how to show pdf file in asp.net page c# : How to select text in pdf and copy Library SDK class asp.net .net html ajax Vol-2-Complete-Bookmarks18-part2002

Appendices 
APPENDIX K 
STATISTICAL ANALYSES OF 
DESERT TORTOISE SURVEYS
How to select text in pdf and copy - search text inside PDF file in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn how to search text in PDF document and obtain text content and location information
how to select text in pdf; how to select text in pdf image
How to select text in pdf and copy - VB.NET PDF Text Search Library: search text inside PDF file in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Learn How to Search Text in PDF Document and Obtain Text Content and Location Information in VB.NET application
converting pdf to searchable text format; pdf make text searchable
Appendices 
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
C#: Select All Images from One PDF Page. C# programming sample for extracting all images from a specific PDF page. C#: Select An Image from PDF Page by Position.
how to make a pdf file text searchable; select text in pdf reader
VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images
VB.NET : Select An Image from PDF Page by Position. Sample for extracting an image from a specific position on PDF in VB.NET program.
search pdf files for text programmatically; find text in pdf image
Statistical Analysis of BLM Desert Tortoise Surveys 
In Support of the West Mojave Management Plan 
Report I: Exploratory and Initial Data Analysis 
1 May 2002 
by 
Anthony J. Krzysik, Ph.D. 
11 Highland Terrace 
Prescott, AZ  86305
VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.
Dim page As PDFPage = doc.GetPage(3) ' Select image by the point VB.NET: Clone a PDF Page. Dim doc As PDFDocument = New PDFDocument(filepath) ' Copy the first
search text in pdf using java; pdf searchable text converter
C# PDF Text Redact Library: select, redact text content from PDF
Page: Replace PDF Pages. Page: Move Page Position. Page: Extract, Copy and Paste PDF Pages. Page: Rotate a PDF Page. PDF Read. Text: Extract Text from PDF. Text
how to search text in pdf document; search pdf documents for text
2
Introduction 
This report represents the exploratory and initial data analysis of the BLM desert tortoise surveys 
and calibration plots that support the West Mojave Management Plan.  Ed LaRue of BLM is the 
primary monitor of this analysis effort and Principal Investigator of the role of desert populations 
in the development of this plan.  Kathy Buescher, Senior Wildlife Biologist at Chambers Group, 
Inc., is the subcontract manager.  The data used for analysis came from Emily Cohen and Ric 
Williams in 2002.  The data was provided in Excel format.  The tortoise calibration plot data was 
provided by Emily on 13 February.  Ric’s 1998 and 1999 data sets were provided 12 March, and 
were initially used for analyzing the tortoise survey data, because they contained UTM 
coordinates from BLM GIS tortoise distribution maps.  After a great deal of exploratory and 
actual analysis, there appeared to be errors in the 1998 data set.  Therefore, a close comparison 
was made of all individual transects for both the 1998 and 1999 data from Emily and Ric.  A 
number of discrepancies were found between the pairs of data sets, particularly in the 1998 pair.  
Ed LaRue, Emily Cohen, and Ric Williams were provided with the detailed individual 
discrepancies between the 1998 and 1999 data files on 8 April.  Everyone agreed that the two 
files should have been identical.  Emily carefully corrected the 1998 data set and sent it to me 24 
April.  Ed LaRue has the original data field data sheets and noted that he will recheck the Excel 
data.  The 1999 data set also requires further examination.  Out of 1617 cases, 589 have Area 
codes, 980 have Areas that were coded as “unknown” and 48 had “blank” fields for Area.  The 
1999 data set was analyzed with 589 cases.  Therefore, the 1998 and 1999 tortoise survey data 
that were analyzed were provided by Emily Cohen.  The 2001 data set provided by Emily Cohen 
on 5 April was not analyzed because survey Areas were not identified.  The “Transect Area” data 
field contained only “1s”.  
These initial data analyses were important in developing data analyses approaches and 
techniques, formatting the data, identifying problem areas in the original data, correcting minor 
errors in the data that analyses and data formatting revealed, and importantly, also generated 
some initial results.  The Conclusions section discusses the results of the current analysis to 
provide guidance for the final data analysis phase. 
