using the two-factor orthogonal des

using the two-factor orthogonal design, UR and CA were the two
orthogonal factors. After down-weighting rare genus and/or family,
redundancy analysis (RDA) was performed to explore the relationships
between factors (i.e. UR and CA) and soil invertebrates (i.e.,
nematodes, mites and collembolans) by designating factors asnominal
(0, 1) environmental variables (Fiscus and Neher, 2002; Lepˇs
and ˇSmilauer, 2003). In this case, the data from UR treatment were
designated as 1 associated to UR factor but as 0 associated to CA
factor; the data from CA treatment were designated as 1 associated
to CA factor but as 0 associated to UR factor; the data from
CK treatment were designated as 0 associated to both UR and CA

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้แบบ orthogonal คูณสอง ระยะเวลาที่กำหนดและ CA มีสองorthogonal ปัจจัย หลังจากน้ำหนักลงยากสกุลและ/หรือครอบครัวทำการวิเคราะห์ซ้ำ (RDA) เพื่อสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัย (เช่นยูและ CA) และดิน invertebrates (เช่นnematodes ไร และ collembolans) โดยการกำหนดปัจจัย asnominal(0, 1) ตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม (Fiscus และ Neher, 2002 Lepˇsและ ˇSmilauer, 2003) ในกรณีนี้ ข้อมูลจากยูรักษาได้กำหนด เป็น 1 สัมพันธ์กับสัดส่วนระยะเวลาที่กำหนด แต่ เป็น 0 ที่เกี่ยวข้องกับ CAสัดส่วน ข้อมูลจาก CA รักษาถูกกำหนดเป็น 1 ที่เกี่ยวข้องCA ปัจจัย แต่เป็น 0 ที่เกี่ยวข้องกับสัดส่วนระยะเวลาที่กำหนด ข้อมูลจากCK รักษาถูกกำหนดเป็น 0 ที่เกี่ยวข้องกับยูและ CA

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ใช้สองปัจจัยการออกแบบฉาก, UR และ CA ทั้งสอง
ปัจจัยมุมฉาก หลังจากที่ลงน้ำหนักพันธุ์ที่หายากและ / หรือครอบครัว,
การวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน (RDA) ได้ดำเนินการสำรวจความสัมพันธ์
ระหว่างปัจจัย (เช่น UR และ CA) และสัตว์ไม่มีกระดูกสันหลังดิน (เช่น
ไส้เดือนฝอยไรและ collembolans) โดยกำหนดปัจจัย asnominal
(0, 1 ) ตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม (Fiscus และ Neher 2002; วัดรอบ
และ Smilauer 2003) ในกรณีนี้ข้อมูลจากการรักษา UR ถูก
กำหนดให้เป็น 1 ที่เกี่ยวข้องกับปัจจัย UR แต่เป็น 0 ที่เกี่ยวข้องกับ CA
ปัจจัย; ข้อมูลจากการรักษา CA ถูกกำหนดให้เป็น 1 เกี่ยวข้อง
ปัจจัย CA แต่เป็น 0 ที่เกี่ยวข้องกับปัจจัย UR; ข้อมูลจาก
การรักษา CK ได้รับการกำหนดให้เป็น 0 ที่เกี่ยวข้องกับทั้งสอง UR และ CA

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใช้สองปัจจัย ) การออกแบบ ur และ CA เป็น 2
) ปัจจัย หลังจากลงต่างสกุลที่หายากและ / หรือครอบครัว
การวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน ( RDA ) ทำการศึกษาความสัมพันธ์ ระหว่างปัจจัย ( เช่น
ur และ CA ) และสัตว์ไม่มีกระดูกสันหลังในดิน เช่น ไส้เดือนฝอย ไร
, collembolans ) โดยกำหนดปัจจัย asnominal
( 0 , 1 ) และตัวแปรสิ่งแวดล้อม ( fiscus เนเออร์ , 2002 ; กากไลซีนˇ S
และ ˇ smilauer , 2003 ) ในกรณีนี้ ข้อมูลจากคุณรักษาเป็นเขตที่เกี่ยวข้องเพื่อ ur
1 เป็น 0 แต่ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับ CA
ปัจจัย ; ข้อมูลจาก CA รักษาอยู่เขต 1 ที่เกี่ยวข้องกับ CA แต่ปัจจัย
0 เกี่ยวข้องกับ ur ปัจจัย ; ข้อมูลจาก
CK รักษาที่ถูกกําหนดให้เป็น 0 เกี่ยวข้องทั้ง ur และ ซีเอ