Statistical analysisData were analy

Statistical analysis
Data were analyzed using a generalized linear model
approach [27,28]. First, we tested for differences between
years, between seasons and between seasons within each
year (year X season interaction) in the occurrence of
viruses or the abundance of indicator bacteria. For viruses,
the response variable (presence/absence) was assumed to
follow a Bernoulli distribution; the abundance of bacteria
was assumed to follow a quasiPoisson distribution (to
compensate for overdispersion when a Poisson distribution
was used). A full factorial model with factors Year
(2001 vs. 2002) and Season (cold-dry vs. warm-rainy) was
fitted to each response variable (occurrence of rotavirus,
enterovirus and astrovirus; abundance of TC, FC, and FE)
separately. The terms' significance was judged with basis
on the change in deviance that its deletion from the
model produced, which approximately follows a Chisquare
distribution [27].
Second, in order to examine the relationship between the
occurrence of viruses or the abundance of bacteria and the
physicochemical environmental variables recorded, loglinear
(for bacteria abundance, with a quasiPoisson distribution)
or logit (for viruses occurrence, with a Bernoulli
distribution) models were separately fitted to each
response variable (abundance of TC, FC, and FE; occurrence
of rotavirus, enterovirus and astrovirus) with the
environmental variables (temperature, conductivity, pH
and Oxygen concentration) as predictors; for viruses'
models, the abundance of indicator bacteria (i.e., TC, FC
and FE) were also included as predictors. In each case, predictor
variables significantly related to the response variable
were identified also with basis on the change in
deviance that its deletion from the model produced.
Finally, simple two-way analyses of variance were used to
test for differences between years, between seasons and
between seasons within each year in the means of the
physicochemical environmental variables recorded (pH,
Oxygen concentration, temperature and conductivity).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติมีวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นเมจแบบทั่วไปวิธี [27,28] ครั้งแรก เราทดสอบความแตกต่างระหว่างปี ฤดูกาล และ ระหว่างฤดูกาลภายในแต่ละปี (ปี X ฤดูกาลโต้ตอบ) ในการเกิดไวรัสหรือแบคทีเรียบ่งชี้มากมายที่ ไวรัสมีสมมติตัวแปรตอบสนอง (สถานะการขาดงาน)ทำตามการกระจายของ Bernoulli ความอุดมสมบูรณ์ของแบคทีเรียถือตามการกระจาย quasiPoisson (ชดเชยสำหรับ overdispersion เมื่อการแจกแจงปัวซองใช้) แบบแฟกเต็ม ด้วยปัจจัยปี(2001 เทียบกับ 2002) และฤดูกาล (เย็นแห้งเทียบกับอบอุ่นฝน)พอดีกับแต่ละตัวแปรตอบสนอง (เกิด rotavirusเอนเทอโรไวรัสและ astrovirus ความอุดมสมบูรณ์ ของ TC, FC, FE)แยกต่างหาก ความสำคัญของเงื่อนไขถูกตัดสิน ด้วยเกณฑ์การเปลี่ยนแปลงใน deviance ที่เป็นลบจากการรูปแบบผลิต ซึ่งตามประมาณการ Chisquareกระจาย [27]สอง การตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดความอุดมสมบูรณ์ของแบคทีเรียหรือไวรัสและตัวแปรสภาพแวดล้อม physicochemical บันทึก loglinear(สำหรับแบคทีเรียมากมาย มีการกระจาย quasiPoisson)หรือ logit (การเกิดไวรัส กับ Bernoulliแบบกระจาย) ถูกติดตั้งแยกต่างหากแต่ละตัวแปรตอบสนอง (ความอุดมสมบูรณ์ ของ TC, FC, FE เหตุการณ์rotavirus เอนเทอโรไวรัส และ astrovirus) มีการตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม (อุณหภูมิ นำ pHและความเข้มข้นของออกซิเจน) เป็น predictors ของไวรัสรูปแบบ ความอุดมสมบูรณ์ของแบคทีเรียตัวบ่งชี้ (เช่น TC, FCและ FE) แนะนำเป็น predictors ในแต่ละกรณี ผู้ทายผลตัวแปรที่เกี่ยวข้องอย่างมากกับตัวแปรตอบสนองระบุยัง มีพื้นฐานบนการเปลี่ยนแปลงdeviance ที่เป็นลบจากแบบจำลองการผลิตในที่สุด ใช้ต่างของวิเคราะห์สองอย่างทดสอบความแตกต่างระหว่างปี ระหว่างฤดูกาล และระหว่างฤดูกาลภายในแต่ละปีในวิธีการตัวแปรสภาพแวดล้อม physicochemical บันทึก (pHความเข้มข้นของออกซิเจน อุณหภูมิ และสภาพนำ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปวิธี[27,28] ครั้งแรกที่เราได้ทดสอบความแตกต่างระหว่างปีระหว่างฤดูกาลและระหว่างฤดูกาลในแต่ละปี(ปีที่ X ปฏิสัมพันธ์ฤดูกาล) ในการเกิดขึ้นของไวรัสหรือแบคทีเรียที่อุดมสมบูรณ์ของตัวบ่งชี้ สำหรับไวรัสตัวแปรการตอบสนอง (มี / ไม่มี) ก็พอจะสันนิษฐานที่จะเป็นไปตามการกระจายBernoulli; ความอุดมสมบูรณ์ของเชื้อแบคทีเรียที่ได้รับการสันนิษฐานว่าจะเป็นไปตามการกระจาย quasiPoisson (เพื่อชดเชยการoverdispersion เมื่อแจกแจงปัวซงถูกนำมาใช้) รูปแบบปัจจัยที่เต็มไปด้วยปัจจัยปี(2001 กับ 2002) และฤดูกาล (เทียบกับเย็นแห้งอบอุ่นฝน) ได้รับการติดตั้งให้กับตัวแปรตอบสนองแต่ละ(การเกิดขึ้นของโรตาไวรัส, enterovirus และ astrovirus; ความอุดมสมบูรณ์ของ TC, เอฟซีและ FE) แยกต่างหาก . อย่างมีนัยสำคัญเงื่อนไข 'ถูกตัดสินที่มีพื้นฐานจากการเปลี่ยนแปลงอันซ์ที่ลบจากการรูปแบบการผลิตที่ประมาณดังนี้ค่าไคสแควกระจาย[27]. ประการที่สองเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการเกิดขึ้นของไวรัสหรือความอุดมสมบูรณ์ของเชื้อแบคทีเรียและตัวแปรสิ่งแวดล้อมทางเคมีกายภาพบันทึก loglinear (สำหรับความอุดมสมบูรณ์แบคทีเรียมีการกระจาย quasiPoisson) หรือ logit (การเกิดไวรัสกับ Bernoulli กระจาย) รูปแบบการติดตั้งแยกแต่ละตัวแปรการตอบสนอง(ความอุดมสมบูรณ์ของ TC, เอฟซีและ FE; เกิดของโรตาไวรัส, enterovirus และ astrovirus) กับตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม(อุณหภูมิการนำค่า pH และความเข้มข้นของออกซิเจน) พยากรณ์; หาไวรัส 'รุ่นอุดมสมบูรณ์ของแบคทีเรียตัวบ่งชี้(เช่น TC, เอฟซีและFE) ถูกรวมยังเป็นที่พยากรณ์ ในแต่ละกรณีทำนายตัวแปรที่เกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญให้กับตัวแปรการตอบสนองที่ถูกระบุว่ายังมีพื้นฐานเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในอันซ์ที่ลบจากรูปแบบการผลิต. สุดท้ายที่เรียบง่ายแบบสองทางการวิเคราะห์ความแปรปรวนถูกนำมาใช้ในการทดสอบความแตกต่างระหว่างปีระหว่างฤดูกาลและระหว่างฤดูกาลในแต่ละปีในวิธีการที่ตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมทางเคมีกายภาพบันทึก(pH, ความเข้มข้นของออกซิเจนและอุณหภูมิการนำ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติทั่วไป

