Analysis of Somatic Cell Counts and Scores in Milk obtained from Black and Red Holstein Cattle Breeds using Parametric and Non-parametric Methods

Öz

Nonparametric tests are methods used in cases where parametric conditions cannot be provided. Microbiological data can be continuous or ordinal. Statistical methods to be applied to data sets with both features should be well known. This study aims to provide information about statistical methods to be applied to data sets with continuous and ordinal data features obtained from Black and Red Holstein cattle breeds. In the study, somatic cell count per milliliter was determined in 10 milk samples from Black and Red Holstein cows. These data were converted into ordinal variables (somatic cell scores). Continuous data sets were subjected to parametric analysis methods, while ordinal data sets were subjected to nonparametric analysis methods. While Independent Two Sample T-test and One Sample T-test were used for continuous data, Mann Whitney U test and Wilcoxon Signed Rank test were used for ordinal data. While no significant difference was found between the groups in terms of somatic cell count, Red Holstein cows showed higher values in terms of score. Both somatic cell counts and scores for both cattle breeds were found to be in accordance with the acceptable limits reported for somatic cells in the Turkish Food Codex. According to the results of the study, it is seen that different results can be obtained when continuous data are converted to ordinal data.

Anahtar Kelimeler

• Parametric
• Non-parametric
• Holstein
• Somatic cell count

Siyah ve Kırmızı Alaca Irkı Sığırlardan Elde Edilen Sütlerde Somatik Hücre Sayısı Ve Skorlarının Parametrik Ve Parametrik Olmayan Yöntemlerle Analizi

Öz

Parametrik olmayan testler, parametrik koşulların sağlanamadığı durumlarda kullanılan yöntemlerdir. Mikrobiyolojik veriler sürekli veya sıralı olabilir. Her iki özelliğe de sahip veri setlerine uygulanacak istatistiksel yöntemler iyi bilinmelidir. Bu çalışmada, Siyah ve Kırmızı Alaca sığır ırklarından elde edilen sürekli ve sıralı veri özelliklerine sahip veri setlerine uygulanacak istatistiksel yöntemler hakkında bilgi sunulması amaçlanmıştır. Çalışmada, Siyah ve Kırmızı Alaca ineklere ait 10’ar adet süt örneğinde mililitre başına somatik hücre sayısı belirlenmiştir. Bu veriler sıralı değişkenlere (somatik hücre skorları) dönüştürülmüştür. Sürekli veri setleri parametrik analiz yöntemlerine, sıralı veri setleri ise parametrik olmayan analiz yöntemlerine tabi tutulmuştur. Sürekli veriler için Bağımsız İki Örnek T-testi ve Tek Örnek T-testi kullanılırken, sıralı veriler için Mann Whitney U testi ve Wilcoxon İşaretli Sıra testi kullanılmıştır. Somatik hücre sayısı bakımından gruplar arasında anlamlı bir fark bulunmazken, Kırmızı Alaca inekler skor bakımından daha yüksek değerler göstermiştir. Her iki sığır ırkına ait somatik hücre sayımları ve skorları Türk Gıda Kodeksi'nde somatik hücreler için bildirilen kabul edilebilir sınırlara uygun olduğu görülmüştür. Çalışmanın sonuçlarına göre sürekli veriler sıralı verilere dönüştürüldüğünde farklı sonuçların elde edilebileceği görülmektedir.

