2.3. Statistical analysis of comple

2.3. Statistical analysis of complex symmetric structures
For studies of bilaterally symmetric structures, a two-way mixed model analysis of variance (ANOVA) is traditionally used to quantify symmetric variation and asymmetry (Leamy, 1984; Palmerand Strobeck, 1986, 2003). In this design, the ‘individual’ maine ffect represents variation among individuals, the ‘side’ main effect stands for directional asymmetry (DA: on average one side is consistently more developed than the other; e.g. American lobster), the interaction term ‘individual-by-side’ accounts for FA, and measurement error (ME) can be quantified if replicates have been made.However, this design has been criticised since it does not take into account heterogeneity in asymmetry or ME (Stige et al., 2006; vanDongen et al., 1999). An alternative method has been suggested that uses linear mixed effects models (LMEs) and REstricted Maximum Likelihood (REML) (Pinheiro and Bates, 2000) to calculate robust estimates of asymmetry and take into account heterogene-ity in FA, DA and ME (Stige et al., 2005, 2006; van Dongen, 2006; vanDongen et al., 1999).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.3. สถิติวิเคราะห์โครงสร้างสมมาตรที่ซับซ้อนศึกษาโครงสร้าง bilaterally สมมาตร การผสมรุ่นสองวิเคราะห์ของผลต่าง (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) ซึ่งใช้วัดปริมาณรูปแบบสมมาตรและ asymmetry (Leamy, 1984 Palmerand Strobeck, 1986, 2003) ในแบบนี้ ffect เมน 'ละ' หมายถึงความผันแปรระหว่างบุคคล ผลหลัก 'ด้าน' หมายถึงทิศทาง asymmetry (DA: ค่าเฉลี่ยในด้านหนึ่งเป็นอย่างต่อเนื่องมากขึ้นพัฒนากว่ากัน เช่นอเมริกันกุ้ง), สามารถ quantified 'บุคคลโดยด้าน' บัญชี FA ข้อผิดพลาดการวัด (ME) ถ้าสามารถจำลองได้ทำคำโต้ตอบ อย่างไรก็ตาม นี้ออกแบบได้ถูก criticised เนื่องจากจะไม่ได้ใช้เข้าบัญชี heterogeneity asymmetry หรือฉัน (Stige และ al., 2006; vanDongen et al., 1999) วิธีการอื่นได้แล้วแนะนำว่า ใช้เส้นผสมรูปแบบลักษณะพิเศษ (LMEs) และจำกัดสูงสุดโอกาส (REML) (Pinheiro และเบตส์ 2000) การคำนวณการประเมินประสิทธิภาพของ asymmetry ในบัญชี heterogene-ity FA, DA และฉัน (Stige et al., 2005, 2006; van Dongen, 2006; vanDongen et al., 1999)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.3 การวิเคราะห์ทางสถิติของโครงสร้างส่วนที่ซับซ้อน
สำหรับการศึกษาของโครงสร้างสมมาตรทั้งสองข้างการวิเคราะห์รูปแบบการผสมแบบสองทางของความแปรปรวน (ANOVA) จะใช้แบบดั้งเดิมที่จะหาจำนวนรูปแบบสมมาตรและไม่สมมาตร (Leamy 1984; Palmerand Strobeck, 1986, 2003) ในการออกแบบนี้ 'บุคคล' เมน ffect แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในหมู่ประชาชน 'ด้าน' ผลกระทบหลักย่อมาจากความไม่สมดุลทิศทาง (DA: โดยเฉลี่ยอีกด้านหนึ่งคือการพัฒนาอย่างต่อเนื่องมากขึ้นกว่าที่อื่น ๆ เช่นกุ้งก้ามกรามอเมริกัน) ระยะการทำงานร่วมกันของแต่ละบุคคล -by ด้านบัญชีสำหรับเอฟเอและข้อผิดพลาดการวัด (ME) สามารถวัดถ้าซ้ำได้รับ made.However, การออกแบบนี้ได้รับการวิพากษ์วิจารณ์เพราะมันไม่ได้คำนึงถึงความแตกต่างในบัญชีหรือไม่สมดุลเมน (Stige et al., 2006 ; vanDongen, et al, 1999). วิธีทางเลือกได้รับการแนะนำที่ใช้แบบจำลองผลกระทบผสมเชิงเส้น (LMEs) และ จำกัด โอกาสสูงสุด (REML) (Pinheiro และเบตส์, 2000) ในการคำนวณประมาณการที่แข็งแกร่งของความไม่สมดุลและคำนึง heterogene-ity ในเอฟเอคั DA และ ME (Stige et al, 2005, 2006. รถตู้ Dongen 2006. vanDongen, et al, 1999)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.3 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์โครงสร้าง
ศึกษาโครงสร้างสมมาตรทวิภาคีสมมาตรที่ซับซ้อน , ผสมแบบสองทาง การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) ใช้ผ้าที่มีความสมมาตรและไม่สมมาตร ( leamy , 1984 ; palmerand strobeck , 1986 , 2003 ) ในการออกแบบนี้ ' บุคคล ' เมน ffect หมายถึง รูปแบบของบุคคลด้าน ' ' หลักผลมาจากความไม่สมดุลทิศทาง ( ดา : เฉลี่ยด้านหนึ่งอย่างต่อเนื่องที่พัฒนามากขึ้นกว่าอื่น ๆ เช่น อเมริกัน กุ้งมังกร , การปฏิสัมพันธ์ในระยะของแต่ละด้านของ เอฟเอ โดยบัญชีและข้อผิดพลาดการวัด ( ฉัน ) สามารถ quantified หากซ้ำได้ อย่างไรก็ตามออกแบบนี้ได้รับการวิพากษ์วิจารณ์ เพราะไม่ได้คำนึงถึงความหลากหลายในความไม่สมดุลหรือฉัน ( stige et al . , 2006 ; vandongen et al . , 1999 ) วิธีที่ได้รับการแนะนำให้ใช้ผสมเชิงเส้นแบบจำลองผลกระทบ ( lmes ) และ จำกัด โอกาสสูงสุด ( REML ) ( Pinheiro และ เบตส์ , 2000 ) เพื่อคำนวณประมาณการที่แข็งแกร่งของความไม่สมดุลและใช้เวลาเข้าบัญชีผิดพวกผิดพ้อง ity ในฟ้า ,ดา และฉัน ( stige et al . , 2005 , 2006 ; รถตู้ดอนเกน , 2006 ; vandongen et al . , 1999 ) .