تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (Randomized Complete Block Design - RCBD) في التجارب الزراعية: دليل مفصل

 

تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (Randomized Complete Block Design - RCBD) في التجارب الزراعية: دليل مفصل

مقدمة:

يُعد تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (RCBD) أحد أكثر تصميمات التجارب شيوعًا واستخدامًا في البحوث الزراعية، وخاصة في التجارب الحقلية والبيوت المحمية. يتميز هذا التصميم بقدرته على تقليل تأثير التباين غير المرغوب فيه بين الوحدات التجريبية (experimental units) من خلال تجميع الوحدات المتشابهة في قطاعات (blocks) ثم توزيع المعاملات (treatments) بشكل عشوائي داخل كل قطاع. هذا يجعل RCBD أكثر دقة وموثوقية من التصميم العشوائي الكامل (CRD) عندما تكون الوحدات التجريبية غير متجانسة.

المفهوم الأساسي:

في RCBD، يتم تقسيم مجموعة الوحدات التجريبية إلى مجموعات فرعية تسمى "قطاعات" (blocks). يجب أن تكون الوحدات داخل كل قطاع متجانسة قدر الإمكان فيما يتعلق بالخصائص التي قد تؤثر على استجابة الوحدات للمعاملات. على سبيل المثال، إذا كنت تجري تجربة في حقل به تدرج في خصوبة التربة، يمكنك تقسيم الحقل إلى قطاعات بحيث يكون لكل قطاع نفس مستوى الخصوبة تقريبًا. ثم، داخل كل قطاع، يتم توزيع المعاملات بشكل عشوائي على الوحدات التجريبية.

متى نستخدم تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (RCBD)؟

• عندما تكون هناك مصادر معروفة للتباين بين الوحدات التجريبية (مثل تدرج في خصوبة التربة، اختلاف في الإضاءة، اختلاف في الرطوبة).
• عندما يكون من الممكن تجميع الوحدات المتشابهة في قطاعات.
• عندما يكون الهدف هو تقليل تأثير التباين غير المرغوب فيه وزيادة دقة التجربة.
• في التجارب الحقلية، وتجارب البيوت المحمية، والتجارب الحيوانية، والتجارب المعملية.

مكونات تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (RCBD):

• المعاملات (Treatments): هي المستويات المختلفة من العامل الذي يتم دراسته. على سبيل المثال، إذا كنت تدرس تأثير ثلاثة أنواع مختلفة من الأسمدة، فإن أنواع الأسمدة الثلاثة هي المعاملات.
• الوحدات التجريبية (Experimental Units): هي الوحدات التي يتم تطبيق المعاملات عليها. على سبيل المثال، في تجربة حقلية، قد تكون الوحدة التجريبية عبارة عن قطعة أرض صغيرة.
• القطاعات (Blocks): هي المجموعات المتجانسة من الوحدات التجريبية.
• التكرارات (Replications): هي عدد المرات التي يتم فيها تطبيق كل معاملة. يجب أن يكون لكل معاملة نفس العدد من التكرارات داخل كل قطاع.
• العشوائية (Randomization): يتم توزيع المعاملات بشكل عشوائي داخل كل قطاع.

خطوات تصميم تجربة باستخدام RCBD:

1.     تحديد الهدف من التجربة وصياغة سؤال البحث: ما هي المشكلة التي تحاول حلها؟ ما هي الفرضية التي تختبرها؟

2.     تحديد المعاملات: ما هي المستويات المختلفة من العامل الذي تدرسه؟

3.     تحديد الوحدات التجريبية: ما هي الوحدات التي ستطبق عليها المعاملات؟

4.     تحديد القطاعات: كيف ستقسم الوحدات التجريبية إلى قطاعات متجانسة؟

5.     تحديد عدد التكرارات: كم مرة ستكرر كل معاملة داخل كل قطاع؟

6.     توزيع المعاملات بشكل عشوائي داخل كل قطاع: استخدم جدول الأرقام العشوائية أو برنامج كمبيوتر لتوزيع المعاملات بشكل عشوائي.

7.     تنفيذ التجربة: قم بتطبيق المعاملات وجمع البيانات.

8.     تحليل البيانات: استخدم تحليل التباين (ANOVA) لتحليل البيانات.

مثال تطبيقي:

السؤال البحثي: ما هو تأثير أربعة أنواع مختلفة من المبيدات الفطرية (M1, M2, M3, M4) على شدة مرض اللفحة المتأخرة في محصول البطاطس؟

التصميم: RCBD

الخطوات:

1.     تحديد الهدف من التجربة: تقييم فعالية أربع مبيدات فطرية في مكافحة مرض اللفحة المتأخرة في البطاطس.

