33 Uluag Uiv. J. Fac. Vet. Me. (003) --3: 33-37 Kuzulara Büyümei Çok Boyutlu Ölçekleme Yötemi İle Değerleirilmesi İsmet DOĞAN * Geliş Tarihi: 5.07.003 Kabul Tarihi: 09.09.003 Özet: Büyümeyi karakterize ee özellikler oğum ağırlığı ve çeşitli öemlereki calı ağırlıklarır. Bir calıı oğum ağırlığı ile çeşitli öemlerieki calı ağırlıkları geotip ve çevresel faktörleri etkisi ile şekilleir. Çalışmaı amacı büyümeye etki ee faktörlere cisiyet ve oğum tipi faktörlerie göre ele eile ört farklı urum ayrı ayrı ikkate alıarak bu iki faktörü hagi kombiasyolarıaki büyümei birbirie bezeiğii çok boyutlu ölçekleme tekiği ile icelemesiir. Çalışmaa Türkiye e bilimsel bir ergie yayımlaa çalışmaa 3 ele eile bilgiler kullaılmıştır. Stress ölçüsüü eğeri Morkarama kuzular içi 0.030 olarak Akkarama kuzular içi ise 0.034 olarak ele eilmiştir. Ele eile Stress ölçüşü eğerleri ikkate alıığıa iki boyutlu uzaya ele eile souçları orial veri ile uyumuu mükemmel oluğu ve kuzulara büyümei iki boyutlu uzaya görütüleebileceği ve bu görütüe yararlaarak büyüme ile ilgili yorumlar yapılabileceği soucua varılmıştır. Büyüme üzerie etkili oluğu üşüüle faktörlere yalızca oğum tipi ve cisiyeti ikkate alıığı bu çalışmaa ele eile souçlara bakılarak Morkarama ırkı kuzulara büyümee oğum tipii ö plaa çıktığı Akkarama ırkı kuzulara ise cisiyeti aha etkili oluğu söyleebilir. Aahtar Kelimeler: Büyüme Çok Boyutlu Ölçekleme Morkarama Kuzu Akkarama Kuzu. The Evaluatio of Growth of Lambs by Multiimesioal Scalig Summary: Properties that characterise growth are birth weight a live weight i ifferet perios. These properties are figure by effects of geotype a evirometal factors. The aim of this stuy is to ivestigate i which situatios growth are similar of four ifferet combiatio effects of sex a birth type factors that effect the growth of lambs by muitiimesioal scalig aaiysis. I this stuy the ata obtaie from a scietific joural 3 publishe i Turkey was use. The value of the stress scale was obtaie as 0.030 for Morkarama lambs a 0.034 for Akkarama lambs respectively. Whe this stress values take ito cosieratio reache some results that the accommoatio betwee origial ata a results which are obtaie i two imesioal space are excellet it is possible that the growth of lambs ca be cofigurate i two imesioal space a some commet ca be oe about growth of lambs usig this cofiguratio. Whe obtaie results take ito cosieratio it ca be sai that birth type is playig effective röle tha sex o growth of Morkarama lambs but sex is playig effective röle tha birth type o the growth of Akkarama lambs. Key Wors: Growth Multiimesioal Scalig Morkarama Lamb Akkarama Lamb. Giriş Fe bilimlerie eğişkeleri güveilir olarak ölçülmesi sosyal ve avraış bilimlerie azara aha kolay ve ettir. Bu güçlükte olayı sosyal ve avraış bilimleri ile uğraşa bilim aamları geellikle verileri icelemesie aha kompleks ve karmaşık metotlara ihtiyaç uymaktaırlar. Davraış bilimlerie sıklıkla karşılaşıla veri tipi yakılık matrisiir. Bu matris ya oğrua iki eğişkee ait bezerliğe bağlı olarak * Yr. Doç. Dr.; A.K.Ü. Veterier Fakültesi Biyoistatistik ABD.- AFYON.
