2.4. Statistical analysisAll the re

2.4. Statistical analysis
All the results were expressed as mean of six parallel readings along
with standard error. Statistical significance of the data set was adjudged
in SPSS version-20 software (IBM SPSS Statistics, USA) at 95% confi-
dence interval. Quadratic polynomial model fit was performed through
nonlinear regression in Microsoft Excel 2010 (Microsoft Office system,
USA). Analysis of variance (ANOVA) of the data set was also performed
and the model accuracy was expressed by computing correlation coeffi-
cient (R2
) and adjusted R2
.
Multivariate analysis of variance (MANOVA) was performed for six
different responses (TCD, BI, TPC, TAC, AA loss and TFC loss) affected
through processing in SPSS-20. Principal component analysis (PCA)
was applied for the data corresponding to those six responses; the number
of factors were reduced to a level by which maximum variability can
be explained in the data set. Relativity within the data set of different
factors was also determined through correlation matrix.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2.4. สถิติวิเคราะห์ผลลัพธ์ทั้งหมดที่แสดงเป็นของหกอ่านควบคู่กันไปมีข้อผิดพลาดมาตรฐาน นัยสำคัญทางสถิติของข้อมูลชุดที่ adjudgedในโปรแกรมรุ่น 20 ซอฟต์แวร์ (IBM โปรแกรมสถิติ สหรัฐอเมริกา) ที่ 95% confiช่วง dence ทำผ่านแบบจำลองพหุนามกำลังสองที่พอดีถดถอยไม่เชิงเส้นใน Microsoft Excel 2010 (ระบบ Microsoft Officeสหรัฐอเมริกา) นอกจากนี้ยังทำการวิเคราะห์ของความแปรปรวน (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) ของชุดข้อมูลและความถูกต้องของแบบจำลองได้แสดงออก โดยการคำนวณความสัมพันธ์ coeffi-cient (R2) และการปรับปรุง R2.ทำการวิเคราะห์ตัวแปรพหุของต่าง (MANOVA) สำหรับ 6ตอบแตกต่างกัน (TCD, BI สิ่งทอ มาตร วัด AA ขาดทุนและขาดทุน TFC) ได้รับผลกระทบผ่านการประมวลผลในโปรแกรม-20 วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA)ใช้สำหรับข้อมูลที่สอดคล้องกับคำตอบที่ 6 หมายเลขปัจจัยลดลงเป็นระดับซึ่งความแปรผันสูงสุดสามารถสามารถอธิบายในชุดข้อมูล ทฤษฎีสัมพัทธภาพภายในชุดข้อมูลของแตกต่างกันนอกจากนี้ยังได้กำหนดปัจจัยผ่านเมทริกซ์สหสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2.4 การวิเคราะห์ทางสถิติ
ผลทั้งหมดถูกแสดงเป็นค่าเฉลี่ยของหกอ่านขนานพร้อม
กับข้อผิดพลาดมาตรฐาน อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติของชุดข้อมูลถูกตัดสิน
ในซอฟแวร์รุ่น 20 SPSS (IBM SPSS สถิติ, ประเทศสหรัฐอเมริกา) ที่ 95% confi-
ช่วงเชื่อ รูปแบบพหุนามกำลังสองพอดีได้รับการดำเนินการผ่าน
การถดถอยเชิงเส้นใน Microsoft Excel 2010 (ระบบ Microsoft Office,
USA) การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) ของชุดข้อมูลก็ยังดำเนินการ
และความถูกต้องแบบได้แสดงออกโดยการคำนวณ coeffi- ความสัมพันธ์
เพียงพอ (R2
) และปรับปรุง R2
.
การวิเคราะห์ความแปรปรวนหลายตัวแปร (MANOVA) ได้ดำเนินการเป็นเวลาหก
การตอบสนองที่แตกต่างกัน (TCD, BI, TPC, TAC สูญเสีย AA และการสูญเสีย TFC) ได้รับผลกระทบ
ผ่านการประมวลผลในโปรแกรม SPSS-20 การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)
ถูกนำมาใช้สำหรับข้อมูลที่สอดคล้องกับการตอบสนองของผู้ที่หก; จำนวน
ของปัจจัยที่ลดลงในระดับที่แปรปรวนสูงสุดสามารถ
อธิบายได้ในชุดข้อมูล สัมพัทธภาพภายในข้อมูลการตั้งค่าที่แตกต่างกันของ
ปัจจัยที่ถูกกำหนดยังผ่านสัมพันธ์เมทริกซ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2.4 . สถิติวิเคราะห์
ผลลัพธ์ทั้งหมดถูกแสดงเป็นค่าเฉลี่ยของหกอ่านขนานไปตาม
กับความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน สถิติของข้อมูลชุดนั้น adjudged
ในซอฟต์แวร์ version-20 SPSS ( สถิติ SPSS IBM ในสหรัฐอเมริกา ) ที่ 95% โดยสาร -
dence ช่วง พหุนามกำลังสองแบบพอดีได้ผ่าน
การถดถอยเชิงเส้นใน Microsoft Excel 2010 ( ระบบ
สหรัฐอเมริกา Microsoft Office )การวิเคราะห์ความแปรปรวนของข้อมูลชุดนั้นยังแสดง
และรูปแบบความถูกต้องได้โดยการคำนวณความสัมพันธ์ coeffi -
cient ( R2
) และปรับ R2
.
เมื่อวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว ( MANOVA ) กำหนดสำหรับการตอบสนองที่แตกต่างกันหก
( TCD , เรน , TPC , TAC , การสูญเสีย AA และ TFC ขาดทุน ) ผลกระทบ
ผ่านการประมวลผลใน spss-20 . การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA )
ใช้ข้อมูลที่สอดคล้องกับ 6 การตอบสนอง หมายเลข
ปัจจัยที่ถูกลดระดับโดยสูงสุดที่สามารถอธิบายความแปรปรวน
ในชุดข้อมูล ความสัมพันธ์ภายในข้อมูลชุดของปัจจัยที่แตกต่างกัน
ก็ยังระบุผ่านเมทริกซ์สหสัมพันธ์