Yapay bir veri seti ile tartılı derecelendirme yönteminin yeniden değerlendirilmesi

Abstract

Bitki gen kaynaklarının morfolojik karekterizasyonu ve değişik bölgeler için çeşit adaptasyonları Türkiye’deki bahçe bitkileri araştırmalarının önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Her iki alan da değişik önem seviyelerinde birçok bahçe bitkileri özelliğinin çok sayıda genotip için değerlendirmesini gerektirmektedir. Bu tip denemelerde sıklıkla tartılı derecelendirme yöntemi bir istatistiksel yöntem olarak kullanılmaktadır. Tartılı derecelendirme ile ilgili yapılan kaynak taramasında, halen uygulanmakta olan yöntemin bahçe bitkileri araştırmaları için ilk olarak önerilen yöntemden önemli ölçüde farklı olduğu görülmüştür. Bu çalışmada, yapay bir veri dosyası kullanarak, orijinal yöntemle Türkiye’deki çalışmalarda kullanılan tartılı derecelendirme yönteminin aynı veri seti için değişik sonuçlar verebileceğini gösterdik. Önem testi içermeyen mevcut yöntem, test edilen genotiplerin toplam puanları arasında, istatistiksel olarak önemli olup olmadığı belirlenememektedir. Ancak bu yöntemdeki hiçbir sonuç istatistiksel olarak desteklenmemektedir. Bu yüzden bahçe bitkilerindeki çok-değişken içeren araştırmalarda ya “asıl” tartılı derecelendirme yönteminin titizlikle takip edilmesini ya da diğer çok-değişkenli analiz yöntemlerinin kullanılmasını önerilmektedir.

Morphological characterization of plant genetic resources and variety trials in various ecological regions are important parts of horticultural research in Turkey. Both topics require evaluation of many horticultural traits with different weights for a large number of genotypes. Weighted-rankit (WR) method is a tool commonly used in statistical analyses of these experiments. Our survey on the WR indicated that the common interpretation of the method significantly deviates from the original method suggested for horticultural research in the literature. In this study, using a hypothetical data set, we demonstrated that interpretations as made in both Turkish and original horticultural research may suggest different conclusions for the same data set. Not having a significance test, the current version of interpretations commonly found in horticultural studies in Turkey may be erroneous as it recovers variability among the total scores of the entities tested without considerations of whether or not those are statistically different. However, in this method, conclusions would not be supported by a valid statistical test. Therefore, we suggest either strictly following the “original“ WR method or using other valid multivariate methods for analyzing multi-traits studies in horticultural research.