34 eeye kullaıla eeklere ya a olaylı olarak ham verie türetile iki eğişkei kovaryas ya a korelasyouu bir ölçüşü olarak ortaya çıkar. Bu tür verileri çözümlemesie çok boyutlu ölçekleme tekikleri olarak bilie yötemler kullaılmaktaır. Buraa amaç gözle görülür farklılıklara rağme yakılık matrisieki yapıyı basit bir geometrik moel ya a resim tarafıa parçalara ayırarak ortaya çıkarmaktır 7. Veri aalizie çok eğişkeli istatistiksel aaliz tekiklerii kullaımı eğişkeler arasıaki ilişkiye göre bağımlılık ve karşılıklı bağımlılık tekikleri olarak iki grupta toplamaktaır. Bağımlılık tekikleri bir ya a aha çok eğişkei iki ya a aha fazla bağımsız eğişke aı verile eğişkelerle açıklaabiliği eğerii tahmi eilebiliği urumlara söz kouşu olmaktaır. Herhagi bir ya a bir grup eğişkeii bir iğerie bağımlı olmaığı bir iğeriyle açıklaamaığı eğerii tahmi eilemeiği eğişkeler bağımlı-bağımsız olarak taımlaamaığıa tüm eğişkeler arasıa var ola karşılıklı ilişki ile ilgileiliğie ise karşılıklı bağımlılık tekikleri güeme gelmekteir. Çok boyutlu ölçekleme karşılıklı bağımlılık tekiklerie biriir ve verii yapışım isalara görsel olarak hitap eebilecek şekile ortaya koya uzaysal görüümleri (moelleri) ele eilebiliği karmaşık matematiksel geometrik ve istatistiksel işlemler içermekteir 0. Çok boyutlu ölçekleme tae ese (birey gözlem) arasıaki uzaklık eğerlerim kullaarak bu eseleri çok boyutlu uzayaki koumlarım ya a yapışım mümkü oluğuca az boyutla gerçek şekle yakı bir biçime resmim ortaya koymayı amaçlamaktaır 4. Gerek eseleri eğerleirilmesie gerekse belirli urumlara boyut sayısıı kaç olacağı ve eseleri asıl ilişkileiriliklerii belirlemesie çok boyutlu ölçeklemee yararlaılmaktaır 8. Yakılık matrisi içi geometrik ya a uzaysal bir moel -boyutta x x x 3.x oktalarıı oluşturuğu bir kümeyi içermekteir. Çok boyutlu ölçeklemei kouşu hem moeli boyutuu hem e -boyutlu uzaya souçlaa oktaları pozisyouu belirlemektir. Buraa oktalar arası uzaklıklar ve gözlemiş yakılıklar arasıaki maksimum uyguluk söz kousuur. Buu basit ve geel olarak alamı iki eğişke arasıaki bezemezlik büyüükçe (ya a bezerlik küçülükçe) geometrik moele eğişkei görütüleiği oktalar birbirie uzaklaşmalıır. Buula birlikte pratikte yakılık ölçüşü olarak kullaılacak eğerler ile bu tür ölçümlereki eğişkelik belirlemiş olmalıır 7. Calı vücuua zigot halie ergi yaşa kaar öemli eğişiklikler görülür. Bu eğişiklikler büyüme ve gelişme olarak taımlaır. Büyüme calıı ergi calı ağırlığa ulaşaa kaar gösteriği ağırlık artışıır. Gelişme ise calıı vücut yapısıı ve şeklii çeşitli foksiyoları yapabilecek şekile eğişikliğe uğramasıır 45. Hayvaları verim öemie ulaşaa kaar ola büyüme ve gelişme öemleri yetiştiricilikte büyük öem taşır. Bu öemlereki büyüme ve gelişme kabiliyeti ile yaşama gücüü etkileye faktörleri öemi ve erecesii