١

Experimental Design and Statistical

Analysis of BioExperiments

٢

علم اإلحصاء

:وظيفتني له

الوصف .١

:وهو أخذ جزء من اتمع لتصميم خصائص اتمع ويتضمن: االستدالل .٢

تقدير أثر املعاملة وفترة الثقة لكي اختذ قرارات بشأن الفروض اإلحصائية: التقدير - أ

هذا يف حالة فـرض ,H0=m1=m2=m3=M: لفروض اإلحصائية اختبارات ا - ب

عدم وجود فروق معنوية بني املعامالت أما يف حالة وجود فرق فالبد من اختبارات

.الفروض لكي أوصي بأفضل املعامالت

أثر متغري وصفي على متغري كمي حيث نتنبأ على ظـاهرة عنـد وجـود : التنبؤ - ت

Y=a+b(x)معلومات عن املتغري املستقل

اخلطـأ Eمكونـات املعاملـة، T ، متوسط عامm املشاهدة Yأي منوذج بشكله البسيط حيتوي

فكل مكـون . ميكن استخدام أي رمز أخر T ثابتة عدا E,m).التجرييب (Residual errorاملتبقي

يفسر جزء من التباين بني املشاهدات ، فكلما زاد املوديل تعقيدا زادت مكوناتة

٣

وحتليل التجارب تصميم يف املستعملة اإلحصائيةات بعض املصطلح

علم التصميم وحتليل التجارب

خيـتص . أحد فروع علم اإلحصاء التطبيقي الذي يهتم بتطبيق الطريقة اإلحصائية يف التجربة العملية

بتخطيط واستغالل اإلمكانيات املتاحة لوضع أنسب التصميمات التجريبية اليت من خالهلا يتم مجـع

بيانات وحتليلها على أساس علمي سليم يضمن احلصول على قرارات علمية بدرجة كافية من الدقة ال

:تصميم التجارب

هي عبارة عن سلسلة من اخلطوات اليت تتبع دف مجع البيانات أو املعلومات املطلوبة وإعدادها يف

. واالستفادة منهاجدول مناسب لتحليلها إحصائيا والوصول إىل استنتاجات ميكن تعميمها

:التجربة

هي حماولة استفسار خمطط بغرض احلصول على حقائق جديدة أو إثبات أو نفي نتـائج سـابقة أو

.تفسري ظاهرة للوصول إىل نتائج متكن الباحث من وضع توصيات مناسبة

كيـد أو أو هي وسيلة لدراسة العوامل اليت تؤثر على ظاهرة معينة للحصول على نتائج جديدة أو التأ

.نفي نتائج قدمية حصل عليها من جتارب سابقة

Factorsالعوامل

هي عبارة عن متغريات يهدف الباحث يف قياس تأثريها

هو اصطالح يستخدم لتصنيف املعامالت التجريبية وتتشابه مع املعامالت ولكن العوامل أوسع مـن

لى التسميد حتت عدة مستويات حيث املعىن ويكون لكل عامل من هذه العوامل مستويات ويطلق ع

.بالعامل وليس معاملة

٤

Treatments :املعامالت

مسويات خمتلفة من متغري ما

هي املؤثرات املطلوب قياس تأثريها على صفات معينة ملواد التجربة مع تثبيت مجيع العوامل فقـد •

الزراعـة أو عـدد تكون املعاملة متمثلة يف املستويات املختلفة للسماد النيتروجني أو مواعيـد

.األصناف فكل مستوى أو صنف عبارة عن معاملة قائمة بذاا

أو هو الشيء املراد قياس تأثريه •

: ةالوحدة التجريبي

الشيء الذي نقيس تأثري املعاملة فيه

هي الوحدة من املادة التجريبية اليت سيجرى عليها تطبيق معاملة واحدة

Control: الكنترول أو الشاهد

حدى معامالت التجربة اليت تدخل التجربة لتكون النتائج مبنية على أساس مقارن إ

Replicationالتكرار

للحصول على فكرة صحيحة عن تأثري املعاملـة ة هو تكرر املعاملة الواحدة يف أكثر من وحدة جتريبي

أنة البد من توفر Fisherحيث بيت . وإمكانية تقدير اخلطأ التجرييب وزيادة كفاءة التجربة ودقتها

شرطني بالتجربة وهي التكرار والتوزيع العشوائي وذلك للحصول على تقدير عادل وغـري متحيـز

.للخطأ التجرييب

ماهي مزايا وفوائد التكرار ؟؟

ميكن من تقدير اخلطأ التجرييب الذي ميكننا من إجراء اختبارات املعنوية .١

لتجرييب وهو ما يعرف بسالمة تقدير اخلطأ التجرييبميكن من احلصول على تقدير عادل للخطأ ا .٢

يؤدي اىل تقليل مقدار اخلطأ التجرييب وبالتايل رفع كفاءة التجربة .٣

٥

يساعد على عمل اختبارات املعنوية بدرجة عالية من الدقة .٤

يقلل من الوقوع يف اخلطأ من النوع األول والثاين والذي يقع فيها الباحث عند اختبار فرضياته .٥

الختبار القرضياتةبالتايل صحة اختاذ القرارات املناسبو

زيادة جمال تقييم التجربة بتعميم النتائج عند تطبيقها يف أكثر من موقع وألكثر من عام .٦

مل اليت يتوقف عليها عدد التكرارات؟؟العواماهي

فكلما زاد عدد املكررات زاد من دقة التجربة : درجة الدقة املطلوبة .١

فتزداد عدد الوحدات التجريبيـة يف حالـة عـدم : ين املوجود بني مواد التجربة مقدار التبا .٢

.تساوي الوحدات التجريبية وتقل املكررات يف حالة التجانس

يتوقف عدد املكررات أحيانا على نوع التصميم كما يف تـصميم : نوع التصميم املستخدم .٣

.مالت حيث يكون عدد املكررات يساوي عدد املعااملربع الالتيين

فعند عدم توفر اإلمكانيـات فتختـزل عـدد : اإلمكانيات البشرية واملادية امليسرة للتجربة .٤

املعامالت بالتجربة حىت ميمن استخدام عدد مناسب من املكررات للحصول علـى الدقـة

املطلوبة للمعامالت املدروسة

جتريبية كبرية يقلل عدد املكررات عند استخدام وحدات : مساحة وشكل الوحدة التجريبية .٥

حيث أن الوحدات التجريبية كبرية احلجم ذات الشكل املستطيل تعمل على تقليل اخلطأ

V.C(Coefficient of variation(.: معامل االختالف

املعامالت املختلفة يف جتربة معينةو هو عبارة عن مقدار االختالف بني الوحدات التجريبية أ

وإذا زادت عن ذلك فيوجد ضعف يف الـشاهد ويف ٢٠-١٠ = CV التجارب احلقلية تكون قيمة

فلو زادت عن ذلك فمن الضروري تغيري التصميم ٤٠-٢٠ الغابات واملراعي CV. اخلطأ التجرييب

٦

حيث أن يف الغابات تؤخذ العينات على شكل شعاعي تنطلق من مركز احلقل باعتبار . إىل القطاعات

مكررة عند مسافات معينة كل شعاع مكررة حيث يأخذ عينات من كل

فعند إجراء التحليل للبيانات ومل يوجد فروق معيار إلظهار التباين داخل البيانات CVقيمة

فإذا كانت يف احلدود املسموح ا فهذا يعين أن النتائج سـليمة سـواء CVمعنوية فيتم النظر إىل

عايل فهذا يعين أنة يوجد CVمالت وأن كانت معنوية أو غري معنوية أما إذا مل توجد فروق بني املعا

. خطأ من الباحث نفسه

كفاءة التجربة تقاس بأا مقلوب اخلطأ التجرييب فكلما قل اخلطأ التجرييب كلمـا زاد كفـاءة

التجربة

اخلطأ التجرييب

Experimental error

عىن أن الباحـث ال يـستطيع هو عبارة عن الفرق بني وحدتني جتريبيتني أخذت نفس املعاملة مب

.التحكم فيه

: ويرجع اخلطأ التجرييب أو التباين إىل

االختالفات يف خصوبة التربـة ، ( تباين موجود أصال يف املادة التجريبية املستخدمة مثل .١

)اخل... وزن حيوانات التجارب، التركيب الوراثي يف احليوان أو النبات، حيوية البذور،

مثل عدم توحيد أدوات القيـاس ، األشـخاص متاثل تنفيذ التجربة تباين ناتج عن عدم .٢

القائمني بإجراء عمل التجربة

استفادة معاملة من جماورة معاملة أخرى .٣

٧

كيف ميكن التحكم يف قيمة اخلطأ التجرييب؟؟

التحكم يف توزيع املعامالت عشوائيا حسب التصميم املناسب حىت ال تستفيد معاملـة مـن .١

.ة أخرىجماورة معامل

التحكم يف عدد املكررات فقد وجد أن استخدام العدد األمثل من املكررات مـع الـشكل .٢

األمثل يؤدي إىل تقليل اخلطأ التجرييب

استخدام التصميم املناسب .٣

.ةتغيري حجم وشكل الوحدة التجريبي .٤

ر أخذ القراءات املقترنة أو املالزمة بأخـذ قـراءات إضـافية واسـتخدام حتليـل التغـاي .٥

Covariance ويستخدم هذا النوع من التحليل عندما يرجع التباين بني الوحدات التجريبية

.إىل املادة التجريبية قبل إجرى الدراسة مثل الوزن املاشية وتأثريه على إنتاج احلليب

ملاذا نركز على اخلطأ التجرييب؟؟

لزيادة إظهار الفروق بني املعامالت؟

لنتائج املعامالت ال تظهر فروق معنوية بـالرغم مـن أن الفـروق عند اجري التحليل ملاذا/س

واضحة يف تأثري املعامالت مقارنة بالكنترول؟؟

وذلك بسبب وجود قيمة مرتفعة للخطأ التجرييب

= F MSE

MST فعند إمهال املقام تكون القيم مرتفعة حىت لو كان متوسط جمموع املعامالت كبري

فزيادة املكررات تقلل من الفروق بني الوحدات وبالتايل يقل متوسط اخلطأ وبالتايل إظهـار

ففي هذه احلالـة ٢ =df تكون درجة احلرية ٣فعندما تكون عدد املكررات .الفروق بني املعامالت

حيث يكون أي الفروق بني الوحدات التجريبية لنفس املعاملة تقلل من قيمة اخلطأ التجرييب SSفان

٨

يف التجارب احلقلية جيـب أن تكـون . وبالتايل تكون متوسط اخلطأ التجرييب تكون مرتفعة ١املقام

ملدى التباين داخل املعامالت C.V مكررات كحد أدىن يعكس يف النهاية على ٤-٣املكررات

كيف يتم معاجلة البيانات إذا حدث خطأ

حذف املكررة اليت فيها اخلطأ .١

ود قيمة شاذة وأثرت على النتائج تؤخذ متوسطات مجيع مكررات املعاملة الـيت يف حالة وج .٢

.فيها القيم الشاذة واستبدال القيمة الشاذة مبتوسط املعاملة

٩

:منهج الدراسة يف البحث العلمي

ال بد من حتديد متغريات الدراسة .١

تصنف املتغريات اىل متغريات وصفية ومتغريات كمية .٢

)من التابع ومن املستقل( املؤثر ومن املتأثر حتدد من .٣

ختتار طريقة التحليل املناسب بناء على املتغريات .٤

:األسلوب العلمي املتبع يف البحث يتكون من اخلطوات التايل

مراجعة احلقائق والنظريات املتعلقة بالبحث . ١

تكوين النظرية الفرضية املراد اختبارها . ٢

ناسبة إلختبار الفرضية النظرية تصميم التجربة أو التجارب امل . ٣

تنفيذ التجربة ومجع البيانات . ٤

التحليل اإلحصائي للبيانات وتفسري هذة النتائج واستخالص احلقائق منها . ٥

١٠

) علمياخلطوات املتبعة عند إجراء حبث

Formulation of the research planصياغة خطة البحث .١

ماذا تريد أن تدرس وملاذا؟؟؟: السؤال

حتدد مشكلة البحث املراد حلها أو الظاهرة املطلوب دراستها •

حدد األهداف بوضوح •

تتمثل األهداف يف صيغه فروض جيرى اختبارها وحتديد األسئلة بوضوح اليت يبحث هلا الباحث •

. عن إجابة

القـراءة تأتى األسئلة املراد اإلجابة عنها من خالل اخلربة العملية للباحث والزيارات امليدانيـة و •

.املستمرة يف جمال ختصصه

لتحقيق اهلدف من التجربة البد أن يكون الباحث ملما مبعرفة طبيعة املعامالت التجريبية ومعرفة •

.الدور الذي يلعبة كل عامل

إذا مل يكن الباحث مدركا بنوع املشكلة البحثية وحجمها فإنة وبدون أدىن شك لـن يـستطيع •

صياغة أهداف التجربة

الباحث شغوفا بالعلم مواكبا لكل ماهو جديد يف جمال حبثة من خالل جتاربة والقـراءة أن يكون •

املستمرة للدراسات السابقة واملشاريع البحثية السابقة يف جمال عملة ليكون مطمئنا أنة ال يبحث

يف مشكلة قد سبق حبثها من قبل وإمنا يبدأ من حيث انتهى اآلخرون ليضمن أن ما سيقوم بة من

ث علمي سوف يكون لة مردود مفيد وأمهية كبرية حنو حتقيق اهلدف من الدراسة والتوصل اىل حب

. إجابات دقيقة لألسيلة املطروحة حول هذه املشكلة البحثية

١١

مـشكلة تعد ندرة مصادر حبوب اللقاح يف املنطقة الوسطى من اململكة العربية السعودية فمثال

وفقد العديد من طوائف حنل العسل سنويا فإتباع الطريقة كبرية يف النحل حيث تؤدي إىل ضعف

اختبار بالتغذية الصناعية لطوائف حنـل العـسل مثل إجياد حلول لتلك املشكلة دفالعلمية

.كأحد احللول املناسبة لتلك املشكلة

Choice of factors to be usedاختيار العوامل املستخدمة .٢

يع إلغائها بدون أن تؤثر على نتائج التجربة؟؟ماهي العوامل اليت أستط: السؤال

فمثال حنل العسل من أهم العوامل اليت تؤثر على أداء إنتاجيتها عامل الغذاء ، عامل الساللة ، عامـل

.)الظروف البيئة

Choice of variable to be املتغريات أو املعامالت اليت ميكن قياس تأثريهـا اختيار .٣

measured

ملعامالت اليت ميكن أن أستخدمها؟؟؟؟ماهي ا: السؤال

إلجناح الدراسة فعند اختيار املعامالت البـد أن يـتم ةيعد اختيار املعامالت من أهم العوامل الالزم

إختيارها حبكمة وروية وأن تكون كفيلة حبل املشكلة للوصول اىل حتقيق أهداف التجربة ، وجيـب

.على الباحث أن ال يهمل معاملة الشاهد

Dependent) الـصفات املدروسـة ( املتغريات اليت جيـب أن أقيـسها ماهي

variable

البد من الرجوع اىل الدراسات السابقة ملعرفة أهم الصفات أو املتغريات ذات األمهية مـع مراعـاة

إمكانية تنفيذها وتكاليف إجراءها وربطها باألمهية واليت يتوقع أن تعطي معلومـات كافيـة حـول

.باسم املتغري التابع أو االستجابة وغالبا ما تعرف الصفة املقاسة .مشكلة البحث

١٢

( املتغريات اليت ميكن قياسها وتعطي معلومات كافية عن مشكلة ضعف طوائف النحل هـي : فمثال

) مساحة احلصنة وختزين العسل وحبوب اللقاح وقوة الطائف، وكمية استهالك الغذاء

اختيار جمال االستدالل . ٤

أو ( ليت سيتحصل عليها هل يتم تطبيقها على جمتمع أو عدة جمتمعات فمعرفة جمال التجربـة النتائج ا

هو حتديد حجم التجربة على ضوء تعميم النتائج ) االستدالل

جتربة تغذية طوائف حنل العسل هل يتم تعميمها على املنطقة الوسطى من اململكـة أم كـل : فمثال

وف اخلاصة ا وبالتايل يرتبط فيها مدى االستفادة مـن النتـائج مناطق اململكة فكل منطقة هلا الظر

.فكلما كان جمال التجربة واسع كلما كانت التجربة ذو قيمة عالية لكن حتتاج إىل تكاليف عالية

Selction of experimental materialاختيار مواد التجربة . ٥

:يتم اختيار مواد التجربة من حيث النوع والكمية وحتددها

األهداف .١

العوامل .٢

جمال االستدالل .٣

امليزانية .٤

توفر املواد .٥

Choice of experimental designاختيار تصميم التجربة .٦

:يتوقف اختيار التصميم التجرييب املناسب على عدة أشياء من أمهها

درجة التجانس بني وحدات التجربة واجتاهاته .١

١٣

عوامـل – معامالت بسيطة – مستويات عامل واحد ( ةطبيعة املعامالت التجريبي .٢

).اخل...خمتلفة ذات مستويات او تركيزات

.عدد املعامالت ىف التجربة .٣

.عدد الوحدات التجريبية املتاحة للباحث .٤

املوارد البشرية واملادية املرصودة للتجربة .٥

درجة الدقة املطلوبة .٦

)التجربة(اهلدف من البحث .٧

باحث البد من القيام بعمل تصميم للتجربة بطريقة مناسبة فلكي ختترب صحة الفرضية اليت يفترضها ال

وذلك ألن االستنتاجات املستخلصة من التجربة تعتمد كثريا علـى نوعيـة التـصميم ألن بعـض

.التصميمات تساعد الباحث أن جييب على نوع معني من األسئلة

مع البيانات مث يسأل بعـد ومن األخطاء يف هذا اال أن جيري الباحث جتربة معينة غري منطقية وجي

.ذلك املتخصصني اإلحصائيني عن الطريقة اإلحصائية املناسبة لتحليل البيانات

وغالبا ما جيد الباحث نفسه عاجزا عن التوصل اىل بعض اإلجابات لألسئلة اليت يبحـث هلـا عـن

التجربة وفق ذلـك إجابات ، وبالتايل ينصح باختيار التصميم املناسب لظروف التجربة أوال مث تنفذ

فاإلحصاء ال ميكن أن يثبت لك أي شئ لذلك جيب اسـتخدام التحليـل املناسـب .التصميم ثانيا

واملالئم فكلما كان سهل وبسيط ويؤدي اىل تقليل اخلطأ التجرييب كلما زادت ثقة الباحث بنتائجـة

وإمكانية فهم وتفسري

؟كيف يتمكن الباحث من اختيار التصميم املناسب ؟/ س

خربة الباحث •

١٤

التجارب السابقة •

نوع املعامالت املستخدمة حيث تفرض عليك توزيع معني أو تصميم معني •

ايل نوع املعاملة تفرض وبالت ةلتقليل اخلطأ من التطبيق والتداخل بني املعامالت يف قطاعات رئيسي

يد ميثل قطاع تطبيق املبيدات يف قطاعات عشوائية كل مب عند تطبيق تصميم معني ،كذلك عليك

