ÖMER CEVDET BİLGİN, Nurinisa ESENBUĞA, MUHLİS MACİT

Büyüme eğrilerinin analizinde farklı yaklaşımlar

: Tarımsal alanda yapılan çalışmalarda, aynı denekler üzerinde ardışık zamanlarda ölçülen özelliğin gösterdiği değişimi (büyüme eğrisi) değerlendirmek gerektiğinde tekrarlanan ölçümlerin varyans analizi, çok değişkenli varyans analizi ve regresyon analizi gibi farklı istatistiksel yöntemlerden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada, SAS paket programı kullanılarak, büyüme eğrilerinin bu yöntemlerle nasıl analiz edileceği gösterilmiştir. Ayrıca nispeten az uygulanan bir yöntem olan doğrusal-karışık modeller üzerinde durulmuş ve büyüme eğrilerinin analizinde karışık model yaklaşımının kullanılması durumundaki kazanımlar tartışılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

varyans analizi, büyüme eğrisi, regresyon analizleri, vücut ağırlığı

Different approches in analysis of growth curves

In agricultural research, in order to assess change of a character measured on the same individuals at consecutive time points repeated measures analysis of variance, multivariate analysis of variance, and regression analysis are used. In this study, the use of the SAS in order to analyze growth curves with this methods were illustrated. On the other hand, linear mixed models, a relatively unused method, were examined and the advantages of using a mixed model approach to growth curve analysis were discussed

Keywords:

analysis of variance, growth curve, regression analysis, body weight,

___

Johnson, RA and Wichern, D W, 1998. Applied Multivariate Statistical Analysis. Fourth edition. Prentice Hall Inc., NJ.
Kshirsagar, AM and Smith, WB, 1995. Growth Curves. Marcel Dekker Inc., NY. S AS, 1985.
SAS Institute Inc., Cary, NC.
Muller, KE, LaVange, LM, Ramey, SL and Ramey, CT, 1992. Power calculations for general linear multivariate models including repeated measures applications. JASA, (87): 1209-1226.
Wolfinger, R and Ming, C, 1998. Comparing the SAS GLM and MIXED procedures for repeated measures. SAS Institute Inc., Cary, NC.
Wolfinger, R, 1993. Covariance structure selection in general mixed models. Communications in Statatistics-Simulation, (22): 1079-1106.
Zar, j. H., 1974. Biostatistical Analysis. Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, N.J.