Welcome, Students!

The Randomized Complete Block Design (RCBD) Dr. Zelal AL_Saftli Hama University Animal Production Department

تصميم التجربة هي عبارة عن سلسلة من الخطوات التي تتبع بهدف جمع البيانات أو المعلومات المطلوبة وإعدادها في جدول مناسب لتحليلها إحصائيا والوصول إلى استنتاجات يمكن تعميمها والاستفادة منها.

التجربة تحقيق مخطط ومنظم للحصول على حقائق جديدة أو لإثبات أو نفي معلومات سابقة. وهي وسيلة الطريقة العلمية للحصول على البيانات باتباع ظروف مسيطر عليها من قبل الباحثين. قد تكون التجربة بسيطة و التي تهتم بدراسة عامل واحد فقط أو تجربة عاملية تهتم بدراسة عاملين فأكثر و التداخل بينهم. Experiment

بسيطة : دراسة تأثير استخدام مستويات مختلفة من بذار عباد الشمس في خلطات تسمين الحملان في الوزن الحي. عاملية : دراسة تأثير استخدام مستويات مختلفة من بذار عباد الشمس و القطن في خلطات تسمين الحملان في الوزن الحي. عاملية : دراسة تأثير استخدام مستويات مختلفة من بذار عباد الشمس و القطن في خلطات تسمين الفروج مع فصل الذكور عن الإناث في الوزن الحي.

المعاملة عبارة عن الظروف التي يجري تطبيقها على الوحدات التجريبية والتي قد تمثل السلالات، العروق أو توليفات لعلائق الحيوان أو طرائق لتربية الحيوان..... أو تمثل مستويات لعامل محدد مثل مستويات التسميد أو نسبة البروتين في العليقة. و بذلك قد تكون المعاملات وصفية كما في حالة السلالات ( سلالات العواس ، الكراد، روس، كوب، هايبرو.. ) أو قد تكون كمية مثل عدد ساعات الإضاءة في الحظيرة أو مستويات البروتين أو السماد... Treatment

العامل هو الجزء المؤثر في الظاهرة المدروسة، حيث يؤثر في كل صفة العديد من العوامل يجري تثبيت بعضها و دراسة عامل واحد أو أكثر منها. ومن المهم التمييز بين العامل والصفة المدروسة. مثال : دراسة تأثير نسب البروتين في الوزن الحي للفروج يتم تثبيت جميع العوامل من ظروف محيطة وطاقة وعناصر مغذية أخرى العامل : نسب البروتين ، الصفة المدروسة : الوزن الحي Factor

الوحدة التجريبية أصغر قطعة من المادة التجريبية تستلم أو تجرى عليها معاملة واحدة، وقد تكون الوحدة التجريبية حيواناً واحداً أو مجموعة من الحيوانات، على سبيل المثال ( 10 عجول من الحظيرة ). وغالبا ما يحدد البحث مسبقاً الوحدة التي سوف يقع عليها القياس. السمة الرئيسية للوحدات التجريبية هي أنها يجب أن تكون مستقلة عن بعضها البعض. Experimental unit أو اخذ عينة ( وحدة معاينة ) من لحم الذبيحة ( الوحدة التجريبية ) لإجراء التحليلات المختبرية عليها. إذا تم تطبيق المعاملة لجميع العجول في الحظيرة، من الواضح أن العجول ليست مستقلة، وهذا هو السبب في اعتبار الحظيرة كلها وحدة تجريبية. يتم قياس تأثير المعاملة على وحدة عينة. وحدة العينة يمكن أن تكون متطابقة إلى وحدة تجريبية أو أنها يمكن أن تكون جزءا من الوحدة التجريبية. على سبيل المثال، إذا كان عندنا قياس أوزان العجول مستقلة في سن 6 أشهر، فالعجل هو عينة ووحدة تجريبية. من ناحية أخرى، إذا تم تطبيق بعض المعاملة في قفص مع 10 دجاجات، عندها يكون القفص هو وحدة تجريبية، وكل دجاجة وحدة عينة.

