Next, the effect of every observed

Next, the effect of every observed variable (Tables 2 and 3) on the
pHLT and the PSE prevalence was examined separately by using a
mixed model, whereby slaughterhouse and sampled group of pigs
(batch), nested within slaughterhouse, were used as random factors.
Only variables classified as significantly (p b 0.05) influencing the
pHLT and the PSE prevalencewere considered in themodel. Correlations
between variables were calculated to check for multicolinearity
problems. If significant correlations were found between covariates
(|r| N 0.6), the most adequate and representative variable was kept in
the model. Insignificant variables and variables with less than 80% of
themeasurementswere left out of the model used to build the checklist
or combination table. Finally, for every significant variable, criteriawere
defined to classify from which value the significant variable has a positive
or negative effect on the pHLT. If every criteria, for each phase, was
performed to ensure a pHLT value, which is considered as indicating no
risk for PSE (pHLT ≥ 6), the phase was qualified as ‘Ok’; if not the phase
was qualified as ‘Not Ok’ (pHLT b 6). To conclude all this information was
merged in one table,whereby combinations of different situationswere
put together and the remaining pHLT and the potential risks to develop
PSE meat (%), for the specific situations, were calculated

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถัดไป ผลของตัวแปรสังเกตทุก (ตารางที่ 2 และ 3) ในการpHLT และชุก PSE ถูกตรวจสอบแยกต่างหากโดยการผสมแบบจำลอง โดยบิดาและกลุ่มตัวอย่างของสุกร(ชุด), แต่บิดา ใช้เป็นปัจจัยที่สุ่มเฉพาะตัวแปรจัดประเภทเป็นอย่างมาก (p b 0.05) มีอิทธิพลต่อการpHLT และ prevalencewere PSE ถือใน themodel ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีคำนวณตรวจสอบ multicolinearityปัญหา ถ้าพบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่าง covariates(|r| N 0.6), ตัวแปรที่เพียงพอ และพนักงานส่วนใหญ่ถูกเก็บไว้ในรูปแบบการ ตัวแปรที่สำคัญและตัวแปรน้อยกว่า 80% ของthemeasurementswere เหลือจากแบบจำลองที่ใช้ในการสร้างรายการตรวจสอบหรือตารางการรวม ในที่สุด สำหรับทุกตัวแปรสำคัญ criteriawereกำหนดในการจัดประเภทจากค่าที่ตัวแปรสำคัญได้เป็นบวกหรือผลกระทบในการ pHLT ถ้าทุกเงื่อนไข ในแต่ละระยะทำให้ค่า pHLT ซึ่งถือว่าเป็นการแสดงไม่มีความเสี่ยงสำหรับ PSE (pHLT ≥ 6), ระยะมีคุณสมบัติเป็น 'ตกลง' ถ้า ไม่ได้ระยะมีคุณสมบัติเป็น 'ไม่ต้อง' (pHLT b 6) เพื่อสรุปข้อมูลทั้งหมดนี้ได้รวมในตารางเดียว โดยชุดของ situationswere แตกต่างกันย้ายกัน และ pHLT ที่เหลือ และเสี่ยงในการพัฒนามีคำนวณเนื้อ PSE (%), สำหรับสถานการณ์เฉพาะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ถัดไปผลของตัวแปรสังเกตทุก (ตารางที่ 2 และ 3) ใน
pHLT และความชุก PSE
ได้รับการตรวจสอบแยกกันโดยใช้รูปแบบผสมโดยโรงฆ่าสัตว์และกลุ่มตัวอย่างของสุกร
(batch) ซุกซ่อนอยู่ภายในโรงฆ่าสัตว์ที่ถูกนำมาใช้เป็นปัจจัยสุ่ม .
ตัวแปรเฉพาะจัดเป็นอย่างมีนัยสำคัญ (Pb 0.05) ที่มีอิทธิพลต่อ
pHLT และ PSE prevalencewere พิจารณาใน themodel ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรนี้จะถูกคำนวณเพื่อตรวจสอบ multicolinearity ปัญหา หากความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างตัวแปร(| R | ไม่มี 0.6) ตัวแปรที่เพียงพอมากที่สุดและเป็นตัวแทนที่ถูกเก็บไว้ในรูปแบบ ตัวแปรที่ไม่มีนัยสำคัญและตัวแปรที่มีน้อยกว่า 80% ของthemeasurementswere ปล่อยออกมาจากรูปแบบที่ใช้ในการสร้างรายการตรวจสอบหรือการรวมกันของตาราง สุดท้ายสำหรับทุกตัวแปรสำคัญ criteriawere กำหนดที่จะจัดจากการที่ค่าตัวแปรที่สำคัญในเชิงบวกมีผลกระทบในทางลบต่อหรือ pHLT หากมีเงื่อนไขทุกสำหรับแต่ละขั้นตอนได้รับการดำเนินการเพื่อให้แน่ใจว่าค่า pHLT ซึ่งถือเป็นแสดงให้เห็นไม่มีความเสี่ยงในการPSE (pHLT ≥ 6) ขั้นตอนที่ถูกมีคุณสมบัติเป็น 'ตกลง'; หากไม่ได้ระยะที่มีคุณสมบัติเป็น 'ไม่โอเค (pHLT ข 6) เพื่อสรุปข้อมูลทั้งหมดนี้ถูกรวมอยู่ในหนึ่งตารางโดยการรวมกันของ situationswere ที่แตกต่างกันใส่กันและpHLT ที่เหลือและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในการพัฒนาเนื้อPSE (%) สำหรับสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจงที่ถูกคำนวณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต่อไป ผลของทุกตัวแปรสังเกตได้ ( ตารางที่ 2 และ 3 )
phlt และ PSE ความชุกตรวจสอบแยกโดยใช้แบบจำลอง
ผสม ซึ่งโรงฆ่าสัตว์และกลุ่มตัวอย่างของสุกร
( Batch ) ซ้อนกันภายในโรงฆ่าสัตว์ที่ถูกใช้เป็นปัจจัยสุ่ม
ตัวแปรเท่านั้น จัด เป็น อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ( p B อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ . 05 ) มีอิทธิพลต่อ
phlt และ PSE prevalencewere พิจารณาในแบบจำลอง .ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
คำนวณเพื่อตรวจสอบปัญหา multicolinearity

