The analysis of variance (ANOVA) of

The analysis of variance (ANOVA) of the quadratic regression models for TPC, FRAP, and
TEAC showed that the models were significant (p < 0.0001) with F-values of 22.23, 42.05, and 27.36,
respectively (Table 2). The coefficient of determination (R2) is a measure of degree of fit [23]. For a
good fit of a model, R2 should be at least 0.80 [24]. In this study, the R2 values of the second-order
polynomial models for TPC, FRAP, and TEAC were 0.9524, 0.9743, and 0.9610, respectively, which
implied that 95.24%, 97.43%, and 96.10% of the variations could be explained by the fitted quadratic
models, respectively.

Kết quả (Việt) 1:

Phân tích các phương sai (ANOVA) của các mô hình hồi quy bậc nhất TPC, FRAP, vàTEAC đã cho thấy rằng các mô hình đã là đáng kể (p < 0,0001) với F-giá trị của 22.23, 42.05, và 27.36,tương ứng (bảng 2). Hệ số xác định (R2) là thước đo mức độ phù hợp [23]. Đối với mộttốt phù hợp với một mô hình, R2 nên có ít nhất 0,80 [24]. Trong nghiên cứu này, các giá trị R2 của thứ hai đểCác mô hình đa thức TPC, FRAP và TEAC là 0.9524, 0.9743 và 0.9610, tương ứng, màngụ ý rằng 95.24%, 97.43% và 96.10% của các biến thể có thể được giải thích bởi được trang bị bậc haiCác mô hình, tương ứng.

Kết quả (Việt) 2:

Các phân tích phương sai (ANOVA) của mô hình hồi quy bậc hai cho TPC, FRAP, và
TEAC cho thấy rằng các mô hình có ý nghĩa (p <0,0001) với F-giá trị của 22,23, 42,05 và 27,36,
tương ứng (bảng 2). Các hệ số xác định (R2) là thước đo mức độ phù hợp [23]. Đối với một
sự phù hợp tốt của một người mẫu, R2 nên có ít nhất 0,80 [24]. Trong nghiên cứu này, các giá trị R2 của bậc hai
mô hình đa thức cho TPC, FRAP, và TEAC là 0,9524, 0,9743 và 0,9610, tương ứng, mà
ngụ ý rằng 95,24%, 97,43% và 96,10% của các biến thể có thể được giải thích bởi những bậc hai được trang bị
mô hình, tương ứng.