2.7. Statistical analysisThe statis

2.7. Statistical analysis
The statistical analysis was made using ANCOVA analysis considering
soil type (categorical variable) and soil compaction in
terms of bulk density (continuous variable) with the General Linear
Model (GLM) procedure (homogeneity of slopes) in Statistica
7.1 (StatSoft Inc., Tulsa, OK, USA). According to the results in
Supplementary material (Table S1) we could not perform a twoway
factorial ANOVA (with soil type and compaction treatment as
categorical factors) due to the different responses of each soil to the
same perturbation system. For instance, a high compaction level in
loam soil is comparable to a low compaction level in sandy-loam
soil. So, compaction was considered to be a continuous variable
using bulk density data instead of a categorical factor with three
levels. Linear correlations were made to find out the relationships
between the variables.
To determine the causal relations between the variables studied
we carried out a multivariate analysis, using Shipley’s d-sep method
(Shipley, 2000). The d-sep method has successfully described causal
patterns in plant biology and ecology (Shipley, 2004; Villar et al.,
2004; Quero et al., 2006, 2008; Aponte et al., 2011). To perform
the d-sep test we used a compiled Fortran program (dgraph.exe)
written by Bill Shipley and freely available in The Causal Toolbox
(http://pages.usherbrooke.ca/jshipley/recherche/book.htm).
We tested different models to explain how differences in soil
compaction may affect root morphology and anatomy with consequences
to plant physiology and growth. The models tested
were based both on biological hypotheses, derived from previous
knowledge of the effect of soil compaction on the studied plant
variables, and exploratory correlations of soil compaction with the
structural and physiological variables. We present three models,
each one with a different causal structure. We combined the data
for the two soil types (n = 26) in order to present a general model. In
those models where the chi-P value was not significant (P > 0.05),
the model was accepted (Shipley, 2000). For the accepted model
we add for each causal effect the standardized path coefficients,
which were calculated using multiple regressions analyses. In
Statistica v 7.1 they are called the beta coefficients and they are
the regression coefficients you would have obtained with the
standardized variables. Thus, these standardized path coefficients
allow to compare the relative contribution of each independent
variable in the prediction of the dependent variable.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.7 การวิเคราะห์ทางสถิติการวิเคราะห์ทางสถิติที่ถูกสร้างขึ้นมาโดยใช้การวิเคราะห์ ANCOVA พิจารณาชนิดของดิน(ตัวแปรเด็ดขาด) และการบดอัดดินในแง่ของความหนาแน่น(ตัวแปรอย่างต่อเนื่อง) โดยทั่วไปเป็น Linear Model (GLM) ขั้นตอน (เนื้อเดียวกันของลาด) ใน Statistica 7.1 (StatSoft อิงค์ , โอคลาโฮมาสหรัฐอเมริกา) ตามผลในวัสดุเสริม (ตาราง S1) เราไม่สามารถดำเนินการ Twoway ปัจจัย ANOVA (กับชนิดของดินและการรักษาบดอัดเป็นปัจจัยเด็ดขาด) เนื่องจากการตอบสนองที่แตกต่างกันของดินแต่ละกับระบบการก่อกวนเดียวกัน ยกตัวอย่างเช่นระดับบดอัดที่สูงในดินร่วนเทียบได้กับระดับบดอัดในระดับต่ำในดินร่วนปนทรายดิน ดังนั้นการบดอัดถือว่าเป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่องโดยใช้ข้อมูลความหนาแน่นแทนที่จะเป็นปัจจัยเด็ดขาดกับสามระดับ ความสัมพันธ์เชิงเส้นที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร. เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรที่ศึกษาที่เราดำเนินการวิเคราะห์หลายตัวแปรโดยใช้วิธี d-กันยายนของชิพลีย์ (ชิพลีย์, 2000) วิธี d-กันยายนได้อธิบายสาเหตุการประสบความสำเร็จในรูปแบบของพืชชีววิทยาและนิเวศวิทยา(ชิพลีย์, 2004; Villar, et al. 2004; Quero et al, 2006, 2008;.. Aponte et al, 2011) เพื่อดำเนินการทดสอบ D-กันยายนเราใช้รวบรวมโปรแกรม Fortran (dgraph.exe) เขียนโดยบิลชิพลีย์และมีอิสระในเชิงสาเหตุกล่องเครื่องมือ(http://pages.usherbrooke.ca/jshipley/recherche/book.htm). เรา การทดสอบรูปแบบต่าง ๆ เพื่ออธิบายวิธีการที่แตกต่างกันในดินบดอัดอาจมีผลต่อสัณฐานวิทยาและกายวิภาครากที่มีผลกระทบกับสรีรวิทยาของพืชและการเจริญเติบโต รุ่นที่ผ่านการทดสอบมีพื้นฐานอยู่บนสมมติฐานทั้งทางชีวภาพที่ได้มาจากก่อนหน้านี้ความรู้เกี่ยวกับผลกระทบของการบดอัดดินในโรงงานศึกษาตัวแปรและความสัมพันธ์ของการสำรวจดินกับตัวแปรโครงสร้างและสรีรวิทยา เรานำเสนอสามรุ่นแต่ละคนมีโครงสร้างเชิงสาเหตุที่แตกต่างกัน เรารวมข้อมูลทั้งสองชนิดดิน (n = 26) เพื่อนำเสนอรูปแบบทั่วไป ในรูปแบบเหล่านั้นที่ค่าไค-P ไม่ได้อย่างมีนัยสำคัญ (P> 0.05) รุ่นที่ได้รับการยอมรับ (ชิพลีย์, 2000) สำหรับรูปแบบที่ได้รับการยอมรับที่เราเพิ่มสำหรับแต่ละผลสาเหตุสัมประสิทธิ์เส้นทางมาตรฐานที่ได้รับการคำนวณโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยหลาย ในStatistica 7.1 โวลต์พวกเขาจะเรียกค่าสัมประสิทธิ์เบต้าและพวกเขามีค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยที่คุณจะได้รับกับตัวแปรที่ได้มาตรฐาน ดังนั้นเหล่านี้ค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางมาตรฐานอนุญาตให้มีการเปรียบเทียบผลงานญาติของแต่ละอิสระตัวแปรในการทำนายของตัวแปรขึ้นอยู่กับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.7 . สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ใช้

