Statistical AnalysisAs the majority

Statistical Analysis
As the majority of DMTA variables are not normally distributed
(Shapiro-Wilk tests, Table 1) we used non-parametric statistical
tests (Kruskal-Wallis) to compare differences among all taxa or pits
for species and temporal comparisons, respectively. We used
Dunn’s procedure [55] to conduct multiple comparisons (either
between taxa or between like taxa across time) absent of the
Bonferroni correction. As the Bonferroni correction is meant to
reduce the likelihood of false positives (Type I errors) by taking
into consideration the number of comparisons being made, it also
increases the probability of false negatives (Type II errors) [56–57].
Furthermore, we do not want the number of extant and/or extinct
comparisons to affect statistical differences between taxa; thus, the
Bonferroni correction is not appropriate for our comparisons.
Additionally, we compared ranked data for all species pairs using
both Fisher (LSD) and Tukey (HSD) tests and report these results
in Table S2, noting deviations from Dunn’s procedure when

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติเป็นส่วนใหญ่ DMTA ตัวแปรไม่ปกติกระจาย(Shapiro Wilk ทดสอบ ตารางที่ 1) เราใช้ไม่ใช่พาราเมตริกสถิติทดสอบ (Kruskal-วาลลิ) เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง taxa หรือหลุมทั้งหมดพันธุ์และเปรียบเทียบขมับ ตามลำดับ เราใช้ขั้นตอนของดันน์ [55] เพื่อทำการเปรียบเทียบหลาย(ระหว่าง taxa หรือระหว่างชอบ taxa ตลอดเวลา) ขาดของการแก้ไขการของ Bonferroni เป็นการแก้ไข Bonferroni ตั้งใจลดโอกาสของการทำงานผิดพลาดผิด (พิมพ์ฉันข้อผิดพลาด) โดยการพิจารณาจำนวนเปรียบเทียบการทำ มันยังช่วยเพิ่มความน่าเป็นสิ่งผิดพลาด (ข้อผิดพลาดชนิด II) [56 – 57]นอกจากนี้ เราไม่ต้องการจำนวนยัง หรือสูญเปรียบเทียบความแตกต่างทางสถิติระหว่าง taxa มีผลต่อ ดังนั้น การแก้ไข Bonferroni ไม่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบของเรานอกจากนี้ เราเปรียบเทียบข้อมูลจัดอันดับคู่สปีชีส์ทั้งหมดที่ใช้สำหรับฟิชเชอร์ (LSD) และ Tukey (HSD) ทดสอบ และรายงานผลเหล่านี้ในตาราง S2 สังเกตความแตกต่างจากขั้นตอนของดันน์เมื่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติในฐานะที่เป็นส่วนใหญ่ของตัวแปร DMTA จะไม่กระจายตามปกติ (ทดสอบ Shapiro-Wilk, ตารางที่ 1) เราใช้สถิติที่ไม่ใช่ตัวแปรการทดสอบ(Kruskal-Wallis) เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างแท็กซ่าหรือหลุมสำหรับการขยายพันธุ์และการเปรียบเทียบชั่วคราวตามลำดับ เราใช้ขั้นตอนของดันน์ [55] ในการดำเนินการเปรียบเทียบหลาย ๆ (อย่างใดอย่างหนึ่งระหว่างแท็กซ่าหรือระหว่างแท็กซ่าเช่นข้ามเวลา) ขาดของการแก้ไข Bonferroni ขณะที่การแก้ไข Bonferroni จะหมายถึงการลดโอกาสของการบวกเท็จ(ข้อผิดพลาดประเภท I) โดยการเข้าสู่การพิจารณาจำนวนของการเปรียบเทียบการทำก็ยังเพิ่มความน่าจะเป็นของที่ผิดพลาดเชิงลบ (Type II ข้อผิดพลาด) [56-57]. นอกจากนี้ เราไม่ต้องการให้จำนวนที่ยังหลงเหลืออยู่และ / หรือสูญพันธุ์เปรียบเทียบกับผลกระทบต่อความแตกต่างทางสถิติระหว่างแท็กซ่า; เพราะฉะนั้นการแก้ไข Bonferroni ไม่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบของเรา. นอกจากนี้เราเมื่อเทียบกับการจัดอันดับข้อมูลสำหรับทุกคู่ที่มีสายพันธุ์ที่ใช้ทั้งฟิชเชอร์ (LSD) และทูกี (HSD) การทดสอบและรายงานผลเหล่านี้ในตารางS2 สังเกตเบี่ยงเบนไปจากขั้นตอนของดันน์เมื่อ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติเป็นส่วนใหญ่ของตัวแปร dmta ไม่ปกติกระจาย
( Shapiro ตัวแทนการทดสอบ , ตารางที่ 1 ) เราใช้สถิติที่ไม่ใช้พารามิเตอร์
ทดสอบ ( Kruskal Wallis ) เปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างความสูงหรือหลุม
ชนิดชั่วคราว และการเปรียบเทียบตามลำดับ เราใช้
ดันเป็นขั้นตอน [ 55 ] เพื่อทำการเปรียบเทียบพหุคูณ (
ระหว่างหรือระหว่างและชอบซ่าข้ามกาลเวลา ) ขาด
บอนเฟอร์โรนีแก้ไข เป็นบอนเฟอร์โรนีแก้ไขหมายถึง
ลดโอกาสของผลบวกปลอม ( ชนิดผมผิด ) โดยการพิจารณาจากจำนวนการเปรียบเทียบ

ถูกทำ มันยังเพิ่มความน่าจะเป็นของเชิงลบเท็จ ( ประเภทที่สองข้อผิดพลาด ) [ 56 - 57 ] .
นอกจากนี้ เราไม่ต้องการจำนวนเท่าที่มีอยู่และ หรือสูญพันธุ์
การเปรียบเทียบความแตกต่างทางสถิติระหว่างมีผลต่อความสูง ; ดังนั้น ,
บอนเฟอร์โรนีแก้ไขไม่เหมาะสมสำหรับการเปรียบเทียบของเรา .
นอกจากนี้เราเทียบอันดับข้อมูลชนิดคู่ใช้
ทั้งคู่ฟิชเชอร์ ( LSD ) และ ( HSD ) การทดสอบและรายงานผลใน S2
โต๊ะ ซึ่งเบี่ยงเบนจากดันน์เป็นขั้นตอนเมื่อ