The null hypothesis of no crab effe

The null hypothesis of no crab effect on carbon as carbohydrates (CCHO),proteins (C-PRT), lipids (C-LIP), LOC content, on the ratio of each carbon pool to LOC, on OMbioavailability in sediments, and on the benthic flux of each substance (i.e., DOC, dissolved carbohydrates and dissolved proteins) were evaluated independently for each parametand intertidal site (i.e., mudflat and saltmarsh) using one way ANOVA.
We used a posteriori multiple comparison tests to evaluate statistical differences among groups when detecting significant differences with ANOVA.
Normality and homoscedasticity of data were evaluated by using the Shapiro–Wilk and Levene tests, respectively and when assumption could not be met even when using common monotonic data transformations, nonparametric tests were used instead of ANOVA

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมมติฐานว่างของคาร์บอนเป็นคาร์โบไฮเดรต (CCHO), โปรตีน (C-PRT), ไขมัน (C-LIP) ล็อค เนื้อหา อัตราส่วนของคาร์บอนแต่ละการลอค OMbioavailability ในตะกอน และไหลธรรมชาติของแต่ละสาร (เช่น DOC คาร์โบไฮเดรตที่ละลายน้ำและละลายโปรตีน) คงปูถูกประเมินอย่างอิสระสำหรับแต่ละ intertidal โกงกาง parametand ไซต์ (เช่น บริเวณและ saltmarsh) โดยใช้ ANOVA วิธีหนึ่ง เราใช้ posteriori เปรียบเทียบหลายทดสอบการประเมินความแตกต่างทางสถิติระหว่างกลุ่มเมื่อตรวจพบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ ด้วย ANOVA คัมภีร์พระไตรปิฎกว่าและ homoscedasticity ข้อมูลถูกประเมิน โดยใช้ Shapiro – Wilk และทดสอบของ Levene ตามลำดับ และเมื่อไม่เป็นไปตามสมมติฐานเมื่อใช้แปลง monotonic ข้อมูลทั่วไป ใช้แทน ANOVA ทดสอบ nonparametric

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สมมติฐานของการไม่มีผลกระทบปูคาร์บอนเป็นคาร์โบไฮเดรต (CCHO) โปรตีน (C-PRT) ไขมัน (C-LIP) LOC เนื้อหาอัตราส่วนของแต่ละสระว่ายน้ำคาร์บอน LOC ใน OMbioavailability ในตะกอนและใน การไหลของหน้าดินของแต่ละสาร (เช่น DOC, คาร์โบไฮเดรตที่ละลายในน้ำและโปรตีนที่ละลายในน้ำ) ได้รับการประเมินอย่างอิสระสำหรับแต่ละเว็บไซต์ intertidal parametand (เช่นหาดโคลนและ Saltmarsh) โดยใช้วิธีหนึ่ง ANOVA.
เราใช้ posteriori การทดสอบเปรียบเทียบหลายในการประเมินความแตกต่างทางสถิติระหว่างกลุ่มเมื่อ การตรวจสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญกับการวิเคราะห์ความแปรปรวน.
Normality และ homoscedasticity ของข้อมูลได้รับการประเมินโดยใช้ Shapiro-Wilk และการทดสอบ Levene ตามลำดับและเมื่อสมมติฐานไม่สามารถพบแม้ว่าจะใช้การแปลงข้อมูลที่ต่อเนื่องร่วมกันทดสอบอิงพารามิเตอร์ถูกนำมาใช้แทนการวิเคราะห์ความแปรปรวน