the six dominant species were analy

the six dominant species were analyzed by using linear regressions. These analyses were performed using SAS version 6.12
(SAS Institute Inc., 1989). Significant level was set at P < 0.05.
The relationship between abundance of each insect order and
vegetation properties were analyzed by multivariate ordination
redundancy analysis (RDA) using the program CANOCO 4.5
(ter Braak and Šmihauer, 1998). The RDA was applied considering
treatment plots as samples, the abundance of insect orders as
species, and plant species richness, the cover and height of plant
community, variation in plant height, plant biomass (these
vegetation data resulted from our previous results, see
Zhu et al., 2012), and plant Shannon–Wiener index, as environmental variables. Forward selection with Monte Carlo permutations (999 unrestricted permutations) was used to assess the plant
variables showing significant (inflation factor < 20, P < 0.05) on the
variation within the insect order abundance data. Only significant
variables were included in the model, which was tested using an
unrestricted Monte Carlo permutation test (999 permutations).
Insect abundance data were log-transformed prior to analysis

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สายพันธุ์หลักหกถูกวิเคราะห์โดย regressions เชิงเส้น วิเคราะห์เหล่านี้ได้ทำการใช้ SAS รุ่น 6.12(SAS สถาบัน Inc., 1989) มีการตั้งค่าระดับอย่างมีนัยสำคัญที่ P < 0.05ความสัมพันธ์ระหว่างแต่ละใบสั่งแมลงมากมาย และมีวิเคราะห์คุณสมบัติของพืช โดยบวชตัวแปรพหุวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน (RDA) โดยใช้โปรแกรม CANOCO 4.5(เธอ Braak และ Šmihauer, 1998) RDA นำมาใช้พิจารณารักษาลงจุดเป็นตัวอย่าง มายสั่งแมลงเป็นพันธุ์ และความรุ่มรวยของสปีชีส์พืช ครอบคลุม และความสูงของพืชชุมชน การเปลี่ยนแปลงในความสูงโรงงาน โรงงานชีวมวล (เหล่านี้ข้อมูลพืชเป็นผลมาจากผลของเราก่อนหน้านี้ ดูซู et al., 2012), และ ดัชนีพืชแชนนอน-Wiener เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม เลือกไปข้างหน้ากับ Carlo มอนสับ (สับจำกัด 999) ใช้ในการประเมินโรงงานตัวแปรที่แสดงอย่างมีนัยสำคัญ (เงินเฟ้อปัจจัย < 20, P < 0.05) ในการการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลสั่งแมลงมากมาย สำคัญเท่านั้นรวมอยู่ในรุ่น ซึ่งได้รับการทดสอบโดยใช้ตัวแปรการทดสอบการเรียงสับเปลี่ยน Carlo มอนจำกัด (999 สับ)แมลงมากข้อมูลถูกล็อกแปลงก่อนวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หกสายพันธุ์ที่โดดเด่นได้รับการวิเคราะห์โดยใช้การถดถอยเชิงเส้น การวิเคราะห์เหล่านี้ถูกดำเนินการโดยใช้ SAS รุ่น 6.12
(SAS Institute Inc. , 1989) ระดับนัยสำคัญตั้งอยู่ที่ P <0.05. ความสัมพันธ์ระหว่างความอุดมสมบูรณ์ของการสั่งซื้อแต่ละแมลงและคุณสมบัติพืชวิเคราะห์บวชหลายตัวแปรการวิเคราะห์ความซ้ำซ้อน(RDA) โดยใช้โปรแกรม CANOCO 4.5 (ตรี Braak และŠmihauer, 1998) RDA ถูกนำมาใช้พิจารณาแผนการรักษาเป็นตัวอย่างความอุดมสมบูรณ์ของคำสั่งซื้อแมลงเป็นชนิดและความอุดมสมบูรณ์พันธุ์พืชปกและความสูงของพืชชุมชนการเปลี่ยนแปลงในความสูงของพืชชีวมวลพืช(เหล่านี้ข้อมูลพืชผลมาจากผลของเราก่อนหน้าให้ดูจู้et al., 2012) และโรงงานดัชนี Shannon-Wiener เป็นตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อม เลือกไปข้างหน้ากับพีชคณิต Monte Carlo (999 พีชคณิต จำกัด ) ถูกนำมาใช้ในการประเมินโรงงานตัวแปรแสดงอย่างมีนัยสำคัญ(ปัจจัยเงินเฟ้อ <20, P <0.05) ในรูปแบบภายในเพื่อแมลงข้อมูลความอุดมสมบูรณ์ อย่างมีนัยสำคัญเพียงตัวแปรที่ถูกรวมอยู่ในรูปแบบที่ได้รับการทดสอบการใช้ที่ไม่จำกัด การทดสอบการเปลี่ยนแปลง Monte Carlo (999 พีชคณิต). ข้อมูลความอุดมสมบูรณ์แมลงได้เปลี่ยนเข้าสู่ระบบก่อนที่จะมีการวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หกชนิดเด่น วิเคราะห์โดยใช้สมการถดถอยเชิงเส้น การวิเคราะห์เหล่านี้ การใช้ SAS ( SAS Institute Inc รุ่น 6.12
, 1989 ) ระดับมีนัยสำคัญทางสถิติที่ p < 0.05 .
ความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณการสั่งซื้อในแต่ละครั้งของแมลงและพืชมาวิเคราะห์โดยการวิเคราะห์คุณสมบัติ

) บวชหลายตัวแปร ( RDA ) โดยใช้โปรแกรม canoco 4.5
( ter Braak และ lithuania mihauer , 1998 )ปริมาณที่ใช้พิจารณา
รักษาแปลงเป็นตัวอย่าง ความอุดมสมบูรณ์ของแมลงที่สั่ง
ชนิด และชนิดของพืช ความ ครอบคลุม และความสูงของสังคมพืช
, การเปลี่ยนแปลงในความสูง , ชีวมวลพืชเหล่านี้ (
พืชข้อมูลที่เกิดจากของเราที่ผ่านมา ผล เห็น
จู้ et al . , 2012 ) , และพืช แชนนอน - วีเนอร์ ดัชนี เช่น ตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมไปเลือกกับ Monte Carlo ชุลมุน ( 999 อย่างชุลมุน ) ถูกนำมาใช้เพื่อประเมินโรงงาน
ตัวแปรแสดงสถิติ ( เงินเฟ้อปัจจัย < 20 , P < 0.05 ) ใน
รูปแบบภายในเพื่อปริมาณแมลงข้อมูล แต่ตัวแปรสำคัญ
ถูกรวมอยู่ในรูปแบบซึ่งถูกทดสอบโดยใช้
ไม่จำกัด Monte Carlo การเรียงสับเปลี่ยนแบบพีชคณิต
999 )ข้อมูลปริมาณแมลงถูกเข้าสู่ระบบเปลี่ยนก่อนการวิเคราะห์