م حدوث تداخل أثناء عملية الرشدحىت يسهل التطبيق وع

Formulation of amodelوضع صيغة املوديل الرياضي املناسب .٧

حبيـث حيث يتم وضع النموذج الرياضي لوصف املشاهدات بدقة حتت ظروف وخطة البحـث

حتتوي على مجيع العوامل وتداخالا حبيث متثل املشاهدات بشكل صحيح

Collection of dataمجع البيانات .٨

يتم تفيذ التجربة للحصول على البيانات ويتم ذلك حسب اخلطة احملددة للتصميم وفقا ملـا هـو

موضح يف كروكي التجربة اخلاص بتوزيع املعامالت عشوائيا وتطبيق معامالت التجربـة ، وعنـد

ل فترة التجربة للحصول على دقة عاليـة أخذ القياسات أو البيانات يراعى الدقة والعناية الفئقة طوا

وعلى الباحث أن حياول قدر املستطاع أن جيمع بنفسه بيانـات التجربـة وذلـك . وتقليل اخلطأ

اإل إذا كان متأكد متاما من أمانـة املـساعدين . للحصول على نتائج حقيقية ميكن االعتماد عليها

.سه طوال فترة التجربة وخربم العملية ففي هذه احلالة يعتمد على الشخص نف

:ومن أكثر املشاكل يف هذه املرحلة مايلي

سوء استعمال التوزيع العشوائي للمعامالت على الوحدات التجريبية •

عدم الدقة يف أخذ القياسات املطلوبة للدراسة •

عدم توحيد أدوات القياس مع وحدات التجربة •

Analysis of the dataحتليل البيانات إحصائيا .٩

١٥

تفريغ البيانات اليت مت احلصول عليها يف جداول تفريغ البيانات مث حتلل حسب التصميم الـذي يتم

وتعد هذه املرحلة من أبسط املراحل إذا ماأتبعت اخلطوات . حدد من قبل تبعا للتصميم املستخدم

.السابقة بداية من حتديد األهداف إىل وضع التصميم

فر العديد من الربامج اإلحصائية واليت سهلت عملية التحليـل وقد أدى انتشار احلاسب اآليل إىل تو

ومن أهم الـربامج . يف أسرع وقت بعيدا عن التعقيد كما كان يف السابق من إجراء حتليل يدوي

:اإلحصائية املستخدمة

١. SAS

٢. SPSS

٣. MINITAB

Conclusion and interpretationsاالستنتاج وتفسري النتائج .١٠

ة واليت يعرب البعض عنها بأا عصارة اجلهد كلة ويتم تفسري النتائج على أساس يف هذه اخلطوة األخري

علمي سليم يكون مبنيا على قاعدة علمية من األسباب واملؤثرات ويتم ذلك بكتابة تقريـر علمـي

مفصل بالنتائج اليت حصل عليها من التجربة واالستنتاج بأهم النتائج كما يشكل التقرير أهم املشاكل

. العقبات اليت واجهت التجربة إن وجدت بغية االستفادة منها يف التجارب املستقبلية وأهم

ويتم عرض ملخص النتائج يف جداول واضحة ويعرب عنها بالرسومات البيانية كلمـا أمكـن ذلـك

ليسهل على العامة من الناس فهم واستيعاب ما توصل إلية البحث بأقل جمهود وأقصر فترة زمنية

:مهمةمالحظات

جيب اإلشارة إىل حمدودية البحث .١

١٦

تشري إىل أنك حباجة إىل حبوث إضافية لتفسري ظواهر معينة أو مشاكل قد تظهر أثناء البحث .٢

واخلروج من السؤال واليت يف احلقيقة أن . للتجنب من التقليل من أمهية دراستك اليت أجريتها

.التجارب اإلضافية فعال تعاجل املشاكل عند إجراها

توجد فرصة أو فترة كافية الستكمال التجارب اإلضافية األخرى حلـل املـشكلة الـيت مل .٣

ظهــرت إجابـــة للـــسؤال ملـــاذا مل تعمـــل أو تـــستكمل أو تـــضيف

؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟ ...........كذا

وضح إمكانية تعميم النتائج على حاالت أوسع وأعم من احلاالت اليت قمت بدراستها مـع .٤

. جيب أن تؤخذ ذا الصددالتنبية بالتحفظات اليت

يوضع يف االعتبار أن االستنتاجات املمكنة استخالصها من األرقام املدروسة والنتائج املترتبة .٥

على مثل هذا االستنتاج جيب أن ينظر اليها على أا تقريبه وليست دقيقة كل الدقة

كبري بالظروف البيئية ومن عرضة لالختالفات والتغري بشكل ةاملادة احلية يف العلوم البيولوجي .٦

. مث فان النتائج اليت حيصل عليها باالستنتاج قد ال تكون صحيحة حتما ولكنها حمتملة

١٧

ملخص اخلطوات املتبعة عند إجراء حبث علمي

) ، رسالة ماجستري ، رسالة دكتوراة paperورقة حبثية (

صياغة خطة البحث .١

اختيار العوامل املستخدمة .٢

املتغريات أو املعامالت اليت ميكن قياس تأثريها اراختي .٣

اختيار جمال االستدالل . ٤

اختيار مواد التجربة . ٥

اختيار تصميم التجربة .٦

وضع صيغة املوديل الرياضي املناسب .٧

مجع البيانات .٨

حتليل البيانات إحصائيا .٩

االستنتاج وتفسري النتائج .١٠

قبل تنفيذ التجربة جزء

جزء التصميم

التجربة والتحليلجزء

١٨

وحساسية التصميم يعتمد على اخلطأ التجرييب Experimental errorيهمنا دائما اخلطأ التجرييب

,ودرجة احلرية

: اخلطأ مهم جدا عن طريق التايلليلفيعد تق

.....)هل أدخل فيه تأثريات ثانوية ، تأثري البيئة،،(استخدام منوذج مالئم .١

اختيار وحدات جتريبية متجانسة وأحيانا تفرض عليك وحدات التجربة ففي هـذه احلالـة .٢

.ميم والنموذج ميكن أن نتحاشى مثل هذه االختالفاتالتص

فكلما زاد عـددها كلمـا زادت دقـة ) مكررات(لتقدير التباين حنتاج إىل وحدات جتريبية .٣

التجربة خاصة يف املعامالت اليت يكون الفروق بينها بسيطة حيـث تزيـد مـن حـساسة

سات السابقة حسب أمهية التصميم، ويتم إختيار عدد املكررات لكل معاملة من خالل الدرا

كل معاملة من حيث التكلفة واإلمكانية ، وتسمى جمموعة وحدات التجربـة املتخصـصة

ويفترض أن تكون على األقل مخسة مكررات فعنـد Replicationلكل معاملة باملكررة

استخدام مكررتني ففي هذه احلالة يعد اخلطأ فادحا وال تقبل النتائج بينما ثالثة مكـررات

.كون الباحث يف خطر حيث إذا فقدت أحد املشاهدات فقد جيد صعوبة يف نشر البحثفي

هي القيمـة Y حيث أن ^Min =( y-y(هي مدى تباين القيمة املقدرة عن القيمة احلقيقة: الدقة

. هي القيمة املقدرة ^yاحلقيقية واليت ميكن معرفتها بينما

Liner Modelاملعادالت اخلطية

هو معادلة رياضية تفسر العالقة بني املتغريات حمل الدراسة وبعبارة أخرى ) الرياضي( ج اخلطي النموذ

مثال . هو التجزئة النظرية لكل مشاهدة

Yi= m+Eiمنوذج جمموعة واحدة •

١٩

Yij= m+Ti+Eijمنوذج أكثر من جمتمع •

:وصف مكونات النموذج

Fixed and random Effectالتأثريات الثابتة والعشوائية

:التأثري الثابت

من نفس املعاملة فـالغرض مأخوذةأي أن تأثري املعاملة ثابت وال ختتلف من عينة اىل أخرى

من التجربة هو تقدير هذا الثابت أي تقدير تأثري املعاملة أو املقارنة وبالتايل املقارنة بني متوسـطات

، قارنة املتوسطات، جتارب مقارنة املبيدات ومن األمثلة جتارب م معنوية F عندما تكون قيمة املعاملة

.تأثريات املواسم

: العشوائيالتأثري

تباين وليس مقارنة متوسطات العينـات فمـثال ون الكالغرض من التجربة هو تقدير تباين التأثري أو م

عند دراسة ستة أصناف من الذرة يف معرفة الفروق بينها يف نسبة الزيت فيتم اختيار عدد من هـذه

أخرى كررت التجربة مرة إذاصناف عشوائيا من عشرية األصناف املمكنة حتت الدراسة وبالتايل األ

من األصناف ومن األمثلة أخرى األصناف بل خنتار عينة هذهفليس من الضرورة احلصول على نفس

: أيضا

نات من تقدير مدى االختالف يف احملتوى األزويت لعينات التربة املختلفة فنأخذ عدد من العي .١

أنواع خمتلفة من الترب لذلك فتأثري االختالف يف نوع التربة تأثري عشوائي

يتأثري السنوات املختلفة على درجات اإلصابة بدودة القطن تأثري عشوائ .٢

٢٠

:أنواع املوديالت أو النماذج املرتبطة باالستدالل والتوصيات

عـامالت حمـل الدراسـة يف يتم استخدام مجيع امل Fixed effect modelموديل ثابت .١

البحث واالستدالل الناتج من البحث يكون حمصور حول هذه اموعة من املعامالت

حيث يتم استخدام عينة عشوائية من املعامالت حمـل Random model يعشوائموديل .٢

الدراسة ، واالستدالل يكون اتمع املأخوذ من هذه العينة

Mixed effects modelشوائية موديل حيتوي على عينات ثابتة وع .٣

The experimental programبرنامج التجربة

هـذه وتـستخدم population جترى التجربة للحصول على معلومات معينة عرب جمتمع معـني

:املعلومات لعدة أغراض أمهها

)نبات، حيوان، حاالت،،،،، اخل( استنتاجات عن ثوابت معينة يف اتمع املدروس .١

التغذية ببعض بدائل أو " فمثال الفرضية يف رسالة ماجستري هي . ع قرارات لفرضية معينة وض .٢

."مكمالت حبوب اللقاح حتسن أداء إنتاجية الطوائف

.التخطيط املستقبلي للبحوث فنتائجك ميكن أن يستفيد منها من جاء من بعدك .٣

: إجراء جتربة مادمالحظات مهمة عن

٢١

يراعى يف التجربة الكفاءة وهي احلصول على أكرب قدر ممكن أن جيب :Efficiencyلكفاءة ا .١

من املعلومات بأقل تكلفة فالتجارب اليت تأخذ وقت وجهد وتكلفة أقل تكـون أفـضل مـن

التجارب اليت تأخذ وقت وجهد وتكاليف وأعباء مالية كبرية قد الميكن توفريها ،

صاميم املختلفة وذلك الختيار أفضل جيب على الباحث أن يكون ملما بكل أنواع الت :التصميم .٢

تصميم ليستخدمه يف التجربة قبل البدء يف التجربة فاختيار التصميم األفضل واألسهل يقلل مـن

حيث أن . اخلطأ وزيادة الثقة يف نتائج الباحث وإمكانية فهم وتفسري الظواهر املوجودة يف التجربة

ويـتم . سب تعطي نتائج ناقصة أو مـضللة غالبية التجارب اليت جترى بتصميم إحصائي غري منا

حيث أن اإلحـصاء اختيار التصميم املناسب بناء على اإلمكانيات املتاحة واملتغريات والظروف

..طريقة تفكري وال ميكن أن يعطيك أو يثبت لك أي شئ

:هناك نقاط أساسية تؤخذ بعني االعتبار عند اختيار التصميم املناسب .٣

املطلوب التجربة تكون ما فعند جربة املطلوب دراسة تأثريها يف التجربة التعرف على معامالت الت .١

أما إذا Unifactor experiment لدراسة تأثري عامل واحد تسمى بالتجربة البسيطة إجرائها

Factorial experimentsعامليه أكثر من عامل تسمى جتربة تتضمن

فيما إذا كانت متجانـسة أم غـري ملعامالتالتعرف على الوحدات التجريبية اليت ستطبق عليها ا .٢

متجانسة فاذا كانت غري متجانسة البد من التأكد علميا ما إذا كان اجتاة التجانس يف اجتاة واحد

أم يف أكثر من اجتاة وبناء على ماتتضمنة التجربة وما يتوفر لدى الباحث من وحـدات جتريبـة

) التيينقطاعات أو مربع( ميكن اختيار التصميم املناسب

طبيعة التجربة تتطلب ذلك مثل جتارب املبيـدات ، (يف حالة جتمع وحدات التجربة يف قطاعات .٣

البد من األخذ بعني االعتبار هل القطاع سيضم مجيع املعامالت البـسيطة أو العامليـة ) برسيم

Completeفعندما يضمها مجيعا يكون التصميم يف هذة احلالة تصميم قطاعات عشوائة كاملة

٢٢

Randomized Block Desgin(RCPD) وإذا كان قسم من املعامالت موجود ضـمن

احلالة ذات قطاعـات غـري هذه يكون التصميم يف القطاع الواحد والقسم األخر يف قطاع ثاين

Incomplete Block Designكاملة

. احلالة يستخدم تصميم األلواح املنشقةهذهأمهية العوامل بالنسبة للباحث ففي .٤

امل أحد األهداف الرئيسية للباحثهل التفاعل بني العو .٥

) حماضرة اإلنتاج النبايت ( مراحل تنفيذ التجارب

حتديد املشكلة قبل اختيار التصميم .١

املشكلة عنصر أساس فإذا مل يوجد مشكلة حقيقية أو ظاهرة يبحث هلا عن تفسري •

رمان وذكر يف الدراسات لل ا على حمصو ذيرجالتفمثال درس أحد الطالب تأثري هرمون •

التجربة مل يـتم توضـيح هذه ؟ ففي ذيرجالتالسابقة أن اهلرمون أعطى نتائج جيدة يف

اهو السبب ؟ وماهو اهلدف من التجربة حيث ماملشكلة ؟ وملاذا اذا أجريت التجربة ؟ و

كرر عمل غريك؟؟

أحيانا التجربة اليت أجراها الطالب ال تعكس املشكلة •

عن طريق تطبيقها تستطيع حل املشكلة األهداف •

عند االنتهاء من التجربة وعند التحليل تسأل نفسك هل حققت التجربة اهلدف مـن •

إجرائها وهل طبقت كل األهداف

عند حتديد اهلدف حدد املعامالت والعوامل اليت تؤثر على تلك املشكلة أو الظـاهرة املـراد .٢

دراستها

٢٣

ويرمز للمـتغري )Variableاملتغريات ( ا دور يف حل املشكلة حدد الصفات املدروسة اليت هل .٣

X depended variable أو Yاإلحصائي عادة بـ

مجع الدراسات السابقة لتقليص عدد العوامل وعدد املعامالت .٤

– املكـررات – ةالوحدات التجريبي (حدد مكونات التجربة من خالل اإلمكانيات املتاحة .٥

)املعامالت

ة حيث تعد عنصر أساسي يف التجربة فحجم الوحدة التجريبي ةدات التجريبي حدد حجم الوح .٦

فتباين الوحدة يغري مـن شـكل . حتكمها اإلمكانيات واألرض املتاحة والتجهيزات املتاحة

مربع ، مستطيل ( ةالوحدة التجريبي

اختيار التصميم املناسب .٧

كيف يتمكن الباحث من اختيار التصميم املناسب ؟؟

حثخربة البا •

التجارب السابقة •

نوع املعامالت املستخدمة حيث تفرض عليك توزيع معني أو تصميم معني •

وبالتايل نوع املعاملة تفرض على ةلتقليل اخلطأ من التطبيق والتداخل بني املعامالت يف قطاعات رئيسي

يـسهل تطبيق تصميم معني ،كذلك تطبيق املبيدات يف قطاعات عشوائية كل مبيد ميثل قطاع حـىت

التطبيق وعم حدوث تداخل أثناء عملية الرش

تنفيذ التجربة .٨

أخذ القياسات .٩

أو أخذ قياسـات ال تعكـس أهـداف م أكثر ما يواجه الباحثني أخذ القياسات أكثر من الالز

حيث أن كل قياس حيقق هـدف . التجربة أو عدم أخذ قياسات مهمة تعكس أهداف التجربة

٢٤

ياسات مهمة جدا فكلما كان الباحث دقيق يف حتديـد القياسـات فتحديد الق .معني يف التجربة

. املطلوبة واملوعد املناسب كلما كانت النتائج ذات قيمة أو مدلول كبري

فاملوعد املناسب . فمثال معامالت النيتروجني وأخذ املساحات الورقية ونسبة النيتروجني يف األوراق

كذلك متبقيات املبيدات هلا مواعيد حمـددة فكـل .قة ألخذ املساحة الورقية من خالل دراسات ساب

فلكل صفة هلا ظروف معينة وطرق واضـحة مـن . قياس تأخذه من دراسات سابقة وليس عشوائيا

. خالل الدراسات السابقة

بني املتوسطات بإدخال البيانات املطلوب حتليلها تالفرو قا و اختبار حتليل البيانات .١٠

SASا برنامج همهأ احلاسب واليت من أجهزةلفة واملوجودة على مج اإلحصائية املختايف الرب

.ب العلمية رذي يستخدم بكثرة يف حتليل بيانات التجال وا

تفسري البيانات ووضع االستنتاجات .١١

testingHypothsis الفرضياتاختبار

ـ اء يفترض على الباحث أن يضع فرضيات حول مشكلة معينة يريد دراستها وهي عبارة عن إدع

ـ ) قد يكون صائبا وقد يكون خاطئا ( ىوهي نقطة مهمة يف جمال اختاذ القرار وهذا اإلدعـاء يبق

:رفضة أو قبولة موضع إختبار وهذة الفرضيات كالتايل

0H(Null Hypothesis(فرضية العدم .١

حيث يقـوم الباحـث . وهي تنص على عدم وجود أية فروق معنوية بني املعامالت املستخدمة

الفرضية على أمل أن يرفضها عند عدم توفر األدلة الكافية على قبوهلا بوضع هذة

Ha(Alternative Hypothesis(الفرضية البديلة .٢

٢٥

وهذة الفرضية تؤكد وجود فروق معنوية بني املعامالت يف تأثرياا وعادة توضع هذة الفرضـية

فرضيتني السابقتني ورفـض ويتم قبول إحدى ال .لتكون بديلة عن فرضية العدم يف حالة رفضها

الباحث ويتخذ القرار املناسب مـن نتـائج هـذه ااألخرى استنادا إىل االختبارات اليت يقوم

:وقد تقود طريقة اختاذ القرار اىل الوقوع يف نوغني من األخطاء هي .االختبارات

ء حيث يقع الباحث يف هذا النوع مـن األخطـا Type1 Error اخلطأ من النوع األول .١

ويكون هذا اخلطـأ عندما يرفض فرضية العدم يف الوقت الذي تكون هي الفرضية الصحيحة

أخطر من اخلطأ الثاين ألنة يعطي نتائج غري صحيحة

حيث يقع الباحث يف هذا النوع من األخطاء عندما Type Error2 اخلطأ من النوع الثاين .٢

خلاطئة ويف هذة احلالة اخلطـأ أقـل الفرضية ا فرضية العدم يف الوقت الذي تكون هي قبولة

ونسبة الوقوع يف . خطورة يف أن الباحث يفقد معلومات دون أن يعطى نتائج غري صحيحة

فينصح بزيادة عدد املكررات لتقيل من الوقوع اخلطأين متعاكسة فإذا زاد أحدمها قل اآلخر

