Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan tesadüf blokları deneme deseni ve varyans analizi konulu bir eğitim dersidir.
- Videoda, tesadüf blokları deneme deseninin temel prensipleri, veri setinin hazırlanması, varyans analizi için gerekli paketlerin yüklenmesi ve ANOVA modelinin oluşturulması adım adım anlatılmaktadır. Ayrıca B, A ve C genotiplerinin verim bakımından karşılaştırılması yapılarak istatistiksel analizler gösterilmekte ve sonuçların yorumlanması yapılmaktadır.
- Video, tarla çalışmalarında verim analizi yapmak isteyenler için faydalı bilgiler içermekte, bloklama yönteminin önemi, blok sayısının en az üç olması gerektiği ve hayvancılıkta yaş faktörünün blok etkisi olarak nasıl değerlendirilebileceği örneklerle açıklanmaktadır. Bir sonraki derste Latin kare deneme deseni konusunun işleneceği bilgisiyle video sonlanmaktadır.
- Tesadüf Blokları Deneme Deseni ve Varyans Analizi
- Tesadüf blokları deneme deseninde iki faktör vardır: blok faktörü (deneme hatasını azaltmada kullanılan faktör) ve varyeteler (en önemli faktör).
- Bloklama yapmanın nedenleri arasında yeterince homojen deneme materyali olmadığında (farklı tarlalar) her bir parçanın bir blok olarak düşünülmesi ve maliyetler arasındaki gerçek farklılıkları görme şansını artırması bulunmaktadır.
- Bloklama yapmamak durumunda ikinci tip hata yapılabilir ve testin gücü düşer, bu nedenle bloklama yapılması önerilir.
- 01:48Veri Setinin Hazırlanması
- Veri seti üç sütunla hazırlanır: birinci sütun verim değerlerini içerir, ikinci sütun varyeteleri (A, B, C, D), üçüncü sütun blokları (Blok 1, Blok 2, Blok 3, Blok 4, Blok 5) içerir.
- Veriler txt formatında kaydedilir ve daha sonra analiz için kullanılır.
- Önemli hedef, koşullara uygun hangi varyeteyi çiftçiye önermek ve hangi varyetenin daha yüksek verim elde etmesini sağladığıdır.
- 03:46R Yazılımı ile Varyans Analizi
- Tesadüf blokları deneme deseninde varyans analizi (ANOVA) yapılır ve literatürde "two-way ANOVA" veya "ANOVA with random block design" olarak geçer.
- Analiz için "agricolae" paketi yüklenir ve temel deneme desenleri ile ilgili varyans analizi yapmaya yardımcı olur.
- Veriler "read.table" fonksiyonu ile okutulur ve veri setinin yapısı "structure" fonksiyonu ile incelenir.
- 06:02Veri Setinin Faktör Tanımlaması
- Varyeteler ve bloklar harfle (A, B, C, D ve Blok 1, Blok 2, Blok 3, Blok 4, Blok 5) ifade edildiğinde sistem bunları otomatik olarak faktör olarak algılar.
- Eğer sayısal değerler (1, 2, 3, 4) kullanılırsa, "as.factor" fonksiyonu ile faktör olarak tanımlama yapılması gerekir.
- Varyeteler sürekli değişkenler değil, kesikli yapıdaki faktörlerdir ve verimi etkileyebilir.
- 09:19Varyans Analizi Sonuçları ve Çoklu Karşılaştırma Testi
- Varyans analizi için "aov" fonksiyonu kullanılır ve model "verim ~ varyete + blok" şeklinde belirlenir.
- Varyetelere ilişkin olasılık değeri 0,05 veya 0,01 seviyesinde önemli olduğunda, en az iki varyetinin verim bakımından birbirinden farklı olduğu kabul edilir.
- Bloklara ilişkin olasılık değeri önemli bulunmazsa, blok ortalamaları arasında verim bakımından farklılık yoktur.
- 11:09Dankwts Testi Sonuçları
- Dankwts testi ile varyeteler arasındaki farklılıklar ortaya konulur ve "varietes" faktörü belirtilir.
- Hata kareler ortalaması 2,19, serbestlik derecesi 15 ve genel ortalama 32,32 olarak hesaplanır.
- Kök ortalaması 4,50 olarak bulunur, bu değer %20'nin altında olduğundan çalışma güvenilir ve sağlıklı kabul edilir.
- 13:21Bece Çeşitleri Arasındaki Verim Karşılaştırması
- B, A ve C bece çeşitleri arasında verim bakımından istatistiksel olarak anlamlı fark tespit edilmedi.
- Çiftçiler, en ekonomik ve temini kolay olan bece çeşidini seçebilirler.
- B, A ve C çeşitlerinin her biri denek verimlilik bakımından üstün olduğu istatistiksel olarak belirlendi.
- 15:41İstatistiksel Analiz Sonuçları
- Tukey testi, p değerlerine düzeltme yaparak farklılıkları değerlendirdi.
- A ve B çeşitleri arasında 6,4 kilogramlık, B ve C çeşitleri arasında 6 kilogramlık anlamlı verim farklılıkları tespit edildi.
- Bloklama yapmak, varyete ortalamaları arasındaki verim farklılıklarını görme şansını artırır.
- 17:46Bloklama Önemi
- Homojen görülen toprak bölgeleri blok olarak düşünülebilir.
- Blok sayısı en az üç olmalıdır, aksi takdirde hata serbestlik derecesi düşer ve farklılıkları tespit etme şansı azalır.
- Hayvancılıkta, yaş faktörü blok etkisi olarak düşünülebilir; örneğin koyunlarda doğum ağırlığını etkileyen en önemli faktörlerden biri ana yaşıdır.