مجاميع السيطرة ( الشاهد ) توجد العديد من المتغيرات سواء كانت وراثية أو بيئية يمكن لها أن تؤثر على نتائج تجارب الحيوانات، لذلك يكون ضروريا استخدام مجموعة من الحيوانات تسمى مجموعة السيطرة للتقليل من تأثير هذه المتغيرات الخارجية على الاستنتاجات و القرارات التي يتخذها الباحث او لتنظيم الوجود المحتمل للمتغيرات غير المرغوبة في التجربة، بصورة عامة كل تجربة علمية يجب أن تتضمن مجموعة او مجاميع سيطرة من الحيوانات يجري مقارنتها مباشرة مع المجاميع التجريبية الأخرى من الحيوانات. Controls groups

تجرى التجربة للحصول على معلومات معينة عبر مجتمع معـين وتـستخدم هـذه المعلومات لعدة أغراض أهمها : استنتاجات عن ثوابت معينة في المجتمع المدروس ( نبات، حيوان، حالات،،،،، الخ ). وضع قرارات لفرضية معينة. فمثلا الفرضية في رسالة ماجستير هي التغذية ببعض بدائل البروتين تحسن أداء إنتاجية الدواجن. التخطيط المستقبلي للبحوث فنتائجك يمكن أن يستفيد منها من جاء من بعدك.

يفترض على الباحث أن يضع فرضيات حول مشكلة معينة يريد دراستها وهي عبارة عن ادعاء (قد يكون صائبا وقد يكون خاطئا) وهي نقطة مهمة في مجال اتخاذ القرار وهذا الادعاء يبقـى رفضه أو قبوله موضع اختبار وهذه الفرضيات كالتالي:

وهذه الفرضية تؤكد وجود فروق معنوية بين المعاملات في تأثيراتها، وعادة توضع هذه الفرضـية لتكون بديلة عن فرضية العدم في حالة رفضها. ويتم قبول إحدى الفرضيتين السابقتين ورفـض الأخرى استنادا إلى الاختبارات التي يقوم بها الباحث ويتخذ القرار المناسب مـن نتـائج هـذه الاختبارات.

Significant level

الهدف

RCBD هو التصميم القياسي للتجارب الزراعية حيث يتم تجميع الوحدات التجريبية المتماثلة إلى قطاعات أو مكررات. يتم استخدامه للسيطرة على الاختلاف في التجربة بواسطة حصر التأثيرات المكانية في الحقل أو البيوت المحمية أو الحظيرة. مثلاً: التباين في اختلافات معدلات درجة الخصوبة أو الصرف ضمن الحقل. مثلاً: التباين في اختلافات معدلات درجة الحرارة أو الرطوبة ضمن الحظيرة أو الحظائر. أي في حال عدم وجود تجانس بين القطاعات

ويتم تقسيم مادة التجربة ( الحقل أو المساحة من الحظيرة) إلى أقسام موحدّة يعامل فيها كتجربة مستقلة لحصر أي تغيير بحيث أن الاختلافات الملحوظة هي إلى حد كبير بسبب الاختلافات الحقيقية بين المعاملات ( استبعاد التباين الراجع إلى المصادر المعروفة بين الوحدات التجريبية). ويسمى كل قسم قطاع أو مكررة بحيث يحتوي كل مكررة أو قطاع على عدد الوحدات التجريبية يساوي عدد المعاملات المدروسة ويشترط في هذا التصميم أن تكون الوحدات التجريبية داخل كل قطاع متجانسة فيما بينها من جميع الظروف بقدر الإمكان. ثم توزع المعاملات عشوائياً على المواضع ضمن القطاعات مرة واحدة في كل قطاع.

الفرق هو وجود القطاعات التي تكون متعامدة على اتجاه الخطأ بحيث تكـون الفروق بين الوحـدات التجريبية أقل ما يمكن داخل القطاع وبعد ذلك تحسب القطاعات ضمن الخطأ التجريبي.

