تصميم القطع المنشقة (Split-Plot Design) في التجارب الزراعية: دليل شامل
تصميم القطع المنشقة (Split-Plot Design) في
التجارب الزراعية: دليل شامل
مقدمة:
يُعد تصميم القطع المنشقة (Split-Plot Design) أسلوبًا قويًا وفعالًا لتصميم
التجارب الزراعية، خاصةً عندما يكون لدينا عاملان أو أكثر نرغب في دراسة تأثيرهما
على النتائج، ولكن تطبيق بعض العوامل يتطلب وحدات تجريبية أكبر أو يكون من الصعب
تغييرها بشكل متكرر. يتيح لنا هذا التصميم تقييم التأثيرات الرئيسية لكل عامل (Main Effects) والتفاعلات
بين العوامل
(Interaction Effects) بدقة عالية.
1. المفهوم الأساسي:
في تصميم القطع المنشقة، يتم تقسيم الوحدات التجريبية إلى مستويين:
- القطع
الرئيسية (Main Plots): هي
الوحدات التجريبية الأكبر حجمًا، ويتم تخصيص أحد العوامل الرئيسية لها (يُعرف
بالعامل الرئيسي - Main Factor). قد يكون
هذا العامل صعب التغيير أو يتطلب مساحة كبيرة للتطبيق.
- القطع
الفرعية (Subplots): هي
الوحدات التجريبية الأصغر حجمًا، ويتم تخصيص العامل الآخر لها (يُعرف
بالعامل الفرعي - Subplot Factor). عادةً
ما يكون هذا العامل أسهل في التطبيق والتغيير.
2.
متى
نستخدم تصميم القطع المنشقة؟
يُفضل استخدام تصميم القطع المنشقة في الحالات التالية:
- صعوبة
تطبيق أحد العوامل: عندما
يكون تطبيق أحد العوامل (العامل الرئيسي) على الوحدات التجريبية الصغيرة
أمرًا صعبًا أو غير عملي. على سبيل المثال، دراسة تأثير طرق مختلفة للري (ري
بالتنقيط، ري بالرش) تتطلب قطعًا كبيرة من الأرض لتطبيق كل طريقة بشكل فعال.
- الحاجة
إلى وحدات تجريبية كبيرة لأحد العوامل: عندما
يتطلب أحد العوامل (العامل الرئيسي) وحدات تجريبية كبيرة للحصول على نتائج
دقيقة. على سبيل المثال، دراسة تأثير أنواع مختلفة من التسميد العضوي تتطلب
قطعًا كبيرة من الأرض لضمان توزيع السماد بشكل متجانس.
- الرغبة في
دراسة التفاعلات بين العوامل: يسمح
تصميم القطع المنشقة بتقييم التفاعلات بين العامل الرئيسي والعامل الفرعي
بشكل فعال.
- تقليل
التباين: يساعد هذا
التصميم في تقليل التباين داخل القطع الرئيسية، مما يزيد من دقة تقدير تأثير
العامل الفرعي.
3.
خطوات
تصميم القطع المنشقة:
1.
تحديد
العوامل: حدد
العامل الرئيسي
(Main Factor) والعامل الفرعي (Subplot Factor) الذي
تريد دراسة تأثيرهما.
2.
تحديد
المستويات: حدد عدد
المستويات لكل عامل (على سبيل المثال، ثلاثة أنواع من الأسمدة، ونوعان من الري).
3.
تحديد
عدد التكرارات: حدد عدد التكرارات (Replicates) لكل
معاملة
(Treatment).
4.
تقسيم
الوحدات التجريبية:
o
قسّم
الأرض أو المنطقة التجريبية إلى عدد من القطع الرئيسية يساوي عدد التكرارات
مضروبًا في عدد مستويات العامل الرئيسي.
o
داخل كل
قطعة رئيسية، قسّمها إلى عدد من القطع الفرعية يساوي عدد مستويات العامل الفرعي.
5.
التوزيع
العشوائي:
o
وزع
مستويات العامل الرئيسي عشوائيًا على القطع الرئيسية.
o
داخل كل
قطعة رئيسية، وزع مستويات العامل الفرعي عشوائيًا على القطع الفرعية.
6.
جمع
البيانات: اجمع
البيانات المطلوبة لكل وحدة تجريبية (قطعة فرعية).