Anahtar Kelimeler

• Parametrik
• Parametrik olmayan
• Alaca
• Somatik hücre sayısı

Kaynakça

1. Anonim, (2000). Türk Gıda Kodeksi, Çiğ Süt ve Isıl İşlem Görmüş İçme Sütleri Tebliği. Tebliğ No:2000/6 Agresti, A. (2018). Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition. Pearson Publications. Pp. 568. ISBN-10: 9781292220314
2. Box, G.E.P., Hunter, J.S. & Hunter, W.G. (2005). Statistics for Experimenters. Design, innovation, and Discovery. (2nd Edition), Wiley interscience. A John Wiley&Sons, Inc.,Publication, ISBN-13 978-0471-71813-0.
3. Bülbül, A. & Yılmaz, B. (2004). Mastitisli inek sütlerinde nitrik oksit düzeyi ile somatic hücre sayısı arasındaki ilişki. Veteriner Bilimleri Dergisi. 20 (2): 95-102.
4. Can, A. (2014). Spss ile Bilimsel Araştırma Sürecinde Nicel Veri Analizi. (3. Baskı), Pegem Yay. ISBN: 978-605-364-448-4. 396 s.
5. Çimen, M. (2015). Fen ve sağlık bilimleri alanlarında spss uygulamalı veri analizi (1.Baskı), Palme Yayıncılık, Yayın No: 905, ISBN: 978-605-355-366-3.Sıhhıye, Ankara.314 s.
6. Çimen, M. (2024). A research on the importance of testing the normality assumption in migrobiological data. International Advanced Researches and Engineering Journal. 8 (3): 161-166.
7. Dean, S. & Ilowsky, B. (2016). Introductory statistics. Open stax pub. Pp. 907. ISBN-10: 1938168208.
8. Ertekin, Ö., Cimen, M. & Yılmaz, Y. (2019). Microbiological control of raw milk obtained from Red and Black Holstein Cows in second week of postpartum period to determine cow health. Journal of Biodiversity and Environmental Sciences (JBES). 14(1): 172-174.