.يف اخلطأئن

Significant level مستوى املعنوية

ة االحتمال اليت ترفض ا فرضية العدم عندما تكون هي الفرضية الصحيحة وهو عبارة عن درج

ويف معظم األحوال يـتم اختبـار ). الفا( مبعىن الوقوع يف خطأ من النوع األول ويرمز هلا بالرمز

١٠٠وهذا يعين أنة يف حالة تكرار جتربة معينة % ٥أو مستوى معنوية % ١مستوى املعنوية عند

ومخسة مرات يف % ١ تكون القرارات خاطئة مرة واحدة يف مستوى معنوية مرة فإن احتمال أن

%.٥حالة مستوى املعنوية

٢٦

قسيم التجارب حبسب اهلدف منهات

experimentsPrimaryجتارب أولية

دراسة عدد كبري من املعامالت عن موضوع مل يسبق دراتة من قبل وذلـك إقامتهايكون الغرض من

بدئية عن تأثري تلك املعامالت بأخذ عدد حمدود من القراءات لكـل مـن للحصول على معلومات م

املعامالت املختلفة بغرض تصفية هذا العدد الكبري من املعامالت اىل عدد أقل يتم دراستة بدقة وعناية

.أكرب يف التجارب املستقبلية أو مايسمى بالتجارب الدقيقة أو األساسية

كميـة البـذور – ساللة ١٤٤٠عدة عوامل أو سالالت لى عإذا كانت التجربة حتتوي فمثال •

باجلرامات ففي هذه احلالة التجربة تكون أولية ملعرفة مدى التأقلم للظروف احملليـة وبالتـايل ال

يا ئوالتحليل يكون مبد . جترى عليها جتارب دقيقة بسبب صعوبة التعامل معها بسبب زيادة العدد

ب جمموعة معينة ومن مث اجري التجارب الدقيقة بتصميم قطاعات غري عشوائية النتخا

فتهدف التجارب األولية اىل تثبيت العوامل الغري مهمة حىت ال حتدث تفاعالت تعقـد التجربـة •

:وتزيد من اخلطأ وتقلل من أمهية النتائج فمثال

ن مث دراسة اجري جتربة أولية بني عامل الرطوبة واحلرارة واملواعيد لتثبيت العوامل الغري مهمة وم .١

العامل املهم

كميات املاء على أعمار النبات فالنبات حيتاج اىل رطوبة حبد معنب لالنبات ففي هذة احلاىل البد .٢

لكـي ) الرطوبة األولية ( من إجراء جتربة أولية باستخدام كميات من املاء ملعرفة احتياج التنبيت

س متماثل أطلع بعد ذلك استخدم كميات ومواعيد لكي حتصل على جتان

experimentscriticalدقيقة جتارب

٢٧

هذا النوع من التجارب يتطلب دقة عالية حيث يقوم الباحث بدراسة املعامالت بالتجربـة

املوجودة بني املعامالت االختالفات للتأكد من حقيقة Observationsمستعمال عدد من القراءات

بتوصية معينة يف مدى واسـع مـن الـشروط حيث يكون الغرض منها استنتاج ظاهرة ما أو القيام

.وظروف التجريب

Extension xperimentEجتارب إرشادية

ى الدقيقة من غري املنطق أن تنقلـها علـى املـستو العلمية يف التجارب تأي نتائج وجد

ة فالبد من إجراء مثـل هـذة تصبح نتائج غري واقعية أو غري منطقي املعامالت التجارية مباشرة الا

لتجارب بصورة مبسطة يسهل على العامة تطبيقها دون االستعانة بالطرق اإلحصائية مثل التجارب ا

.اليت يقوم به اإلرشاد الزراعي اليت تندرج حتت اسم التجارب اإلرشادية

فمثال أحد طالب الدراسات العليا درس تأثري الكثافة النباتية لنبات البنجر حيث كانت حجم الوحدة

هكتار هذة النتائج غري واقعية حيـث / طن ٢٤٠ وحول النتيجة اىل اهلكتار وكانت ٣×٢التجريبية

هكتار حيث نتوقـع أن / طن ١٦٠ن النتائج الىت حصل عليها يف التجارب اليت أجري مل تزيد عن أ

أخرىهناك عوامل

يف التجارب اإلرشادية ةهناك أحجام قياسية للوحدات التجريبي •

طويل كحد أدىن يف الذرة الشامية والدخن متر ٣٦ خطوط بطول ٣ .١

م حبيث يعمل زراعة وحصاد ايل حيث البد مـن متاثـل الظـروف ٦×٣يف التجارب الدقيقة .٢

متر حبد أدىن يف الشعري والشوفان والقمـح وحماصـيل احلبـوب ١٢ خطوط بطول ٦التجارية

الصغرية

يالحظ أن معايري احلقلية خمتلفة عن الدقيقة .١

مماثلة للتجاريةاإلرشادية .٢

٢٨

تقسيم التجارب على أساس العوامل الداخلة فيها

ExperimentsSimpleالتجارب البسيطة : أوال

ة وهي جتارب ذات عامل واحد فقط مثل دراسة تـأثري مخـسة مـستويات مـن األمسـد

اخل... ، أو دراسة تأثري مخسة تركيزات من املبيد ملكافحة مرض معني الطماطمإنتاجالنيتروجينية على

وأهم مامييز هذه التجارب هو عدد املعامالت الداخلة يف التجربة وظروف الـتحكم امليتخدمـة يف

.التباين احملتمل داخل التجربة

Factorial Experimentsالتجارب العاملية : ثانيا

هـذه هي التجارب اليت جترى لدراسة تأثري أكثر من عامل واحد ويف وقت واحد ويف مثل

رب ميكن احلصول على معلومات عن كل عامل من العوامل املختلفة املدروسـة باإلضـافة اىل التجا

.معرفة التداخل بني العوامل

:وتتضمن عدة تصاميم

تصمم بأحد التصميمات التاليةجتارب ذات عاملنييف .١

a. تصميم عشوائي تام

b. عشوائيتصميم قطاعات

c. تصميم القطاعات املنشقة

d. ةتصميم الشرائح املنشق

٢٩

:جتارب ذات ثالثة عوامل .٢

a. بثالثة عوامل ومعظمها يف قطاعات عشوائية ونادرا عشوائي تامعامليهجتارب

b. يف تصميم قطاعات منشقة عامليهجتارب

متطلبات التجربة اجليدة

أن تكون التجربة ذات هدف حمدد وواضح يف صورة فروض جيرى إختبارها .١

ملعامالت التجريبية ومعرفة الدور الذي يلعبة كل عامل أن يكون الباحث ملما مبعرفة طبيعة ا .٢

لتحقيق اهلدف من التجربة

إختيار التصميم املناسب والبسيط سهل التحليل .٣

للمعامالت يالعشوائتقليل أو غياب اخلطأ املنتظم وذلك بفرض الرقابة على التوزيع .٤

ت التجريبيـة لوحـدا من الدقة من حيث زيادة عـدد ا أن تكون التجربة على درجة كبرية .٥

وزيادة عدد املكررات والدقة يف تطبيق املعامالت وأخذ القياسات بدرجة متساوية من الدقة

من التجربة ذات مدى واسع من الصالحية عند التطبيق على نطـاق االستنتاجاتأن تكون .٦

واسع حتت ظروف خمتلفة وعديدة

اخلطأ لتقليل الذي سيقوم بالعملالقدرة واإلمكانية للباحث .٧

إتباع األساليب الفنية يف تطبيق وأخذ املعلومات .٨

٣٠

املتغريات أو البياناتاع وأن

:املتغري اإلحصائي

من فرد ألخر بالعينة أو اتمـع Quantity أو الكم Qualityهو أي صفة قابل للتغيري يف النوع

حتت الدراسة

بأرقام عددية مثل اللون ، الطعم، وهي الصفة اليت ال ميكن قياسها Qualitativeمتغري وصفي .١

:اخل وينقسم إىل..الذكاء ، الصحة، اجلنس

وهو عبارة عن متغري وصفي يتكون من جمموعات ال ميكن Nominalمتغري امسي - أ

....نوع السماد، نوع الساللة نوع الغذاء: املفاضلة بينهما مثل

اموعـات مثـل وهو متغري وصفي ميكن املفاضلة بني : Ordinalمتغري ترتييب - ب

.تركيزات فيتامني د وأثرة على كثافة األزهار

وهي الصفة اليت ميكن قياسها مباشرة بأرقام عددية مثـل الطـول ، Quantitiveمتغري كمي .٢

:وميكن قياسة مبعيارين . اخل.....احلجم، الوزن،

إذا كان الصفر يدل على وجود قيمة مثل درجة احلرارةIntervelمتغري فتري - أ

إذا كان الصفر يدل على انعدام الصفةRatisتغري نسيب م - ب

:وميكن تقسيم املتغريات الكمية إىل

متغريات تأخذ أي قيمة عددية يف مدى معني ) متصلة (Continuous variablesمتغريات مستمرة

وتتبع هذة الصفات التوزيع . وتقاس بالوحدات والكسور مثل الوزن ، احلجم ، الطول، العمر وهكذا

.الطبيعي

٣١

يعترب أهم التوزيعات اخلاصة بالصفات املستمرة وأهم مواصفات هذا التوزيع هـو :التوزيع الطبيعي

ك توزيع منتظم حول املتوسط، ناقوسي الشكل ميتد طرفاه إىل القيم املتطرفة يف العشرية

ستعمل عن توفر وهو توزيع مشتق من التوزيع الطبيعي وخاص بالعينات صغرية احلجم وي : tتوزيع

الشروط التالية تتبع التوزيع الطبيعي، تؤخذ العشرية بطريقة عشوائية، جتانس التباين للعشريتني، أفـراد

العينة للعينة األول مستقلة عن األخرى

مـتغريات Discrete أو ثابتة Discontinous variable) أو غري مستمرة ( متغريات متقطعة

مبعىن الصفات اليت تتغري بوحدات كاملة بدون كـسور مثـل عـدد تأخذ قيمها أرقام صحيحة أو

حوادث السيارات كل أسبوع، عدد الريقات، عدد البيض، عدد األوراق وتتبع هذه الصفات توزيـع

.ذو احلدين ، توزيع متعدد احلدود، توزيع بواسون

رة فشل واحتمال خاص بالصفات املتقطعة وتقسم األفراد اىل صورة جناح وصو :توزيع ذو احلدين

وبالنسبة هلذا التوزيع اذا كانـت . أمن حتتوي العينة املأخوذة من العشربة على عدد من حاالت النجاح

وحجم العينة كبري نسبيا فأن توزيع ذو احلدين يقـرب مـن التوزيـع ٠,٥نسبة النجاح قريبة من

.نويالحظ هلذا التوزيع أن هناك عالقة مابني املتوسط والتباي. الطبيعي

نبات ١٠٠ خاص بالصفات املتقطعة نادرة احلدوث مثل عدد الطفرات يف عينة من :توزيع بواسون

يوجد عالقة بـني . ، عدد احلشائش اخلبيثة يف عينات البذور ، عدد البكترييا يف احلقل امليكروسكويب

.املتوسط والتباين

٣٢

طرق التحليل اإلحصائي

لتحليل اإلحصائي متغري واحد أو متغريين أو عـدة مـتغريات يف كثري من النواحي التطبيقية يشمل ا

: وختتلف طريقة التحليل على حسب عدد املتغريات وفيما يلي بعض طرق التحليل اإلحصائي

Univariate anlalysisالتحليل الفردي .١

وذلك عند التعامل مع متغري واحد سواء كان املتغري وصفي أو كمي

riate analysis Bivaالتحليل الثنائي .٢

وذلك عند التعامل مع أكثر من متغري حمل الدراسة وحتدد طريقة التحليل اإلحصائي بناء علـى

: اهلدف من التحليل

) دراسة العالقة بني متغريين بغض النظر عن أيهما يؤثر على اآلخر (االرتباطحتليل .١

ملتغري التابع واملتغري املستقل ختتلف حبسب نوع ال وطريقة التحليحتليل أثر متغري على آخر .٢

)متغريات مستقلة(هو الصفة اليت تتأثر نتيجة مؤثرات -: Dependent variableاملتغري التابع

)متغري تابع(هو الصفة اليت تؤثر على صفات أخرى -:ndependent variableIاملتغري املستقل

املتغري املستقل م

independent

املتغري التابع

Dependent

مثال نوع التحليل

وصفي ١

تركيزات من فيتامني د

كمي

كمية ،كثافة األزهار

اإلنتاج

حتليل تباين

استخدام مستويات من مساد النيتروجني وأثرها على حتليل احندار كمي كمي

اإلنتاجية

أثر الوزن وممارسة الرياضة على الزيادة يف الوزن ففي هذه حتليل تغاير كمي كمي ووصفي

احلالة أستبعد أثر الوزن لكي نفيس أثر ممارسة الرياضة

حتليل احندار لوجسيت وصفي كمي ووصفي

Cluster analyst الكمي ال وصفي

جتعلها يف جمموعات

٣٣

Analysis of varianceتباين لاتحليل ال

إىل املـصادر الـيت هو حتليل بيانات التجربة حتليال إحصائيا ميكن بواسطته فضل االختالفات الناجتة

يتحكم فيها الباحث واملعامالت املختلفة بالتجربة الناجتة عن عوامل الصدفة وذلك دف احلـصول

املعنوية Fختبار اومن مث مقارنة تلك املصادر من االختالفات على هيئة تباين .على نتائج دقيقة

:اهلدف من حتليل التباين

ن املتغريات الوصفية على متغري كمي دراسة وحتليل أثر متغري أو أكثر م .١

املقارنة بني متوسطات جمموعات كل متغري من املتغريات الوصفية حمل الدراسة .٢

ANOVA Tableول يطلق علية جدول حتليل التباين دوميكن أن يلخص ذلك يف ج

: جيب التأكد من توفر الشروط التالية اإلحصائيقبل إجراء التحليل و

Additively Of The Main Effects تراكمية حصائياإل مكونات النموذج -١

Independence Of Errors العشوائية مستقلة األخطاء -٢

F> Pr F E.M.S M.S S.S DF S.O.V

هي نسبة . احملسوبة Fقيمة

إختبـارة بني التباين املطلوب

ــاين ــى التب ــسوما عل مق

املستخدم يف اإلختبار

=m.s of T/m.s of E

. التبــاين املتوقــع

وهو التباين املتوقع

لكل مصدر مـن

مصادر االختالف

على أساس املعادلة

الرياضية للتصميم

املستخدم

متوسط التباين املقـدر

وهو متوسط التبـاين .

املقدر لكل مصدر مـن

مصادر اإلختالف وهو

يساوي جمموع املربعات

مقسوما على درجـات

احلرية لكـل مـصدر

=ss/df

. جمموع املربعـات

ــوع ــي جمم ه

مربعات اإلحنرافات

لكل مصدر مـن

مصادر اإلختالف

عدد (درجة احلرية

ــيم احلــرة يف الق

ــدد ــة أو ع العين

املقارنات املستقلة

لكل مصدر مـن

مصادر اإلختالف

مصادر االخـتالف

ويتم التعرف عليهـا

من معادلة النمـوذج

الرياضــي للتجربــة

ــة ــف املعادل وختتل

الرياضية من تصميم

آلخر

٣٤

Homogeneity Of Errors العشوائيةاألخطاء جتانس -٣

Normality Of Errors . لألخطاء العشوائية الطبيعي التوزيع -٤

:أمثلة

يعترب نوع املبيد متغري وصفي .١

سالال القمح .٢

املقارنة بني عدة مناطق تنتج نوع معني من حمصول معني .٣

اخل حبسب عدد املتغريات الداخلة يف التجربة...وهناك حتليل للتباين أحادي وثنائي وثالثي

Proc GLMمالحظات مهمة على

الوزن ، الطول ، بيانات متـصلة ( يف حتليل البيانات اليت تتبع التوزيع الطبيعي GLMيستخدم •

)وليست منفصلة

، محل حياة وموت ( (Binomial)البيانات اليت ال تتبع التوزيع الطبيعي مثل البيانات املتقطعة •

من الـصفر ....أو عدم محل ، بيانات العدد، عدد املستعمرات البكتريية، عدد اخلاليا اجلسدية ،

إىل الواحد ، عدد أيام

توجد اختبارات عديدة ملعرفة البيانات هل تتبع التوزيع الطبيعي أو ال تتبع التوزيع الطبيعي ومن •

:هذه االختبارات

١. W: Shapiro-wilk normal test أم إذا كانـت ٢٠٠٠ذا كانت البيانات أقـل مـن إ

وتتراوح قيمتهما D: Kolomograv norm test نستخدم اختبار ٢٠٠٠البيانات أكثر من

التحليالت أن البيانات متوزعة طبيعياهذه حيث تفترض ١-٠من

٣٥

يعطي أعلى مخس بيانات وأقل مخس بيانات وخاصة يف البيانات الكبرية Extremesإختبار .٢

ملعرفة البيانات اخلاطئة ميكن استخدام •

• Proc univariate normal plot;

• Var Height weight;

• Id subject;

• Run;

إلجياد متوسطات عامل معني من التجربة أو معاملة معينة يتم إعادة ترتيب البيانـات باسـتخدام •

وسطاا حيث حتلل التجربة وفقا وتكتب العامل أو املعاملة املراد إجياد مت Proc sort Byاألمر

. للترتيب بعد هذا األمر

من شروط حتليل التباين ىف البيانات جيب عمـل حتويـل أكثر أوىف حالة عدم توفر شرط

.للبيانات قبل إجراء عملية التحليل االحصائى

٣٦

Transformation of dataحتويل البيانات

مل يتوفر هذا الـشرط فإذاالطبيعي أن تكون البيانات تتبع التوزيع بد حتليل التباين ال أجرىعند •

ارتفاع مستوى املعنوية وبالتايل احلصول على عدد أكرب من الفروق الغري صـحيحة إىلفيؤدي

إىل وهذا يتطلب إىلوميكن تصحيح هذا الفرض اخلاص بتحليل التباين عن طريق حتويل البيانات

للبيانات حىت خنتار طريقة التحويل املناسبة مث جترى بعد ذلك حتليل التبـاين معرفة التوزيع الفعلي

:وهناك عدة طرق لتحويل البيانات أمهها. على البيانات اجلديدة احملولة

1y(Log+ ( أو Logالتحويل اللوغارمتي �

:ويستخدم يف احلاالت التالية

ت املختلفة وبني متوسطااعند وجود عالقة نسبية بني االحنرافات القياسية للعينا •

بل نسبية أو تضاعفيةnonadditivityعندما يالحظ أن التأثريات األساسية إضافية •

مربع املتوسط أو إذا وجد عالقـة بـني املتوسـط = إذا كانت البيانات غري حمددة واالختالف •

سـالبة، يف ففي هذا احلالة جيب أن نتذكر أن تكون البيانات موجبة أي ال تشمل قيم . واملدى

لكل قيمة من البيانات قبل القيـام بعمليـة ١حالة وجود قيم صفر أو قريبة منة فينصح بإضافة

ومن األمثلة أعدد احلشرات يف املصائد الضوئية، عدد احلشرات احلية Log(y+1)التحويل أي

ربة نستخدم البيانات وعند كتابة التقرير عن نتيجة التج . بعد الرش باملبيدات املراد املقارنة بينهما

