By determining the difference between the treatment means in the trials by analysis of variance, "Multiple Comparison Tests" or "Orthogonal Partitioning" methods are applied to determine the group mean or means that cause the difference. Multiple comparison tests only determine the difference in treatment averages and do not decide which treatment is more effective according to a certain slope. This leads to incorrect judgments about the levels of treatment that should be used in research. The slope of the effect of quantitative treatments on yield can be analyzed with orthogonal polynomials such as linear, quadratic, cubic, etc., and factor effects can be defined more accurately. This study discusses how to perform orthogonal polynomial partitioning methods in the most frequently used trial plans in agricultural data and how to interpret the comparison results. Frequently made mistakes in practice are pointed out and the possibilities that may cause misleading results are analyzed.
Analysis of Variance (ANOVA) Polynomial contrast coefficients Trend analysis Orthogonal polynomial comparisons
Varyans analizi ile denemelerdeki muamele ortalamaları arası farklılık belirlendikten sonra, farklılığa neden olan grup ortalaması ya da ortalamalarını tespit etmek için “Çoklu Karşılaştırma Testleri” ya da “Ortogonal Parçalama” yöntemleri uygulanır. Çoklu karşılaştırma testleri sadece muamele ortalamalarındaki farklılığı belirlemekte, belirli bir eğime göre hangi uygulamanın daha etkin olduğu kararını vermemektedir. Bu durum araştırmalarda kullanılması gereken uygulama seviyeleri için yanlış kararların verilmesine yol açmaktadır. Kantitatif özellikteki muamele uygulamalarının verimde meydana getirdiği etkinin eğimi lineer, kuadratik, kübik vb. ortogonal polinomlar ile incelenerek faktör etkileri daha doğru bir şekilde tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, tarımsal verilerde en sık kullanılan deneme planlarında ortogonal polinomiyal parçalama yöntemlerinin nasıl yapılacağı ve karşılaştırma sonuçlarının nasıl yorumlanacağı tartışılmıştır. Uygulamada sıklıkla yapılan hatalara dikkat çekilerek, yanıltıcı sonuçlara neden olabilecek olasılıklar incelenmiştir.
Varyans analizi (ANOVA) Polinomiyal kontrast katsayıları Trend analizi Ortogonal polinomiyal karşılaştırmalar
Bu makalede insan veya hayvan deneklerle herhangi bir işlem yapılmamış olması nedeniyle etik onaya gerek duyulmamıştır.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Zootechny (Other) |
Journal Section | Araştırma Makalesi |
Authors | |
Early Pub Date | December 1, 2023 |
Publication Date | December 18, 2023 |
Submission Date | June 5, 2023 |
Acceptance Date | September 14, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 28 Issue: 3 |