Çok değişkenli kovaryans analizinin genetik parametre tahmininde kullanılması
Using multivariate analysis of covariance in genetic parameter estimation
Yazar: ÖMER ELTAS
Danışman: PROF. DR. MEHMET TOPAL
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Amaç: Bu çalışmada, genetik parametre tahmininde alternatif bir yaklaşım olarak çok değişkenli kovaryans analizinin (MANCOVA) kullanılması ve sonuçların ML, REML, MIVQUE, MINQUE ve ANOVA yöntemleri ile karşılaştırılarak MANCOVA yönteminin varyans unsurları tahminindeki etkinliğinin belirlenmesi amaçlanmıştır. 
Yöntem: Çalışmada simülasyon ile elde edilen, dengeli ve normal dağılımlı veriler kullanılmıştır. Varyans unsurları tahmininde hem sabit hem de şansa bağlı faktörlerin bulunduğu karışık model kullanılmıştır. MANCOVA modeli için, bağımlı değişkenler süt verimi ve doğum ağırlığı, kovaryeteler kuruda kalma süresi ve ananın canlı ağırlığı olarak belirlenmiştir. Yöntemlerle elde edilen varyans unsurlarının karşılaştırılmasında, çevre varyansının küçük olması ve çevre varyansının toplam varyansa oranının küçük olması kriterleri esas alınmıştır. 
Bulgular: Yöntemler karşılaştırıldığında, bağımlı değişkenler için en küçük çevre varyansları MANCOVA yöntemi ile elde edilmiş olup süt verimi ve doğum ağırlığı için sırasıyla 0,27317 ve 21,58371'dir. Çevre varyansının toplam varyansa oranları karşılaştırıldığında, süt verimi için en küçük değer (0,2647) MANCOVA yöntemi ile elde edilirken, doğum ağırlığı için en küçük değer (0,8924) MINQUE yöntemi ile elde edilmiştir.
Sonuç: Karışık modellerde ve verilerin dengeli ve normal dağılımlı olması durumunda genetik parametre tahminlenirken MANCOVA yönteminin ML, REML, MINQUE, MIVQUE ve ANOVA yöntemlerine bir alternatif olabileceği tespit edilmiştir.

Abstract:
Purpose: In this study, it was aimed to use multivariate analysis of covariance (MANCOVA) as an alternative approach in genetic parameter estimation and to determine the effectiveness of MANCOVA method in estimating variance components by comparing the results with ML, REML, MIVQUE, MINQUE and ANOVA methods. 
Method: Balanced and normally distributed data obtained by simulation were used in the study. A mixed model with both fixed and random factors was used in the estimation of variance components. The MANCOVA model was include milk yield and birth weight as dependent variables and birth weight of the mother and dry time as covariates. In comparing the variance components obtained by the methods, the criteria of having a small environmental variance and a small ratio of environmental variance to total variance were taken as basis. 
Findings: When the methods were compared, the smallest environmental variances for dependent variables were obtained with the MANCOVA method and are 0.27317 and 21.58371 for milk yield and birth weight, respectively. When the ratios of environmental variance to total variance were compared, the smallest value for milk yield (0.2647) was obtained with the MANCOVA method, while the smallest value for birth weight (0.8924) was obtained with the MINQUE method. 
Results: It was determined that the MANCOVA method can be an alternative to ML, REML, MINQUE, MIVQUE and ANOVA methods when estimating genetic parameters in mixed models and in the case of balanced and normal distribution of data.