األصلية ووضع عليها عالمات املعنوية عندما يوجد فروقات معنوية ملتوسطات املعامالت

The Angular or Arcsine Transformationالتحويــل الــزاوي �

) من العدد الكلي أو احلجم الكلـي ( يستخدم على البيانات اليت تكون بشكل نسب مئوية

وليـست كنـسبة ( عينة كنسبة اإلنبات أو نسبة النباتات املصابة أو نسبة احلشرات امليتة لل

٣٧

والبيانات اليت على شكل نسب ...) . الربوتني أو الدهون اليت هي ليست نسبة جزء اىل كل

تتبع التوزيع ذو احلدين ومن أهم خصائص هذا التوزيع أن التباين يتناسب مع املتوسـطات

%) ١٠٠أو % ٠من ( زيع متيل البيانات أن تكون صغرية عند اية مدى القيم ويف هذا التو

.وحنصل على قيم التحويل للنسب من اجلدول الزاوي

: مالحظة •

أو بـني ٣٠-٠إذا كانت البيانات عددية واملعروضة يف صورة نسبة مئوية اذا تراوحت مـابني •

.ب وليس كليهما تتبع التحويل اجلذري هلذة النس% ١٠٠-٧٠

Square Root Transformationالتحويل اجلذري �

املتوسط أي البيانات اليت تتبع توزيـع ) =التباين( البيانات النادرة احلدوث حيث متوسط االختالف

Poisson ) غـري فالتباين يف هذة احلالة يتناسب مع املتوسط وبالتايل فالتباينـات ) توزيع بواسون

+ متجانسة وللتغلب على املشكلة يتم حتويلها إما بإدخال اجلذر للبيانات أو إدخال القيم حتت اجلذر

ومن األمثلة على ذلـك يف . ١٠ إذا كانت البيانات صغرية وخاصة إذا كانت القيم أقل من ٠,٥

لنـوع يـؤدي إىل حالة احلشائش يف قطعة أرض ، أو أعداد احلشرات يف جتربة ما والتحويل يف هذا ا

.التخلص من العالقة بني املتوسط والتباين

ففـي هـذه احلالـة ) املتوسط – ١(×املتوسط = إذا كانت البيانات نسب مئوية واالختالف •

فيتم حتوير البيانات بالتحويل الزاوي بأخذ ) توزيع ذو احلدين ( Binomial البيانات تتبع توزيع

مثل نسبة احلشرات امليتة أو احلية، نـسبة النباتـات . Arcsin(sin -1)× جذر القيم حتت

.املصابة خاصة

نستخدم التحويل الزاوي% ١٠٠-٠ اذا كانت مدى النسب املئوية تتراوح من •

فال داعي للتحويل ) ٧٠-٣٠% (٥٠ أما إذا تراوح املدى حول •

٣٨

فتستبدل بـ ١٠٠ وإذا إحتوت على N/١إذا إحتوت البيانات على صفر فيجب استبداهلا بـ •

١-١٠٠/n حيث أن n املقام املستخدم عند التحويل اىل النسب

اجلديـد SASمجيع الطرق السابقة قدمية جدا وميكن عمل هذه التحويرات مباشرة يف برنامج •

:بإستخدام األوامر التالية .٢٠٠٢

• Data ..;

• Input ..X..Y;

• Cards;

• ……..

• Proc Genmod;

• Class…;

• Model Y=X/dist=poisson;

• Dscale type3;

• Run;

يعطي هذا التحليل معنوية أو غري معنوية فكلما كانت قريبة من الواحد كلمـا كانـت •

.البيانات مناسبة

فقبل أي حتليل البد من التعرف أوال على نوعية البيانات فإذا كانـت تتبـع التوزيـع •

ي ففي هذة احلالة البد الطبيعي فيمكن حتليلها مباشرة أم إذا كانت ال تتبع التوزيع الطبيع

. ومن مث حتليلها بعد ذلك مرة ثانية SASمن حتويلها يف برنامج

٣٩

:التجارب ذات العامل الواحد

وهي العالقة بني وحدات التجربة وكيفية توزيعهـا Experimental designتصميم التجربة .١

على املعامالت

املعامالت املستخدمة يف التجربـة أو وهي العالقة بني Treatment designتصميم املعاملة .٢

مثل أنـواع ) غري مرتبطة (فقد ال توجد أية عالقة بني املعامالت . املستويات املختلفة من املعاملة

مثل الرطوبة واحلرارة واإلضاءة وهـذه ) مرتبطة(من احلشائش ، وقد توجد عالقة بني املعامالت

(incomplate)العالقة قد تكون عاملية ، متدرجة ، يف جمموعات

( وهي العالقة بني التبـاين املتبقـي Response or sampling designتصميم االستجابة .٣

مثل جتارب احليـوان تأخـذ عينـة Samplingواالختالفات اليت ترجع اىل العينة ) التجرييب

ت من احليواناةعشوائي

التجارب ذات العامل الواحدالتصميمات األساسية يف

: تصاميم القطاعات الكاملة اموعة األوىل

:ويوجد ثالثة أنواع من التصميمات

تصميم تام العشوائية .١

تصميم القطاعات العشوائية .٢

تصميم املربع الالتيين .٣

تصاميم القطاعات غري الكاملة : اموعة الثانية

:وهناك نوعني من التصميمات

٤٠

خدم هذا النوع من التـصميم ومجيع جتارب املنظمات الدولية تست Lattice designتصميم .١

حيث أن هناك جمموعة من العينات وكذلك منظمة الفاو، فجميع املعامالت ممثلة يف قطاع واحد

وبالتايل القطاع هو املكررة

design Group balanced blockتصميم القطاعات املوزونة .٢

كي حيتـوي العـدد حيث يوجد أكثر من قطاع الحتوى عدد املعامالت فاملكررة أكثر من قطاع ل

الكبري من املعامالت

٤١

تام العشوائيالالتصميم

Completely Randomized design

One way

التصميمات التجريبية وأبسطها من حيث التنفيذ والتحليـل اإلحـصائي هميعترب هذا التصميم من أ

لوحدات التجريبية بطريقة عـشوائية توزع املعامالت عشوائيا على ا ففيهكما يعترب من أكثرها مرونة

.تامة دون أي قيد أو شرط

:املميزات

عدد من املعامالت بأي عدد من املكررات يف حـدود الوحـدات مرونة كبرية يف استخدام .١

التجريبية املتاحة

جدا يف حالة فقد بعض القيم أو حىت معاملة بأكملهاسهل اإلحصائي التحليل .٢

سواء يف املعامالت عشوائيا وكذلك سهولة التحليل اإلحصائي وتوزيع التصميمسهولة تنفيذ .٣

.حالة تساوي املكررات أو عدم تساوي املكررات

يف هذا التصميم أكرب منها يف أي تصميم أخر بنفس العدد الكلي التجرييبدرجة حرية اخلطأ .٤

يت يقل عددها زيادة دقة التجربة يف التجارب الصغرية ال إىلمن الوحدات التجريبية مما يؤدي

.٢٠عن

قلة التأثري النسيب لغياب بعض الوحدات التجريبية باملقارنة مع التصميمات األخرى .٥

: العيوب

عدم إمكانية استخدامه إال يف حالة جتانس الوحدات التجريبية .١

٤٢

عدم دقة هذا التصميم وكفاءته يف إظهار تـأثري قيمة اخلطأ التجرييب فيه عالية مما يؤدي إىل .٢

.امالت مقارنة بالتصاميم األخرىاملع

: جماالت استخدامه

عند وجود جتانس تام بني الوحدات التجريبية وال يوجد هذا التجانس اال يف جتارب األصص .١

رب الكيميـاء ب اليت جترى حتت ظروف واحدة كتجـا داخل املعامل أو الصوب والتجار

املتجانسة واليت تعامل باملعامالت والطبية والبكترييولوجي وقد يستخدم يف جتارب احليوانات

وذلك بالتجانس بني الوحدات )وهذا حتت الظروف اخلاصة ( املختلفة داخل حظرية واحدة

. هذا التصميمالستخدام يالرئيسالتجريبية هو احملدد

يف التجارب اليت يتعذر على الباحث ترتيب الوحدات التجريبية يف جمـاميع لعـدم تـوافر .٢

.هذا الترتيبة عن دمعلومات مساع

يف التجارب اليت حيتمل فيها فقد بعض معامالت التجربة .٣

ال يعوض فيها اسـتعمال ث وحدة حي ٢٠يف حالة التجارب الصغرية اليت تقل عددها عن .٤

.لهتصميم أخر الفقد الناتج يف قيمة اخلطأ التجرييب لنقص عدد درجات احلرية املقابلة

:طريقة التوزيع العشوائي للمعامالت

املطلوبة مث توزع كـل ةالتجريبي عدد من الوحدات إىلقسم املساحة الكلية للتجربة أو مواد التجربة ت

بطريقة عشوائية تامة مع تكرار املعاملة الواحدة حـسب ةالتجريبياملعامالت املختلفة على الوحدات

جـدول عن طريق الكـروت ، ي ومن طرق املستخدمة يف التوزيع العشوائ .وظروفهحاجة البحث

SASالعشوائية، عن طريق

: نتبع التايلفإننا مكررات ويراد توزيعها عشوائيا ٥ معامالت بـ ٣كان هناك لو: مثال

والرقم املسلسل لكل وحدةةالتجريبينعمل رسم كروكي للتجربة مبينا علية الوحدات .١

٤٣

١٥-١ مسلسلة من ةالتجريبيترقم عدد الوحدات .٢

لتخص املعاملة الثانيـة ، ومـن ١٠-٩عاملة األوىل ومن لتخص امل ٥-١توزع األرقام من .٣

. لتخص املعاملة الثالثة١٥-١١

للتجربة طبقا لظهورها يف جـداول ) املخطط( حتدد توزيع املعامالت على الرسم الكروكي .٤

األرقام العشوائية

كرت نتجانس وتكتب على ١٥وميكن استخدام طريقة الكروت املتساوية بأن حتصل على .٥

كروت معاملة مث توضع هذه الكروت يف كيس وتسحب منها عشوائيا بعد مزجهـا ٥كل

واحد تلو األخر مث تدون املعامالت على الرسم التخطيطي ويكرر ذلك حىت أخـر كـرت

.ووحدة جتريبية

: جتارب التصميم العشوائي التامأمثلة على

.املقارنة بني املياه الصحية املنتجة من عدة شركات �

. على فئران التجارب الكيماويظم خمتلفة من الرجيم تأثري ن �

.السعودي السوق يفدراسة مقارنة جلودة الزيوت الغذائية املوجودة �

. الفاكهة املخزونة أنواعدراسة عن الفطريات املنتشرة على بعض �

دينة نعناع امليف الزيت العطرية الطيارة يفدراسة عن تأثري طرق االستخالص على كمية التربينات �

. البيوت احملميةيف مثار اخليار املنتج يف من مبيد فطرى املتبقي األثردراسة �

٤٤

تصميم القطاعات الكاملة العشوائية

Randomized complete Block design (RCPD)

Two Way

يف التجارب الزراعيـة و بـشكل خـاص يعترب هذا التصميم من أكثر أنواع التصميمات استعماال

وألنة يتفق مع عديد من ظروف ، الكبرية كفاءتهوذلك بسبب % ٨٥ حيث يشكل احلقلية التجارب

على تقليل قيمة اخلطأ التجـرييب قدرته إىل يف هذا التصميم وترجع الدقة احلقل أو الصوب أو املعمل

استبعاد التبـاين الراجـع اىل ( أقسام يعامل فيها كتجربة مستقلة إىلعن طريق تقسيم مادة التجربة

ويسمى كل قسم قطاع أو مكررة حبيث حيتوي كل مكررة )املصادر املعروفة بني الوحدات التجريبية

أو قطاع على عدد الوحدات التجريبية يساوي عدد املعامالت املدروسة ويشترط يف هذا التصميم أن

.كانتكون الوحدات التجريبية داخل كل قطاع متجانسة فيما بينها من مجيع الظروف بقدر اإلم

هو الفرق بني تصميم القطاعات والعشوائية؟؟ ما/ س

الفرق هو وجود القطاعات اليت تكون متعامدة على اجتاه اخلطأ حبيث تكـون الوحـدات

التجريبية الفروق فيها أقل ما ميكن داخل القطاع وبعد ذلك حتسب القطاعات ضمن اخلطأ التجرييب

وذلـك القطاعات يف التجارب الزراعيـة ي إستخدام مصادر االختالف اليت تستدع من األمثلة على

.للتخلص من هذا اإلختالف

.التباين يف خصوبة التربة يف جتارب التسميد -١

رض يف جتارب الري ؟درجة ميول األ -٢

.نتاج احلشائش يف جتارب اإلانتشار -٣

٤٥

.البعد عن مصدر املاء يف جتارب اإلنتاج -٤

اجتاه الرياح -٥

ملوحة التربة -٦

الوزن -٧

العمر -٨

نساجل -٩

االختالف يف الوحدات التجريبية؟؟كيف أكون خلفية عن مصادر

ومن التجارب السابقة نستطيع معرفـة مـصادر معهمن خالل معرفة تاريخ احلقل الذي أتعامل

لذا فالتعرف على واقع الوحدات التجريبية نستطيع التعامـل معهـا وخنتـار .( واجتاهاتهالتباين

)التصميم املناسب هلا

: تباين يف جتارب القطاعات العشوائية الكاملةلمصادر ا

املعامالت-١

أو القطاعاترات املكر-٢

. اخلطاء التجرييب-٣

:مميزات التصميم

الف ىف جتانس الوحدات التجريبيـة عند وجود اخت أكثر كفاءة من التصميم التام العشوائية .١

من قيمة اخلطأ التجرييب األمر بسبب عزل جمموع مربعات االختالفات بني املكررات كوذل

.الذي يؤدي إىل نفس قيمته وبالتايل زيادة دقة التجربة

سهولة التحليل اإلحصائي وسهولة تنفيذ التجربة .٢

٤٦

ميكن تقدير القيم املفقودة لسبب أو ألخر وإجراء التحليل دون أن يؤثر ذلك كثريا على دقة .٣

.النتائج

إن ذلك ال يؤثر على سهولة التحليل اإلحصائيعند فقد أو استبعاد مكررة أو معاملة ف .٤

التقدير الغري متحيز للخطأ حيث يتم توزيع املعامالت عشوائيا داخل كل مكررة على حـدة .٥

.مع عزل االختالفات الراجعة للمكررات من قيمة اخلطأ التجرييب

:عيوب التصميم

جـة زيـادة عـدد معامالت يزداد حجم القطاع نتي ٨ حالة زيادة عدد املعامالت عن يف .١

تنخفض درجة التجانس داخل القطاعات وبناء عليه تزداد وبالتايلالوحدات التجريبية داخله

للتجربة وتقل دقة التجربة التجرييبقيمة اخلطأ

تكون درجات احلرية قليلة فتقل كفاءة التجربة نظـرا ٥عند وجود عدد معامالت أقل من .٢

.لزيادة اخلطأ التجرييب

قطاع غري حقيقي فإنة يأخذ درجة حرية ويأخذ جز من التباين ليس بشكل يف حالة وجود .٣

وبالتـايل عـدم Fكبري فنقص درجة حرية يزبد من قيمة اخلطأ التجرييب وبالتايل تقل قيمة

عـدم ) ( الوقوع يف اخلطأ من النوع الثاين ( ظهور فروق معنوية يؤدي إىل استدالل خاطئ

) يوجد فرق معنوي وجود فروق معنوية ويف احلقيقة

:استخدامات هذا التصميم

يستخدم يف حالة وجود اختالفات بني الوحدات التجريبية وبعضها على أن يكون االختالف يف .١

حيث توضع الوحدات التجريبية يف جمموعة متجانسة تسمى كل جمموعة متجانـسة . اجتاه واحد

االختالف بغرض احلصول على أكـرب باسم القطاع أو املكررة وذلك يف اجتاه متعامد على اجتاه

قدر ممكن من التجانس بني الوحدات التجريبية وبعضها داخل كل قطاع واليت تظهر بة املعاملـة

٤٧

تـأثري املعـامالت إىلمرة واحدة فقط وبالتايل تعزى االختالفات أي الفروق بني املـشاهدات

املختلفة

نوع حيكمه معاملة فاحلد األعلى ٢٥-١٥عادة يستخدم يف حالة وجود عدد من املعامالت من .٢

التباين ووضوح تأثري التباين يف اجتاه واحد

يستخدم يف حالة إذا مل تتوفر أية معلومات عن طبيعة االختالفات املوجودة بأجزاء مـن احلقـل .٣

التجرييب فيفضل أن تكون هذه القطع املكونة للقطاع متجاورة بقدر اإلمكان حبيث يكون شكل

.ميكن للشكل املربع ا وأقرب ماالقطاع منتظم

:طريقة التصميم

املكـررات أو باسميطلق عليها يتم تقسيم الوحدات التجريبية إىل عدة جمموعات متجانسة وهو ما

القطاعات بشرط أن يكون هذا التقسيم متعامدا على اجتاه االختالفات مث بعد ذلك تقسم كل مكررة

املتماثلة واليت تساوي عدد من املعامالت التجريبية بالتجربة عدد من الوحدات التجريبيةإىلأو قطاع

التوزيع العشوائي للمعامالت

يتم توزيع املعامالت بطريقة عشوائية تامة بأي طريقة من طرق التوزيع العشوائي علـى أن تـوزع

وال تكرر أي معاملـة داخـل املكـررة املعامالت على كل مكررة على حدة مث اليت تليها وهكذا

.لواحدةا

مكـررات فيجـرى ٤فلو كان هناك مخسة معامالت جتريبية ويراد قياس الفرق بينهم يف جتربة ا

:التوزيع للمعامالت كالتايل

حيث يرمز لكل (ABCDE)يتم أخذ مخسة كروت متساوية بعدد املعامالت ويكتب عليها الرموز

ا عشوائيا مث يكتب عـل الرسـم معاملة بالرمز املقابل مث توضع يف كيس ومتزج جيدا وسحب منه

٤٨

التخطيطي توزيع املعامالت حبسب ظهورها على املكررة األوىل مث يعاد نفـس الـشئ مـع بـاقي

.املكررات

تصميم القطاعات العشوائية الكاملةأمثلة

ميثل القطاع بالبنش أو جزأ منه وتوزع عليـه املعـامالت : ىف جتارب الصوب والبيوت احملمية .١

.عشوائيا

األسبوعميكن أن يكون القطاع هو الفترة الزمنية مثل اليوم أو : ارب التحليالت الكيماوية ىف جت .٢

الفترة الزمنية وتكرر بعـدد القطاعـات ىف يفحبيث جترى مجيع التحليالت . اخل.....أو الساعة

. منفصل لكل قطاععشوائيالتجربة مع توزيع

الشخص املتذوق حيث يتذوق املعامالت يكون القطاع هو :Panel Testsىف جتارب التذوق .٣

.بطريق عشوائية وتكون القطاعات بعدد املتذوقني

. القطاع هيتكون احلظرية :احليواين اإلنتاج جتارب يف .٤

متجانسة وحتتوى على عـدد مـن األرضيكون القطاع هو مساحة من : ىف التجارب احلقلية .٥

.ت مساو لعدد املعامال) الوحدات التجريبية ( األحواض

حيث يقوم بتجربة مجيع اآللةالقطاع هو السائق أو قائد : اآلالت أو جتارب مقارنة السيارات يف .٦