bilimesi ve gerekli tebirleri zamaıa alıması yetiştiricilikte ekoomikliliği sağlar. Bir calıı oğum ağırlığı ile çeşitli öemlerieki calı ağırlıkları geotip ve çevresel faktörleri etkisi ile şekilleir 6. Irk hat veya bireyler arasıa büyüme bakımıa saptaa geetik farklılıklar evcil hayvaları büyüme özelliklerii iyileştirilmesie uygulaa seleksiyo programlarıı kayağıı oluşturmaktaır. Büyümei iyileştirilmesie kullaıla girişimler; calı ağırlıkları kullaa büyüme eğrilerii kullaa ve büyüme artışlarıı ikkate ala yaklaşımlar şeklie üç gruba ayrılmaktaır. Bu çalışmaa iki farklı ırkta oğum tipi ve cisiyet faktörlerie göre ele eile ört farklı urumu her biri bir kombiasyo olarak ikkate alımış ve bu iki faktörü hagi kombiasyolarıaki büyümei birbirie bezeiğii belirlemesi amaçlamıştır. Materyal ve Metot Çalışmaa Türkiye'e bilimsel bir ergie yayımlaa çalışmaa 3 ele eile bulgular kullaılmıştır. Veriler Tablo I e görülmekteir. Tablo I e yer ala calı ağırlık eğerleri her bir urum içi farklı sayıaki hayvalara ele e- ilmiş ortalama eğerlerir. Cisiyet ve oğum tipi faktörlerie göre ele eile ört farklı urumu her biri bir kombiasyo olarak ikkate alımış ve bu iki faktörü hagi kombiasyolarıaki büyümei birbirie bezeiği araştırılmıştır. Ele eilecek şekli üzerie alaşılması zor bir görütüü egellemesii sağlamak içi ırklar ayrı ayrı ikkate alımıştır.
35 Tablo I. Çok Boyutlu Ölçekleme Yötemi'e Kullaıla Veriler Table I. The Data Use Muitiimesioal Scalig Metho Irk Morkarama Akkarama Doğum Tipi ve Cisiyet Dişi Dizi Dişi Dizi Doğum 44 ± 04 ( = 7) 47 ± 00 34 ± 07 ( = 8) 3 ± 09 44 ± 0 ( = 5) 39 ± 04 ( = ) 34 ± 03 ( = 0) 30 ± 03 ( = 7) 45. Gü 6 ± 44 ( = 79 67 ± 06 4 ± 074 ( = 8) 6 ± 04 70 ± 078 ( = 4) 4 ± 090 ( = ) 6 ± 067 ± 076 ( = 5) 60. Gü 94 ± 70 ( = 7) 03 ± 073 ( =) 46 ± 094 ( = 7) 44 ± 055 ( = 7) ± 07 ( = 4) 74 ± ( = ) 6 ± 078 5 ± 08 ( = 4) 75. Gü 8 ± 89 ( = 7) 37 ± 08 76 ± 5 ( = 7) 70 ± 06 50 ± 8 ( = 4) 08 ± 98 ± 076 8 ± 067 ( = 4) 90. Gü 4 ± 5 ( = 79) 66 ± 085 0 ± 4 ( = 7) 95 ± 070 86 ± 40 ( = 4) 39 ± 3 33 ± 086 ± 066 ( = 4) 05. Gü 6 ± 39 ( = 79 90 ± 098 9 ± 88 7 ± 089 ( =6) 38 ± 40 ( = 39 67 ± 44 67 ± 04 36 ± 079 ( = 49 0. Gü 8 ± 69 ( = 79) 309 ± ( = 9) 53 ± 38 ± 08 355 ± 68 ( = ) 93 ± 53 97 ± 6 56 ± 09 ( = 4) 50. Gü 36 ± 360 33 ± 4 96 ± 44 75 ± 30 394 ± 83 ( = ) 38 ± 67 34 ± 8 9 ± 39 ( = 4) 80. Gü 374 ± 43 ( = 5) 358 ± 3 339 ± 90 300 ± 6 430 ± 03 ( = ) 355 ± 78 387 ± 60 33 ± 06 ( = 4) Çok boyutlu ölçekleme yötemi uzaklıklar matrislerie yararlaarak çözüm yapar. Bu eele veri tipie göre uygu uzaklık matrislerim hesaplamak gerekir. Eğer veriler aralıklı ya a oratılı ölçekli olarak ele eilmiş ise uzaklıklar Ökli Karesel Ökli Chebychef Blok ya a Mikowski uzaklıkları biçimie hesaplaır 3. Acak e sık kullaıla ölçü Ökli uzaklığıır - boyut içi Ökli uzaklığı; ( jk