แบบเชิงแบบ [ 27,28 ] แรกเราจะทดสอบความแตกต่างระหว่าง
ปีระหว่างฤดูกาลและระหว่างฤดูกาลในแต่ละปี ( ปี x
ปฏิสัมพันธ์ฤดูกาล ) ในการเกิดความอุดมสมบูรณ์ของตัวบ่งชี้
ไวรัสหรือแบคทีเรีย สำหรับไวรัส
การตอบสนองตัวแปร ( มี / ไม่มี ) คือถือว่า
ตาม Bernoulli แจกจ่ายความอุดมสมบูรณ์ของแบคทีเรีย
สมมติตาม quasipoisson กระจาย (
ชดเชย overdispersion เมื่อการแจกแจงปัวซง
ถูกใช้ ) แบบจำลองแบบเต็มกับปัจจัยที่ปี
( 2001 และ 2002 ) และฤดูฝน ( เย็นแห้งและฝนอุ่น ) คือ
พอดีกับการตอบสนองแต่ละตัวแปร ( เกิดโรตาไวรัสเอนเทอโรไวรัส และ astrovirus
, ; ความอุดมสมบูรณ์ของ TC , เอฟซี , Fe )
ต่างหากเงื่อนไขความสำคัญของถูกตัดสินว่ามีการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน

เบี่ยงเบนว่า ลบจากรูปแบบการผลิตซึ่งประมาณตามความเชื่อมั่น
กระจาย [ 27 ] .
ที่สอง เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง
เกิดไวรัส หรือความอุดมสมบูรณ์ของแบคทีเรียและการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อมตัวแปรบันทึก loglinear

, ( สำหรับความอุดมสมบูรณ์ แบคทีเรียกับ quasipoisson กระจาย )
หรือโลจิท ( ไวรัสที่เกิดขึ้น กับ แบร์นูลลี
จำหน่าย ) รุ่นถูกแยกติดตั้งแต่ละ
การตอบสนองตัวแปร ( ความอุดมสมบูรณ์ของ TC , เอฟซี , และเหล็ก การเกิดขึ้นของโรตาไวรัสเอนเทอโรไวรัส และ astrovirus
,
) กับตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม ( อุณหภูมิ ค่า pH และความเข้มข้นของออกซิเจน ,
) เช่น พยากรณ์ ; ไวรัส '
รุ่นตัวบ่งชี้ความอุดมสมบูรณ์ของแบคทีเรีย ( เช่น TC FC
และ Fe ) นอกจากนี้ยังรวมเป็นพยากรณ์ ในแต่ละกรณีทำนาย
ตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับการตอบสนองตัวแปร
ถูกระบุด้วยพื้นฐานการเปลี่ยนแปลง
เบี่ยงเบนว่า ลบจากรูปแบบการผลิต .
ในที่สุด การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบสองทางที่ใช้ทดสอบความแตกต่างระหว่างปี


ระหว่างฤดูกาล และระหว่างฤดูกาลในแต่ละปีในวิธีการและตัวแปรสิ่งแวดล้อม
บันทึก ( PH
ความเข้มข้นของออกซิเจน อุณหภูมิ และ ไฟฟ้า )