราะห์ขึ้นอยู่กับรูปแบบข้อมูล สำหรับข้อมูลการจัดอันดับอย่างต่อเนื่อง (วัตถุประสงค์ 1, 4e5) เราใช้สองการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว (ANOVA) เพื่อทดสอบอิทธิพลของสองตัวแปรอธิบาย (วัตถุประสงค์ 1: ศัตรูพืชและภูมิภาควัตถุประสงค์ที่ 4: วิธีการควบคุมและภูมิภาควัตถุประสงค์ที่ 5: แอตทริบิวต์และภูมิภาค)
และการมีปฏิสัมพันธ์ของพวกเขา เมื่อแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญเราใช้น้อยฟิชเชอร์แตกต่างกัน (LSD) โพสต์เฉพาะกิจทดสอบเพื่อตรวจสอบค่าที่แตกต่างกัน (ซาร์, 1999) สำหรับการตอบสนองน้อย (วัตถุประสงค์ 2e3 6) เราใช้การทดสอบที่แน่นอนฟิชเชอร์ (เช่นการทดสอบความเป็นอิสระ; ซาร์, 1999) เมื่อเรามีสองตัวแปรที่ระบุและการทดสอบที่แน่นอนพหุนาม (เช่น goodnessof พอดีทดสอบ McDonald 2009) เมื่อเรามีตัวแปรหนึ่งที่ระบุ เมื่อการทดสอบเหล่านี้ชี้ให้เห็นความแตกต่างที่เราใช้ในการทดสอบที่แน่นอนหลายฟิชเชอร์หรือการทดสอบสองจำนวนที่แน่นอน (โดนัลด์, 2009) เพื่อตรวจสอบว่าการตอบสนองที่แตกต่างกัน เราใช้¼ 0.05 สำหรับการทดสอบทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.2 . เราใช้เทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์หลายขึ้นอยู่กับข้อมูลในรูปแบบ สำหรับข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ( มีอันดับ 1 4e5 ) เราใช้ในการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทาง ( ANOVA ) เพื่อทดสอบอิทธิพลของ 2 ตัวแปร ( วิธีอธิบายวัตถุประสงค์ 1 : ศัตรูพืชและภูมิภาค ; วัตถุประสงค์ 4 : การควบคุมและเขต ; วัตถุประสงค์ 5 : คุณลักษณะและภูมิภาค )
และการโต้ตอบของพวกเขาเมื่อรูปแบบอย่างมีนัยสำคัญ เราใช้ปลา Least Significant Difference ( LSD ) ตำแหน่งกรรมการไปตรวจค่าต่างกัน ( n , 1999 ) สำหรับการตอบสนองปกติ ( วัตถุประสงค์ 2e3 6 ) เราใช้ของ Fisher Exact Test ( เช่นการทดสอบความเป็นอิสระ ; n , 1999 ) เมื่อเราสองระบุตัวแปรและแน่นอนวิธีทดสอบ ( เช่น goodnessof พอดีทดสอบ แมคโดนัลด์2009 ) เมื่อเราได้หนึ่งในตัวแปร เมื่อพบความแตกต่างทดสอบเหล่านี้ เราใช้พยาบาลหลายการทดสอบหรือการทดสอบทวินาม fisher exact แน่นอน ( McDonald ,
2009 ) เพื่อตรวจสอบ ซึ่งการตอบสนองต่างกัน เราใช้
เป็น¼ 0.05 สำหรับการทดสอบทั้งหมด