Statistical analysisThe main variab

Statistical analysis
The main variables tested in this experimental study were total
respirable dust concentrations and respirable quartz dust concentrations.
The reduction in the two variables produced by the units
with controls (DustBubble) compared to that produced by those
without controls during concrete drilling processes were estimated
through the following equation:The data are generally assumed to follow the lognormal distribution,
when samples are collected over time (NIOSH, 1977).
Therefore, all the data has been tested firstly for a lognormal distribution.
Descriptive statistics were used to describe total respirable
dust and silica dust concentrations in terms of arithmetic and geometric
means (AM and GM) as well as the corresponding geometric
standard deviations (GSD) and ranges (min–max), while inferential
statistics were conducted to compare the differences of dust generation
between the two situations.
According to Hornung and Reed (1990), for the non-detectable
values, there are two simple ways to reach enough accuracy:
1/ ffiffiffi 2
p
of nondectable values when the data are not highly skewed;
1/2 of nondectable values when the data are highly skewed
(Geometric Standard Deviation approximately 3.0 or greater).
However, if more than half of one set of data are non-detectable,
only the percentage of samples below LOD and the range of
remaining samples were reported. Statistical analyses were conducted
with SPSS statistical software (version 17; SPSS Inc.).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติตัวแปรหลักในการศึกษาทดลองทดสอบได้ทั้งหมดความเข้มข้นฝุ่น respirable และความเข้มข้นฝุ่น respirable ควอตซ์การลดตัวแปรสองที่ผลิต โดยหน่วยควบคุม (DustBubble) เปรียบเทียบกับที่ผลิต โดยผู้โดยไม่มีการควบคุมในระหว่างกระบวนการเจาะคอนกรีตถูกประเมินโดยใช้สมการต่อไปนี้: จะถือว่าข้อมูลตามแบบ lognormal โดยทั่วไปเมื่อตัวอย่างรวบรวมช่วงเวลา (NIOSH, 1977)ดังนั้น ข้อมูลทั้งหมดได้รับการทดสอบก่อนการแจกแจงใช้สถิติพรรณนาเพื่ออธิบายรวม respirableฝุ่นละอองและซิลิกาฝุ่นความเข้มข้นในรูปแบบ ของเลขคณิต และเรขาคณิตหมายความว่า (AM และกรัม) และให้สอดคล้องกับรูปทรงเรขาคณิตส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (GSD) และช่วงต่ำสุดสูงสุด), ในขณะที่เพียงน้อยนิดสถิติได้ดำเนินการเปรียบเทียบความแตกต่างของรุ่นฝุ่นระหว่างสองสถานการณ์ตาม Hornung และลิ้น (1990), สำหรับที่ไม่ใช่สามารถตรวจสอบได้ค่า มีสองวิธีง่าย ๆ ถึงความถูกต้องเพียงพอ:1 / ffiffiffi 2pค่า nondectable เมื่อข้อมูลไม่สูงบิดเบือน1/2 ของค่า nondectable เมื่อข้อมูลสูงบิดเบือน(ทรงเรขาคณิตส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประมาณ 3.0 หรือมากกว่า)อย่างไรก็ตาม ถ้ามากกว่า ครึ่งหนึ่งของข้อมูลชุดหนึ่งมีไม่อาสาเปอร์เซ็นต์ของตัวอย่างด้านล่างลอดและหลากหลายเท่านั้นมีรายงานตัวอย่างที่เหลือ ได้ดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติwith SPSS statistical software (version 17; SPSS Inc.).

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติวิเคราะห์ตัวแปรทดสอบ
หลักในการศึกษาครั้งนี้ รวมปริมาณฝุ่นที่สามารถเข้าสู่ระบบทางเดินหายใจได้ และหายใจ

ลดฝุ่นควอทซ์ความเข้มข้น ในตัวแปรที่ผลิตโดยหน่วย
ที่มีการควบคุม ( dustbubble ) เมื่อเทียบกับผู้ที่ผลิตโดยปราศจากการควบคุมในระหว่างกระบวนการเจาะคอนกรีต

ผ่านประมาณสมการต่อไปนี้ :ข้อมูลจะถือว่าโดยทั่วไปตามการแจกแจงลอกนอร์มอล
เมื่อตัวอย่างจะถูกเก็บรวบรวมในช่วงเวลา ( NIOSH , 1977 ) .
ดังนั้น ข้อมูลทั้งหมดได้รับการทดสอบแรกสำหรับการแจกแจงแบบลอกนอร์มอล
กลุ่มตัวอย่างที่ใช้เพื่ออธิบายทั้งหมดหายใจ
ฝุ่นและฝุ่นซิลิกาเข้มข้นในด้านคณิตศาสตร์และเรขาคณิต
หมายถึง ( น. และ ( gmt ) ) เช่นเดียวกับ
เรขาคณิตที่สอดคล้องกันส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( GSD ) และช่วง ( มิน - แม็กซ์ ) และสถิติเชิงอนุมาน
มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างสองรุ่นของฝุ่น

ตามสถานการณ์ และ hornung รีด ( 1990 ) , ไม่พบ
ค่า มีสองวิธีที่ง่ายในการเข้าถึงความถูกต้องเพียงพอ :
1 / ffiffiffi 2
p
ค่า nondectable เมื่อข้อมูลไม่ได้สูงเบ้ ;
1 / 2 ของค่า nondectable เมื่อข้อมูลมีเบ้
( เรขาคณิตค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานประมาณ 3.0 หรือสูงกว่า ) .
แต่ถ้ามากกว่าครึ่งหนึ่งของหนึ่งชุดของข้อมูลจะไม่ตรวจพบเพียงร้อยละ
, ตัวอย่างด้านล่างโลด และช่วงของ
ตัวอย่างที่เหลือมีรายงาน สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงสถิติด้วยโปรแกรม SPSS
( รุ่น 17 ; SPSS Inc . )