تصميم قطاعات عشوائية كاملة تصميم عشوائي تام عدم تكرار المعاملة ضمن القطاع أكثر من مرة تكرار المعاملة

من الأمثلة على مصادر الاختلاف التي تستدعي استخدام القطاعات في التجارب الزراعيـة وذلـك للتخلص من هذا الاختلاف.  التباين في خصوبة التربة في تجارب التسميد.  درجة ميول الأرض في تجارب الري؟  انتشار الحشائش في تجارب الإنتاج؟  البعد عن مصدر الماء في تجارب الإنتاج.  اتجاه الرياح.  ملوحة التربة.  الوزن.  العمر.  الجنس.  التهوية والحرارة. ماذا يعني؟ أي عند دراسة تأثير عامل كمستوى البروتين في الوزن الحي عند الطيور يؤدي تعرض المكررات الموزعة في أطراف الحظيرة عند عدم ضبط الظروف المحيطة أو سوء الأحوال الجوية إلى تأثيرات أيضاً في الصفة المدروسة قد تزيد من قيمة الخطأ التجريبي وبالتالي الحصول على مشاهدات خاطئة

ضمن حظيرة واحدة قطاع 1 قطاع 2 قطاع 3 قطاع 4 مثال خمس معاملات أربع مكررات ( قطاعات ) وفي كل مكرر 25 طير حجم التجربة = 5×4×25= 500 طير

في تجارب الإنتاج الحيواني : تكون الحظيرة هي القطاع أيضاً. مثال : تأثير استخدام 6 مستويات لمادة مع 4 مكررات ( قطاعات ) في وزن الطيور

مصادر التباين في تجارب القطاعات العشوائية الكاملة 1)المعاملات. 2)المكررات أو القطاعات. 3)الخطأ التجريبي.

 أكثر كفاءة من التصميم التام العشوائية عند وجود اختلاف في تجانس الوحدات التجريبيـة وذلك بسبب عزل مجموع مربعات الاختلافات بين المكررات من قيمة الخطأ التجريبي الأمر الذي يؤدي إلى نفس قيمته وبالتالي زيادة دقة التجربة.  سهولة التحليل الإحصائي وسهولة تنفيذ التجربة.  يمكن تقدير القيم المفقودة لسبب أو لأخر وإجراء التحليل دون أن يؤثر ذلك كثيرا على دقة النتائج.  عند فقد أو استبعاد مكررة أو معاملة فإن ذلك لا يؤثر على سهولة التحليل الإحصائي.  التقدير غير المتحيز للخطأ حيث يتم توزيع المعاملات عشوائيا داخل كل مكررة على حـدة مع عزل الاختلافات الراجعة للمكررات من قيمة الخطأ التجريبي.

 يستخدم في حالة وجود اختلافات بين الوحدات التجريبية وبعضها على أن يكون الاختلاف في اتجاه واحد. حيث توضع الوحدات التجريبية في مجموعة متجانسة تسمى كل مجموعة متجانـسة باسم القطاع أو المكررة وذلك في اتجاه متعامد على اتجاه الاختلاف بغرض الحصول على أكـبر قدر ممكن من التجانس بين الوحدات التجريبية وبعضها داخل كل قطاع والتي تظهر به المعاملـة مرة واحدة فقط وبالتالي تعزى الاختلافات أي الفروق بين المـشاهدات إلى تـأثير المعـاملات المختلفة.

 عادة يستخدم في حالة وجود عدد من المعاملات من 15 – 25 معاملة فالحد الأعلى يحكمه نوع التباين ووضوح تأثير التباين في اتجاه واحد.  يستخدم في حالة إذا لم تتوفر أية معلومات عن طبيعة الاختلافات الموجودة بأجزاء مـن الحقـل التجريبي فيفضل أن تكون هذه القطع المكونة للقطاع متجاورة بقدر الإمكان بحيث يكون شكل القطاع منتظما وأقرب ما يمكن للشكل المربع.