اآلالت بطريقة عشوائية ويكون عدد القطاعات مساو لعدد السائقني

٤٩

Latin square design تصميم املربع الالتيين

:املميزات

بالتايل ميكن التحكم يف االختالفات املوجودة يتم توزيع املعامالت عشوائيا يف صفوف وأعمدة و .١

باستبعاد مصدرين خمتلفني للتباين وال تدخل يف حساب اخلطأ التجرييب، بني الوحدات التجريبية

وبالتايل يكون تباين اخلطأ التجرييب أصغر وبالتايل دقة التجربة تزداد أحسن من التصاميم السابقة

بعض القطع التجريبية سهولة التحليل اإلحصائي يف حالة فقد .٢

ميكن تقدير القيم املفقودة بسهولة مبعادلة خاصة .٣

:العيوب

قلة مرونة التصميم حيث يتحدد عدد الصفوف وعدد األعمدة بعدد املعامالت وبـذلك يـزداد .١

عدد الوحدات التجريبية مما يزيد من اخلطأ التجرييب حيث يصعب احلـصول علـى وحـدات

متجانسة

تكون درجة احلرية قليل وبالتايل يرتفع قيمـة تبـاين ٥املعامالت أقل من كذلك يف حالة عدد .٢

.اخلطأ مما يؤدي إىل اختاذ قرارات خاطئة أو غري دقيقة

:االستخدامات

متعامدينهنياجتايستخدم يف حالة عدم التجانس يف .١

معامالت بشرط عدم تكرار أي معاملة داخل أي ٨-٤تستخدم يف حالة عدد املعامالت من .٢

صف أو عمود

٥٠

.ومن األمثلة على التجارب اليت يستخدم فيها التصميم املربع الالتيين

متعامـدين أو عنـدما اجتاهنيالتجارب اليت ا تباين من حيث اخلصوبة و يكون هذا التباين يف -١

.يكون التباين يف اخلصوبة و خواص التربة

ور لألنواع اليت تتطلب وجود ملقحات يف وجود تباين يف خـصوبة التربـة جتارب إنتاج البذ -٢

كعامل وبعد امللقحات كعامل آخر

التجارب اليت تتم يف الصوب الزجاجية حيث يستخدم البعد و القرب مـن اإلضـاءة كعامـل -٣

لالختالفكعامل آخر ) التربيد(اختالف والبعد عن فتحات التهوية

ذ على فترات زمنية فقد يـستخدم التبـاين بـني الوحـدات التجارب املعملية اليت تنف -٤

و التباين بني الوحدات التجريبية لالختالفالتجريبية اليت أجريت يف وقت معني كعامل

. آخرليف فترة أخرى عاماليت أجريت

املياهميول األرض وبعد مصدر -٥

:مصادر التباين

األعمدة -١

الصفوف -٢

املعامالت -٣

اخلطأ التجرييب -٤

٥١

:الحظات مهمة م

إذا زاد اخلطأ تقل الدقة وبالتايل عدم ظهور فروق بني متوسطات املعامالت .١

لعامل أخر مثل الفئران األبقار ففي هذه عند فقد أحد املعامالت مثل اإلصابة مبرض أو تعرضت .٢

احلالة استبعادهاهذه املعاملة سلبا على النتائج فيفضل يف هذهاحلالة تؤثر مشاهدات

د مكررة من املكررات الزم تصحيحها وهلا عمليات حسابيةعند فق .٣

إىلالبد هلا من حتويل )قيم متقطعة ( ) ٠،١٠٠(القيم اليت تساوي صفر والبقية هلا قيم عالية مثل .٤

LOG حيث تكون قابلة للتحليل إلظهار الفروق بدون أن تؤثر على املتوسطات

كما يف حالة وجود أكثر من صفةVariance data )توحيد املعيار( تأثري الوحدات إلغاءميكن .٥

إىل القيم هذه وذلك بتحويل اإلنتاج تعرب عن ...مثل عدد األوراق طول النبات، طول السنبلة ،

صـفر والتبـاين = حيث أن املتوسط ١ +-١-بيانات متشاة وذلك على التوزيع الطبيعي من

التأثري األكرب ا الصفة بأن هل هذهالتركيز على احلالة يظهر تأثريها وبالتايل يتم هذهفالصفة يف ١=

اإلنتاجعلى

٥٢

التجارب العاملية

من عوامل الدراسة ولكل Factorتعرف التجربة العاملية بأا التجربة اليت تتضمن أكثر من عامل و

.Levelعامل منها أكثر من مستوى

ة جتارب بسيطة بعدد عوامل الدراسـة ببساطة بأا جمموعكما ميكن تعريف التجربة العاملية

بالتجربة ، فاذا تضمن التجربة عاملني فهذا يعىن أا تتضمن جتربتني بسيطتني وإذا احتوت على ثالثة

. عوامل فهذا يعين أا تتضمن ثالثة جتارب بسيطة وهكذا

فأن كثري من لذا, كثري من األحيان يتأثر اإلنتاج الزراعي بعدة عوامل بيئية أو زراعية فمثال

إذا كان التأثري تأثري حمدد يف اإلنتاج خاصة التجارب الزراعية قد حتتوي على أكثر من متغري يكون هلا

املتوقع لعامل يتغري يف وجود مستويات خمتلفة من عامل آخر أو أكثر وهذا ما يسمى بالتفاعل بـني

عاملني أو أكثر

من مـستويات Combinations توليفةملية عبارة عنتكون املعامالت يف التجارب العا

وميكن استخدام تصميم القطاعات العشوائية الكاملة آلجراء التجارب العامليـة , خمتلفة لتلك العوامل

حني يكون من املمكن عمل توليفة من العوامل املختلفة كمعاملة واحدة جيـري تنفيـذها بـنفس

.لعوامل متساويةاألسلوب و تكون الدقة املطلوبة لقياس التأثري لكال ا

دواعي استخدام التجارب العاملية

تستعمل التجارب العاملية يف جماالت البحث العلمي الذي يهدف إىل احلصول على نتـائج .١

.تطبق على املستوى القومي ويف مدى واسع من الظروف

تستخدم عند دراسة ظاهرة معينة حيث ال يكون معروفا أي العوامل أكثـر تـأثريا علـى .٢

حيث ,Exploration Expاملدروسة وهو ما يعرف يف التجارب االستكشافية الصفات

٥٣

يكون الغرض من التجربة قياس تأثريات مجيع مستويات العوامل والتفاعالت بينهما يف أسرع

وقت ممكن إلبراز أي التوليفات بني العوامل وبعضها كان هلا األثر الكبري على الـصفات

.يها واالستفادة منها يف التجارب املوسعةحتت الدراسة إللقاء الضوء عل

تستخدم التجارب العاملية يف الدراسات املكثفة حيث يلزم دراسة العديـد مـن العوامـل .٣

مبستويات خمتلفة دف التوصل إىل حتديد أكثر هذه العوامل مسامهة يف التأثري على الصفات

ميكن تطبيقها يف حـدود حتت الدراسة واستخالص حزمة من التوصيات اجليدة منها واليت

كما هو احلال يف التجارب Over a wide range of conditionsوسعة من الشروط

القومية بغرض استخراج النتائج والتوصيات عن نتائج العوامل والتفـاعالت بينـهما علـى

.الصفات حتت الدراسة وإلقاء الضوء على أفضلها لالستفادة منها يف اال التطبيقي

التجارب العامية مميزات

:متتاز التجارب العاملية عند مقارنتها بالتجارب البسيطة بالعديد من املزايا كالتايل

متدنا مبعلومات عن كل العوامل املدروسة Observationذات كفاءة عالية ألن كل قراءة .١

)التأثريات الرئيسية أو التفاعل( بالتجربة

حدسهل التحليل ال يوجد إال خطأ جترييب وا .٢

زيادة الدقة يف التجربة مقارنة مع التجارب البسيطة نتيجة الخنفاض قيمة اخلطأ التجرييب ـا .٣

لوجود ما يسمى بالتكرارات املختبئة

إمكانية قياس التفاعالت اليت تتضمنها التجربة العاملية وهذا ال ميكن يف التجارب البسيطة .٤

ختبار تأثريات العوامل مجيعها يف وقت واحد إذا مل يكن للتفاعالت بني املعامالت أمهية فإن ا .٥

بإقامة جتربة عامليه ينتج عن اقتصاد يف الوقت والتكاليف واهود إذا ما قورنت بإقامة جتربة

عامل منها يف جتربة بسيطة منفردة

٥٤

تنفذ هذه التجارب إما يف صورة جتربة عشوائية بسيطة أو يف قطاعات عشوائية كاملة أو يف .٦

ويف حالة زيادة املعامالت ميكن اسـتعمال القطاعـات العـشوائية الناقـصة مربع التيين

Incomplete Block

:عيوب التجارب العاملية

زيادة عدد املعامالت بزيادة عدد العوامل أو مستويات كل عامل وبالتايل صعوبة التفسري واالستنتاج

Interactionالتفاعل

ل بأنة االستجابة لعامل ما حتـت تـأثري املـستويات يقصد بالتفاعل أو التداخل بني العوام

أي أن التفاعل حيدث عندما تتغري . أو عالقة تأثري عامل ما على أخر . املختلفة لعامل أو عوامل أخرى

يـتغري ( لعامل ما أو أكثر بتأثري عامل أو عوامل أخرى بالدراسة Responseأو تتحور االستجابة

). أو مستويات العوامل األخرى ألخرأحدمها بتغري مستويات العامل ا

ل ا���������:

إذا كان التفاعل معنويا فإن العوامل ال تكون مستقلة يف تأثريها عن بعضها وبالتايل فـإن التـأثريات

. عوامل األخرى الداخلة يف التفاعل البسيطة لعامل ما ختتلف وتتوقف على حسب مستوى العامل أو ال

تؤدي إىل احلصول على نتائج ) ذات عامل واحد (ستعمال جتارب بسيطة ويف مثل تلك احلاالت فإن ا

عن بعـضها وتكـون التفاعل غري معنويا فان العوامل بالتجربة تكون مستقلة أما إذا كان . قاصرة

ويف مثل هـذه احلالـة فـإن . تأثريات عامل ما متساوية عند مستويات العامل أو العوامل األخرى

.ةأثريات الرئيسيالت= التأثريات البسيطة

٥٥

ExperimentsorFact Two ذات العاملني لتجارب ا

هي تلك التجارب اليت تنفذ لدراسة تأثري اثنني من العوامل يف وقت واحد ـدف احلـصول علـى

أي معرفـة مـدى ( معلوملت عن تأثري كل من العاملني إضافة اىل التعرف على العالقة بني العانلني

وجترى التجارب ذات العاملني بسبب كون التجارب ذات ) اخل بني العاملني وجود أة عدم وجود تد

الدراسات مبستويات هذا العامـل هذهالعامل الواحد تتصف مبحدوديتها يف عامل واحد وتم مثل

جتارب بأكثر إجراء يف حالة فانهالواحد دون احلصول على تفاصيل اخرى من املعلومات ، وكذلك

. يف اجلهود والوقت والتكاليف االقتصادمن عامل واحد ميكن

: يف التجارب ذات العاملنيالتصميمات املستخدمة

يف تصميم عشوائي كامل ذات عاملنيجتارب .١

كاملة يف تصميم قطاعات عشوائيةذات عاملنيجتارب .٢

يف تصميم مربع التيينذات عاملنيجتارب .٣

)تصميم حبد ذاته (تصميم القطاعات املنشقة .٤

)تصميم حبد ذاته ( عات الشرائحتصميم قطا .٥

صنف مـن القمـح ٤٥قطاع اموع املتزنة يف تصميم القطع املنشقة مثل مقارنة .٦

واألصناف ةباستعمال مستويني من التسميد حيث سيكون السماد يف القطع الرئيسي

هي فتـرات مثال ثالثة جمموعات إىليف القطع املنشقة حيث أن األصناف موزعة

إىل ثالث قطـع منـشقة ةحيث تقسم القطع الرئيسي ) متوسط ، أعلى أقل ، (منو

توزع يف كل قطعة منشقة مستويات جمموعة واحدة ومن مث اموعـة الثـاين يف

.القطعة املنشقة الثانية وهكذا للقطع الرئيسية

٥٦

:مالحظات على التفاعل

.تأثريه عن العامل األخرعامل مستقل يف كل بني العوامل فهذا يعين أن إذا مل يوجد تفاعل .١

وليس إىل متوسط ) القيم األصلية ( عند وجود تفاعل معنوي فأنظر إىل قيم مستويات العوامل .٢

تأثري كل عامل

أي نتيجة متحصل عليها من أي عامل يدل على تأثري هذا العامل عند املستويات املدروسـة .٣

من العامل األخر

تدخل كعامل إضايف يف التحليل فقط ولـيس املواقع ، املواسم ، السنوات كله متغريات .٤

.يف تصميم التجربة

التأثري عاملة من سنة ألخرى فهذا يعود إىل فعند وجود اختالف للم تأثري السنة تأثري عشوائي .٥

تأثري املعاملةإىلالعشوائي للسنة وليس

ءة مبنية على درجـات احلـرارة واإلضـا خصائصه لهتأثري املوسم تأثري ثابت كل موسم .٦

والرطوبة وبالتايل اإلستجابه يف املوسم شبة مستقلة وبالتايل االستجابة خمتلفة وبالتايل املقارنة

ال ميكن لنفس املعاملة يف املومسني بل كل موسم مبفردة

فإنتاجية صنف يف مواقـع Stabiltyاملوقع واملوسم يعطى قياس للثبات الوراثي لألصناف .٧

ن أحدد الصنف األكثر أستطيع أإنتاجخمتلفة ألعلى

أذا وجد تفاعل جيب أن ينظر لكل موسم على حدة ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟ .٨

أو يتم أخـذ القياسـات Distrbution samplingياسها يتم استبعادها العينة اليت يتم ق .٩

ويف هذة احلالة يـتم التحليـل Non Dis. Samplingعلى نفس العينة دون استبعادها

Majerment over time.

حيدث التفاعل عادة مع الكثافة النباتية ومستويات النيتروجني .١٠

٥٧

واألشكال التالية تبني األوضاع املختلفة للتفاعالت بني عاملني .١١

مقارنة املتوسطات ىف التجارب العاملية

� �����ى � �� ت �����ی ت ا���ا��� ����� �� رن�� �� NSإذا آ ن ا����� �

.ا��#�� ا�"���ی� ��!

رن� ��� � ت �� �)ت ا��� �� ���! ** أو * اذا آ ن ا��� �� ����ى ��� ����

)*�+ ,- �� و/ ت� رن ��� � ت ����ی ت ا���ا�� ا��#

���� ����� � ���� ��ا��

����� ���� ����� ����

����� ������ ا

��� !" ������ ا

������ � ���� ا

������ ا

��2ث 0/ ���رب ا�,%"�ن�ت (�) أن �%آ�# وآ8�9 �#�� "8 (�7 ا��56ر و�%آ�# �,%"�ن ا3

:;�9� أ�% �9=> ا�

٥٨

املنشقة)أو األلواح(القطعتصميم

Split plot design يف حالة القطاعات العشوائية يؤدي ٢٠ و ربع الالتيين يف امل ٨عند زيادة عدد املعامالت عن

زيادة حجم القطاع وبالتايل قطع جتريبية غري متجانسة وبالتايل زيادة حجـم اخلطـأ التجـرييب إىل

وللتغلب على هذه املشكلة اخترعت جمموعة من التصميمات اليت تصلح للتجارب العامليـة منـها

يستخدم هذا التـصميم ئع يف التجارب الزراعية ذات املتغريين ف تصميم شا تصميم القطع املنشقة وهو

Main plots ةالرئيـسي من القطع التجريبية أحدمها يسمى بالقطع نوعنييفلدراسة تأثري عاملني

والعوامل رئسيه واليت متثل أجزاء من كل قطعة Subplotsواألخر يسمى بالقطع الثانوية أو املنشقة

Main أو القطع الكبرية يالرئيس وتسمى بالعامل ةالرئيسيمها داخل القطع اليت ستدرس توزع أحد

plot factor أو القطع الصغرية ويسمى بالعامل الثانوي والعامل األخر يوزع داخل القطع الثانوية

تصبح كقطاع للمعامالت اليت ستوزع رئسيهوعلية فإن كل قطعة . Sup plot factor أو املنشقة

وعادة تكون دقة قياس تأثري العامل املوجود يف ). أي مستويات العامل الثانوي ( ع املنشقة داخل القط

أقل يف تصميم القطع املنشقة والغرض من ذلك حتسني دقة قياس العامل الذي سيوزع ةالرئيسيالقطع

مع العامل يف وتداخله للعامل يف القطع املنشقة يالرئيسعلى القطع الثانوية وكذلك فإن قياس التأثري

ومن ناحية أخرى فإن . أكثر دقة من ذلك الذي يتم احلصول علية من التجربة العاملية القطع الرئيسية

القطاعات مم لو استخدمت تكون أقل دقة املنشقة قياس تأثريات مستويات العامل املوجود يف القطع

.العشوائية العملية

تصميم مبستوى عاملني حبد ذاته �

هدفه قياس تأثري أحد العوامل بدرجة � دقة أعلى

٥٩

القطع التجريبية ودقة قياس التأثريات خمتلفة للعاملني ونظرا ألنة يف تصميم القطع املنشقة يكون حجم

املطلوب دراستهما وألن مسألة توزيع العاملني على القطع التجريبية مهم أيضا فال بد من مراعـات

)الرئيسية واملنشقة( كل من العاملني إلحدى القطع التجريبية اختيارعند

عن العامـل Bدرجة دقة أعلى للعامل عندما يراد احلصول على : درجة الدقة املطلوبة .١

A للعامل األقل دقة والقطع الثانوية للعامـل املـراد ةالرئيسي القطع اختيار يتم فإنه مثال

فمثال عند رغبة الباحث يف احلصول على دقـة أعلـى .احلصول على دقة أعلى يف قياساته

الة توزع األصـناف احل هذهملقارنة أصناف حتت مستويات من التسميد النيتروجيين ففي

.ةالرئيسيداخل القطع الثانوية بينما مستويات النيتروجني على القطع

B للعامل يفإذا كان من املتوقع أن يكون التأثري الرئيس: احلجم النسيب للتأثريات النسبية .٢

يوزع داخـل B فإن هذا العامل A أكثر قليال ومن السهولة استبيانه من ذلك للعامل

فعلى سبيل املثال يف جتربة األصناف . داخل القطع الرئيسية Aنشقة بينما العامل القطع امل

والتسميد يتوقع الباحث أن تأثري التسميد على إنتاج احملصول سوف يكون أعلى من تأثري

الصنف ففي هذا احلالة يوزع مستويات التسميد على القطع املنشقة أم األصناف يف القطع

.ةالرئيسي

أن أحيانـا ألحد العوامل تتطلـب الزراعية املطلوبة العمليات : مليات املطلوبة إدارة الع .٣

كون يف القطع الرئيسية وذلك لسهولة إجراء التجربة وزيادة يف الدقة يف تنفيذها و تقليل ت

تصميم االحتياجـات املائيـة يف جتربة فمثال . ) الري ، تطبيق املبيدات ( اخلطاء التجرييب