7.
التحليل
الإحصائي: استخدم
تحليل التباين المناسب لتصميم القطع المنشقة (Split-Plot ANOVA) لتقييم
التأثيرات الرئيسية والتفاعلات بين العوامل.
4.
مثال
تطبيقي مع أمثلة حسابية:
السؤال البحثي: ما هو تأثير صنف القمح (عالي الإنتاجية ومنخفض
الإنتاجية) ونظام الري (ري بالتنقيط والرش) على إنتاجية الحبوب؟
- العامل
الرئيسي (Main Factor): صنف القمح (2 مستويات:
صنف عالي الإنتاجية (V1)، صنف منخفض الإنتاجية (V2)).
- العامل
الفرعي (Subplot Factor): نظام
الري (2 مستويات:
ري بالتنقيط (I1)، ري بالرش (I2)).
- عدد
التكرارات: 4 تكرارات.
التصميم:
1.
تقسيم
الأرض: نقسم
الأرض إلى 8 قطع رئيسية (4 تكرارات × 2 صنف قمح). داخل كل قطعة رئيسية، نقسمها إلى
قطعتين فرعيتين (2 نظام ري).
2.
التوزيع
العشوائي:
o
نوزع
أصناف القمح V1
و
V2 عشوائيًا على القطع الرئيسية.
o
داخل كل
قطعة رئيسية، نوزع أنظمة الري I1
و
I2 عشوائيًا على القطع الفرعية.
البيانات:
|
التكرار |
صنف القمح |
نظام الري |
إنتاجية الحبوب (طن/هكتار) |
|
1 |
V1 |
I1 |
6.5 |
|
1 |
V1 |
I2 |
6.0 |
|
1 |
V2 |
I1 |
5.5 |
|
1 |
V2 |
I2 |
5.0 |
|
2 |
V1 |
I1 |
6.8 |
|
2 |
V1 |
I2 |
6.3 |
|
2 |
V2 |
I1 |
5.8 |
|
2 |
V2 |
I2 |
5.3 |
|
3 |
V1 |
I1 |
7.0 |
|
3 |
V1 |
I2 |
6.5 |
|
3 |
V2 |
I1 |
6.0 |
|
3 |
V2 |
I2 |
5.5 |
|
4 |
V1 |
I1 |
6.3 |
|
4 |
V1 |
I2 |
5.8 |
|
4 |
V2 |
I1 |
5.3 |
|
4 |
V2 |
I2 |
4.8 |
التحليل الإحصائي:
يتم استخدام تحليل التباين لتصميم القطع المنشقة (Split-Plot ANOVA) لتقييم
التأثيرات التالية:
- التأثير
الرئيسي لصنف القمح (Main Effect of Variety): هل
يوجد فرق كبير في إنتاجية الحبوب بين الصنف عالي الإنتاجية والصنف منخفض
الإنتاجية؟
- التأثير
الرئيسي لنظام الري (Main Effect of Irrigation): هل
يوجد فرق كبير في إنتاجية الحبوب بين الري بالتنقيط والري بالرش؟
- التفاعل
بين صنف القمح ونظام الري (Interaction Effect): هل
يختلف تأثير نظام الري على إنتاجية الحبوب باختلاف صنف القمح؟
مثال مبسط للتحليل (ملاحظة: التحليل الفعلي يتطلب استخدام برنامج
إحصائي):
1.
حساب
المتوسطات:
o
متوسط
إنتاجية الصنف
V1: (6.5+6.0+6.8+6.3+7.0+6.5+6.3+5.8)/8 = 6.4
o
متوسط
إنتاجية الصنف
V2: (5.5+5.0+5.8+5.3+6.0+5.5+5.3+4.8)/8 = 5.4
o
متوسط
إنتاجية الري
I1: (6.5+5.5+6.8+5.8+7.0+6.0+6.3+5.3)/8 = 6.15
o
متوسط
إنتاجية الري
I2: (6.0+5.0+6.3+5.3+6.5+5.5+5.8+4.8)/8 = 5.65
2.
إجراء
تحليل التباين باستخدام برنامج إحصائي: (سيقوم البرنامج بحساب مجموع المربعات
ودرجات الحرية وقيم F ومستوى المعنوية لكل تأثير).
3.
