2.6. Data analysisThe potential gro

2.6. Data analysis
The potential growth of Listeria monocytogenes in all products was
predicted using mathematic models developed by the Danish Meat
Research Institute (Mejlholm et al., 2010).
The data for the total count and the lactic acid bacteria growth
were analysed by the following model:
LogðcountÞ ¼ μþsalt level þ day þ salt level  day þ ε
The sensory data were analysed using Panelcheck (version 1.3.2).
Analysis of variance was performed using the following model:
Attribute ¼ μ þ salt level þ ASSESSOR þ ASSESSOR  SALT LEVEL þ ε
in which the effects written in capital letters were included as
random effects.
Principal Component Analysis (PCA) was performed using original
data.
The sensory shelf life data was analysed using SAS (version 9.2).
Based on a visual evaluation of relevant distribution, it was decided to
analyse the data using a Weibull distribution. The statistical analysis
can be described as a one-way analysis of variance, with Y as the logarithmof
the time of “not acceptable” and ε following aWeibull distribution
(Lawless, 2003).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.6 วิเคราะห์ข้อมูลมีการเติบโตที่เป็นไปได้ของออลิ monocytogenes ในผลิตภัณฑ์ทั้งหมดทำนายโดยใช้แบบจำลองคณิตศาสตร์ที่พัฒนา โดยเนื้อเดนมาร์กวิจัย สถาบัน (Mejlholm et al., 2010)ข้อมูลสำหรับการนับรวมและเจริญเติบโตของแบคทีเรียกรดแลกติกมี analysed รุ่นต่อไปนี้:LogðcountÞ ¼ μþsalt þระดับวันþระดับวันเกลือþεข้อมูลทางประสาทสัมผัสได้ analysed ใช้ Panelcheck (เวอร์ชัน 1.3.2)ผลต่างของการวิเคราะห์ทำโดยใช้รูปแบบต่อไปนี้:แอตทริบิวต์¼μþþระดับเกลือ ASSESSOR þþระดับเกลือ ASSESSOR εซึ่งผลจากเขียนตัวอักษรตัวใหญ่ถูกรวมเป็นผลกระทบแบบสุ่มวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) ทำโดยใช้ต้นฉบับข้อมูลข้อมูลอายุทางประสาทสัมผัสได้ analysed ใช้ SAS (เวอร์ชัน 9.2)ตามประเมินภาพของการแจกจ่ายที่เกี่ยวข้อง มันเป็นการตัดสินใจเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การกระจายแบบเวย์บูล การวิเคราะห์ทางสถิติสามารถอธิบายเป็นแบบทางเดียวการวิเคราะห์ของต่าง กับ Y เป็น logarithmofขณะ "ไม่ยอมรับ" และεหลัง aWeibull กระจาย(มร.เจอราร์ดเมสทราเยต์ 2003)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.6 การวิเคราะห์ข้อมูลการเจริญเติบโตที่มีศักยภาพของ Listeria monocytogenes ในผลิตภัณฑ์ทั้งหมดได้รับการคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่พัฒนาโดยเนื้อสัตว์เดนมาร์กResearch Institute (Mejlholm et al., 2010). ข้อมูลสำหรับการนับรวมและแบคทีเรียกรดแลคติกการเจริญเติบโตของการวิเคราะห์รูปแบบดังต่อไปนี้: LogðcountÞ¼ระดับμþsalt ณ วันระดับเกลือ Th? วันที่εข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ทางประสาทสัมผัสโดยใช้ Panelcheck (เวอร์ชั่น 1.3.2). การวิเคราะห์ความแปรปรวนได้ดำเนินการใช้รูปแบบต่อไปนี้: คุณสมบัติ¼μระดับเกลือไทยไทยประเมินþประเมิน? เกลือระดับþεซึ่งผลกระทบที่เขียนตัวอักษรที่ถูกรวมเป็นผลกระทบแบบสุ่ม. การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) ได้รับการดำเนินการโดยใช้เดิมข้อมูล. ข้อมูลอายุการเก็บรักษาประสาทสัมผัสถูกวิเคราะห์โดยใช้ SAS (เวอร์ชั่น 9.2). อยู่บนพื้นฐานของการประเมินผลภาพของ การกระจายที่เกี่ยวข้องก็ตัดสินใจที่จะวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การกระจายแบบWeibull การวิเคราะห์ทางสถิติที่สามารถอธิบายได้ว่าเป็นหนึ่งในการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียวกับ Y เป็น logarithmof เวลาของการ "ไม่ยอมรับ" และต่อไปนี้การกระจายε aWeibull (กฎหมาย, 2003)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.6 การวิเคราะห์ข้อมูล
ศักยภาพการเจริญเติบโตของวงแหวนแวนอัลเลนในผลิตภัณฑ์ทั้งหมด
ทำนายโดยใช้แบบจำลองคณิตศาสตร์ที่พัฒนาขึ้น โดยสถาบันวิจัยเดนมาร์กเนื้อ
( mejlholm et al . , 2010 ) .
ข้อมูลการนับรวมและการเจริญเติบโตของเชื้อแบคทีเรียกรดแลคติก
วิเคราะห์โดยรูปแบบต่อไปนี้ :
เข้าสู่ระบบðนับÞ¼μþระดับ เกลือเกลือþวันþระดับ  วันþε
ข้อมูลทางสถิติที่ใช้คือ panelcheck ( รุ่น 1.3.2 ) .
การวิเคราะห์ความแปรปรวนโดยใช้รูปแบบต่อไปนี้ :
คุณลักษณะ¼μþระดับเกลือþผู้ประเมินþผู้ประเมิน  ระดับเกลือþε
ซึ่งผลที่เขียนในตัวอักษรทุนถูกรวมเป็น

ผลสุ่ม การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) กำหนดการใช้ข้อมูลเดิม

การยืดอายุการเก็บและการวิเคราะห์ข้อมูลใช้ SAS ( เวอร์ชั่น 9.2 ) .
ขึ้นอยู่กับการประเมินภาพการกระจายที่เกี่ยวข้อง ก็ตัดสินใจ
วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การแจกแจงแบบไวบูลล์ . การวิเคราะห์เชิงสถิติ
สามารถอธิบายเป็น การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบทางเดียวกับ Y เป็น logarithmof
เวลาของ " ไม่ยอมรับ " และεต่อไปนี้
จำหน่าย aweibull ( เลส , 2003 )