GENEL ÖZELLİKLERİ VE UYGULAMASI İLE ORTALAMALARIN ANALİZİ (ANOM)

Keskin S., Keskin N.

ISPEC 8th INTERNATIONAL CONFERENCE on AGRICULTURE, ANIMAL SCIENCES and RURAL DEVELOPMENT, Bingöl, Türkiye, 24 - 25 Aralık 2021, ss.1232-1245

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Bingöl
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.1232-1245
  • Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bu çalışmada, Ortalamaların Analizi (Analysis of Mean, ANOM), genel özellikleri ile açıklanarak, bağcılık alanından sağlanan veri seti ile uygulama yapılmıştır. Uygulama materyali olarak; Van ilinde aynı bağda yetişen sekiz yerli üzüm çeşidinin (Al Üzüm, Bedar, Keçimemesi, Süleymani, Şemdinli, Tayifi, Çekirdeksiz, Beyaz Üzüm) mineral madde içerikleri (Fosfor (P), Kalsiyum (Ca), Magnezyum (Mg), Demir (Fe), Mangan (Mn), Bakır (Cu), Çinko (Zn), Bor (B) ve Selenyum (Se)) kullanılmıştır. Çalışmada yönteme ilişkin tüm istatistik hesaplamalar için MINITAB (ver: 14) istatistik paket programı kullanılmıştır. Ortalamaların analizi (ANOM), Varyans analizine (ANOVA) alternatif olarak, ortalamaların genel ortalamadan farklı olup olmadığını test etmeye yönelik geliştirilmiş olan grafiksel bir yöntemdir. Grafikte, gruplar veya faktör seviyelerine ait ortalamalar ile genel ortalama ve karar sınırları birlikte gösterilir. Alt ve üst karar sınırlarının dışında kalan ortalamaların, genel ortalamadan istatistik olarak önemli derecede farklı olduğu varsayılır. Varyans analizi, grup veya faktör seviyelerinin ortalamalarını birbiri ile karşılaştırırken, ortalamaların analizi genel ortalama ile karşılaştırır. Ortalamaların analizi görsel olarak önemli farklılıkları belirlemekte ve böylece kalite kontrolünde de kullanılabilmektedir. Diğer yandan grafiksel sonuçlar kolaylıkla yorumlanabilmektedir. Herhangi bir grup ortalamasının, diğerlerinden farklı olup olmadığını belirlemek için ANOVA’da önce F testi yapılmakta ve sonra post-hoc testlere başvurulmaktadır. Böylece ANOVA iki aşamalı bir yaklaşım sunmaktadır. Diğer yandan bazı durumlarda, F testi ile posthoc testler, birbirleri ile çelişkili sonuçlar verebilmektedir. Oysaki ANOM, grupları birlikte ele almakta ve tek seferde her grubun ortalamasını genel ortalama ile karşılaştırmaktadır. Sonuç olarak; ANOM’un, MINITAB paket programında yer alıyor olması, sonuçları grafiksel olarak sunması ve böylece sonuçların araştırmacılar tarafından kolaylıkla anlaşılabilir ve yorumlanabilir olması gibi özellikleri ile rahatlıkla tercih edilebilir olduğu söylenebilir

In this study, Analysis of Mean (ANOM) was explained with its general characteristics and an application was performed with the data set obtained from the viticulture. In application, mineral content (Phosphorus (P), Calcium (Ca), Magnesium (Mg), Iron (Fe) Manganese (Mn), Copper (Cu), Zinc (Zn), Boron (B) and Selenium (Se)) of eight local grape varieties (Al Üzüm, Bedar, Keçimemesi, Süleymani, Şemdinli, Tayifi, Çekirdeksiz, Beyaz Üzüm) grown in the same vineyard in Van were used. In the study, MINITAB (ver: 14) statistical package program was used for all statistical calculations relating with the method. Analysis of means (ANOM), as an alternative to Analysis of variance (ANOVA), is a graphical method developed to test whether the means differ from the overall mean. In the graph, the means of the groups or factor levels, as well as the overall mean and decision limits, are shown. Means outside the lower and upper decision limits are assumed to be statistically significant different from the overall mean. Analysis of variance compares the means of group or factor levels with each other, while Analysis of means compares them with the overall mean. Analysis of means detects visually significant differences and can be used in quality control. On the other hand, graphical results can be easily interpreted. In order to determine whether any group mean is different from the others, the F test is first performed in ANOVA and then post-hoc tests are applied. Thus, ANOVA offers a two-stage approach. On the other hand, in some cases, the F test and post-hoc tests may give contradictory results. However, ANOM considers the groups together and compares the mean of each group at once with the overall mean. As a result; it can be stated that ANOM is easily preferred with its features such as being included in the MINITAB package program, presenting the results graphically, and thus the results can be easily understood and interpreted by the researchers.