Data AnalysisAll data were analyzed

Data Analysis
All data were analyzed by 1-way ANOVA, according to the design of the 3 experimental groups (3 LED groups or 3 wavelengths) and 1 control group. Differences among groups were tested using Duncan’s multiple range test. All statistical analysis was done using SAS [15]. Egg data were also analyzed as a function of time (in wk) from the beginning of the experimental stage. The best-fit curve for each egg parameter was chosen by the result of the highest value of the coefficient of determination (R2) by using the least squares method of the GLM of SAS. The differences among treatments
with age were analyzed by comparisons of the regression lines.
RESULTS AND DISCUSSION
Changing egg weight (Figure 1A and 2A), ESI (Figure 1B and 2B), egg length (Figure 1C and 2C), egg width (Figure 1D and 2D), eggshell strength (Figure 2E), eggshell thickness (Figure 2F), and eggshell color (Figure 2G) are presented for eggs laid by hens from 19 to 52 wk of age (laying period) in W, B, R, and G light treatments. Egg weight, egg length,
and egg width increased as a function of time in egg production and were fit best by a hyperbolic model, y = axb, in all light treatments (Figure 2), whereas the eggshell index, eggshell strength, eggshell thickness, and eggshell color were best fit to the linear model, y = a + bx, where y = egg parameter, x = time in weeks, a = intercept, and b = slope (Figure 2).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ข้อมูลข้อมูลทั้งหมดได้วิเคราะห์ โดยทางเดียว ANOVA ตามการออกแบบของกลุ่มทดลอง (LED 3 กลุ่มหรือ 3 ความยาวคลื่น) และกลุ่มควบคุม 1 3 ความแตกต่างระหว่างกลุ่มรับการทดสอบโดยใช้ทดสอบช่วงหลายของ Duncan วิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดใช้ SAS [15] ข้อมูลไข่ยังได้วิเคราะห์เป็นฟังก์ชันของเวลา (ในสัปดาห์) จากจุดเริ่มต้นของขั้นทดลอง เส้นโค้งเหมาะสำหรับแต่ละพารามิเตอร์ไข่ถูกเลือก โดยผลของค่าสูงสุดของค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (R2) โดยใช้วิธีกำลังสองน้อยสุดของจีแอลเอ็มเมอริเดียน SAS ความแตกต่างระหว่างการรักษาอายุถูกวิเคราะห์ โดยเปรียบเทียบของเส้นถดถอยผลและการอภิปราย การเปลี่ยนน้ำหนักไข่ (รูปที่ 1A และ 2A), ESI (รูปที่ 1B และ 2B), ไข่ยาว (รูปที่ 1C และ 2 C), ไข่กว้าง (รูปที่ 1D และ 2D), ความแรงของสีเปลือกไข่ (รูปที่ 2E), สีเปลือกไข่หนา (รูปที่ 2F), และสีสีเปลือกไข่ (รูป 2G) แสดงไข่วาง โดยไก่จาก 19 ถึง 52 สัปดาห์อายุ (วางระยะเวลา) W, B, R, G และรักษาแสง น้ำหนักไข่ ไข่ยาวและไข่กว้างเพิ่มขึ้นเป็นฟังก์ชันของเวลาในการผลิตไข่ และก็พอดีที่สุด โดยแบบไฮเพอร์โบลิ y = axb ในการรักษาอ่อน (รูป 2), ในขณะที่ดัชนีสีเปลือกไข่ สีเปลือกไข่ความแข็งแรง หนาสีเปลือกไข่ และสีเปลือกไข่สีได้เหมาะสมที่สุดกับรูปแบบเชิงเส้น y =ใน + bx ที่ y =ไข่พารามิเตอร์ x =เวลาสัปดาห์ =ตัด และ b =ความชัน (รูป 2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์ข้อมูล
ข้อมูลทั้งหมดมาวิเคราะห์โดย 1-way ANOVA ตามการออกแบบของ 3 กลุ่มทดลอง (3 กลุ่ม LED หรือ 3 ความยาวคลื่น) และกลุ่มที่ 1 การควบคุม ความแตกต่างระหว่างกลุ่มได้มีการทดสอบการใช้การทดสอบช่วงของดันแคนหลาย ทั้งหมดการวิเคราะห์ทางสถิติที่ได้กระทำโดยใช้ SAS [15] ข้อมูลไข่ยังถูกนำมาวิเคราะห์เป็นหน้าที่ของเวลา (สัปดาห์) จากจุดเริ่มต้นของขั้นตอนการทดลอง ที่ดีที่สุดของเส้นโค้งพอดีสำหรับพารามิเตอร์แต่ละไข่ได้รับเลือกจากผลของค่าสูงสุดของค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R2) โดยใช้วิธีสี่เหลี่ยมอย่างน้อยของ GLM ของ SAS ความแตกต่างระหว่างชุดการทดลอง
กับอายุการวิเคราะห์เปรียบเทียบของเส้นถดถอย.
ผลลัพธ์และการอภิปราย
การเปลี่ยนน้ำหนักไข่ (รูปที่ 1A และ 2A) ESI (รูปที่ 1B และ 2B), ความยาวไข่ (รูปที่ 1C และ 2C), ความกว้างไข่ (รูปที่ 1D และ 2D), ความแข็งแรงของเปลือกไข่ (รูป 2E) ความหนาของเปลือกไข่ (รูป 2F) และสีเปลือกไข่ (รูป 2G) จะถูกนำเสนอวางไข่โดยแม่ไก่ 19-52 WK อายุ (ระยะเวลาการวาง) ใน W, B, R, และ G รักษาแสง น้ำหนักไข่ยาวไข่
และความกว้างไข่เพิ่มขึ้นเป็นหน้าที่ของเวลาในการผลิตไข่และพอดีกับที่ดีที่สุดโดยรูปแบบการผ่อนชำระ, y = axb ในการรักษาแสงทั้งหมด (รูปที่ 2) ในขณะที่ดัชนีเปลือกไข่มีความแข็งแรงเปลือกไข่หนาเปลือกไข่ และสีของเปลือกไข่มีความเหมาะสมที่สุดกับรูปแบบเชิงเส้น y = A + BX ที่ y = พารามิเตอร์ไข่ x = เวลาในสัปดาห์ที่ผ่าน a = ตัดและ B = ความลาดชัน (รูปที่ 2)