Multivariate statistical analysesTh

Multivariate statistical analyses
The Q mode cluster analysis applied to the investigated sites,
as they contain genera with relative abundances higher than
1% of total abundance, resulting in grouping the samples into
three separate clusters (A, B and C) where each of them repre-
sents a specific area. Cluster A includes Alexandria site
whereas Cluster B embraces Suez site, and cluster C represents
Port Said site, (Fig. 4). Out of 22 foraminiferal genera were
observed in this study, only those deemed statistically signifi-
cant (13 genera) were used in the factor and cluster analyses.
Factor analysis reduced the data set of benthic fauna to four
factors as shown in (Fig. 5). R-mode factor analysis was
carried out based on the percentages of the significant genera
(13 genera). The factor-loading matrix is useful in establishing
a quantitative link between generic assemblages and aspects of
the environment. Genera with strong loadings (P0.5 positive
or negative) were used in identifying the most effective
environmental factors. R-mode factor analysis revealed that
85.5% of total variance could be explained by the first four
factors in particular, the eigenvalues of factor 1 (47.5% of the total variance), factor 2 (22.4% of the total variance),
factor 3 (9.5% of the total variance) and factor 4 (6% of the
total variance).
Factor 1 (Peneroplis, Discorbis and Elphidium with nutrient and
OC%)
The predominant elements in the first factor are Textularia,
Spiroloculina, Sigmolinita, Peneroplis, Discorbis and Elphidium.
Factor scores plotting is best developed within the upper
samples of Suez core (0–25 cm).
Factor 2 (Quinqueloculina, and Amphistegina with CaCo3)
The contributions to the second component are due mainly to
Quinqueloculina, Triloculina and Amphistegina Factor scores
plotting, shows that the highest significant values are typical
for samples from carbonate inner-shelf with highest percentage
of Amphistegina, which are recorded at the upper samples in
Alexandria core (0–35 cm).
Factor 3 (Spiroloculina with depth and sorting)
Spiroloculina dominated the third component with core depth
and sorting. The factor scores plotting shows that this factor is
more significant below 25 cm core depth in Suez area.
Factor 4 (Sigmolinita and Conerbella)
Sigmolinita and Conerbella are the predominant elements in
the fourth factor. Factor scores plotting shows that the highest
significant values are typical for the upper most sample at Suez
core.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลายตัวแปรทางสถิติวิเคราะห์การวิเคราะห์กลุ่มโหมด Q นำไปใช้กับเว็บไซต์ตรวจสอบการที่พวกเขามีจำพวกที่มีอนุภาคญาติสูงกว่า1% ของความอุดมสมบูรณ์รวมส่งผลให้การจัดกลุ่มตัวอย่างออกเป็นสามกลุ่มที่แยกต่างหาก(A, B และ C) ที่แต่ละของพวกเขา repre - sents บริเวณ คลัสเตอร์รวมถึงเว็บไซต์ซานเดรียในขณะที่คลัสเตอร์ B โอบกอดเว็บไซต์สุเอซและแสดงให้เห็นถึงกลุ่ม C เว็บไซต์ท่าพูด (รูปที่. 4) ออกจาก 22 จำพวก foraminiferal ถูกตั้งข้อสังเกตในการศึกษาครั้งนี้จะมีเพียงผู้ที่ถือว่าsignifi- สถิติลาดเท(13 สกุล) ถูกนำมาใช้ในปัจจัยและกลุ่มวิเคราะห์. การวิเคราะห์ปัจจัยที่ลดลงชุดข้อมูลของสัตว์หน้าดินถึงสี่ปัจจัยดังแสดงใน (รูปที่ 5. ) วิเคราะห์ปัจจัย R-mode ได้รับการดำเนินการขึ้นอยู่กับเปอร์เซ็นต์ของจำพวกอย่างมีนัยสำคัญ(13 สกุล) เมทริกซ์ปัจจัยที่โหลดจะเป็นประโยชน์ในการสร้างความเชื่อมโยงระหว่างปริมาณ assemblages ทั่วไปและลักษณะของสภาพแวดล้อม จำพวกที่มีภาระที่แข็งแกร่ง (P0.5 บวกหรือเชิงลบ) ถูกนำมาใช้ในการระบุมีประสิทธิภาพมากที่สุดปัจจัยแวดล้อม วิเคราะห์ปัจจัย R-mode เปิดเผยว่า85.5% ของความแปรปรวนรวมสามารถอธิบายได้โดยครั้งแรกที่สี่ปัจจัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งค่าลักษณะเฉพาะของปัจจัยที่1 (47.5% ของความแปรปรวนทั้งหมด) ปัจจัยที่ 2 (22.4% ของความแปรปรวนทั้งหมด) ปัจจัยที่ 3 (9.5% ของความแปรปรวนทั้งหมด) และปัจจัย 4 (6% ของความแปรปรวนทั้งหมด). ปัจจัยที่ 1 (Peneroplis, Discorbis และ Elphidium ด้วยสารอาหารและOC%) องค์ประกอบเด่นในปัจจัยแรกที่มี Textularia, Spiroloculina, Sigmolinita, Peneroplis, Discorbis และ Elphidium. คะแนนปัจจัยที่พล็อตได้รับการพัฒนาที่ดีที่สุดในตอนบนตัวอย่างของแกนสุเอซ (0-25 เซนติเมตร). ปัจจัยที่ 2 (Quinqueloculina และ Amphistegina กับ CaCo3) ผลงานไปยังส่วนที่สองเป็นส่วนใหญ่เนื่องจากQuinqueloculina, Triloculina และปัจจัย Amphistegina คะแนนการวางแผนแสดงให้เห็นว่าค่าอย่างมีนัยสำคัญที่สูงที่สุดเป็นปกติสำหรับตัวอย่างจากภายในชั้นคาร์บอเนตที่มีเปอร์เซ็นต์สูงสุดของAmphistegina ซึ่งได้รับการบันทึกไว้ในตัวอย่างบนในหลักซานเดรีย(0-35 เซนติเมตร). ปัจจัยที่ 3 (Spiroloculina ที่มีความลึกและการเรียงลำดับ) Spiroloculina ครอบงำองค์ประกอบที่สามหลักที่มีความลึกและการเรียงลำดับ คะแนนปัจจัยที่พล็อตแสดงให้เห็นว่าปัจจัยนี้เป็นอย่างมีนัยสำคัญดังต่อไปนี้ความลึก 25 เซนติเมตรหลักในพื้นที่คลองสุเอซ. ปัจจัย 4 (Sigmolinita และ Conerbella) Sigmolinita และ Conerbella เป็นองค์ประกอบเด่นในปัจจัยสี่ ปัจจัยคะแนนแสดงให้เห็นว่าพล็อตที่สูงที่สุดค่าอย่างมีนัยสำคัญเป็นปกติสำหรับบนตัวอย่างมากที่สุดในคลองสุเอซหลัก