2.3. Statistical analysesStatistica

2.3. Statistical analyses
Statistical analyses were performed using R ver. 2.11.1 (R
Development Core Team, 2010). Abundance of each insect taxon
was typically low per trap, so data were pooled from the 25 traps
associated with each grid. Generalized mixed effects models with
Poisson errors (lmer function) included the following response
variables: abundance of (1) Arachnea; (2) Coleoptera; (3) Collembola;
(4) Formicidae; (5) Hemiptera; and (6) Orthoptera. Habitat
(inside or outside of the garden) was included as a fixed factor
and wadi (N = 4) and garden (N = 15) were included as random factors
to account for potential spatial non-independence (Crawley,
2007). Model simplifications were based on AIC values. Fixed effects
were dropped from the minimum sufficient model and tested for
significance using 2. This method was used in all subsequent
models. Total species richness and alpha diversity per site were
also included as response variables, with Poisson and normal error
structures, respectively. Alpha diversity was calculated per garden
using Simpson’s Diversity Index, taking alpha as 1 – D, where
D =(ni/N)2, n = number of individuals of species i, and N = the total
number of individuals of all species.
Ant species differences were also analysed using generalized
mixed effects models that included a species * habitat interaction.
Beetles displayed high species richness, but many species occurred
in low numbers making species-level analysis unfeasible. Similarly
spiders did not occur in sufficient numbers for species level analysis.
Beetles and spiders were sorted into functional groups and
then analysed using generalized mixed effect models with a functional
group * habitat interaction. Beetles were separated into three
categories; herbivores, scavengers and predators. Spiders were separated
into two categories, web-weavers and hunters.
EstimateS Version 8.2 (Colwell, 2009) was used to calculate the
number of observed species for each sampled site (Sobs MauTau)
and the mean diversity index (Shannon and Simpson) for each level
of sampling, with samples added to the pool at random. Species
accumulation curves were created for Formicidae and Coleoptera.
The community data were analysed for Formicidae and
Coleoptera using the Non-Metric Multidimensional (NMS) scaling
function in Community Analysis Package Version 4.1.3 (Seaby and
Henderson, 2007). The analyses used PCA to determine the start
position, Bray Curtis similarity measures and 200 iterations. The
sites were grouped into gardens and outside, and the calculated
Axis-1 coordinates were compared using a paired Wilcoxon signed