Methods 
Final data analyses were conducted with the SPSS statistical package (SPSS 1999a).  Three 
tortoise sign counts were used in the analysis: burrows, scats, and TCS.  The variable burrow is 
the actual observed tortoise burrow count on individual surveyed transects and was available 
from the provided data matrix.  The variable scat is the corrected tortoise scat count on 
individual surveyed transects, and was calculated from the data matrix as TCS – burrow.  The 
variable TCS (Total Corrected Sign) is the total corrected burrow + scat count on individual 
surveyed transects and was available from the provided data matrix.  Table 1 provides the 
variable abbreviations used for the Calibration Plot Areas. 
Tortoise sign require square root data transformation, because the data represent counts with 
many data cells being “0”.  Counts follow a Poisson distribution where the mean equals the 
variance, and therefore the mean and variance cannot be independent, but vary identically. 
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Program.RootPath + "\\" 1.pdf"; PDFDocument doc = new PDFDocument(inputFilePath); // Select pages Description: Copy specified page from the input PDF file
convert pdf to searchable text; pdf editor with search and replace text
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
PDF to text, C#.NET convert PDF to images, C#.NET PDF file & pages edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C# Select text and image on PDF document. 2.
select text in pdf file; how to make a pdf document text searchable
3
All the sign data was transformed as x = (x+0.5)
1/2
, where x represents a tortoise sign variable 
(Sokal and Rohlf 1995).  
Bivariate parametric and nonparametric correlation analyses were performed on three data sets to 
assess the association of tortoises, burrows, scats, TCS, and carcasses on survey transects.  The 
parametric test was the Pearson Product Moment Correlation Coefficient.  Two nonparametric 
rank correlations were used: Spearman’s rho and Kendall’s tau.  The three data set used were: 
Calibration Plot Areas, 1998+1999+2001 
1998 tortoise survey Areas 
1999 tortoise survey Areas 
Guided by the results of the correlation analyses, a Step-Wise Linear Regression model was 
developed to assess the relative importance of the three tortoise sign parameters to “predict” 
tortoise transect occurrences. 
Factorial Analysis of Variance (ANOVA) was used for the calibration plot surveys for 
comparing statistical significance of burrows, scats, and TCS among surveyors, years, and Areas.  
The 5 percent significance level (P < 0.05) was used based on experience and general acceptance 
in ecological research and field biology.  Burrows, scats, and TCS were each used in separate 
analyses as dependent variables with years, Areas, and surveyors as “factors”, the independent 
variables.  Tables 2 shows all the data cells available for Years – Areas – Surveyors analyses.  
Tables 3, 4, and 5 summarize the data of Table 2.  Various combinations of years, Areas, 
surveyors, and variables were used in multiple analyses to minimize “unbalanced” ANOVA 
designs.  Unbalanced design in these analyses refers to the situation when there are empty cells 
in the years x Areas x surveyors matrix (e.g., some surveyors were not present in some areas in 
some years, see Table 2).  All analyses, unless specified otherwise, used Type III calculation of 
Sums of Squares, because this algorithm is generally recommended, it is invariant with respect to 
cell frequencies, and when there are no missing cells it is equivalent to Yates’ weighted-squares-
of-means method (Milliken and Johnson 1984, Shaw and Mitchell-Olds 1993).  Type IV 
calculation of Sums of Squares was used when the factorial design was unbalanced with respect 
to possessing empty cells among factor comparisons (Milliken and Johnson 1984, Shaw and 
Mitchell-Olds 1993).  For example, in a three factor ANOVA (years-surveyors-Areas) when 
comparing three survey years all surveyors did not survey all three years in all the areas that 
were under investigation (e.g., there were empty cells in the factorial design). 