لتقليل حركة ةتوزيع معاملة االحتياجات املائية على القطع الرئيسي من فال بد واألصناف

حيـدث تـسرب ( املياه بني القطع ااورة والسيطرة على مستويات املاء اليت ستستعمل

لـسهولة إدارة ب املواعيد الزراعية كذلك يف جتار ). يوجد تداخل القطع املتجاورة وبالتايل

٦٠

املبيد لو طبقت مستويات حيث حيدث تداخل لتأثري دات كذلك يف تطبيق املبي والتجربة ،

املعاملة العامل الثـاين كثافـة هذهفكل قطاع يأخذ معاملة وداخل داخل القطاع الواحد

احتماليـة وبالتايل يسهل تنفيذ التجربة وينعكس ذلك على تقليـل ...). نباتية ، أصناف

)اخلطأ

تصميم القطع املنشقة دواعي استخدام

لة متييز تأثري أعلى ألحد العوامل عن األخر وبالتايل العامل األكثر تأثري يـوزع علـى عند سهو .١

القطع املنشقة

رب بالنسبة للباحث فيوزع العامل األكثر أمهية علـى القطـع كإذا كان أحد العوامل ذات أمهية أ .٢

املنشقة

ل على القطع املنـشفة يف حالة ما يكون أحد العوامل ذات تأثري غري واضح فيتم توزيع هذا العم .٣

.متييزهليسهل

احلالة توضع يف القطع هذه متجانسة ويصعب التمييز فيما بينهما ففي تكون يف حالة اهلجن فقد .٤

ةالرئيسياملنشقة والعامل األخر يف القطع

يف تـصميم القطاعـات استخدامهذي ميكن لستخدم يف حالة زيادة عدد املعامالت عن العدد ا ي .٥

. العاملةملةالعشوائية الكا

يستخدم يف حالة إذا كان أحد العوامل يتطلب إىل عمليات زراعية معينة مثل تطبيق املبيـدات ، .٦

.الري ، مواعيد الزراعة

ن جتارب تتطلب أخذ عينات للتحليل على فترات زمنية ملتابعة تأثري الزمأو جتارب متابعة النمو يف .٧

٦١

:التوزيع العشوائي وخمطط التجربة

يم القطع املنشقة عمليتني منفصلتني للتوزيـع العـشوائي األوىل تتـضمن توزيـع يتضمن تصم

واألخرى لتوزيع مستويات ) ةالرئيسي( على القطع التجريبية الكبرية A يمستويات العامل الرئيس

.ة داخل كل قطعة رئيسي Bالعامل

مالحظات مهمة

يف األحبـاث حيـث يكتـب يف تصميم القطع املنشقة تصميم حبد ذاته فيوجد خطأ شائع جدا �

يف قطع منشقة وهذا خطأ حيث أن القطع املنـشقة عامليهاألحباث بأن التجربة صممن بتجربة

.ملية تصميم أخر فيحب اإلنتباة ملثل هذا اخلطأاتصميم والع

مميزات التصميم

حني تقـل زيادة كفاءة التصميم ملستويات عامل القطع املنشقة وكذلك التفاعل بني العاملني يف .١

)الرئيسية(كفاءته ملستويات عامل القطع الكبرية

سهولة تنفيذ التجربة وبالتايل تقليل حجم اخلطأ التجرييب .٢

ميكن زيادة كفاءة التصميم بالنسبة للقاعات العشوائية لو مت توزيع مـستويات عامـل القطـع .٣

يف صورة مربع التيينةالرئيسي

عيوب التصميم

أي تقل كفاءته لقطع املنشقة ةملعلومات عن عامل القطع الرئيسي التضحية ببعض اإىليؤدي .١

وخطأ خاص بالقطع املنشقة وبالتـايل ةالتعامل بنوعني من اخلطأ خطأ خاص بالقطع الرئيسي .٢

صعوبة املقارنات بني املعامالت

مقارنـة بالقطاعـات يتسبب فقد بعض القطع التجريبية اىل صعوبة التحليل اإلحـصائي .٣

.العشوائية

٦٢

:أمثلة على تصميم القطع المنشقة

يفكمـا . حجم القطعة التجريبية ملستوى عامل ما كبري يكون يتطلب فيها ان اليت التجارب يف

:التاليةتجارب ال

. من التفاح أصنافتأثري مستويات الرطوبة النسبية على انتشار الفطريات على عدة .١

.األمساك من أنواعتأثري نوع الغذاء على وزن عدة .٢

. على نسبة املوت لعدة حشرات طائرة حشرياملقارنة بني تركيزات مبيد .٣

. من الطماطم حتت مواعيد زراعة خمتلفة أصناف عدة إنتاجيةاملقارنة بني .٤

. عدة شركات إنتاجاملقارنة بني أنواع من الشوكوالتة من .٥

. مدينة جدة يف عدة طرق يف من عادم السيارات من عدة ماركات اهلوائيدراسة التلوث .٦

. احلامل هلا األمراضدراسة تأثري جنسيات احلجيج وعمر احلاج على .٧

:مصادر التباين

مصدر التباين درجة الحريةr-1 Rep

a-1

(r-1)(a-1)

Main plot A Error

b-1 c-1

(a-1)(b-1) A(b-1)(r-1)

Sub Plot B A*B Exp. Error

SAS Model =Rep A Rep*a B A*B ;

Test h= Rep A e= Rep*a;

٦٣

ا��� ا������� )ا���ا�� ( ���

Strip – Plot Design

بشكل خاص للتجـارب ويستخدم تصميم قطاعات الشرائح هو تصميم حبد ذاته ويسمى

ذات املتغريين عندما يكون دقة قياس التفاعل بني العاملني أهم من قياس تأثري كل عامل على حده أو

من أجل الوصول إىل هذا الغرض و حتقيقه يتم استخدام شـرائح , ن قياس تأثري أحد العوامل أهم م

عمودية متثل العامل األول و شرائح أفقية متثل العامل الثاين بينما ميثل التقاطع بني املعاملتني التفاعـل

. بينهما

أ جترييب تستخدم الختبار ثالثة أجزاء ولكل جزء خط إىلويف هذا التصميم جيزأ حتليل التباين

اإل أنة مما يعاب على هـذا التـصميم أن . عاملي األشرطة العمودية واألفقية والتداخل بني العاملني

املعلومات اليت يتم احلصول عليها لكل من العاملني تكون أقل دقة مقارنـة باسـتخدام القطاعـات

مما هو علية يف تصميم القطاعات العشوائية العشوائية الكاملة ، وكذلك فان حتليل التباين أكثر تعقيدا

.الكاملة

تصميم وحتليل قطاعات الشرائح خيتلف عن تصميم القطاعات املنشقة وهو أشـبة بفكـرة

) العموديـة ( جمموعتني عامل للقطع الرأسـية إىلولكن ليس مربع ولكنة يقسم العوامل الالتييناملربع

واألخر للقطع األفقية

:االستخدامات

ما يستخدم هذا التصميم يف التجارب اليت جترى لدراسة تأثري معامالت احلراثة والتـسميد غالبا .١

واليت حتتاج إىل استخدامات اآللة داخل احلقل التجرييب

تصميم مبستوى عاملني حبد ذاته �

هدفه قياس التفاعل بني العاملني �

٦٤

يف جتارب الرش والتعفري أو أي نوع من التجارب اليت حتتاج إىل استخدام اآللة .٢

طعوم الوإنتاجيةيف جتارب قياس تأثري األصول على منو .٣

:يالتوزيع العشوائ

يف األشرطة التوزيع العشوائي يتم يف عمليتني مستقلتني واحدة للعامل الذي سيكون

األفقية واألخرى للعامل الذي سيكون يف األشرطة العمودية

:عناصر التباين

Rep r-1

Horizontal factor A a-1

Error a (r-1)(a-1) Vertical factor B b-1

Error b (r-1)(b-1)

A*B (a-1)(b-1)

Exp. error (r-1)(a-1)(b-1)

SAS Model y = Rep A Rep*a B Rep*b A*B ;

Test Rep A e= Rep*a ;

Test h = B e= Rep*b;

٦٥

التجارب ذات الثالثة عوامل أو أكثر

Three or More Factor Experiments

وهكذا لكن يف الواقع حنذر من ... امل ثالث ورابع وخامس ميكن توسيع التجارب لتشمل ع

زيادة عدد الوحدات التجريبية وبالتايل يقل التحكم يف اخلطأ التجـرييب إىلزيادة العوامل ألنة يؤدي

وتزداد التفاعالت بني العوامل ، وإذا دخل عامل إضايف مثل السنوات أو املواقع يف جتربـة بثالثـة

. تفاعالت وزيادة التفاعل يصعب تفسري النتائج لذلك ١٠- ٤ التفاعالت من يزبد عددفانهعوامل

غري مرغوب فيها ، ألا تسبب وميكن مالحظة أنة بالرغم من التجارب الكبرية تكون عادة

زيادة يف تكاليف إجنازها وأا تصبح معقدة، اإل أن املعلومات اإلضافية اليت سيتم احلصول عليها من

العوامل تعد ذات فائدة، لذلك جيب أن يسعى الباحث دائما إىل املوازنة بـني حجـم التداخل بني

. ستجىن منها عند اختيار عدد العوامل ألي جتربةاملطلوب اجنازها وبني الفوائد اليتالتجربة

شروط استخدام التجارب ذات الثالثة عوامل أو أكثر

ستوياتمل والتفاعل بني املاو تساوي التباين بني العيشترط .١

متاثل الوحدات التجريبية حىت نتمكن من توزيع توليفة العوامل بصورة عشوائية داخل القطاعات .٢

٦٦

: يف التجارب ذات العاملنيالتصميمات املستخدمة

يف تصميم عشوائي كامل حيث قد ميكن حتقيق الشرط األول لكن بثالث عوامل جتارب عامليه .١

.يوجد هذا التصميم بسبب عند متاثل الوحدات التجريبية ما، ونادرايصعب حتقيقي الشرط الثاين

يستخدم عنـدما تكـون الوحـدات يف تصميم قطاعات عشوائية كاملة بثالث عوامل جتارب .٢

التجريبية غري متجانسة أو وجود مصدر اختالف وحيد وميكن جتميع املتجانس منها يف قطـاع

كل قطاع مبفردة وجيرى التوزيع العشوائي للمعامالت العاملية داخل

split split plot )تصميم حبد ذاته( مرتني تصميم القطاعات املنشقة .٣

وتسمى بالتجـارب strip split plot )تصميم حبد ذاته ( املنشقة تصميم قطاعات الشرائح .٤

Factorial in split split plotالعاملية يف تصميم القطاعات املنشقة

كل العوامل (ب العاملية بثالثة عوامل التجار حالةيفعناصر التباين

:)الداخلة متساوية األمهية

مصدر التباين درجة الحرية

r-1 Rep a-1 Factor a b-1 Factor b c-1 Factor c

(a-1)(b-1) A*B (a-1)(c-1) A*C (b-1)(c-1) B*C

(a-1)(b-1)(c-1) A*B*C (r-1)(abc-1) Exp. Error

SAS Model y = Rep A B C A*B A*C B*C A*B(C);

٦٧

تصميم القطاعات املنشقة مرتني

Split Split Plot Design

الداخلة يف أية جتربة متساوية وكـذلك الباحث جبميع العوامل اهتمامعندما يكون

التصميم العشوائي الكامل استخدام احلالة يتم هذه العوامل متساوية ففي هذهإمكانية تطبيق

.عات العشوائية الكاملةوتصميم القطا

أما يف احلاالت اليت خيتلف فيها اهتمام الباحث بالعوامل املطلوب دراستها ، وحيتاج

إىل أن حيصل على معلومات أدق عن أحد العوامل واألخر بدرجة أقل دقة والثالـث أقـل

كـبرية ) الوحدات التجريبية ( وهكذا، أو يف احلاالت اليت يستوجب أن تكون املساحات ..

استخدام تـصاميم األلـواح إىل احلالة يتم اللجوء هذهلغرض تطبيق أحد العوامل ففي مثل

هو إال توسيع لتصاميم القطع املنشقة حيث يـضاف هلـا وهذا التصميم ما . املنشقة املنشقة

.عامل ثالث

:مميزات التصميم

تسمى بالقطع الرئيسية ثة أحجام أكربها ملستخدمة يف التجربة مكونة من ثال الوحدات التجريبية ا .١

Main Plot ويطبق عليها العامل األول ، والوحدات التجريبية متوسطة احلجم تسمى بالقطع

Sub sub تطبق عليها عامل القطع املنشقة، أما أصغر املساحات فتـسمى Sub plotاملنشقة

Plotأي القطع املنشقة مرتني ويطبق عليها العامل الثالث .

بثالثة مستويات حيث أن العامل الذي يطبق يف القطـع الرئيـسية يكـون درجة الدقة للعوامل .٢

.بدرجة دقة أقل بينما العامل يف القطع املنشقة املنشقة يأخذ أعلى درجة من الدقة

توسيع لتصاميم القطع املنشقة � .تصميم مبستوى ثالث عوامل بطبيعته �

جارب العاملية يف تصميم تسمى بالت � القطاعات املنشقة

٦٨

الكامل أو تصميم القطاعات العشوائية الكاملة أو تصميم املربـع يميكن تطبيق التصميم العشوائ .٣

نشقة حبسب ظروف التجربة واليت تعتمد علـى طبيعـة الوحـدات مع القطع املنشقة امل الالتيين

التجريبية اليت ستطبق عليها املعامالت من حيث جتانسها من عدمه

القطع املنشقة املنشقة يف حالة استخدام تصميم القطاعات العشوائية الكاملة هو األكثر استخداما .٤

.يف التجارب احلقلية

: وخمطط التجربةالتوزيع العشوائي

أقسام بعدد القطاعاتإىلتقسم أرض التجربة .١

عشوائيا على مستوياته أقسام بعدد مستويات العامل األول وتوزع إىليقسم كل قطاع .٢

كل القطع الرئيسية داخل كل قطاع على حدة

إىل عدد من األقسام بعدد مستويات العامل الثاين Main plotتقسم كل قطعة رئيسية .٣

شقة وتوزع مستوياته داخل كل قطعة رئيسية الذي سيكون يف القطع املن

عدد من األقسام بعدد مستويات العامل إىل Sub plotتقسم كل قطعة جتريبية منشقة .٤

داخل كل قطع منشقة عشوائيا مستويات هذا العاملومن مث توزع الثالث

Factorial Experiment in على هيئة تصميم قطاعـات منـشقة توزيعهميكن .٥

split plot ويـتم تـوزيعهم الثاين والثالث حيث تعمل توليفة من مستويات العامل

وذلك عندما يتطلب احلصول على .عشوائيا على القطع املنشقة داخل كل قطاع رئيسي

دقة عالية ومتساوية للعامل الثاين والثالث بينما العامل األول يكون أقل دقة منـهما أو

جتريبيـة ) قطـع (عامل األول على مساحات احلاالت اليت تستوجب تطبيق مستويات ال

كبرية

٦٩

وميكن أيضا عمل توليفة من مستويات العامل األول والثاين وتوزع عشوائيا على القطع .٦

احلالة تسمى التجربة هذه ويف بينما العامل الثالث الذي هو أهم كقطع منشقة ةالرئيسي

Split plot in Factorial Experimentبالقطع املنشقة داخـل جتربـة عامليـة

ويستخدم هذا النوع عندما يكون هناك حاجة للحصول على دقة أكثر عن أحد العوامل

ويف بعض األحيان سهولة تنفيذ جتربة . بينما العوامل األخرى كالمها بدقة متساوية وأقل

.معينة يتطلب هذا النوع من التقسيم

التأثري أو نتيجـة لطبيعـة يتم ترتيب العوامل يف هذا التصميم حبسب األمهية أو وضوح .٧

.يف بعض التجارب) اخل....الري، رش مبيدات، ( العامل مثل

: ثالثة أشكال له عناصر التباين

الثاني العامل (المنشقةب العاملية في تصميم القطاعات في حالة التجار .١

) موزعة عشوائيا على القطع الثانوية والثالث

مصدر التباين درجة الحريةr-1 Rep

a-1

(r-1)(a-1)

Main plot A Error

b-1 c-1

(a-1)(b-1) (a-1)(c-1) (b-1)(c-1)

(a-1)(b-1)(c-1) (r-1)(abc-1)

Sub plot B C A*B A*C B*C A*B*C Exp. Error

SAS Model = Rep A Rep*a B C A*B A*C B*C

A*B(C);

Test h= Rep A e= Rep*a;

٧٠

األولالعامل (ية في تصميم القطاعات المنشقة في حالة التجارب العامل .٢

)ة موزعة عشوائيا على القطع الرئيسيالثانيو

مصدر التباين درجة الحريةr-1 Rep

a-1 b-1

(a-1)(b-1) (r-1)(ab-1)

Main plot A B A*B Error

c-1

(a-1)(c-1) (b-1)(c-1)

(a-1)(b-1)(c-1) A(bc-1)(r-1)

Sub Plot C A*C B*C A*B*C Exp. Error

SAS Model = Rep A Rep*a B C A*B A*C B*C

A*B(C(;

Test h= Rep A e= Rep*a;

٧١

في التجارب العاملية في تصميم القطاعات المنشقة عند عدم تـساوي .٣

حيث أن العامل الذي فـي القطـع تحـت العوامل الثالثة في األهمية

مل في القطع المنـشقة وكـذلك مـن العاالمنشقة دقة قياسه أكثر من

)كل عامل في قطعة(.العامل في القطع الرئيسية

مصدر التباين درجة الحرية

r-1 Rep

a-1

(r-1)(ab-1)

Main plot

A

Error(a)

b-1

(a-1)(b-1)

a(b-1)(r-1)

Sub plot

B

A*B

Error(b)

c-1

(a-1)(c-1)

(b-1)(c-1)

(a-1)(b-1)(c-1)

ab(c-1)(r-1)

Sub Sub Plot

C

A*C

B*C

A*B*C

Exp. Error

SAS Model =Rep A Rep*a B A*B Rep*a(b) C A*C B*C A*B(C);

Test h = Rep A e= Rep*a ;

Test h = B A*B e= Rep*a(b);

٧٢

تصميم القطع الشريطية المنشقة

Strip Split Plot Design

يف التجارب ذات صاميم حالة موسعة لتصميم القطع الشريطية يعترب هذا النوع من الت

إىل قطع ) بني األشرطة العمودية واألفقية ( العاملني ويف هذا التصميم تقسم القطه البينية

. منشقة يتوزع فيها مستويات عامل ثالث

: مميزات التصميم

:يتميز هذا التصميم بوجود أربعة أحجام للوحدات التجريبية وهي �

ألشرطة األفقية ا .١

األشرطة العمودية .٢

الوحدات التجريبية البينية .٣

القطع املنشقة .٤

تكون درجات الدقة على أربعة مستويات وأعلى درجات الدقة تكون للعامل يف القطع املنشقة .١

مع العوامل األخرى وتداخالته

:يالتوزيع العشوائ

مل الذي سيكون يف األشرطة األفقية التوزيع العشوائي يتم يف عمليتني مستقلتني واحدة للعا .١

واألخرى للعامل الذي سيكون يف األشرطة العمودية

تقسم كل قطعة من القطع البينية اىل عدد من القطع املنشقة بعدد مستويات العامل الثالث مث .٢

