Mercimeğin (Lens cullinaris Medik.) bazı morfolojik değişkenlerinden hareketle verimin path analizi yöntemiyle tespiti ve yorumu
Using path analysis in order to determine how some morphological variables of lentil (Lens cullinaris Medik.) affect yield
Yazar: ROJAN ARCAK
Danışman: PROF. DR. HASAN AKBAYIN
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Biyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2005
Konu: Biyoloji = Biology

Özet:
ÖZET Bu çalışma mercimek {Lens cullinaris Medik.) üzerinde yürütülmüş olup, mercimeğin bazı morfolojik değişkenlerinin tane verimi nasıl etkilediği Path Analizi tekniği ile yorumlanmaya çalışılmıştır. Bilindiği gibi Path Analizi değişkenler arasındaki korelasyonu bileşenlerine ayıran ve değişkenler arasındaki doğrudan ve dolaylı etkileri belirleyen bir analiz yöntemidir. Değişkenler arasındaki sebep-sonuç ilişkilerinin belirlenmesi ve bu ilişkiler sisteminden elde edilen sonuçların yorumlanmasına Path Analizi tekniği önemli bir katkı sunmaktadır. Bu çalışmada Path Analizi tekniğinin matematiksel alt yapısının hemen her alandaki araştırıcılar tarafından anlaşılabilir ve yorumlanabilir hale getirilmesine tekniği Korelasyon ve Çok Değişkenli Lineer Regresyon'la ilişkileri içinde ele alınarak açıklanmaya çalışılmıştır. Ayrıca Path Analizi sonuçlarının nasıl yorumlanabileceği de verilmeye çalışılmıştır. Path Analizi'ni bir uygulamayla örneklendirmek amacıyla, mercimeğin bazı morfolojik değişkenlerinden hareketle mercimekte verimin tespitinde Path Analizi yöntemi kullanılmış ve sonuçlan detaylı olarak verilmiştir. Kullanılan morfolojik değişkenlerin mercimekte tane verimini doğrudan, dolaylı ve diğer yollarla ne kadar etkiledikleri tespit edilmiş ve bu sonuçlar her değişken için yorumlanmıştır. Sonuç olarak dal sayısı değişkeninin bitki tane verimi üzerinde pozitif yönde önemli bir rol oynadığı, bakla sayısı değişkeninin de dal sayısının artmasına neden olarak verimi düşürdüğü sonucuna varılmıştır. Bu iki değişkenin değişiminin esasen ekolojik faktörlerden mi yoksa genetik faktörlerden mi kaynaklandığının tespit edilmesinin verim arttırma çalışmalarına katkıda bulunacağı kanaatine varılmıştır. Bu çalışmanın sonuçlan bize tek değişkenli istatistik yöntemlerin yerine uygun çok değişkenli tekniklerin kullanılmasının daha doğru sonuçlar vereceğini, tek değişkenli tekniklerin bazen yanıltıcı veya eksik sonuçlara neden olabileceğini bir kez daha göstermiştir.

Abstract:
VI SUMMARY This study has been carried out on lentil (Lens culinaris Medik.) in order to determine how some morphological variables of lentil affect yield by using Path Analysis technique and it has been tried to interpret the results obtained by this method. As it is known, Path Analysis is a technique that decomposes correlation between variables and devides correlations into direct, indirect and other effects. Path Analysis serves a necessary contribution to determine cause and effect between variables and to interprete relations among variables. Mathematical background of the method has been described and clarified so as to be understandable and interpretable for all researchers in different areas by taking Path Analysis relation to Correlation and Multiple Regression Method into consideration. Also, it has been tried to explain how the results of Path Analysis being interpreted. An application of Path Analysis has been performed on lentil yield as an example by means of some morphological variables of lentil and the obtained results have been interpreted in detail. Direct, indirect and other effects of the morphological variables have been determined and the effects were interpreted for each morphlogical variable. As a result, it has been found that branch number variable significantly affects lentil yield. On the other hand, seed number causes to increase branch number. In order to increase lentil yield, first of all, it must be determined whether variability of these two variables essentially originated from ecological or genetic factors. The determination is important to increase lentil yield. Also the results of this study show that it would be more reasonable to utilize multivariate statistical methods instead of bivariates, because sometimes bivariate methods may cause misleading results or desicions.