rank test.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.3. สถิติวิเคราะห์วิเคราะห์ทางสถิติได้ดำเนินการโดยใช้ R ไม่ 2.11.1 (Rพัฒนาหลักทีม 2010) มาย taxon แมลงแต่ละอยู่ในระดับต่ำโดยทั่วไปต่อกับดัก เพื่อให้ข้อมูลถูกทางถูกพูจากกับดัก 25เกี่ยวข้องกับแต่ละตาราง แบบจำลองลักษณะพิเศษผสมด้วยการตั้งค่าทั่วไปข้อผิดพลาดของปัวซอง (lmer ฟังก์ชัน) รวมการตอบสนองต่อไปนี้ตัวแปร: ความอุดมสมบูรณ์ของ Arachnea (1) (2) Coleoptera (3) Collembola(4) Formicidae (5) Hemiptera และ Orthoptera (6) อยู่อาศัย(ภายใน หรือภาย นอกสวน) ถูกรวมเป็นตัวคงที่และวัล (N = 4) และสวน (N = 15) ถูกรวมเป็นปัจจัยสุ่มให้เป็นพื้นที่ปลอดเอกราช (วิคครอวเลย์2007) จากค่า AIC ลในเรื่องง่ายรุ่น ผลถาวรลดลงจากแบบขั้นต่ำเพียงพอ และทดสอบสำคัญที่ใช้ 2 วิธีนี้ใช้ในเวลาต่อมารูปแบบจำลอง ชนิดรวมความรุ่มรวยและความหลากหลายอัลฟาสำหรับแต่ละไซต์ได้รวมเป็นตัวแปรตอบสนอง ปัวซองและปกติข้อผิดพลาดโครงสร้าง ตามลำดับ คำนวณความหลากหลายอัลฟาต่อสวนโดยใช้ดัชนีความหลากหลายของซิมป์สัน อัลฟาการ 1 – D ที่D = (ni/N) 2, n =จำนวนคนพันธุ์ฉัน และ N =ผลรวมจำนวนบุคคลทั้งหมดพันธุ์ตั้งค่าทั่วไปของชนิดมดที่แตกต่างนอกจากนี้ยังมี analysed ใช้ผสมรูปแบบลักษณะพิเศษที่รวมชนิด * โต้ตอบอยู่อาศัยด้วงแสดงพันธุ์สูงร่ำรวย แต่หลายชนิดเกิดขึ้นในการวิเคราะห์ระดับสายพันธุ์ที่ไม่น่าเป็นหมายเลขต่ำสุด ในทำนองเดียวกันแมงมุมไม่เกิดตัวเลขเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ระดับสปีชีส์เรียงเป็นกลุ่ม functional ด้วงและแมงมุม และแล้ว ใช้ analysed ตั้งค่าทั่วไปแบบจำลองผลผสมกับการทำงานกลุ่ม * โต้ตอบอยู่อาศัย ด้วงถูกแบ่งออกเป็น 3ประเภท herbivores, scavengers และล่า แมงมุมถูกคั่นประเภทสอง ทอ ผ้าเว็บ และนักล่าประเมินรุ่น 8.2 (Colwell, 2009) ถูกใช้เพื่อคำนวณการจำนวนพันธุ์สังเกตสำหรับแต่ละไซต์ตัวอย่าง (Sobs MauTau)และความหลากหลายทางชีวภาพหมายถึงดัชนี (แชนนอนและซิมป์สัน) สำหรับแต่ละระดับของสุ่ม ด้วยเพิ่มในกลุ่มสุ่มตัวอย่าง พันธุ์มีสร้างเส้นโค้งสะสม Formicidae และ Coleopteraข้อมูลชุมชนถูก analysed สำหรับ Formicidae และColeoptera ใช้ไม่ใช่วัดหลายมิติ (NMS) ขนาดฟังก์ชันในรุ่นแพคเกจการวิเคราะห์ชุมชน 4.1.3 (Seaby และHenderson, 2007) วิเคราะห์การใช้ PCA เพื่อกำหนดจุดเริ่มต้นตำแหน่ง Bray เคอร์ทิสคล้ายมาตรการ และแผน 200 ที่ถูกจัดเป็นสวน และภาย นอก และการคำนวณ1 แกนพิกัดได้เปรียบเทียบการใช้ Wilcoxon จัดเป็นคู่ที่ลงนามการทดสอบอันดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.3 สถิติวิเคราะห์
การวิเคราะห์ทางสถิติได้ดำเนินการโดยใช้ R ver 2.11.1 (R
การพัฒนาทีมงานหลัก, 2010) ความอุดมสมบูรณ์ของแต่ละแท็กซอนแมลง
ก็มักจะต่ำต่อกับดักเพื่อให้ข้อมูลที่ได้รวบรวมจาก 25 กับดัก
ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละตาราง แบบจำลองผลกระทบผสมทั่วไปที่มี
ข้อผิดพลาด Poisson (ฟังก์ชัน lmer) รวมถึงการตอบสนองต่อไป
ตัวแปร: ความอุดมสมบูรณ์ของ (1) Arachnea; (2) Coleoptera; (3) Collembola;
(4) Formicidae; (5) Hemiptera; และ (6) Orthoptera ที่อยู่อาศัย
(ภายในหรือภายนอกของสวน) ถูกรวมเป็นปัจจัยคงที่
และวดี (จำนวน = 4) และสวน (จำนวน = 15) ได้รวมปัจจัยสุ่มเป็น
บัญชีสำหรับการที่มีศักยภาพเชิงพื้นที่ไม่อิสระ (คราว,
2007) simplifications รุ่นขึ้นอยู่กับค่า AIC ผลกระทบคงที่
ถูกทิ้งจากแบบจำลองที่เพียงพอขั้นต่ำและการทดสอบการ
ใช้อย่างมีนัยสำคัญ 2 วิธีการนี้ถูกนำมาใช้ในภายหลังทั้งหมด
รุ่น ความร่ำรวยรวมสายพันธุ์และความหลากหลายทางอัลฟาต่อเว็บไซต์ถูก
รวมยังเป็นตัวแปรตอบสนองกับ Poisson ผิดปกติ
โครงสร้างตามลำดับ ความหลากหลายของอัลฟาที่คำนวณได้ต่อสวน
โดยใช้ดัชนีความหลากหลายซิมป์สัน, อัลฟาการเป็น 1 - D ที่
D = (พรรณี / N) 2, n = จำนวนของบุคคลของสายพันธุ์ i และจำนวน = ทั้งหมด?
