- Gaziosmanpaşa Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi
- Vol: 2003 Issue: 2
- Türkiye’de Üretimi Yapılan Bazı Mısır Çeşitlerinin Discriminant ve Cluster Analizleri İle Farklılıkl...
Türkiye’de Üretimi Yapılan Bazı Mısır Çeşitlerinin Discriminant ve Cluster Analizleri İle Farklılıklarının Belirlenmesi
Authors : Ahmet ÖZ, Halil KAPAR, Ali ÜSTÜN
Pages : 0-0
View : 10 | Download : 1
Publication Date : 2003-06-01
Article Type : Research
Abstract :Türkiye’de hayvan besleme ve yağ sanayi için önemi hızlı bir şekilde artan mısır bitkisinde ekolojiye uygun çeşitlerin yetiştirilmesi yüksek verim için en önemli unsurlar arasındadır. En uygun çeşit tespitine yönelik araştırma verilerinin analizinde verim gibi tek bir karakter ele alınmakta ve her bir karakter ayrı analiz edilmektedir. Ancak verilerin hepsini birlikte analiz etmek daha sağlıklı sonuçlar elde etmek için etkin bir yol olabilir. Bu amaçla ülkemizde halen yetiştirilmekte olan 27 tek melez mısır çeşidi, tesadüf blokları deneme deseninde 2001 ve 2002 yıllarında Samsun, Bafra ve Amasya lokasyonlarında denenmiştir. Denemelerde tane verimi, tane/koçan oranı, ilk koçan yüksekliği, bitki boyu ve tepe püskülü gösterme süresi kayıt edilmiştir. Discriminant analizinde lokasyon ve yıl faktörleri metodun gereği olarak dikkate alınmamış, çeşitler arasındaki uzaklık (D:) değerleri bulunmuştur. Buna göre birbirine en çok benzeyen iki çeşit olarak LG 55 ile LG 60 bulunmuştur. Buna mukabil birbirine en az benzeyen iki çeşit Vero ve C.6127'dir. Çeşitler arasındaki benzerlikleri eksen boyutunda görme gayesiyle Eksen (Canonical) 1, 2 ve 3 incelenmiştir. Tane verimi ve koçan yüksekliği her üç kategoride de çeşitleri ayırt edici unsur olarak görülürken, bitki bowve tepe püskülü gösterme süresinin etkisinin çok az olduğu görülmüştür. Cluster analizinde 4 ayrı çeşit grubu oluşmuştur. Discriminant analizi ile cluster analizi arasında bazı farklılıklar görülmüştür. Cluster analizinde sadece ortalamaların kullanılması nedeniyle deneme hatası belirlenmediğinden discriminant analizi kadar güvenilir değildir. Ancak cluster analizi görsel olarak gruplandırma için beğeni toplamaktadır. Bu analizlerde verim için elde edilen katsayılar bu karakter için hala etkili seleksiyon yapılabileceğini göstermektedir.Keywords : hibrit mısır anova discriminant cluster