Bölünmüş parseller deney tasarımı ve bir uygulama
Split plot experiment design and a practice
Yazar: GÜLSÜM ÖZTÜRK KENDİR
Danışman: PROF. DR. HÜLYA BAYRAK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Faktöriyel tasarım = Factorial design

Özet:
Bölünmüş parseller deney tasarımı (BPDT), özel rastgeleleştirme prosedürleri içeren bir eksik blok tasarımı çeşididir. Bir deneyde, faktörlerden birisi için istenilen hassasiyet diğerleri için arzu edilenden daha yüksek ise ya da bir faktör için diğer faktörlere oranla daha geniş deney ünitesi gerekli ise, BPDT kullanımı idealdir. Ayrıca denemenin atıf alanını genişletmek amacıyla, ilave bir faktörün deneye katılması amacıyla da BPDT kullanılır. En yaygın kullanılan BPDT varyasyonu olan standart bölünmüş parseller deney tasarımı, iki faktörlü faktöriyel bir tasarıma sahiptir. a düzeyli bir A faktörü, r tekrarlı rastgele tamamlanmış blok düzeninde tasarlanır. A faktörü düzeylerinin uygulandığı her bir ana parsel deney ünitesi, bir B faktörünün, düzeyleri için b adet alt parsel deney ünitesine bölünür. A ve B faktörlerinin birisi ya da her ikisi birden faktöriyel denemede olabilir. Bu çalışmada, standart bölünmüş parseller deney tasarımı ayrıntılı şekilde örneklerle anlatılmış, uygulama bölümünde verilen deney ile pekiştirilmiştir. İç Anadolu Bölgesi'nde geçerli olabilecek, buğday verimini artırmaya yönelik değişik ön bitki uygulamaları ve iki farklı gübre dozu, BPDT'ye göre 4 tekrarlamalı olarak çalışılmış, varyans analizi ve Analysis of Means (ANOM) yapılmıştır. Araştırmanın sonucunda, gübre dozundaki azalmanın buğday veriminde önemli düşüşe sebep olduğu, ön bitkilerden kışlık mercimek, yazlık mercimek ve nohutun tarlayı nadasa bırakmaya eşdeğer düzeyde verim sağladığı, ancak üst üste buğday yetiştirmenin önemli derecede verim düşüşü kaydettiği görülmüştür. Ayrıca, rastgele blok tasarımıyla kıyaslandığında, alt parsel hassasiyetinde % 45'lik artış, ana parsel hassasiyetinde ise % 28'lik düşüş kaydedildiği, dolayısıyla denemenin bölünmüş parseller tasarlanmasının isabetli olduğu görülmüştür. Çalışmada ayrıca, BPDT varyasyonları ayrıntılı şekilde açıklanmış, literatürde sık rastlanmayan augmented (genişletilmiş) bölünmüş parseller deney tasarımı konusu da anlatılmıştır.

Abstract:
Split plot experiment design (SPED) is a kind of incomplete block design including special randomization procedures. Applying sped is ideal in an experiment if desired precision level for any factor is higher than for the others or more experiment unit is needed than the other factors. It is also be applied for enlarging experimental citation area to add one more factor. Standard split plot experiment design which is the most common type of sped has a factorial design with two factors. a level of factor A is designed in randomized incomplete block design with r replication. Each of the whole plot experiment unit in which factor A is applied is divided into b split plot experiment unit for factor B levels. Either A or B or both of them could be in a factorial experiment. In this study standard split plot experiment design is explained and a practice is given. To increase the wheat yield for Central Anatolia conditions, different crops and fertilizer applications are tested in a sped with 4 replications and analysis of variance and analysis of means is shown. According to the results of the experiment, decrease of the fertilizer level had a negative effect on the yield, winter lentil summer lentil and chickpea had the same yield level with fallow. On the other hand, growing wheat after wheat had caused significant decrease in the yield. When compared to randomized complete block design, 45% increase in precision for split plots and 28% decrease in whole plot precision is obtained. Furthermore, eight variations of sped including augmented split plot experiment design which is not encountered frequently in literature is explained.