توزع مستويات العامل الثالث على القطع املنشقة داخل كل واحدة من القطع البينية

تصميم موسع للقطع الشريطية دف قياس ذات العاملني

التفاعالت لثالثة العوامل

٧٣

:عناصر التباين

Rep r-1

Horizontal factor A a-1

Error a (r-1)(a-1) Vertical factor B b-1

Error b (r-1)(b-1)

A*B (a-1)(b-1)

Error c (r-1)(a-1)(b-1)

Sub Plot Factor C

A*C

(a-1)(c-1)

B*C (b-1)(c-1)

A*B*C (a-1)(b-1)(c-1)

Exp. error (r-1) ab (c-1)

SAS Model y = Rep A Rep*a B Rep*b A*B Rep* A(B) C

A*C B*C A*B*C ;

Test Rep A e= Rep*a ;

Test h = B e= Rep*b;

Test h = A*B e= Rep*a(b)

٧٤

observation-Analysis of multiحتليل بيانات املشاهدات املتعددة

أن الباحث جيري جتربة ويأخذ قياسات متعـددة ففـي تعد طريقة حتليل وليس طريقة تصميم حيث

بعض الدراسات هناك بيانات تؤخذ من نفس الوحدة التجريبية أكثر من مرة وبالتايل فإن البيانـات

:يطلق عليها بيانات املشاهدات املتعددة و هناك نوعني من هذه البيانات

لنبات موعة من النباتات داخل كل بيانات لعينات داخل القطعة التجريبية مثل بيانات ارتفاع ا -١

Non distractiveالوزن اجلاف وتسمى عينات قطعة جتريبية أو عدد األفرع عند عمر معني و

sampling أما القياسات اليت تؤدي اىل فقد العينات النباتية خاصة قياسـات اجلـذور أو وزن

أو عمليـة ) distractive sampling( الـة تـسمى بوب عند فترات زمنية ففي هذه احلاحل

استخالص للعينة دف احلصول على تقديرات للربوتني والكربوهيدرات ، األلياف عند عمـر

. معني

بيانات لقياسات مأخوذة على فترات زمنية خمتلفة مثل قياس بعض الصفات عند أعمار خمتلفة من -٢

.النمو مثل التغري يف الطول و عدد األفرع و الوزن اجلاف

ات سواء العينات داخل الوحدة التجريبية أو قياسات على فترات زمنية تغري يف التحليـل وهذه القياس

عن طبيعة التصميم املستخدم ألنة يف كل وحدة جتريبية مشاهدة واحدة لكن يف هذه البيانات لكـل

وحدة جتريبية أكثر من مشاهدة وبالتايل ال ميكن حتليل هذه البيانات بطريقـة التحليـل للتـصميم

.ستخدم يف التجربةامل

هناك نوعني من املشاهدات املتعددة يف التجارب الزراعية ناجتة إما من عينات متعـددة داخـل

Measurement أو قياسات متعددة على فترات زمنية plot samplingالوحدات التجريبية

over time

٧٥

Plot Samplingالعينات املتعددة داخل الوحدة التجريبية

وحيسب ت العينات داخل القطعة التجريبية يدخل مصدر تباين إضايف وهو التباين بني العينات يف بيانا

بأنة خطأ ناتج من العينات املقاسة وال خيتلف حتليل التجارب يف هذه احلالة عن التجارب اليت حتتوي

يـؤثر على مشاهدة واحدة عدا يف خطأ التجربة الناتج من العينات وهذا يوضع كخطأ إضـايف وال

.حبيث ال يوضع له تفاعل

مصادر التباين يف التجارب ذات التصميم العشوائي الكامل

S.O.V DF

Treatments t-1

Exp. error T(r-1) Sampling Error Rt(S-1)

tmt*tmt Sampling= SAS Model

Form*Sampling= tmt E= Test H

العشوائية الكاملة مصادر التباين يف التجارب ذات تصميم القطاعات

S.O.V DF

Rep r-1

Treatments t-1

Exp. error T(r-1) Sampling Error Rt(S-1)

tmt* rep Sampling tmtRep=SAS Model

٧٦

tmt*rep= Rep tmt E=Test H

التجارب ؟هذه للباحث يف مثل Sampling Errorما قيمة

غـري معنويـة Sampling Errorفإذا كانت MSE وC.Vوجود العينات ينعكس على قيمة

فهذا يعين أن العينات اليت أوخذت متجانسة وبالتايل ال توجد مشكلة حىت لـو مت أخـذ متوسـط

Sampling Error وبالتايل وجود ة فتكون نفس النتيج CRDقياسات العينات وحللت بتصميم

بوجـود انطبـاع يعطي Sampling Error يف التحليل عامل إجيايب ألنة يف حالة وجود معنوية لـ

احلالة أن متوسطات العينات هذهتباين كبري يف املشاهدات داخل الوحدة التجريبية وبالتايل يفسر يف

أحيانا قد ال تفسر درجة التباين املوجودة يف الوحدة التجريبية ، فالفروقات اليت تظهر بني الوحـدات

هـذه احلالة يستبعد جزء مـن هذهتجرييب وبالتايل يف لنفس املعاملة تدخل ضمن اخلطأ ال التجريبية

وكلما زاد عدد املشاهدات كانت القدرة على تقدير . Sampling Errorالفروق نتيجة لوجود

. عالية تكون مصداقية النتائج أقل .C.V أعلى ، فعندما تكون .C.Vلـ

ب املتشعبة فالعينات املتعددة داخل الوحدة التجريبية تشابه تصميم التجار

Nested Experimentsجتارب التصميم املتشعب

ة جتريبية عـدد مـن دلبعض التجارب ذات التوزيع العشوائي البسيط قد يؤخذ من كل وح

العينات عشوائيا فتمثل كل معاملة بعدد من الوحدات التجريبية وبكل وحدة عدد من العينات وميكن

رف هذا النوع من التجارب جتارب التغذية يف اإلنتاج أن يؤخذ من كل عينة عدد من التقديرات ويع

عدد من احلظائر عليقهاحليواين فقد يكون الغرض من التجربة مقارنة عدد من العالئق وخيصص لكل

وبداخل كل حظرية عدد من احليوانات ، فالوحدة التجريبية يف التجارب السابقة واليت جترى عليهـا

كذلك يف . رية أما احليوانات فتمثل عينات مأخوذة من كل وحدة املعاملة كوحدة متكاملة هي احلظ

٧٧

جتارب حتليل النباتات فقد تتكون التجربة من عدد من املعامالت خيصص لكل معاملـة عـدد مـن

من أوراق كل نبـات األصص بداخل كل أصيص عدد من النباتات وقد جيرى التحليل بالنسبة لعدد

. النباتات متثل عينات بداخل األصصحيث ميثل كل أصيص وحدة جتريبية أما

لتأثريات للوحة التجريبية والعينـات يف داخـل عشوائي أما ا وتأثري املعامالت إما أن يكون ثابت أو

الوحدات التجريبية فهي عشوائية

:أمثلة

من كل أصيص اختيارمقارنة أربعة أنواع من منظمات النمو املخصص لكل منها ثالثة أصص مت .١

حساب الزيادة يف وزن النباتنباتني بغرض

٨ املـزروع حتـت األرزحمتوى التربة من النيتروجني عند ثالث مراحل خمتلفة من منو حمصول .٢

مستويات من التسميد النيتروجيين

مستويات من التسميد النتروجيين من أربع ٩عدد الفروع يف حمصول األرز املزروع حتت .٣

بية أربع عينات داخل كل وحدة جتري, مكررات

من ثالثة مواقع(Formation)أشكال من التربةحمتوى التربة من الكالسيوم لثالثة .٤

٧٨

Measurement Over timeالقياسات على فترات زمنية

عندما يكون الباحث مهتما بقياس التغري يف أحد الصفات عند أعمار خمتلفة أو أطـوار منـو

وقـد . يف حتليل التجربة إضايف املأخوذة للصفة تدخل كعامل فأن القياسات أو أوقات معينة خمتلفة

يهدف الباحث لقياس التغري يف الوزن اخلضري موعة من أصناف العلف أو تأثري كميات الـسماد

أو احملتوى الربوتيين أو الكربوهيدرايت عنـد أعمـار . املختلفة للنمو األطوارعلى معدالت النمو عند

.خمتلفة

مالحظات مهمة ، أوقات خمتلفة ، أطوار خمتلفة ( والعامل اإلضايف يوجد تفاعل ففي هذه احلالة بني العامل األساس .١

)اخل....، معدالت منو خمتلفةفترات زمنية

(RCBD )فة يف جتربة قطاعات عشوائية كامل على فترات زمنية خمتلهعند حتليل بيانات مقاس .٢

.قطاعات املنشقة حتليل التباين يف الهليل التباين يشبحتأن ف

فإن حتليل التبـاين (CRD)أما حتليل البيانات املقاسة على فترات زمنية يف جتربة عشوائية كاملة .٣

حتليل التجارب العاملية يشبه

مصادر التباين يف التجارب ذات التصميم العشوائي الكامل

S.O.V DF

Treatments t-1

Sampling Or Time s-1

Sampling*tmt (t-1)(S-1) Exp. error Rt(S-1)

tmt*tmt Sampling= SAS Model

التفاعل بينهما ك يف هذه احلالة اخلطأ التجرييب يقيس كل من املعامالت والعينات أو األوقات وكذل

٧٩

مصادر التباين يف التجارب ذات تصميم القطاعات العشوائية الكاملة

S.O.V DF

Rep r-1

Treatments t-1

Error a (r-1)(t-1)

Sampling Or Time s-1

Sampling*tmt (t-1)(S-1) Exp. error T(r-1)(S-1)

tmt* Sampling Samplingtmt* rep Rep tmt=S ModelSA

tmt*rep= Rep tmt E=Test H

هذهإذا كان التجربة مصممة بتصميم القطع املنشفة والقياسات على فترات زمنية فإن التحليل يف �

Spli Split plot احلالة

ةواملعامالت يف القطع الرئيسي سوف تكون يف القطع املنشقة زمنيةفتراتالقراءات على �

فترة عامالت عند كل طور منو أو عند كل إذا كان التفاعل معنوي فيجب مقارنة متوسطات امل �

قياس زمنية

خـالل اسـتخدام حتليـل يفضل أن يقوم الباحث يف هذه احلالة دراسة العالقة بني العوامل من �

. هي عالقة طردية أم عكسية هلاالحندار فيدرس التغري يف العامل مع الوقت

٨٠

حتليل بيانات التجارب املتكررة

Analysis of Data Form a Series of Experiments

:أي حمصول يعتمد يف منطقة معينة أو موسم معني يتوقف على عوامل متعددة وهي سلوك

الوراثي التركيب .١

الظروف البيئة اليت ينمو فيها احملصول .٢

التداخل بني التركيب الوراثي والبيئة .٣

ويالحظ أن التركيب الوراثي وبعض الظروف البيئية كنوع السماد وكميتة وكثافة النباتات ومكافحة

رى ومن ميكن أن يسطر عليها من قبل الباحث أو الباحثني ، يف حني أن هناك عوامل بيئة أخ اآلفات

أمثلتها أشعة الشمس وكمية األمطار وبعض صفات التربة تكون بصورة عامة من الصعوبة أن يـتم

حتويرها لتناسب موقع معني أو موسم زراعي معني ، وعلية فإن زراعة حمصول ما ويف موقع معـني

تكون زراعتة متذبذبة من موسم ألخر ومن سنة ألخرى، وميكن أن تتعرف على مالئمـة حمـصول

وتعد الزراعة املومسية حبد ذاا متغري ثابـت ، . إعادة الزراعة ألكثر من موسم معني ملوقع معني عند

أما الزراعة لعدة سنوات فتبدو مرغوبة وضرورية وذلك لكون تأثريات معظم الظروف أو العوامـل

األساسي من فاهلدف . البيئية السائدة قد تتفاوت من موسم آلخر ومن سنة ألخرى ومن موقع آلخر

حتليل التجارب املتكررة اليت جترى لعدة سنوات ويف عدة مناطق هو اختبار التداخل بني املعـامالت

ومواسم الزراعة وكذلك بني املناطق واملعامالت والوصول اىل استنتاجات على درجة عاليـة مـن

الصالحية والثقة

٨١

atment MeansComparisons Between Treمقارنة بني متوسطات املعامالت

هناك طرق متعددة ميكن من خالهلا إجراء املقارنات بني متوسطات املعامالت اليت تستخدم

يف أية جتربة ، وجترى املقارنات بني متوسطات املعامالت عادة لإلجابة على األهداف اليت حدد ألية

ة هدف أو أهداف ، حيث أن لكل جترب عامليهجتربة سواء أكانت بسيطة ذات عامل واحد أو جتربة

األهداف التجريبيـة هذه قبل البدء بتنفيذ التجربة ، ولغرض توضيح اعتبارهمعينة يضعها الباحث يف

وعادة يقوم الباحث مبقارنـة . اليت جترى على املعامالت االختباراتوكيفية اإلجابة عليها من خالل

عامالت أ فأن عدد املقارنـات فإذا كان عدد امل. متوسطات املعامالت عند وجود فروق معنوية فقط

٢)%١-أ(أ=

فعندما توجد فروق معنوية فهذا يعين على األقل واحد مـن املتوسـطات خيتلـف عـن

:املتوسطات األخرى ومهاك العديد من طرق املقارنة بني املتوسطات أمهها

LSD( Least Significant Difference (طريقة أقل فرق معنوي .١

وتعد طريقة أقل فرق معنوي من أسهل وأكثر الطـرق Fisher LSDتسمى بطريقة يعرب

تكـون هنـاك الطريقة وذه. لعمل مقارنات بني أزواج املعامالت استعماال نظرا لسهولتها وذلك

يعطـي قيمـة واحـدة ( عند مستوى معنوية معنية واحد LSD قيمة أقل فرق معنوي إىلحاجة

لفروقات املعنوية وغري املعنوية بني أي زوج من متوسطات ل احلد بني ا وهذه القيمة ستمث ، )للمقارنة

ويعـاب علـى هـذا . LSDاملعامالت ، وعلى العكس يكون غري معنوي إذا كان أقل من قيمة

يزداد املعنوية بزيادة عدد املعـامالت ممـا االختبار أنة غري مناسب إذا زادت عدد املعامالت حيث

. )يف اخلطأ من النوع األول عايل إذا زادت عـدد املتوسـطات احتمالية الوقوع (يعطي نتائج مضللة

وينصح بإستعمالة فقط يف حالة معاملتني فقـط ، .C.Vومعظم االت العلمية تفضله باإلضافة إىل

٨٢

يف حالة املقارنات اليت حتدد قبل إجراء التجربـة، يف حالـة النتـائج ويف حالة املقارنات املستقلة ، و

.األولية

DMRT(Duncan Multiple Range Test( المتعدد المدى دنكناختبار .٢

طريقة دنكن املتعدد املـدى وهـي استخدام يف حالة زيادة املعامالت ميكن LSDلتاليف عيوب

LSDتستخدم عدة قيم للمقارنة بني املتوسطات على العكس مـن ة أكثر دقة و اإل أن LSD تشبه

ه الطريقة مسؤلة عن املقارنة بني زوج معـني مـن يف هذ ةفكل قيم . اليت تستخدم قيمة واحدة فقط

.املتوسطات

SNK( Newman Koule Procedure Student(طريقة . ٣

تقسم املتوسطات إىل جمموعات للمقارنة وتكون عدد الفروق املعنوية أق من دنكن أي أن هذه

اس نسبة حمسوبة على أس SNKالطريقة أكثر حتفظا من طريقة دنكن وهذا يرجع إىل أن طريقة

.التجارب اخلاطئة بدال من نسبة املقارنات اخلاطئة

s Method'Tukey طريقة . ٤

يف أن قيمة واحدة حتسب ملقارنة الفروق املمكنة وحتسب قيمة تعرف LSD تشبه طريقة وهذه

وتكون عدد الفروق املعنوية Honest significant differenceباسم أصدق فرق معنوي

طريقة أكثر الطرق حتفظا من الطرق السابقةأقل وتعترب هذة ال

)٢،٤،٨،١٠(فيما يلي مقارنة بني الطرق السابقة عند مقارنة متوسطات املعامالت

أكثر الطرق خطأ من النوع األول ويزداد ذلك اخلطأ بزيادة عدد املعـامالت وال Lsdطريقة

غري معنوية وأردنا إجـراء Fنت قيمة معنوية أما إذا كا Fينصح بإستخدامة اال إذا كانت قيم

Duncan or S NKبعض املقارنات نستعمل طريقة

٨٣

حمسوبة على أساس نسبة التجارب اليت تعطي نتائج خاطئة وليـست ,SNK Tukeyطريقة

عدد حمدد على نسبة املقارنات اخلاطئة وينصح باستعماهلا إذا أقتصر البحث على جتربة واحدة أو

.من التجارب

أقل الطرق خطأ من النوع الثاين LSDطريقة .١

يف املراحـل SNK يف املراحل األوىل من التجارب واستعمال LSDميكن التوصية باستعمال .٢

.األخرية من البحث

. يف احلاالت اليت ينصح فيها بالتحفظ واحلذر الشديد إال Tukey's طريقة باستعمالال ينصح .٣

SASامج وميكن أجياد هذه االختبارات مباشرة من برن .٤

: Contrast ملقارناتا

, LSD , NKيف السابق كنا نقارن متوسطني مع بعض بطرق املقارنـة بـني املتوسـطات

Duncan واآلن ميكن أن نقارن جمموعة من املتوسطات مع متوسط أو جمموعة أخـرى حـىت

.أقارن متوسطني مع بعض

:تعريف املقارنات املصممة

عامالت أو يف جماميع مشاهدات املعامالت حبيث تكون هـذة هي عالقة خطية يف متوسطات امل

عن عالقة أخرى ولكي تكون املقارنات مستقلة البد من توفر شرطني ) مستقلة(العالقة متعامدة

مها ـ

صفر = جمموع املعامالت .١

صفر= جمموع حاصل ضرب معاملتني .٢

٨٤

:يف جتربة تغليف اللحوم كانت املعامالت كالتايل

كيس عاديتغليف جتاري .١

تفريغ هواء .٢

خملوط غازات .٣

ثاين أكسيد الكربون .٤

:األسئلة اليت ميكن أن يطرحها الباحث واليت قد تكون قبل أو بعد أو أثناء التجربة هي

فعالة أكثر من التغليف حتت ظروف اجلو ) غازات(هل التخزين حتت ظروف اجلو الصناعي .١

. ٣،٤ بـ ١؟ أقارن .العادي تقلل من عدد البكترييا

)٣،٤( مع ٢هل استخدام الغازات الصناعية أفضل من تفريغ اهلواء؟ أقارن .٢

هـذه ابة علـى جباستخدام طرق الفصل بني املتوسطات ال أستطيع إجراء املقارنة لكن ميكن اإل

.Contrastاألسئلة باستخدام املقارنات

Trt=4

Rep=3

Mse=0.116

Df=8

Y1=7.98

Y2=5.5

Y3=7.26

Y4=3.36

قارنة العامة قاعدة امل

Mt+Kt .………………… +2m2 k1+m1k=C

٨٥

K موعساوي صفرام عامل ثابت يضرب يف املتوسط ويشترط أن يكون ا

ولإلجابة على السؤال األول

Contrast 1= M1 – (m2+m3+m4

SAS جنرى التحليالت على االستفساراتلإلجابة على

Contrast ' title " Variable coefficient ;

