Multivariate patterns in biosorptio

Multivariate patterns in biosorption were visualized using Principal Components Analysis (PCA) from a correlation matrix with some elements log-transformed to create a normal distribution. Univariate analysis took the form of three-way fullyfactorial Analysis of Variance (ANOVA), with the factors biosorbent (fixed), pH (fixed) and time (random). Data were examined for normality and homogeneity of variance using normal-probability plot of raw residuals and predicted-residual scatter plot, and were transformed as necessary to meet assumptions [26]. Both the PCA and ANOVA test were conducted in Statistica for Windows (Ver. 10, C. Statsoft Inc. 1984–2011).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแบบตัวแปรพหุใน biosorption ถูกแสดงเป็นภาพที่ใช้การวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) จากเมทริกซ์สหสัมพันธ์มีองค์ประกอบบางส่วนเปลี่ยนล็อกสร้างแจก วิเคราะห์ไร Univariate เอาแบบของ fullyfactorial สามการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA), ปัจจัย biosorbent (ถาวร), ค่า pH (ถาวร) และเวลา (สุ่ม) ข้อมูลถูกตรวจสอบสำหรับเครื่องและ homogeneity ของผลต่างที่ใช้พล็อตธรรมดาน่าเป็นของดิบเหลือและพล็อตกระจายเหลือทำนาย และได้กลายเป็นความจำเป็นไปตามสมมติฐาน [26] ทั้ง PCA และ ANOVA ทดสอบได้ดำเนินการใน Statistica สำหรับการ Windows (ver. 10, C. Statsoft Inc. 1984 – 2011)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบหลายตัวแปรในการดูดซับถูกมองเห็นโดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) จากเมทริกซ์ความสัมพันธ์กับองค์ประกอบบางอย่างเข้าสู่ระบบเปลี่ยนเพื่อสร้างการกระจายปกติ วิเคราะห์ univariate เอารูปแบบของสามทาง fullyfactorial วิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) โดยมีปัจจัย biosorbent (คงที่), พีเอช (คงที่) และเวลา (สุ่ม) ข้อมูลที่มีการตรวจสอบการแจกแจงแบบปกติและความสม่ำเสมอของความแปรปรวนโดยใช้พล็อตปกติน่าจะเป็นของเหลือดิบและคาดการณ์-เหลือแปลงกระจายและถูกเปลี่ยนตามความจำเป็นเพื่อให้ตรงกับสมมติฐาน [26] ทั้ง PCA และการทดสอบความแปรปรวนได้ดำเนินการใน Statistica สำหรับ Windows (Ver. 10 ซี Statsoft อิงค์ 1984-2011)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลายตัวแปรในรูปแบบการเป็นปรากฏการณ์โดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) จากเมทริกซ์สหสัมพันธ์กับองค์ประกอบบาง log เปลี่ยนเพื่อสร้างการกระจายปกติ การวิเคราะห์กลุ่มเอารูปแบบของแบบ fullyfactorial การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) ด้วยปัจจัยวัสดุดูดซับทางชีวภาพ ( คงที่ ) , pH ( ถาวร ) และเวลา ( สุ่ม ) ทำการตรวจสอบค่าความแปรปรวนโดยใช้การแจกแจงแบบปกติ และพล็อตน่าจะเป็นปกติของดิบและที่เหลือกระจายแปลงค่าคาดการณ์และถูกเปลี่ยนเท่าที่จำเป็นเพื่อตอบสนองสมมติฐาน [ 26 ] ทั้ง PCA และการทดสอบสถิติที่ดำเนินการใน statistica สำหรับ Windows ( Ver . 10 . StatSoft อิงค์ 1984 – 2011 )