To find if there is any variance in

To find if there is any variance in the data, an ANOVA, with a 5% significance, was done on the different measures of realism results. The ANOVA tests found that there was no significant variation in the data amongst any of the realism measures represented in figure 10. The results of the ANOVA
all presented p values that were greater than p ≤ 0.05, meaning that the null hypothesis cannot be
rejected. The realism measure that was closest to p < 0.05 was the interrelation between the samples
with and without motion blur and the frame rates, for the PCR of the clips, the ANOVA results being F(3.05) = 2.11 , p = 0.12. A student’s t-test was run on the different variables for the PCR of the clips, finding that there was a significant difference (p < 0.05) between 24fps and 60fps with motion blur, as well as 24fps with motion blur and without it. A t-test was also run on the realism rating and the generalist realism rating samples, as the ANOVA test showed p = 0.14 for both of them, but the t-test did not reveal any significant differences.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เพื่อค้นหาว่า มีความแตกต่างในข้อมูล ANOVA การ มีความสำคัญที่ 5% ทำจากมาตรการต่าง ๆ ของผลสมจริง การทดสอบ ANOVA พบว่า มีไม่เกิดการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลในหมู่ของมาตรการความจริงที่แสดงในรูปที่ 10 ผลลัพธ์ของ ANOVAทั้งหมดแสดงค่า p ที่มากกว่า p ≤ 0.05 ซึ่งหมายความ ว่า ไม่สามารถเป็น null สมมติฐานปฏิเสธ วัดจริงที่ใกล้เคียงกับ p < 0.05 มีสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มตัวอย่างมี และไม่ มีภาพสั่นไหวและเฟรม สำหรับ PCR ของคลิป ANOVA การผลการ F(3.05) = 2.11, p = 0.12 ทดสอบ t ของนักเรียนที่ถูกเรียกใช้บนตัวแปรแตกต่างกันสำหรับ PCR ของคลิป หาว่า มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ (p < 0.05) ระหว่าง 24fps 60fps ด้วยเคลื่อนไหวเบลอ เช่น ตามที่ 24fps พร้อมเคลื่อนไหวเบลอ และ ไม่ได้ ทดสอบ t ยังรันบนการจัดอันดับความสมจริง และตัวอย่างการจัดอันดับของคนความสมจริง เป็น ANOVA การทดสอบแสดงให้เห็น p = 0.14 สำหรับทั้งสองของพวกเขา แต่ทดสอบ t ไม่เปิดเผยความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หากต้องการค้นหาหากมีความแปรปรวนใด ๆ ในข้อมูลการวิเคราะห์ความแปรปรวนอย่างมีนัยสำคัญ 5% ได้รับการดำเนินการเกี่ยวกับมาตรการที่แตกต่างกันของผลสมจริง ANOVA ทดสอบพบว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในข้อมูลใด ๆ ในหมู่ของมาตรการสมจริงแสดงในรูปที่ 10 ผลการวิเคราะห์ความแปรปรวน
ทั้งหมดค่า P นำเสนอที่มีมากกว่า P ≤ 0.05 หมายความว่าสมมติฐานที่ไม่สามารถ
ปฏิเสธ วัดความสมจริงที่เป็นที่อยู่ใกล้ p <0.05 เป็นความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มตัวอย่าง
ที่มีและไม่มีการเคลื่อนไหวเบลอและอัตราเฟรมสำหรับ PCR ของคลิป, ผลการวิเคราะห์ความแปรปรวนเป็น F (3.05) = 2.11, P = 0.12 t-test ของนักเรียนได้รับการทำงานในตัวแปรที่แตกต่างกันสำหรับวิธี PCR ของคลิปที่พบว่ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ (p <0.05) 24fps และ 60fps กับการเคลื่อนไหวเบลอ เช่นเดียวกับ 24fps กับการเคลื่อนไหวเบลอและไม่ได้ เสื้อทดสอบก็ยังทำงานในการให้คะแนนความสมจริงและ generalist ตัวอย่างให้คะแนนความสมจริงเช่นการทดสอบแสดงให้เห็น ANOVA p = 0.14 สำหรับทั้งสองของพวกเขา แต่ t-test ไม่ได้เปิดเผยความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญใด ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ค้นหา หากมีความแปรปรวนในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็น กับ 5 % ความสำเร็จในมาตรการต่าง ๆของผลลัพธ์สัจนิยม การทดสอบ ANOVA พบว่าไม่มีความสัมพันธ์รูปแบบในข้อมูลใด ๆของธรรมชาติ ท่ามกลางมาตรการที่แสดงในรูปที่ 10 ผลของการวิเคราะห์ความแปรปรวนทั้งหมดเสนอที่มากกว่าค่า P P ≤ 0.05 ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถ null เป็นสมมติฐานปฏิเสธ จริงวัดที่ใกล้ P < 0.05 คือ ความสัมพันธ์ระหว่างคนที่มีและไม่มีการเคลื่อนไหวเบลอและอัตราเฟรมสำหรับ PCR ของคลิป , ANOVA ผลเป็น F ( ก ) = 2.11 , p = 0.12 . การทดสอบของนักเรียนใช้ในตัวแปรที่แตกต่างกันสำหรับ PCR ของคลิป พบว่า มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ ( p < 0.05 ) ระหว่าง 24fps และ 60fps ที่มีการเคลื่อนไหวเบลอ , รวมทั้ง 24fps ที่มีการเคลื่อนไหวเบลอและไม่ได้ คนก็วิ่งจริงคะแนนและเจเนอรัลลิสต์สัจนิยมอันดับตัวอย่าง เป็นการทดสอบ ANOVA พบ P = 0.14 สำหรับทั้งสองของพวกเขา แต่สถิติที่ไม่ได้เปิดเผยใด ๆ ความแตกต่างที่สำคัญ .