2nd International Applied Statistics Conference (UYIK-2021), Tokat, Türkiye, 29 Haziran - 02 Temmuz 2021, ss.1
Giriş:
Genelleştirilmiş Procrustes Analizi kısaca; N adet ürün veya nesne; M adet
değişken, özellik veya nitelik; K adet uzman, hakem, faktör veya koşula bağlı
olarak elde edilen veri matrisini analiz etmek ve bunların birlikte
konfigürasyonunu iki boyutlu uzayda göstermek üzere yapılan işlem aşamalarını
içerir. Yöntem, daha çok duyusal veriler
(sensory data) üzerinde kullanılmakla birlikte, diğer alanlarda rahatlıkla
kullanılabilmektedir. Sağlıklı beslenme açısından üzüm önemli olmakla birlikte,
sofralık üzümlerde önemli bir kalite bileşeni olan mineral madde ile çeşit
arasındaki ilişkinin de doğru belirlenmesi oldukça önemlidir.
Amaç: Bu çalışmada, Genelleştirilmiş Procrustes Analizi yönteminin
incelenmesi ve sofralık üzümlerde çeşit ile mineral madde arasındaki ilişkinin
iki boyutlu uzaydaki konfigürasyonu amaçlanmıştır.
Materyal ve Metot:
Çalışmanın materyalini, 25 adet çekirdekli sofralık üzüm çeşidi (Alphonse
Lavalleé, Amasya Beyazı, Atasarısı, Cardinal Çavuş, Erenköy Beyazı, Gülüzümü, Hafızali,
Hamburg Misketi, İskenderiye Misketi, Italia, Kabarcık, Kadın Parmağı, Kalecik
Karası, Karagevrek, Kozak Siyahı, Kömüş Memesi, Muscat, Müşküle, Perlette, Razakı,
Safranbolu Çavuşu, Tahannebi, Uslu ve Yalova İncisi) oluşturmuştur. Bu çeşitlerin, çekirdeksiz ve
çekirdekli ekstraktlarında; Sodyum (Na), Potasyum (K), Kalsiyum (Ca), Mangan (Mn),
Demir (Fe), Çinko (Zn), Bakır (Cu) ve Magnezyum (Mg) içerikleri ölçülmüştür.
Ölçülen bu değerler, Genelleştirilmiş Procrustes Analizi yöntemi ile analiz
edilmiştir. Genelleştirilmiş Procrustes Analizi, N adet ürün veya nesne; M adet
değişken, özellik veya nitelik; K adet uzman, hakem, faktör veya koşula bağlı
olarak elde edilen veri matrislerini birlikte analiz ederek, bunların iki
boyutlu uzaydaki en uygun konfigürasyonunu bulmayı amaçlar. Bunun için bireysel
veri matrislerine; öteleme (translation), döndürme/yansıtma (rotation/reflection) ve izotropik
ölçekleme (isotropic
scaling) işlemlerini içeren transformasyonları (dönüşümleri)
yapar.
Bulgular:
Analiz sonucunda, elde edilen PANOVA (Procrustes Analysis of Variance)
tablosuna göre transformasyonların (öteleme, döndürme/yansıtma ve izotropik
ölçekleme) etkileri önemli bulunmuştur (p<0.001). Birinci boyut varyansın
%70.38’ini açıklarken, ikinci boyut %29.15’ini açıklamış ve toplamda açıklanan
varyans oranı %99.53 olarak bulunmuştur.
Sonuç: Sonuç olarak, çalışmada Genelleştirilmiş
Procrustes analizi incelenmiş ve çeşitlerle mineral maddeler arasındaki ilişkinin,
Genelleştirilmiş Procrustes analizi ile değerlendirilebileceği ve yöntemin birçok
alanda kullanılabileceği vurgulanmıştır.