2.     تحديد المعاملات:

o        M1: مبيد فطري A

o        M2: مبيد فطري B

o        M3: مبيد فطري C

o        M4: شاهد (بدون مبيد فطري)

3.     تحديد الوحدات التجريبية: قطعة أرض صغيرة مزروعة بالبطاطس.

4.     تحديد القطاعات: تقسيم الحقل إلى أربعة قطاعات بناءً على تدرج محتمل في خصوبة التربة أو مستوى الرطوبة. يجب أن تكون الوحدات داخل كل قطاع أكثر تجانسًا من الوحدات في القطاعات الأخرى.

5.     تحديد عدد التكرارات: 4 تكرارات لكل معاملة داخل كل قطاع (إجمالي 16 قطعة أرض).

6.     توزيع المعاملات بشكل عشوائي داخل كل قطاع: استخدم جدول الأرقام العشوائية أو برنامج كمبيوتر لتوزيع المبيدات الفطرية الأربعة بشكل عشوائي على الأربع قطع الصغيرة داخل كل قطاع.

مثال على توزيع المعاملات في القطاعات:

	قطاع 1	قطاع 2	قطاع 3	قطاع 4
التكرار 1	M1	M2	M3	M4
التكرار 2	M2	M3	M4	M1
التكرار 3	M3	M4	M1	M2
التكرار 4	M4	M1	M2	M3

1.     تنفيذ التجربة:

o        زراعة البطاطس في جميع القطع.

o        رش المبيدات الفطرية وفقًا للتعليمات الموجودة على الملصق.

o        تقييم شدة المرض بشكل دوري باستخدام مقياس تصنيف مناسب (مثل نسبة الأوراق المصابة).

2.     تحليل البيانات:

o        استخدم تحليل التباين الثنائي (Two-way ANOVA) لتحليل البيانات، مع اعتبار القطاعات كعامل إضافي.

o        إذا كانت هناك فروق معنوية بين المعاملات، استخدم اختبارات المقارنات المتعددة (مثل LSD أو Tukey) لتحديد أي المبيدات الفطرية تختلف بشكل كبير عن بعضها البعض.

التحليل الإحصائي:

يعتمد التحليل الإحصائي لتصميم RCBD على تحليل التباين (ANOVA). في هذا التحليل، يتم تقسيم التباين الكلي في البيانات إلى ثلاثة مصادر:

• التباين بين المعاملات (Treatment Variance): يعكس الاختلاف في الاستجابة بين المعاملات المختلفة.
• التباين بين القطاعات (Block Variance): يعكس الاختلاف في الاستجابة بين القطاعات المختلفة.
• التباين الخطأ (Error Variance): يعكس التباين العشوائي الذي لا يمكن تفسيره بالمعاملات أو القطاعات.

يهدف تحليل ANOVA إلى تحديد ما إذا كان التباين بين المعاملات كبيرًا بما يكفي ليكون ذا دلالة إحصائية. إذا كانت قيمة F الناتجة من تحليل ANOVA أكبر من القيمة الحرجة (critical value) عند مستوى معنوية معين (عادة 0.05)، فإننا نرفض الفرضية الصفرية (null hypothesis) التي تفترض عدم وجود فرق بين متوسطات المعاملات.

مثال حسابي مبسط للتحليل الإحصائي:

لنفترض أننا حصلنا على البيانات التالية لشدة المرض (نسبة الأوراق المصابة) لكل معاملة وقطاع:

	قطاع 1	قطاع 2	قطاع 3	قطاع 4	المتوسط
M1	30	35	32	33	32.5
M2	20	22	21	23	21.5
M3	40	42	41	43	41.5
M4	15	17	16	18	16.5

باستخدام ANOVA، نحسب:

• مجموع مربعات المعاملات (SST): يعكس الاختلاف بين متوسطات المعاملات.
• مجموع مربعات القطاعات (SSB): يعكس الاختلاف بين متوسطات القطاعات.
• مجموع مربعات الخطأ (SSE): يعكس الاختلاف داخل كل معاملة وقطاع.
• درجات الحرية للمعاملات (dfT): عدد المعاملات - 1 (في هذه الحالة 4-1 = 3).
• درجات الحرية للقطاعات (dfB): عدد القطاعات - 1 (في هذه الحالة 4-1 = 3).
• درجات الحرية للخطأ (dfE): (عدد المعاملات - 1) * (عدد القطاعات - 1) (في هذه الحالة 3*3 = 9).
• متوسط مربعات المعاملات (MST) = SST / dfT
• متوسط مربعات القطاعات (MSB) = SSB / dfB
• متوسط مربعات الخطأ (MSE) = SSE / dfE
• قيمة إحصائية F للمعاملات = MST / MSE
• قيمة إحصائية F للقطاعات = MSB / MSE