Levene’s test for equality of error variances was used for all analyses, and does not depend on 
the assumption of normality (Levene 1960).  Bartlett’s test is often used to assess homogeneity, 
but its practical value has been questioned (Harris 1975), and this test is not very efficient and 
strongly affected by non-normality (Zar 1999).  Levene’s test uses the average of absolute 
deviations instead of the mean square of deviations, making it less sensitive to skewed 
distributions (Snedecor and Cochran 1989).  Levene’s test checks to see if error variances are 
homogeneous among the factors being compared in an ANOVA.  Homogeneous variances are a 
parametric assumption in ANOVA.  ANOVA is a parametric statistical procedure that 
technically requires parametric assumptions to be met: homogeneous error variances, normally 
distributed data, adequate sample sizes, and independence of sampling or experimental errors 
VB.NET PDF - View PDF with WPF PDF Viewer for VB.NET
Tools Tab. Item. Name. Description. Ⅰ. Hand. Pan around the PDF document. Ⅱ. Select. Select text and image to copy and paste using Ctrl+C and Ctrl+V.
text searchable pdf; select text in pdf
C# WPF PDF Viewer SDK to view PDF document in C#.NET
Tools Tab. Item. Name. Description. Ⅰ. Hand. Pan around the PDF document. Ⅱ. Select. Select text and image to copy and paste using Ctrl+C and Ctrl+V.
cannot select text in pdf file; convert pdf to word searchable text
4
(random sampling, independence of observations).  Nevertheless and importantly, ANOVA is 
considered robust to departures from the first two of these assumptions, particularly when proper 
transformations are employed (Sokal and Rohlf 1995, Underwood 1997, Zar 1999).  
Additionally, SPSS algorithms are very robust to nonnormality (Morgan and Griego 1998).  
Many researchers believe that the routine use of nonparametric statistics avoids many issues of 
parametric assumptions, but these methods are equally affected by the last two critical 
assumptions – independence of sampling errors and the loss of statistical power with inadequate 
sample sizes (Krzysik 1998).  The routine use of nonparametric analysis in ecological research is 
not recommended (Johnson 1995, Smith 1995, Stewart-Oaton 1995), but see Potvin and Roff 
(1993). 
The use of factorial ANOVA designs requires the use of Post Hoc multiple comparison tests to 
assess the statistical significance when there are more than two levels for any factor.  Five Post 
Hoc multiple comparison tests were used in all factorial ANOVA analyses.  The Bonferroni test, 
based on the Student’s t statistic, adjusts the significance level for multiple comparisons.  This 
test has the widest range of applications, is conservative, and when there are few comparisons 
has high power (Zolman 1993, SPSS 1999b).  Conservative tests were desirable in these 
analyses, because they minimize Type I error, the probability of rejecting a true null hypothesis 
(null hypothesis = no significance difference) (Krzysik 1998).  In other words, reporting 
significance when the comparison was not statistically significant.  When factor variances are 
heterogeneous, pooled estimates of variance cannot be used to calculate the standard error of the 
comparison (Day and Quinn 1989).  The use of Post Hoc tests that specifically address this issue 
are recommended (Day and Quinn 1989, SPSS 1999b).  Therefore, four additional Post Hoc tests 
were used for all factorial ANOVA comparisons that were made: 
Tamhane’s T2 – conservative pairwise comparison test based on a t test 
Dunnett’s T3 – pairwise comparison test based on the Studentized maximum modulus, 
highly recommended (Fry 1993) 
Games-Howell – liberal pairwise comparisons test, highly recommended (Fry 1993)  
Dunnett’s C – pairwise comparisons test based on the Studentized range 
Although all five tests were examined for significance at the 0.05 level, only the results of the 
conservative Tamhane’s T2 test were reported.  The results of all five Post Hoc tests were 
reasonably similar for all the factorial ANOVA analyses conducted in this study.  This indicates 
that the data were reasonably behaved.  As expected, the Games-Howell test was more liberal, 
while the Bonferroni test was frequently very liberal in contrast to the other four tests, 
particularly when Levene’s test showed significant departure from homogeneous residuals.  
One-Way Analysis of Variance was used to assess the statistical significance among the tortoise 
survey Areas.  Analyses were done separately for 1998 and 1999.  Analysis of the 2001 data was 
not conducted, because Area was not distinguished in the data matrix.  A large number of cases 
in the 1999 data were removed from the data matrix, because the Area variable was either 
designated “unknown” or left as a blank field.  Tamhane’s T2 and Games-Howell Post Hoc tests 
VB.NET PDF Text Redact Library: select, redact text content from
Page: Replace PDF Pages. Page: Move Page Position. Page: Copy, Paste PDF Pages. Page: Rotate a PDF Page. PDF Read. Text: Extract Text from PDF. Text: Search Text
text searchable pdf file; find and replace text in pdf
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Image: Copy, Paste, Cut Image in Page. Link: Edit URL. Bookmark: Edit Bookmark. Metadata: Edit, Delete Metadata. Select text and image on PDF document. 2.
pdf search and replace text; select text pdf file
5
were performed on all analyses to statistically established differences among the tortoise survey 
sites.  The results of Tamhane’s T2 test were reported in the results. 