Data ……..;

Input .;

Cards;

……………

Proc glm;

Clss variety;

Model y= variety/ss3;

Contrast 'variety verses variety ' variety 1 0 -1

٨٦

دراسة العالقة بني املتغريات

أنواع املتغريات املراد إجياد العالقة بينهما

ت خمتلفة من التسميد، جمموعة مـن واليت ختضع لسيطرة الباحث مثل معدال متغري املعامالت .١

اخل......األصناف جترى مقارنتها، عدة طرق مكافحة للحشائش على حمصول معني

متغري الظروف البيئية احمليطة واليت ال ختضع لسيطرة الباحث كاألمطار ، أشـعة الـشمس، .٢

اخل.....احلرارة ، الرطوبة

تتمثـل بالـصفات البيولوجيـة والـيت ) املتغري التـابع ( Response االستجابةمتغري .٣

والفسيولوجية للوحدات التجريبية اليت تطبق عليها املعامالت املطلوب اختيارها مثل التغري يف

. كمية إنتاج احملصول، التغري يف ارتفاع النبات أو أي صفة أخرى

ار ظروف بيئة البيولوجية يف إط البيتها للتعرف على سلوك الكائنات إن األحباث الزراعية اليت جترى غ

ولذلك البـد ) أي تطبيق معامالت معينة لدراسة تأثريها ( معينة أو عند تطبيق عمليات إدارية معينة

املعـامالت ، العوامـل ( من التعرف على طبيعة العالقة اليت قد حتدث بني املتغريات السابقة ذكرها

)البيئية واالستجابة

العالقة بني املتغريات : أوال

بعد تطبيق معامالت معينة يف ايـة صفاته تعكسهصول ميكن التعرف علية من خالل ما سلوك أي حم

جتربة فتقاس هذة الصفات ومن مث تدرس العالقة بينهما للحصول على معلومات تفيد يف التعرف على

فعلى سبيل املثال يف التجارب اليت تطبق لغرض دراسة تـأثري مدى تأثري املعامالت على كمية اإلنتاج

كعدد األشطاء أو وزن احلبوب يف ومكوناته اإلنتاجثافة النباتات على انتاج القمح فإن العالقة بني ك

السنبلة تعترب مؤشرات جيدة ميكن التعرف منها على التأثريات غري املباشرة للمعامالت علـى كميـة

٨٧

احلبـوب أو حاصل احلبوب فمثال من املتوقع أن يزد حاصل احلبوب بزيادة عدد األشـطاء أو وزن

صنف من حمصول إنتاجكذلك يف برامج التحسني لألصناف واليت خيطط هلا دف . التداخل بينهما

ما يتميز بإنتاج عايل وحمتويات عالية من الربوتني فمثال يف حمصول القمح إذا كانت العالقة إجيابية بني

تني عالية ، وعلـى العكـس بإنتاج عايل ونسبة برو صنف إنتاجهاتني الصفتني فيصبح من السهولة

عندما تكون العالقة سالبة بني الصفتني فيصبح من الصعوبة احلصول على مثل هذا الـصنف حيـث

.يتطلب جمهود ووقت كبري ولذلك البد من وجود دراسات لتحديد العالقات بني املتغريات

العالقة بني االستجابة واملعامالت :ثانيا

تطبيقها يف أية جتربة كمية مثل كمية السماد اليت تضاف للهكتار او عندما تكون املعامالت اليت جيرى

عدد النباتات يف وحدة املساحة أو مسافة الزراعة بني النباتات وغريها من املعامالت فإذا مـا وجـد

عالقة بني املعامالت وبني االستجابة اليت تعكس على احملصول فان العالقة ال تكون متخصصة فقط

ت املستخدمة من املعامالت بل تكون العالقة ضمن املدى املستخدم من املعامالت مثـل عند املستويا

حيث تكـون العالقـة بـني ) ٢٠،٥٠،٩٠، ٠( أربعة مستويات من السماد النيتروحيين استخدام

) .٩٠ــ٠(احلاصل ومعدالت التسميد من

العالقة بني االستجابة والبيئة : ثالثا

جتربة على حمصول معني يف ظروف بيئة خمتلفة أو مواسـم خمتلفـة أو عند تطبيق معامالت معينة يف

ضوء الشمس، األمطـار، (سنني خمتلفة ففي مثل هذه التجارب فإن دراسة العالقة بني العوامل البيئة

زيادة إىلواحملصول تعد من املتطلبات الضرورية يف التجارب الزراعية اليت دف ) احلرارة، الرطوبة

حتسني النوعية يف احملاصيل املختلفة اإلنتاج و

أمثلة لدراسة العالقة بني املتغريات

العالقة بني نسبة الطني يف التربة ودرجة مسامية التربة .١

٨٨

والزيادة يف وزن احليوانات العالقة بني نسبة الربوتني يف العليقة .٢

العالقة بني تركيز احلديد وإنتاج األشجار .٣

منو النبات العالقة بني درجة احلرارة و .٤

العالقة بني كمية األمطار واحملصول .٥

العالقة بني طول األخ وطول األخت يف األسرة .٦

على متغري الكميةفإذا كان اهلدف دراسة العالقة بني أثر متغري أو أكثر من املتغريات املستقلةيز متحيث Regressionداد تاإلحتدار أو اإلر يستخدم حتليل احلالةهذه ففي. كميتابع

واملتغري اآلخر باملتغري التابع X ويرمز له بالرمز Independentاملتغريات اىل متغري مستقل Dependent ويرمز له بالرمز Y حبيث أن Y دالة لـ X املستقل مبعىن أن أي زيادة يف املتغريX

ع الصفات األخرى كصفة اإلنتاجية تعترب متغري تابع ومجي Yيف املتغري التابع زيادة أو نقص يقابله .إىل تؤثر على هذه الصفة تعد متغريات مستقلة

بغض النظر عن أيهما يؤثر على اآلخر كمينيدراسة العالقة بني متغريين إذا كان اهلدف اأم نتمكن من خالل هذه العالقة حيث Correlation أو التالزم االرتباط فيتم استخدام حتليل

املتغريات تعد متغريات وهذه، يت تربط بني متغريين أو أكثر العالقة الونوع وقوة التعرف على .مستقلة

وميكن تصنيف طرق حتليل االحندار واالرتباط على أساس عدد املتغريات اليت يتـضمنها أي حتليـل

:وشكل العالقة بني املتغريات املستقلة واملعتمدة إىل ما يأيت

احندار وارتباط خطي بسيط .١

تعدداحندار وارتباط خطي م .٢

احندار وارتباط غري خطي بسيط .٣

احندار وارتباط غري خطي متعدد .٤

٨٩

Regressionحليل االنحدار ت: أوال

��� ا���� ا����ار � Simple Linear Regression ا�

يهتم حتليل االحندار بدراسة وحتليل أثر متغري أو أكثر من املتغريات املستقلة الكمية على متغري

هذهوصف العالقة بني املتغريين يف صورة معادلة وعلى الباحث حتديد نوع ميكن و. تابع كمى

هي خطية أو غري خطية وذلك بفحص البيانات فإذا كانت العالقة من النوع الذي ميكن املعادلة هل

ث أن اخلطي وحياالحندار باسموصفة يف صورة خط مستقيم فإن هذا النوع من العالقات يعرف

ميكن متثيل معادلة االحندار و مستقل واحد فيطلق عليها باالحندار اخلطي البسيط دالة ملتغري Yقيمة

:كالتايل

:ة والثانية على الصورة التاليمن الدرجة األوىل bXaY +=

2211 xbXbaY ++=

: أنحيث

Y:التنبؤ( املتغري التابع الذي نريد تقديره متوسط.(

X:ملستقل املتغري امتوسط.

a,b : ا من مشاهدات العينةمقادير ثابتة ميكن حسا.

. قيما معينة X عندما تأخذ Y ميكن التنبؤ بقيم a,bوعند معرفة قيم

: كالتايل اخلطي املتعددأما االحندار pxxxهو املتغري التابع ، : y: إذا كان ,...,, املستقلة ، فإن منوذج هى املتغريات : 21

.االحندار املتعدد يأخذ الشكل التاىل εββββ +++++= pp xxxy ....22110

pβββ هو خطأ عشوائى ، εحيث أن ,...,, هى معامالت االحندار ، وهى ثوابت يراد 10 .تقديرها باستخدام بيانات العينة

٩٠

فتراضات منوذج حتليل االحندار ا

:يستند منوذج حتليل االحندار على االفتراضات التالية pxxxيفترض أن املتغريات املستقلة .١ ,...,, . حمددة ، وثابتة 21 .يوجد استقالل إحصائى بني املتغريات املستقلة .٢pxxx بني املتغريات املستقلة إحصائييوجد استقالل .٣ ,...,, ε و اخلطأ العشوائى 21

),,...,(األخطاء العشوائية 21 nεεε مستقلة إحصائيا ، وهلا توزيع طبيعى متوسـطه صـفر ، وهلـا

nI.2σمصفوفة تباين وتغاير

Simple Non Linear Regressionاالحندار غري اخلطي البسيط

قة الدالية بين متغيرين غير ثابتة عند الحـدود المـأخوذة فـإن عندما تكون العال

يكون مدى القيم العالقة شائعة عندماوهذهالعالقة في هذه الحالة عالقة غير خطية

: على العالقة غير الخطية ائنات البيولوجية ومن األمثلةواسع وذلك في الك

د المـستويات استجابة محصول القمح للسماد النيتروجين تكون سريعة عن .١

المنخفضة وتبطأ اإلستجابة عند المستويات المتوسطة وتصبح سالبة عنـد

المستويات العالية

في البداية بطئ النمو عندما دراسة نمو النبات مع الوقت يالحظ أن النبات .٢

يكون صغيرا ثم تزداد سرعتة في المراحل الوسطى ثم يبطأ عندما يكبـر

النبات

����� :��ط ��"�! ا�ر�Correlation

�ط��ط ب���م$ ا�ر���م! ا�ر�'�� ���� ، ��5 �2ع و/2ة ا�'0/� ب�, م.-���, ، *(ذا رم$�� ، *(ن r ا���6 ا�

11 أى أن ±1/��.8 �� ب�, <<− r��� ا�'0/� ب�, ا��.-���, ح�? �2ع ا<ش�رة �2ع ، و��>, �;

�ط� م'�م! ا�.D� 6خBه� : ، وذ�F G"6 ا�2�E ا�.��6 ا�ر�

• ���� إذا آJ2ط م�� ب�'6E أن ز��دة أح� ��M �/0F �J2د�� ب�, ا��.-���, K 0>r إش�رة م'�م! ا�ر�

��� وا�'>5Oا� ��دة *� ا��.-��ح�� ز� .ا��.-���, �

٩١

و/� �Q ,<� �/0F �J2�� خ��� خ��� ب�, ا��.-���,� �r �/0F �J2=0: إذا آ�ن •

• ���� إذا آ���ط س���� ب�, ا��.-���,K 0<r إش�رة م'�م! ا�ر�<F �/0F �J2� دة أح�� ب�'6E أن ز�

���Oا� ��ض *� ا��.-��ح�8 ا��; .ا��.-���, �

0/� ��م� بr±1إذا آ�ن •F �J2� ,���-.�ا� ,�.

: /2ة ا�'0/�

� م, Tب�* �Jدر U�6 /2ة ا�'0/� م, ح"F �ط �� *� م�ى �١�>, ا��>�) ١-ــــ١( ح�U أن /��� م'�م! ا<ر�

����ت /2ة ا�'F �/0"6 ا�2�E ا�.Jدر ,���� :و/� وص] ب'Z ا<ح

�� �M �/0Fد��<F �/0F

/�J ��2ا /��2 م.2س�� ['�] �ا['�;� '] J��J �;ا ['�] م.2س�� /�J ��2/ ��2ا

١- ٩_٠- ٧_٠- ٥_٠- ٣_٠- ٣_٠ ٥_٠ ٧_٠ ٩_٠ ١

٠_٠

0/� ��م�F �J2� � م���

�ك ح��J *� ����� أي ا��.-���, ه2 ��ب� أم م�.! آ�� *� ا<���ار •E2ن ه<� �

• ��J2�رة ا���� ا<ش����ة ا�.-�� أو ا�g6 إ�"F ط ��ل���م! ا<ر�'�� �* ��-."� ���*� أح� ا��.-��ات �

�ن *� اiخ� Rا��.-�� اiخ� ح�U أن � �T"ب��� إذا آ��K ا�$��دة *� أح� ا��.-���, ���. �>2ن س

�ةg�>5 ا;Eب ��-� ��T�* ! �� إذا آ�ن آ0 ا��.-���, ��J2وم

٩٢

SASإدخال البيانات يف الربنامج اإلحصائي مقدمة يف

:مقدمة

وكلمـة و هو أحد الربامج اإلحصائية و أكثرها انتشار يف العامل SASنامج اإلحصائي الرب

SAS اختصار لعبارة Statistical Analysis Software و هو أحد منتجـات شـركة

SAS Institute Inc., Cary, NC,USA. وميتاز هذا الربنامج بقدرات فائقـة و متعـددة

يف حتليل التجارب األول الربنامج جيعلهانية و العلوم التطبيقية مما يوفرها للباحثني يف العلوم اإلنس

و أجهـزة Main Frame الرئيـسية على أجهزة احلاسـب SASويتوفر برنامج , العلمية

من ثالث شاشات رئيسية تظهر عند بدء الربنـامج SASيتكون الربنامج .احلاسب الشخصية

.,Program Editor, Log, Outputهي

١. Program Editor : أو فـتح ملفـات شاشة اليت يتم فيها كتابة برنامج التحليـل الهي

.SAS على نفس امللف يف cards بطريقة EXLالبيانات على

٢. Log : شاشة اليت يتم التعرف منها على األخطاء و املالحظـات الـيت يف برنـامج لهي ا

جود أخطاء يف ملف األوامـر ففي حالة و . وعند البحث عن اخلطأ يف هذة الشاشة التحليل

و اختيار األمـر Program Editorجيب التركيز على أول خط ومن مث العودة إىل شاشة

Recall text حتت نافذة Run ة الستعادة ملف األوامر إلجراء التعديالت الالزم.

٣. Output : هي الشاشة اليت يتم فيها عرض نتائج حتليل البيانات.

لكل منها مميزاا و عيوا SASرامج حتليل هناك طريقتني لكتابة ب

٩٣

:Infile األوىل طريقة الطريقة

لقـراءة بيانـات SAS Command file يف ملف األوامر Infileمر األ تستخدم فهي

يتم إدخاهلا من خالل ملفات حمفوظـة يف .SAS data fileموجودة يف ملف مستقل للبيانات

.ية، وتستخدم عند وجود بيانات كبرية جداالكمبيوتر أو أي ذاكرة خارج

. ثنائية مستقلة Dataوتستخدم يف حالة وجود . Inputمتكن هذة الطريقة من تغيري •

تتيح للمستخدم حرية كتابة البيانات بصورة مستقلة مما ميكن من اسـتخدام بيانـات •

ملف بـدون ( Dosمكتوبة على برامج أخرى بعد حفظها على هيئة ملف من نوع

).خطوط

: Cards الثانية طريقةالطريقة

الطريقة تكون أوامر التحليل و البيانات موجودة علـى نفـس هذه ويف Cards تستخدم أمر

وتستخدم هذه الطريقة يف حالة التجارب الصغرية امللف

تعريف املتغريات .١

)$(حتدد نوع املتغري كمي أو وصفي إذا وجد متغري وصفي احلقة بعالمة الدوالر .٢

إدخال البيانات .٣

البيانات هلذهطباعة .٤

وكتابة النتائج فالبد أن تكـون النمـوذج املـستخدم (model)املعاجلة اإلحصائية .٥

(GLM, ANOVA, Regration….) معروف ويكون املتغري املستقل على اليمني

.والتابع على اليسار

كتابة املتغري املراد إجياد األوساط احلسابية لة .٦

٩٤

٧. Pr><Fية احملسوبة املعنو

قبل النظر للنتائج البد من النظر إىل شاشة األخطاء فاألمحر يدل على وجود خطأ يف أمر .٨

معني ، واللون األخضر حتذير قياسات قيمتها الصفر

وذلك لتحويل املتوسـطات علـى LSD بعد اختبار املتوسطات Lineيكتب كلمة .٩

.شكل رسم بياين

ففي هذا Typ 3 ومن مث Typ 1ي نتائج عند عند النظر يف جداول التحليل يعط .١٠

احلالة دائما تعتمد على النوع الثالث يف مجيع التصميمات

Cardsخطوات التحليل بطريقة

1. Options ls=72 nodate;

2. Data ……….;

3. input ……………………;

4. datalines or (cards);

إدخال املتغريات أو البيانات .5

6. ; (semicolon)

7. proc means;

8. proc means n nmiss mean std stderr clm min max sum

var cv skewness kurtosis…..;

9. run;

شرح خلطوات التحليل بطريقة

١. Options لتخصيص أو تغيري حجم اخلط ، عدد الصفحات والتاريخ

٢. DATA مسمى املتغريات املراد حتليلها

٣. Input مكان املـتغريات وأمسائهـا ، عالمـة حتدد األعمدة، Dollar ($)) للبيانـات

)باألحرف

٩٥

cardsنوع الطريقة املراد التحليل ا وهي طريقة األمر .٤

إدخال املتغريات إما بكتابتها مباشرة أو عمل نسخ ولصق من مصدرها وهلا ترتيب خـاص .٥

بكل تصميم فمثال تصميم تام العشوائية يف عمودين العمود األول للمكررات والقطاعـات

Input األعمدة وأن تكون متطابقة مع املسمى يف خطوة ثالثة أعمدة وجيب تسمية

.ضرورة كتابة نقطة وفاصلة بعد كل أمر .٦

٧. Proc means أمر حتليل للصفات مثل املتوسط واخلطأ التجرييب واخلطأ املعياري وأعلـى

.قيمة وأصغر قيمة

٨. PROC كتابة تفاصيل أكثر للتحليل

: مالحظات مهمة

أو لكتابـة أن الربنامج ليس له عالقة بالذي بعد أو بني اإلشـارات إشارات تدل على */ /* .١

مالحظات

عند فقد أحد املشاهدات ال تضع صفر بل ضع نقط لكي يقرأها الربنامج مشاهدة مفقودة مـامل .٢

.فسوف يقرأها صفر

٣. SAS صفة بينما ١٨٠ يقرأ Exel صـفة ال ١٨٠ صفة فعند وجود أكثر مـن ٢٠٠٠ يقرأ

ج قراءا مباشرة لكن ميكن دمج امللفات باستخدام أحد األوامر حيـث يأخـذ يستطيع الربنام

.الصفات من امللفات وحيللها يف صفحة واحدة

ومن مث حتفظ من جديد يف ملف على شـكل SASعند اية التحليل حتفظ الصفحة كملف .٤

Text لتسهيل التنسيق وتقليل عدد الصفحات .

٩٦

المراجع

.طرق التحليل اإلحصائي للتجارب البيولوجية). ١٩٨٣. (الروبي، محمد ممدوح

الطـرق اإلحـصائية لألبحـاث ). ١٩٩٠. (داؤد، خالد محمد وزكي عبد الياس

.الزراعية ، دار الكتب للطباعة والنشر، جامعة الموصل، العراق

٩٧