ส่วนการวิเคราะห์พิจารณาชนิดของดิน ( ตัวแปรอย่างแท้จริง ) และการบดอัดดินใน
แง่ของความหนาแน่น ( ตัวแปรต่อเนื่อง ) ด้วยโมเดลเชิงเส้นตรง
ทั่วไป ( glm ) ขั้นตอน ( ค่าความลาดชัน ) ใน statistica
7.1 ( StatSoft อิงค์ ทัลซ่า โอเค , USA ) ตามผลใน
วัสดุเสริม ( ตาราง S1 ) เราไม่สามารถดำเนินการ twoway
แบบ ANOVA ( กับชนิดของดิน และรักษาตำแหน่งเป็นปัจจัยเด็ดขาด
) เนื่องจากความแตกต่างของการตอบสนองของดินแต่ละที่
ระบบสมการเดียวกัน ตัวอย่าง ระดับตำแหน่งสูงใน
ดินร่วนเปรียบได้กับระดับต่ำในการบดอัดดินร่วนปนทราย
. ดังนั้น การถือว่าเป็น
ตัวแปรต่อเนื่องโดยใช้ข้อมูลความหนาแน่น แทนที่จะเป็นปัจจัยเด็ดขาด 3
ระดับ ความสัมพันธ์เชิงเส้นได้ เพื่อหา ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
.
เพื่อศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรที่ศึกษา
เราดำเนินการวิเคราะห์หลายตัวแปรโดยใช้วิธีการของ Shipley d-sep
( Shipley , 2000 ) วิธีที่ d-sep ได้อธิบายสาเหตุ
รูปแบบของพืชชีววิทยาและนิเวศวิทยา ( Shipley , 2004 ; VILLAR et al . ,
2004 ; ฉัน et al . , 2006 , 2008 ; Aponte et al . , 2011 ) า
d-sep การทดสอบเราใช้คอมไพล์โปรแกรมภาษาฟอร์แทรน ( dgraph . exe )
เขียนโดยบิล Shipley และใช้ได้อย่างอิสระใน
กล่องเครื่องมือสาเหตุ ( http : / / หน้า usherbrooke . CA / หนังสือ jshipley / การวิจัย / htm ) .
เราทดสอบรูปแบบต่าง ๆเพื่ออธิบายว่า ความแตกต่างในดิน
การบดอัดดินอาจมีผลต่อรูตสัณฐานวิทยาและกายวิภาคกับผล
พืชสรีรวิทยาและการเจริญเติบโต แบบทดสอบที่ใช้ทั้งบนสมมติฐาน
ชีวภาพที่ได้มาจากความรู้เดิม
ของอิทธิพลของการบดอัดดินใน ตัวแปรที่ใช้ศึกษาพืช
และสำรวจความสัมพันธ์ของการบดอัดดินด้วย
โครงสร้างและสรีรวิทยา ตัวแปร เราเสนอสามรุ่น
แต่ละคน มีสาเหตุที่แตกต่างกัน โครงสร้าง เรารวมข้อมูล
สำหรับสองดินชนิด ( n = 25 ) เพื่อนำเสนอรูปแบบทั่วไป ใน
นางแบบที่ค่า chi-p อย่างมีนัยสำคัญ ( P > 0.05 )
รูปแบบได้รับการยอมรับ ( Shipley , 2000 ) สำหรับการยอมรับรูปแบบ
เราเพิ่มสำหรับแต่ละสาเหตุที่มีผลต่อค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางมาตรฐาน ซึ่งคำนวณโดยใช้การวิเคราะห์สมการถดถอย
หลาย ใน
statistica V 7.1 มันเรียกว่าค่าสัมประสิทธิ์เบต้าและมีสัมประสิทธิ์ถดถอย

คุณจะได้รับกับตัวแปรมาตรฐาน ดังนั้นเหล่านี้มาตรฐานสัมประสิทธิ์เส้นทาง
ให้เปรียบเทียบเทียบผลงานของแต่ละตัวแปรอิสระ
ในการพยากรณ์ของตัวแปรตาม