Results 
Bivariate Correlation Analysis 
In all analyses, very similar results were obtained with Pearson’s Product Moment Correlation 
Coefficient (Parametric) and two Nonparametric methods Spearman’s rho and Kendall’s tau rank 
correlation.  The values reported below are Pearson’s Correlation Coefficient. 
Tortoise Calibration Areas 
Year:  1998 + 1999 + 2001 
All Areas (N=8) 
All Surveyors (N=13)  
N = 624 
Burrows
Scats
TCS
Carcasses
Tortoises 
0.39**  
0.17**  
0.26**  
-0.004 NS 
Burrows 
0.35**  
0.58**  
-0.002 NS 
Scats   
0.96**    
0.018 NS 
TCS   
0.021 NS 
**  Highly Significant:  P < 0.01 
NS  Not Significant:     P > 0.05 
6
Tortoise Survey Areas 
Year:  1998 
All Areas (N=19) 
All Surveyors (N=7)   
N = 876 
Burrows 
Scats   
TCS   
Carcasses 
Tortoises 
0.29**  
0.14**  
0.23**  
-0.004 NS 
Burrows 
0.43**  
0.68**  
0.13** 
Scats   
0.95**    
0.027 NS 
TCS   
0.067*  
**  Highly Significant:  P < 0.01 
*  Significant:  
P < 0.05 
NS  Not Significant:     P > 0.05 
Tortoise Survey Areas 
Year:  1999 
All Areas (N=9) 
All Surveyors (N=4)   
N = 589 
Burrows 
Scats   
TCS   
Carcasses 
Tortoises 
0.36**  
0.18**  
0.25**  
0.074 NS 
Burrows 
0.35**  
0.60**  
0.15** 
Scats   
0.95**    
0.006 NS 
TCS   
0.054 NS 
**  Highly Significant:  P < 0.01 
NS  Not Significant:     P > 0.05 
7
Step-Wise Linear Regression 
Exploratory Model: 
Tortoises = a(Burrows) + b(Scats) + c(TCS) + d 
Tortoise Calibration Areas 
Year:  1998 + 1999 + 2001 
Significance 
Burrows
Scats
TCS
<0.001  
0.88 NS 
0.66 NS 
Survey Areas 
Year:  1998 
Significance 
Burrows
Scats
TCS
<0.001  
0.82 NS 
0.54 NS 
Survey Areas 
Year:  1999 
Significance 
Burrows
Scats
TCS
<0.001  
0.88 NS 
0.64 NS 
8
Analysis of Calibration Plots 
Statistical Comparison of Surveyors 
Note:  Balanced Factor ANOVA unless noted otherwise 
Years:  
1998
Areas Used:   
Alvord, Kramer, Liz, Lucerne  
Surveyors Compared:  
Boland, LaRue 
Burrows
Scats
TCS (Total Corrected Sign)
Levene’s Test 
NS (0.971)   
NS (0.307)   
NS (0.389) 
Statistical Significance (Type III) 
B=L (0.050)   
L>B (0.005)   
B=L (0.070) 
Years:  
1998
Areas Used:   
Fremont, Kramer 
Surveyors Compared:  
Karl, Vaughn 
Burrows
Scats
TCS (Total Corrected Sign) 
Levene’s Test 
(0.009)  
NS (0.814)   
NS (0.498) 
Statistical Significance (Type III) 
K=V (0.940)   
K=V (0.756)   
K=V (0.595) 
Years:  
1998
Areas Used:   
Kramer, Lucerne 
Surveyors Compared:  
Boland, LaRue, Vaughn 
Burrows
Scats
TCS (Total Corrected Sign) 
Levene’s Test 
NS (0.211)   
NS (0.391)   
NS (0.882) 
Documents you may be interested
Documents you may be interested