Statistical Analyses. Data trends w

Statistical Analyses. Data trends were interpreted by performing regression analyses using linear, quadratic, and cubic formula to determine best curve fit (R2, F value, and P value) and proportion of variance of mating and egg development that is predictable from irradiation dose levels. Because a substantial low hatch rate and mortality was observed in the control group, additionally before analysis, the data were supplemented and corrected using Abbott’s formula (Abbott 1925). In concurrent analyses, a square-root transformation was used to normalize count data while percentage data were arcsine transformed prior to analysis of variance (SigmaStat, 2010). One-way ANOVA was used to determine significant differences among mean values for dose-treatment groups and controls (SigmaStat, 2010). A P-value of 0.05 was used to establish significance in all tests using the Tukey’s method to detect significant pair-wise comparisons. Data are presented in the tables as recorded and not transformed or corrected

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ทางสถิติ ข้อมูลแนวโน้มถูกตีความ โดยการวิเคราะห์การถดถอยที่ใช้สูตรแบบเส้นตรง กำลังสอง และลูกบาศก์เพื่อกำหนดเส้นโค้งพอดี (R2 ค่า F และค่า P) และสัดส่วนของผลต่างของการพัฒนาผสมพันธุ์และไข่ที่ได้จากวิธีการฉายรังสีปริมาณรังสีระดับ เนื่องจากอัตราต่ำสุดขณะพบและตายถูกสังเกตในกลุ่มควบคุม นอกจากนี้ก่อนการวิเคราะห์ ข้อมูลถูกเสริม และแก้ไขโดยใช้สูตรของ Abbott (Abbott 1925) ในเวลาเดียวกันวิเคราะห์ แปลงรากใช้เพื่อลดขนาดข้อมูลการตรวจนับในขณะที่ข้อมูลเปอร์เซ็นต์ arcsine แปลงก่อนวิเคราะห์ผลต่างของ (SigmaStat, 2010) ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวเพื่อกำหนดความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างค่าเฉลี่ยสำหรับกลุ่มยารักษาและควบคุม (SigmaStat, 2010) ค่า P ของ 0.05 ถูกใช้เพื่อสร้างความสำคัญในการทดสอบทั้งหมดโดยใช้วิธีของ Tukey ตรวจเปรียบเทียบ pair-wise อย่างมีนัยสำคัญ มีแสดงข้อมูลในตารางบันทึกไว้ และไม่แปรรูป หรือแก้ไข

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ทางสถิติ. แนวโน้มข้อมูลตีความโดยการดำเนินการวิเคราะห์การถดถอยโดยใช้เส้นกำลังสองและสูตรลูกบาศก์ในการกำหนดเส้นโค้งพอดีที่ดีที่สุด (R2, ค่า F และความคุ้มค่า P) และสัดส่วนของความแปรปรวนของการผสมพันธุ์และการพัฒนาไข่ที่สามารถคาดเดาได้จากการฉายรังสีระดับยา เพราะมีอัตราการฟักต่ำมากและการเสียชีวิตพบว่าในกลุ่มควบคุมนอกจากนี้ก่อนที่จะวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการเสริมและการแก้ไขโดยใช้สูตรของแอ๊บบอต (Abbott 1925) ในการวิเคราะห์พร้อมกันการเปลี่ยนแปลงรากที่ถูกใช้ในการนับข้อมูลปกติในขณะที่ข้อมูลเปอร์เซ็นต์ถูกเปลี่ยน arcsine ก่อนที่จะมีการวิเคราะห์ความแปรปรวน (SigmaStat 2010) One-way ANOVA ถูกใช้ในการตรวจสอบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญค่าเฉลี่ยสำหรับกลุ่มการรักษาปริมาณและการควบคุม (SigmaStat 2010) P-value 0.05 ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างความสำคัญในการทดสอบทั้งหมดโดยใช้วิธีการของ Tukey ในการตรวจสอบเปรียบเทียบคู่ที่ชาญฉลาดอย่างมีนัยสำคัญ ข้อมูลที่นำเสนอในตารางที่บันทึกไว้และไม่ได้เปลี่ยนหรือแก้ไข

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ทางสถิติ แสดงแนวโน้มข้อมูลที่ถูกตีความโดยการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้นกำลังสอง , และ , ใช้ , สูตรเพื่อตรวจสอบที่ดีที่สุดพอดีกับเส้นโค้ง ( R2 F ค่า และค่า P ) และอัตราส่วนของความแปรปรวนของการผสมพันธุ์และการพัฒนาของไข่ที่เป็นแบบฉบับจากระดับปริมาณรังสีการฉายรังสี เพราะมากและอัตราการตายน้อยฟักพบว่าในกลุ่มควบคุมนอกจากนี้ก่อนการวิเคราะห์ ข้อมูล ได้แก่ การเสริมและการแก้ไขการใช้สูตรของแอ๊บบอต ( ( 1925 ) ในการวิเคราะห์ทดสอบการเปลี่ยนแปลงรากที่สอง ใช้หาข้อมูลนับในขณะที่ข้อมูลจำนวน arcsine เปลี่ยนก่อนการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( sigmastat , 2010 )การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียว คือ ใช้เพื่อกำหนดความแตกต่างระหว่างค่าหมายถึงขนาดยารักษาและกลุ่มควบคุม ( sigmastat , 2010 ) p 0.05 ได้ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างความสำคัญในการทดสอบทั้งหมด โดยใช้วิธีของ Tukey เพื่อตรวจหาพบคู่ปัญญาเปรียบเทียบ ข้อมูลที่นำเสนอในบันทึกตารางเป็นและไม่ได้เปลี่ยนหรือแก้ไข