k = = X ik X ) )] / [] X i X i X j3..x i : X vektörüü elemaları X j X j X j3.x j : X j vektörüü elemaları biçimie verilmekteir 7. p boyutlu Ökli uzayıa tae oktaı kooriatları veriliğie her bir okta çifti arasıaki y Ökli uzaklığım hesaplamak kolayır. Bu hesaplama Eşitlik l ile verile ifae kullaılarak * boyutlu X veri matrisie oğrua yapılabilir. B = XX t eşitliği yazılacak olursa b = k = ve buraa a ii X * X ik jj jk [] = b + b b [3] yazılabilir. Eşitlik 3'e e alaşılacağı gibi X veri matrisi veriliğie uzaklık eğerleri kolayca hesaplaabilmekteir. Gerekli kooriatları bulmaa kullaıla işlem iki aşamaa oluşmaktaır. Birici aşama B matrisii elemalarıı bulumasıı içermekteir ikici aşamaa ise XX t formuaki B matrisii faktörleştirilmesi gerçekleştirilir. b eğerleri Eşitlik 3. kullaılarak eğerlerie öüştürülür. Herhagi bir kısıt olmaıkça çok sayıa çözüm söz kousuur. Çözüm sayışım tek yapabilmek içi X = 0 ve tüm j eğerleri içi X = 0 kısıtları alıır. Bu kısıtlar ve Eşitlik e olayı B matrisii herhagi bir satır ya a sütu toplamı sıfır olur. Souç olarak. Eşitlik i i.satır i.sütu ve ihayet i ve j üzerie toplam alıırsa = D + b = D + b ii = D [4]
36 eşitlikleri ele eilir. Buraa D = b ii ola B matrisii iziir. Eşitlik 3. ve Eşitlik 4. birlikte ikkate alıırsa b = - buluur. Buraa [ i j + [5] i = i = i = ile 0.0 arasıa ise üşük uyumu oluğu 0.05 ile 0.0 arasıa ise uyumu iyi oluğu 0.05 ile 0.05 arasıa ise mükemmel uyumu oluğu ve ihayet 0 ile 0.05 arasıa ise tam uyumu oluğu belirtilmekteir 3. Bulgular Yötemi uygulaması soucua Stress ölçüsüü eğeri Morkarama kuzular içi 0.030 olarak Akkarama kuzular içi ise 0.034 olarak ele eilmiştir. Ele eile souçlar Şekil e ve Şekil e görülmekteir. Şekil l ve Şekil e; Morkarama ırkı kuzulara büyümee oğum tipii ö plaa çıktığı Akkarama ırkı kuzulara ise cisiyeti aha etkili oluğu söyleebilir. olur 9. Eşitlik 5 kareleştirilmiş Ökli uzayıa B matrisii elemalarıı verir. B matrisim B = XX t formua çarpalara ayırabilmek içi çarpaları kareler toplamı özeğerlere eşit olacak şekile B i özvektörlerii buluması gerekir. O zama X matrisi X = [c c..c ] olur. X matrisi bu hali ile her bir oktaı kooriatlarım içerir. p*olarak verile boyut sayışma göre bir şekil araıyorsa p*tae e büyük özeğere yararlaılarak özvektörler iceleebilir 7. eğişkeli boyutlu veri matrisie sahip ola birey ya a birimi kaç boyutlu bir uzaya gösterilebileceğie karar vermee isteile boyut içi ele eile kofigürasyo uzaklıkları ile orial verie ele eile uzaklıklar arasıaki uyguluk ikkate alımaktaır. Uyguluk içi Stress Ölçüşü kullaılmaktaır. Stress Ölçüşü; STRESS = / [6] = i. ve j. bireyler arasıaki veri uzaklığı = i. ve j. bireyler arasıaki kofigürasyo uzaklığı. olarak verilmekteir. Formüle yer ala eğerleri orial verie ele eile uzaklıkları bağımsız eğişke olarak kullaılığı oğrusal poliomiyal ya a mootoik regresyo eklemie ele eilmekteir. Ele eile Stress eğeri 0.0 e büyük ise uyumu olmaığı 0.0 Şekil. Morkarama Kuzulara Ait İki Boyutlu uzayaki Görüüm Figure. Teh View of Morkarama Lambs i Two Dimesioal Space Şekil. Akkarama Kuzulara Ait İki Boyutlu Uzayaki Görüüm Figure. The View of Akkarama Lambs i Two Dimesioal Space