إذا كانت قيمة F للمعاملات الناتجة أكبر من القيمة الحرجة، فإننا نستنتج أن هناك فرقًا كبيرًا بين تأثير المبيدات الفطرية المختلفة. قيمة F للقطاعات تشير إلى ما إذا كان تقسيم الحقل إلى قطاعات كان فعالاً في تقليل التباين. بعد ذلك، يمكن استخدام اختبارات المقارنات المتعددة لتحديد أي المعاملات تختلف بشكل كبير عن بعضها البعض.

الافتراضات الأساسية لتحليل ANOVA في RCBD:

• التوزيع الطبيعي (Normality): يجب أن تتبع البيانات توزيعًا طبيعيًا. يمكن التحقق من ذلك باستخدام اختبارات مثل Shapiro-Wilk أو Kolmogorov-Smirnov.
• تجانس التباين (Homogeneity of Variance): يجب أن يكون التباين متساويًا بين المجموعات المختلفة. يمكن التحقق من ذلك باستخدام اختبارات مثل Levene's test أو Bartlett's test.
• الاستقلالية (Independence): يجب أن تكون الأخطاء مستقلة عن بعضها البعض.

إذا لم يتم استيفاء هذه الافتراضات، قد يكون من الضروري استخدام تحويلات البيانات أو طرق تحليل بديلة.

مزايا تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (RCBD):

• زيادة الدقة: يقلل من تأثير التباين غير المرغوب فيه بين الوحدات التجريبية.
• بسيط وسهل التنفيذ: يعتبر من أبسط تصميمات التجارب وأكثرها شيوعًا.
• مرن: يمكن استخدامه مع مجموعة متنوعة من المعاملات والوحدات التجريبية.
• قابلية التحليل: يمكن تحليل البيانات باستخدام طرق إحصائية بسيطة.

عيوب تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (RCBD):

• يتطلب وجود تباين واضح بين القطاعات: إذا لم يكن هناك تباين كبير بين القطاعات، فقد لا يكون RCBD أكثر دقة من CRD.
• صعوبة استخدامه مع عدد كبير من المعاملات: قد يكون من الصعب إنشاء قطاعات متجانسة بما يكفي إذا كان هناك عدد كبير من المعاملات.
• قد يكون غير فعال إذا كان هناك تباين في اتجاهين: إذا كان هناك تباين في اتجاهين (مثل تدرج في خصوبة التربة في اتجاهين متعامدين)، فقد يكون تصميم المربع اللاتيني (LSD) أكثر ملاءمة.

نصائح لتطبيق RCBD بنجاح:

• تحديد مصادر التباين المحتملة: قبل البدء في التجربة، حاول تحديد جميع المصادر المحتملة للتباين بين الوحدات التجريبية.
• إنشاء قطاعات متجانسة قدر الإمكان: يجب أن تكون الوحدات داخل كل قطاع متجانسة قدر الإمكان فيما يتعلق بالخصائص التي قد تؤثر على الاستجابة للمعاملات.
• استخدام عدد كاف من التكرارات: يزيد عدد التكرارات من قوة الاختبار الإحصائي ويقلل من الخطأ التجريبي.
• التحقق من صحة افتراضات ANOVA: قبل إجراء تحليل ANOVA، تحقق من صحة افتراضات التوزيع الطبيعي وتجانس التباين والاستقلالية.
• استشارة إحصائي زراعي: إذا لم تكن متأكدًا من كيفية تصميم التجربة أو تحليل البيانات، فاطلب المساعدة من إحصائي زراعي متخصص.

الخلاصة:

يُعد تصميم القطاعات العشوائية الكاملة (RCBD) أداة قوية لتصميم التجارب الزراعية وزيادة دقتها. من خلال تجميع الوحدات المتجانسة في قطاعات وتوزيع المعاملات بشكل عشوائي داخل كل قطاع، يمكن لـ RCBD تقليل تأثير التباين غير المرغوب فيه والحصول على نتائج أكثر موثوقية. باتباع الخطوات المذكورة في هذا الدليل والاهتمام بالتفاصيل، يمكنك تطبيق RCBD بنجاح وتحقيق أهدافك البحثية.