2.4. Statistical analysesFor both s

2.4. Statistical analyses
For both studies, data were averaged across depths within sites,
and log2 transformed to approximate normal distributions. Linear
models were used to examine the variation in bioindicator candidates
in response to water quality (Study 1) and to water quality
and regions (fixed) (Study 2). The presence of interactions between
water quality and regions was assessed in the model selection process,
but none were detected and hence only additive effects of
predictors were used. The results were presented as (1) tables to
document effect sizes, directions and their significance, and (2)
graphical displays of the form of the dependency of indicators on
water quality and region. The latter are called partial effects and
are conditional on the regions being in the model but held constant.
Redundancy analyses were used to investigate the joint responses
of all indicator candidates to the predictors (WQI in
Study 1, turbidity and chlorophyll, conditional on regions, in Study
2). Lastly, to calibrate the bioindicator system, data from Study 1
and 2 were combined, and the three water quality variables, turbidity,
chlorophyll and total suspended solids, were separately related
to the final 12 bioindicators from all sites using linear models.
All statistical analyses were done with the software R (R Development
Core Team, 2010).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.4. สถิติวิเคราะห์สำหรับการศึกษาทั้งสอง คจะเฉลี่ยข้อมูลไปส่วนลึกภายในเว็บไซต์และ log2 เปลี่ยนการกระจายปกติโดยประมาณ เชิงเส้นรุ่นที่ใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในผู้สมัคร bioindicatorในการตอบสนอง (ศึกษา 1) คุณภาพน้ำ และคุณภาพน้ำและภูมิภาค (ถาวร) (เรียน 2) การปรากฏตัวของปฏิสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพน้ำและภูมิภาคได้รับการประเมินในกระบวนการเลือกรูปแบบแต่ไม่ดังเท่านั้น และตรวจพบสารเติมแต่งผลของใช้ทำนาย ผลการนำเสนอเป็นตาราง (1)เอกสารผลขนาด ทิศทาง และความสำคัญ และ (2)แสดงรูปแบบของการอ้างอิงตัวชี้วัดในคุณภาพน้ำและภูมิภาค หลังเรียกว่าผลกระทบบางส่วน และอยู่ในภูมิภาคอยู่ในรูปแบบ แต่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่องใช้วิเคราะห์ความซ้ำซ้อนในการตรวจสอบคำตอบร่วมกันของตัวบ่งชี้ผู้สมัครในการทำนาย (WQI ในศึกษา 1 ความขุ่น และคลอโร ฟิล ในภูมิภาค ในการศึกษา2) . สุดท้าย การสอบเทียบระบบ bioindicator ข้อมูลจากศึกษา 1ได้รวม 2 และ 3 น้ำแปรคุณภาพ ความขุ่นคลอโรฟิลและแข็งรวม แยกเกี่ยวข้องการ bioindicators 12 สุดท้ายจากไซต์ทั้งหมดที่ใช้แบบจำลองเชิงเส้นวิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดทำ ด้วยซอฟแวร์ R (R พัฒนาหลักทีม 2010)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.4 สถิติวิเคราะห์
สำหรับการศึกษาทั้งข้อมูลที่ได้มาเฉลี่ยทั่วส่วนลึกภายในเว็บไซต์
และ log2 เปลี่ยนที่ใกล้เคียงกับการแจกแจงปกติ เชิงเส้น
รุ่นที่ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในผู้สมัครดัชนีทางชีวภาพ
ในการตอบสนองต่อคุณภาพน้ำ (การศึกษา 1) และคุณภาพน้ำ
และภูมิภาค (คงที่) (การศึกษา 2) การปรากฏตัวของการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่าง
คุณภาพน้ำและภูมิภาคได้รับการประเมินในขั้นตอนการคัดเลือกรูปแบบ
แต่ไม่มีผู้ใดได้รับการตรวจพบและด้วยเหตุนี้ผลกระทบเพียงสารเติมแต่ง
ทำนายถูกนำมาใช้ ผลการวิจัยที่นำเสนอเป็น (1) ตาราง
เอกสารขนาดอิทธิพลทิศทางและความสำคัญของพวกเขาและ (2)
การแสดงกราฟิกในรูปแบบของการพึ่งพาของตัวชี้วัดที่เกี่ยวกับ
คุณภาพน้ำและภูมิภาค หลังถูกเรียกว่าผลกระทบบางส่วนและ
มีเงื่อนไขในภูมิภาคที่อยู่ในรูปแบบ แต่ที่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่อง
ซ้ำซ้อนวิเคราะห์ถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบคำตอบร่วมกัน
ของผู้สมัครทั้งหมดบ่งชี้การพยากรณ์ (WQI ใน
การศึกษา 1 ความขุ่นและคลอโรฟิลเงื่อนไขในภูมิภาคในการศึกษา
2) สุดท้ายการปรับระบบดัชนีทางชีวภาพข้อมูลจากการศึกษาที่ 1
และ 2 มารวมกันและตัวแปรที่มีคุณภาพสามน้ำขุ่น,
คลอโรฟิลและของแข็งแขวนลอยที่เกี่ยวข้องแยก
สุดท้าย 12 ดัชนีชี้วัดจากเว็บไซต์ทั้งหมดโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้น
วิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดได้ทำกับซอฟต์แวร์ R (R พัฒนา
หลักของทีม 2010)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.4 . การวิเคราะห์ทางสถิติทั้งเพื่อการศึกษา จำนวนเฉลี่ยในส่วนลึกภายในเว็บไซต์การแจกแจงปกติและเปลี่ยนประมาณ LN . เชิงเส้นรุ่นถูกใช้เพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงใน bioindicator ผู้สมัครในการตอบสนอง ( 1 ) คุณภาพน้ำและคุณภาพน้ำและภูมิภาค ( ถาวร ) ( การศึกษา ) การมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพน้ำ และภูมิภาคที่ได้รับในการเลือกแบบจำลองกระบวนการแต่ไม่มีผู้ใดพบ แล้วจึงเติมต่อเท่านั้นตัวนี้มาใช้ ผลลัพธ์ที่ได้แสดงเป็น ( 1 ) โต๊ะขนาดผลเอกสาร เส้นทาง และความสำคัญของตนเอง และ ( 2 )แสดงกราฟิกของรูปแบบของการพึ่งพาตัวชี้วัดในคุณภาพน้ำและภูมิภาค หลังถูกเรียกว่าผลบางส่วน และเป็นเงื่อนไขในภูมิภาคในรูปแบบแต่ที่จัดขึ้นอย่างต่อเนื่องการวิเคราะห์ความซ้ำซ้อนถูกใช้เพื่อตรวจสอบการตอบสนองร่วมกันตัวบ่งชี้การทำนายของผู้สมัครทั้งหมดที่ระบายในการศึกษา 1 , ความขุ่น และคลอโรฟิลล์ เงื่อนไขในภูมิภาค ในการศึกษา2 ) ท้ายนี้ เพื่อปรับระบบ bioindicator ข้อมูลที่ได้จากการศึกษา 12 ร่วม และสามตัวแปรคุณภาพน้ำ ความขุ่นคลอโรฟิลล์ และของแข็งแขวนลอยทั้งหมด เป็นแยกที่เกี่ยวข้องเพื่อสุดท้าย 12 ตัวบ่งชี้ทางชีวภาพจากเว็บไซต์ทั้งหมดที่ใช้แบบจำลองเชิงเส้นสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ทั้งหมดเสร็จซอฟต์แวร์ R ( r พัฒนาทีมงานหลัก , 2010 )