จำนวนของบุคคลของทุกชนิด
มดแตกต่างสายพันธุ์ที่ได้มาวิเคราะห์ยังมีการใช้ทั่วไป
ผลกระทบผสมที่รวมสายพันธุ์ * ปฏิสัมพันธ์ที่อยู่อาศัย.
เต่าทองแสดงความร่ำรวยสายพันธุ์สูง แต่หลายชนิดที่เกิดขึ้น
ในจำนวนที่ต่ำทำให้การวิเคราะห์สายพันธุ์ระดับทำไม่ได้ ในทำนองเดียวกัน
ไปเดอร์ไม่ได้เกิดขึ้นในจำนวนที่เพียงพอสำหรับการขยายพันธุ์การวิเคราะห์ระดับ.
แมลงและแมงมุมถูกจัดเรียงเป็นกลุ่มการทำงานและ
วิเคราะห์โดยใช้แบบจำลองผลกระทบทั่วไปผสมกับการทำงาน
กลุ่ม * ปฏิสัมพันธ์ที่อยู่อาศัย ด้วงได้แยกออกเป็นสาม
ประเภท; สัตว์กินพืช, ขยะและล่า แมงมุมถูกแยกออก
เป็นสองประเภทเว็บทอและนักล่า.
ประมาณการเวอร์ชัน 8.2 (Colwell 2009) ถูกนำมาใช้ในการคำนวณ
จำนวนของสายพันธุ์ที่สังเกตสำหรับแต่ละเว็บไซต์ตัวอย่าง (สะอื้น MauTau)
และดัชนีความหลากหลายหมายถึง (แชนนอนและซิมป์สัน) สำหรับแต่ละ ระดับ
ของการสุ่มตัวอย่างด้วยตัวอย่างเข้ามาอยู่ในสระว่ายน้ำที่สุ่ม สปีชี่
เส้นโค้งการสะสมที่ถูกสร้างขึ้นสำหรับ Formicidae และ Coleoptera.
ข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ชุมชนสำหรับ Formicidae และ
Coleoptera ใช้ไม่เมตริกหลายมิติ (NMS) ปรับ
ฟังก์ชั่นแพคเกจในการวิเคราะห์ชุมชนเวอร์ชัน 4.1.3 (Seaby และ
เฮนเดอ 2007) การวิเคราะห์ใช้ PCA เพื่อตรวจสอบการเริ่มต้น
ตำแหน่งเบรย์เคอร์ติมาตรการคล้ายคลึงกันและ 200 ซ้ำ
เว็บไซต์ที่ถูกแบ่งออกเป็นสวนและภายนอกและคำนวณ
แกน-1 พิกัดถูกนำมาเปรียบเทียบโดยใช้ Wilcoxon จับคู่ลงนามใน
การทดสอบการจัดอันดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.3 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์คือการวิเคราะห์ทางสถิติ
โดยใช้ R Ver . 2.11.1 ( R
หลักในการพัฒนาทีม , 2010 ) ความอุดมสมบูรณ์ของแมลงแต่ละชนิด
ต่ำมักจะต่อกับดัก ดังนั้นจำนวนรวมจาก 25 กับดัก
ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละตาราง กราฟผสมแบบจำลองผลกระทบกับ
ปัวซอข้อผิดพลาด ( ฟังก์ชัน lmer ) ประกอบด้วยการตอบสนอง
ตัวแปรมากมาย ( 1 ) arachnea ; ( 2 ) Coleoptera ;( 3 ) คอลเลมโบลา ;