يتم تقسيم الوحدات التجريبية إلى عدة مجموعات متجانسة وهو ما يطلق عليها باسم المكـررات أو القطاعات بشرط أن يكون هذا التقسيم متعامدا على اتجاه الاختلافات ثم بعد ذلك تقسم كل مكررة أو قطاع إلى عدد من الوحدات التجريبية المتماثلة والتي تساوي عدد من المعاملات التجريبية بالتجربة.

يتم توزيع المعاملات بطريقة عشوائية تامة بأي طريقة من طرق التوزيع العشوائي علـى أن تـوزع المعاملات على كل مكررة على حدة ثم التي تليها وهكذا ولا تكرر أي معاملـة داخـل المكـررة الواحدة.

اختيار عدد القطاعات (المكررات) اختيار عدد المعاملات 4 قطاعات 6 معاملات

الخطوة الأولى هي التوزيع بطريقة عشوائية للمعاملات والقطاعات. ويمكن أن يتم هذا في إكسل باستخدام الدالة RAND Use =RAND () ctrl enter Randomize blocks [DATA, SORT by column w/ =rand()] يجرى التوزيع بطريقة عشوائية للمعاملات في كل قطاع بشكل مستقل.

يوضع التوزيع في القطاع بحيث تكرر العملية في كل قطاع لتوزيع المعاملات عشوائياً.

التوزيع العشوائي بواسطةSAS proc factex; factors block / nlev=4; output out=blocks block nvals=( ); run; factors trt / nlev=6; output out=rcbd designrep=blocks randomize (101) trt cvals=('A' 'B' 'C' 'D' 'E' 'F'); run; proc print data=rcbd; run; الكود

Obs block trt 1 2 B 2 2 C 3 2 A 4 2 D 5 2 E 6 2 F 7 1 B 8 1 C 9 1 E 10 1 A 11 1 F 12 1 D 13 3 D 14 3 A 15 3 C 16 3 F 17 3 B 18 3 E 19 4 A 20 4 F 21 4 B 22 4 C 23 4 D 24 4 E النتيجة التوزيع العشوائي للمعاملات والقطاعات

بعد التوزيع العشوائي

القطاعات أو المكررات المعاملات البيانات يتم إدخال البيانات في جدول الإكسل وفي هذا التصميم تتكون البيانات من ثلاثة أعمدة العمود الأول هو عبارة أرقام المكررات والعمود الثاني أرقام المعاملات والعمود الثالث المحصول أو المشاهدات.

data d; input block trt wc; datalines; ; proc glm; class block trt; model wc=block trt; means trt/lsd; run; الكود

كتابة الكود مع البيانات

أصغر من 0.05 هذا يعني وجود فروق معنوية

بين القطاعات بين المعاملات

L.S.D متوسط المعاملات T6T5T4T3T2T b a a e c 44.7 d قيمة LSD إعداد الجدول ثم درجة حرية الخطأ الخطأ التجريبي

L.S.D متوسط المعاملات T6T5T4T3T2T1 الشاهد b a a e c 44.7 d إعداد الجدول بناءً على نتائج جدول المقارنة في البرنامج وجود ارتفاع معنوي مقارنة مع الشاهد وجود انخفاض معنوي مقارنة مع الشاهد تفسير النتائج يتضح من خلال جدول التباين السابق أنه يوجد فروق معنوية عند 5% بين الشاهد والمعاملات عنـد استخدام المستويات المختلفة. إذ حققت المعاملتين 4 و 5 تفوقاً معنوياً، كما حققت المعاملتين 2 و 6 ارتفاعاً معنوياً، بينما لوحظ وجود انخفاض معنوي عند المعاملة 3 وذلك مقارنة مع الشاهد (p<0.05).

RE = Df (Df 2 + 3) MSE2 Df (Df 1 + 3) MSE1 قطاعات عشوائي تام الكفاءة الناتج = درجة حرية الخطأ

وظيفة

Questions?

Let’s Have a Great Year!