9. Ertekin, Ö. & Cimen, M. (2020). Relationships between somatic cell counts total bacteria counts and udder measurements in milk obtained from Holstein cows. International Journal of Science, Environment and Technology, 9(5): 793-798.
10. Eyduran, E., Özdemir, T., Yazgan, K. & Keskin S. (2005). Siyah Alaca inek sütündeki somatik hücre sayısına laktasyon sırası ve dönemin etkisi. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 16(1): 61-65.
11. Fernandes, A.M., De Oliveria, C.A.F. & De Lima, C.G. (2007). Effects of somatic cell count on physical and chemical characteristics in yogurth, International Dairy Journal, 17: 111-115. https://doi.org/10.1016/j.idairyj.2006.02.005
12. Flora, D. B. (2018). Statistical methods for the social and behavioral sciences: a model based approach, Pp. 472. Sage publications. ISBN-10: 1446269833.
13. Ganesan, R. & Sreinvasalah, P.V. (2015). Textbook of statistics. First Edition. Write And Print Publications. ISBN-10: ‎ 9789384649050
14. Gentle, E.J. (2013). Theory of statistics. Publication. L. No. 94-553, 90 Stat. 2541. Pp. 917. ISBN: n/a.
15. Gürsakal, N. (2008). Betimsel istatistik. Dora Yayıncılık. (4. Baskı), ISBN: 978-605-4118-04-5. Bursa. 613 s.
16. Jung, Y. M. (2018). Data analysis in quantitative research, In: Liamputtong, P. (eds) Handbook of research methods in health social sciences, Springer, Singapore. ISBN: 978-981-10-5251-4.
17. Ivanov, G.Y., Bilgucu, E., Ivanova, I.V., Uzatici, A. & Balabanova, T.B. (2016). Monitoring of the somatic cell counts for improving milk and dairy products quality. Scientific Works of University of Food Technologies, 63(1), 90-97. Erişim adresi: https://www.researchgate.net.publication/317016950_Monitoring_of_the_Somatic_Cells_Count_for_Improving_Milk_and_Dairy_Products_Quality_Running_title_Monitoring_of_Somatic_Cells_in_Milk Karagöz, Y. (2014). Biyoistatistik. (1. Baskı). Nobel Yay. No: 1075. ISBN: 978-605-133-979-5.733 s.
18. Keppel, G., & Zedeck, S., (1989). Data analysis for research designs, First ed. W.H.Freeman & Co Ltd. p.920 ISBN-13-978-0716719915
19. Koç, A. (2015). Effects of somatic cell count and various environmental factors on milk yield and foremilk constituents of Red-Holstein cows. Tarım Bilimleri Dergisi. 21 (3): 439-447.
20. Mistry, V.V. & Kosikowski, F.V. (1988). Yield and quality of chedar cheese from high somatic cell milksupplemented with retentate to varying concentrations or directly ultrafiltered. Journal of Dairy Science, 71: 2333-2341. https:// doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(88)79816-1
21. Mundan, D., Meral, B.A., Demir, A. & Doğaner, M. (2015). Süt Sığırı İşletmelerinde Sütteki Toplam Bakteri ve Somatik Hücre Sayısının Ekonomik Açıdan Değerlendirilmesi. Harran Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 4 (2): 84-89.
22. Newbold, P., Carlson, W., & Thorne, B. (2012). Statistics for business and economics, Eighth Edition. Pearson Education. ISBN: 10 : 0273767062.
23. Ntoumanis, N.A. (2005). Step-by-Step Guide to SPSS for Sport and Exercise Studies. Published in the USA and Canada by Routledge Inc. ISBN: 0-415-24978-3. (Print Edition) 29 West 35 th Street, New York, NY 10001.
24. Ott, R., & Longnecker, M. (2021). An introduction to statistical methods and data analysis, Cengage Learning. 7 th Ed. Pp. 1296. ISBN-10: 0357670620
25. Patır, B., Can, Ö.P. & Gürses, M. (2010). Farklı İllerden Toplanan Çiğ İnek Sütlerinde Somatik Hücre Sayıları. Fırat Üniversitesi Sağlık Bilimleri Veteriner Dergisi, 24 (2): 87-91.
26. Rutherford, A. & Kim, J.H. (2022). The Art of Statistical Thinking: Detect Misinformation, Understand the World Deeper, and Make Better Decisions. (Advanced Thinking Skills). (First Edition) ARB Publications. ISBN: 9798358180710.
27. Sheskin, D.J. (2011). Handbook of parametric and non-parametric statistical procedures. (Fifth Edition), Taylor and Francis Group. 6000 Broken South Parkway NW Suite 300 Boca Raton. FI. 33487-2742. ISBN: 978-1-4398-5801-1.
28. Shook, G. & Saeman, A. (1983). The new DHI linear score for somatic cell counts. Technol. Transfer Session, 22nd Annu. Mtg., Natl. Mastitis Counc., Inc.
29. Şahin, A., Yılmaz, Y. & Çimen, M. (2017). Milk somatic cell count in Holstein and Brown Swiss cows and quality standards. 3. International Conference on Engineering and Natural Sciences. Book of Abstracts. Pp. 727. Budapest, Hungary, 3-7 May.
30. Temelli, S. & Şerbetçioğlu, T. (2011). Bir Süt İşletmesinde İşlenen İnek Sütlerinde Somatik Hücre Sayısının Dört Yıllık Periyottaki Değişiminin İncelenmesi. Bursa Uludag University Journal of Faculty of Veterinary Medicine, 30 (1): 1-7
31. Ural, A. & Kılıç, İ. (2013). Bilimsel Araştırma Süreci ve SPSS ile Veri Analizi. (4.Baskı), Detay Yayınları. ISBN:978-975-8326-17-X. 296 s.
32. Yalçın, H. & Çakmak, T. (2022). İnek Sütlerinde Somatik Hücre Sayısı ve Bazı Parametrelerin Araştırılması. Manas Journal of Agriculture Veterinary and Life Sciences, 12 (1): 81-87. https://doi.org/10.53518/mjavl1092994
33. Yılmaz, H. (2010). Kırmızı alaca sığırlarının süt verimi ve süt kalite özellikleri üzerine bir araştırma. Yüksek lisans tezi. 80 sayfa. Adnan Menderes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Zootekni Anabilim Dalı. ZZO-YL-2010-0002. Erişim adresi: http://adudspace.adu.edu.tr:8080/jspui/bitstream/11607/829/3/zzo_halil_yilmaz_tez.pdf.pdf