( 4 ) Formicidae อันดับ Hemiptera ; ; ( 5 ) และ ( 6 ) ) . สิ่งแวดล้อม
( ภายในหรือภายนอกสวน ) ถูกรวมเป็นปัจจัยคงที่ และวัล
( n = 4 ) และสวน ( n = 15 ) ถูกรวมเป็นปัจจัยสุ่ม
บัญชีที่มีศักยภาพเชิงพื้นที่ไม่อิสระ ( Crawley
, 2550 ) เป็นรูปแบบ Simplifications ขึ้นอยู่กับค่า AIC . แก้ไขผล
หลุดจากรูปแบบเพียงพอน้อยที่สุด และทดสอบ
ความสำคัญใช้  2 วิธีการนี้ถูกใช้ในรุ่นต่อมา
ทั้งหมด ความอุดมสมบูรณ์และความหลากหลายชนิดรวมอัลฟ่าต่อเว็บไซต์ถูก
ยังรวมเป็นตัวแปรตอบสนองกับปัวซงและปกติข้อผิดพลาด
โครงสร้างตามลำดับ ความหลากหลายของอัลฟาคำนวณต่อสวน
ใช้ซิมป์สันเป็นดัชนีความหลากหลาย เอาอัลฟ่า 1 –
D ที่D =  ( N / n ) 2 , n = จำนวนของบุคคลชนิดของฉัน , และ n = รวม
จำนวนบุคคลทุกชนิด ชนิดมดยังวิเคราะห์ความแตกต่าง

ผลผสม โดยใช้ตัวแบบรวมการปฏิสัมพันธ์สิ่งแวดล้อมชนิด * .
ด้วงชนิดสูงแสดงความร่ำรวย แต่หลายชนิดที่เกิดขึ้น
ต่ำตัวเลขาชนิดมีมาก่อนหรอกนะ การวิเคราะห์ระดับ ในทำนองเดียวกัน
แมงมุมไม่ได้เกิดขึ้นในตัวเลขที่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ชนิด แมลงและแมงมุม เป็นระดับ
เรียงเป็นหมู่ฟังก์ชันและ
จากนั้นวิเคราะห์ผลโดยใช้แบบจำลองผสมทั่วไปกับการทำงาน
* กลุ่มที่อยู่อาศัยปฏิสัมพันธ์ ด้วงออกเป็น 3
ประเภท สัตว์กินพืช , จับ และนักล่า แมงมุมคน แบ่งเป็น 2 ประเภทคือ เว็บ

และทอ , นักล่าประมาณรุ่น 8.2 ( โคลเวลล์ , 2009 ) ที่ใช้เพื่อคำนวณหาจำนวนและชนิด
แต่ละตัวอย่างเว็บไซต์ - mautau )
และค่าเฉลี่ยดัชนีความหลากหลาย ( Shannon และซิมป์สัน ) สำหรับแต่ละระดับ
ตัวอย่าง , ตัวอย่างเพิ่มพูล ที่สุ่ม การสร้างเส้นโค้งชนิด
สำหรับ Formicidae Coleoptera และ .
ข้อมูลชุมชนและวิเคราะห์หา Formicidae
อันดับแมลงปีกแข็งไม่ใช้ระบบเมตริกหลายมิติ ( NMS ) ปรับการทำงานในชุมชน
แพคเกจการวิเคราะห์รุ่น 4.1.3 ( seaby และ
Henderson , 2007 ) การวิเคราะห์ใช้วิธีกำหนดตำแหน่งเริ่มต้น
, เบรย์ เคอร์ติส ความเหมือนมาตรการและ 200 รอบ .
เว็บไซต์แบ่งตามสวน และภายนอก และค่า
axis-1 พิกัดเปรียบเทียบโดยใช้ Wilcoxon signed rank test ก่อน
.