ถ้าด้านพบระหว่างความรู้
( | R | N 0.6 ) , เพียงพอมากที่สุดและตัวแทนถูกเก็บไว้ในตัวแปร
รูปแบบ ตัวแปรและตัวแปรสำคัญน้อยกว่า 80% ของ
themeasurementswere ซ้ายออกของแบบจำลองที่ใช้ในการสร้างรายการตรวจสอบ
หรือการรวมกันของตาราง ในที่สุดสำหรับทุกความแปร criteriawere
ไว้แยกจากค่าที่ตัวแปรที่สําคัญมีบวก
หรือผลเสียต่อ phlt . ถ้าทุกเกณฑ์ สำหรับแต่ละขั้นตอน มีการตรวจสอบค่า
phlt ซึ่งถือว่าเป็นลำดับไม่
ความเสี่ยงสำหรับ PSE ( phlt ≥ 6 ) , เฟสมีคุณสมบัติตามที่ตกลง ถ้าไม่เฟส
มีคุณสมบัติเป็น ' ไม่ ' ( phlt B 6 )เพื่อสรุปข้อมูลทั้งหมดนี้คือ
ผสานในหนึ่งตารางโดยรวมแตกต่างกัน situationswere
ใส่กัน และอีก phlt และความเสี่ยงที่มีศักยภาพที่จะพัฒนา
PSE เนื้อ ( % ) สำหรับสถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจง , คำนวณ