37 Tartışma ve Souç Çok boyutlu ölçekleme yötemi kullaılarak ele eilmesi isteile çözüm üç ve aha az boyuttaki çözümür. Boyut sayısı arttıkça grafiksel gösterimler kolay alaşılır olmakta uzaklaşır. Bu uu yötemi öemli ezavatajlarıa biriir. Acak yötemi herhagi bir varsayımıı olmaması iğer yötemlere göre ö plaa çıkmasıa ee olmaktaır. Ele eile Stress ölçüşü eğeri ikkate a- lıığıa iki boyutlu uzaya ele eile souçları orial veri ile uyumuu mükemmel oluğu ve kuzulara büyümei iki boyutlu uzaya görütüleebileceği ve bu görütüe yararlaarak büyüme ile ilgili yorumlar yapılabileceği söyleebilir. Büyüme üzerie etkili oluğu üşüüle faktörlere yalızca oğum tipi ve cisiyeti ikkate alıığı bu çalışmaa ele eile souçlara bakılarak Morkarama ırkı kuzulara büyümee oğum tipii ö plaa çıktığı Akkarama ırkı kuzulara ise cisiyeti aha etkili oluğu söyleebilir. Kayaklar. AKBAŞ Y. Büyüme Eğrisi Parametreleri ve Islah Kriteri Olarak Kullaımı Olaakları. Ege Üiv. Ziraat Fak. Derg. 996; 33 (l): 4-48.. AKÇAPINAR H KADAK R. Bazı Faktörleri Akkarama ve Morkarama lara Gebelik Süresi ve Doğum Üzerie Etkileri. Ak.Üiv. Vet. Fak. Derg. 98; 9: 39-400. 3. AKÇAPINAR H KADAK R. Morkarama ve Kagal Akkarama Kuzularıı Büyüme ve Yaşama Kabiliyeti Üzerie Karşılaştırmalı Araştırmalar F.Ü. Vet. Fak. Derg. 98;-:03-. 4. AKÇAPINAR H ÖZBEYAZ C. Hayva Yetiştiriciliği Temel Bilgileri. Kariyer Matbaacılık Lt. Şti. Akara 999. 5. AKÇAPINAR H. Koyu Yetiştiriciliği İsmat Matbaacılık Akara 000. 6. DEMÎRSOY Ş AKÇAPINAR H. Kuzulara Büyümeyi Etkileye Çevresel Faktörleri Kovaryas Aalizi ile îcelemesi. Lalaha Hayv. Araş. Est. Derg. 997; 37: 37-55. 7. EVERITT B S DUNN G. Avace Methos of Data Exploratio a Moellig. Heiema Eucatioal Books Ic. New Hampshire 983. 8. HAIR F J ANDERSON E.R. TATHAM L R. BLACK C W. Multıvaate Data Aalysıs. Pretice Hail Ic. New Jersey 99. 9. KRZANOWSKI W J. Priciples of Multivariate Aalysis. Clareo Press Oxfor 988. 0. KURT G. Çok Değişkeli İstatistiksel Aaliz iklerie Çok Boyutlu Ölçekleme ve Bir Uygulama (Doktora Tezi). Marmara Üiversitesi Sosyal Bilimler Estitüsü İstabul 99.. MANLY F J B. Multivariate Statistical Methos. Chapma & Hail Loo 994.. MARDIA K V KENT J T BIBBY J M. Multivariate Aalysis. Acaemic Press Loo 989. 3. ÖZDAMAR K. Paket Programlar île İstatistiksel Veri Aalizi (Çok Değişkeli Aalizler). Kaa Kitabevi Eskişehir 999. 4. TATLIDİL H. Uygulamalı Çok Değişkeli İstatistiksel Aaliz. Cem Web Ofset Lt. Şti. Akara 00.