تفسير
النتائج: إذا كانت
قيمة
P للتأثير الرئيسي لصنف القمح أقل من مستوى المعنوية (عادةً 0.05)،
فإننا نستنتج أن هناك فرقًا كبيرًا في إنتاجية الحبوب بين الصنف عالي الإنتاجية
والصنف منخفض الإنتاجية. وبالمثل، إذا كانت قيمة P للتأثير
الرئيسي لنظام الري أقل من مستوى المعنوية، فإننا نستنتج أن هناك فرقًا كبيرًا في
إنتاجية الحبوب بين الري بالتنقيط والري بالرش. إذا كانت قيمة P للتفاعل
بين صنف القمح ونظام الري أقل من مستوى المعنوية، فإننا نستنتج أن تأثير نظام الري
على إنتاجية الحبوب يختلف باختلاف صنف القمح.
5. مميزات
وعيوب تصميم القطع المنشقة:
- المميزات:
- التعامل
مع العوامل الصعبة: يسمح
بتضمين العوامل التي يصعب تطبيقها على الوحدات التجريبية الصغيرة.
- زيادة
الدقة: يقلل من
التباين داخل القطع الرئيسية، مما يزيد من دقة تقدير تأثير العامل الفرعي.
- دراسة
التفاعلات: يوفر
معلومات قيمة حول التفاعلات بين العوامل.
- العيوب:
- التعقيد: أكثر
تعقيدًا من تصميم التجارب العشوائية الكاملة وتصميم القطاعات العشوائية
الكاملة.
- تحليل
إحصائي معقد: يتطلب
تحليلًا إحصائيًا متخصصًا لتصميم القطع المنشقة (Split-Plot ANOVA).
- فقدان
الدقة في تقدير تأثير العامل الرئيسي: قد
يكون تقدير تأثير العامل الرئيسي أقل دقة مقارنة بتصميمات أخرى.
6. اعتبارات
إضافية:
- حجم القطع: يجب
تحديد حجم القطع الرئيسية والفرعية بعناية لضمان تمثيل العوامل بشكل جيد
وتقليل التباين.
- التوزيع
العشوائي: يجب
الالتزام بالتوزيع العشوائي للعوامل لضمان عدم وجود تحيز في النتائج.
- التحليل
الإحصائي: يجب
استخدام برنامج إحصائي مناسب لتحليل بيانات تصميم القطع المنشقة.
- تفسير
النتائج: يجب تفسير
النتائج بعناية مع الأخذ في الاعتبار تصميم التجربة والقيود المفروضة عليها.
7. أمثلة
إضافية لتطبيقات تصميم القطع المنشقة في الزراعة:
- دراسة
تأثير طريقة زراعة الذرة (زراعة تقليدية، زراعة بدون حراثة) وتاريخ الزراعة
(أبريل، مايو) على إنتاجية الحبوب. (طريقة
الزراعة هي العامل الرئيسي، وتاريخ الزراعة هو العامل الفرعي).
- دراسة
تأثير نوع السماد النيتروجيني (يوريا، نترات الأمونيوم) ومعدل التسميد على
محصول القمح. (نوع
السماد هو العامل الرئيسي، ومعدل التسميد هو العامل الفرعي).
- دراسة
تأثير صنف الطماطم (مقاوم للأمراض، حساس للأمراض) ونظام المكافحة (مكافحة
كيميائية، مكافحة حيوية) على شدة الأمراض. (صنف
الطماطم هو العامل الرئيسي، ونظام المكافحة هو العامل الفرعي).
8. الخلاصة:
يُعد تصميم القطع المنشقة أداة قوية لتصميم التجارب الزراعية عندما
يكون لدينا عوامل متعددة، وأحدها صعب التطبيق أو يتطلب وحدات تجريبية كبيرة. من
خلال فهم المبادئ الأساسية لهذا التصميم واتباع الخطوات الموصى بها، يمكن للباحثين
الحصول على معلومات قيمة حول تأثيرات العوامل المختلفة والتفاعلات بينها، مما
يساعد على تحسين الممارسات الزراعية وزيادة الإنتاجية.
ملاحظة: قبل البدء في أي تجربة زراعية، يُنصح دائمًا
بالتشاور مع إحصائي زراعي متخصص لتصميم التجربة وتحليل البيانات بشكل صحيح.
