Bitki ve hayvan ıslahında Genotip × Çevre etkileşimi oldukça önemli bir konudur. Genotip × Çevre etkileşiminin tespitinde kullanılan parametrik ve parametrik olmayan yöntemler genotiplerin her bir çevredeki verim değerlerine ve bunların ranklarına dayanmaktadır. Kararlılık yöntemleri ile genotiplerin çevrelerden etkileşimleri bireysel olarak tespit edilmektedir. Bu araştırmada normal ve kesikli üniform dağılışa göre türetilen verilerde etkileşimi tespit etmek için ilk önce varyans analizi uygulandı daha sonra parametrik yöntemlerden Çevresel Varyans, Shukla’nın Kararlılık Varyansı, Varyasyon Katsayısı, Ecovalence, Lin ve Binns’in Pi yöntemi, Finlay ve Wilkinson’un regresyon katsayısı, Perkins ve Jinks’in regresyon katsayısı ve Eberhart ve Russel yöntemi uygulandı. Yöntemlerin normal ve kesikli üniform dağılış gösteren verilere uygulanmasında yöntemler arasında ilişki yönünden dağılışlar arasında bir fark olmadığı gözlendi. Her iki dağılışta varyans analizine göre Genotip × Çevre etkileşiminin önemsiz olduğu durumda parametrik kararlılık yöntemlerine göre elde edilen katsayı değerleri önemsiz bulunurken Genotip × Çevre etkileşiminin önemli olduğu durumlarda kararlılık katsayı değerleri arasındaki fark önemli bulunmuştur. Normal ve kesikli üniform dağılış gösteren verilerde parametrik yöntemlerde en yüksek korelasyonlar CV, VK, EV, SSV ve ERSKT yöntemleri arasında görülürken bu yöntemlerin FWbi ve PJbi yöntemleriyle olan ilişkisi düşük bulunmuştur. Ayrıca en yüksek korelasyonlar SSV ile EV, CV ile VK ve FWbi ile PJbi yöntemleri arasında bulundu. Genotip × Çevre etkileşiminin tespitinde aralarında korelasyonun yüksek olduğu yöntemlerden herhangi biri kullanıldığında benzer sonuçların alınabileceği gözlenmiştir. Sonuç olarak Genotip × Çevre etkileşim değerini genotiplere bireysel olarak parçalayan EV ve SSV yöntemlerinden birisinin veya bu yöntemlerle yüksek sıra korelasyona sahip yöntemlerden herhangi biri tercih edilebilir

Bitki ve hayvan ıslahında Genotip × Çevre etkileşimi oldukça önemli bir konudur. Genotip × Çevre etkileşiminin tespitinde kullanılan parametrik ve parametrik olmayan yöntemler genotiplerin her bir çevredeki verim değerlerine ve bunların ranklarına dayanmaktadır. Kararlılık yöntemleri ile genotiplerin çevrelerden etkileşimleri bireysel olarak tespit edilmektedir. Bu araştırmada normal ve kesikli üniform dağılışa göre türetilen verilerde etkileşimi tespit etmek için ilk önce varyans analizi uygulandı daha sonra parametrik yöntemlerden Çevresel Varyans, Shukla’nın Kararlılık Varyansı, Varyasyon Katsayısı, Ecovalence, Lin ve Binns’in Pi yöntemi, Finlay ve Wilkinson’un regresyon katsayısı, Perkins ve Jinks’in regresyon katsayısı ve Eberhart ve Russel yöntemi uygulandı. Yöntemlerin normal ve kesikli üniform dağılış gösteren verilere uygulanmasında yöntemler arasında ilişki yönünden dağılışlar arasında bir fark olmadığı gözlendi. Her iki dağılışta varyans analizine göre Genotip × Çevre etkileşiminin önemsiz olduğu durumda parametrik kararlılık yöntemlerine göre elde edilen katsayı değerleri önemsiz bulunurken Genotip × Çevre etkileşiminin önemli olduğu durumlarda kararlılık katsayı değerleri arasındaki fark önemli bulunmuştur. Normal ve kesikli üniform dağılış gösteren verilerde parametrik yöntemlerde en yüksek korelasyonlar CV, VK, EV, SSV ve ERSKT yöntemleri arasında görülürken bu yöntemlerin FWbi ve PJbi yöntemleriyle olan ilişkisi düşük bulunmuştur. Ayrıca en yüksek korelasyonlar SSV ile EV, CV ile VK ve FWbi ile PJbi yöntemleri arasında bulundu. Genotip × Çevre etkileşiminin tespitinde aralarında korelasyonun yüksek olduğu yöntemlerden herhangi biri kullanıldığında benzer sonuçların alınabileceği gözlenmiştir. Sonuç olarak Genotip × Çevre etkileşim değerini genotiplere bireysel olarak parçalayan EV ve SSV yöntemlerinden birisinin veya bu yöntemlerle yüksek sıra korelasyona sahip yöntemlerden herhangi biri tercih edilebilir. Genotype Environment interaction is the most important issue for animal and plant breeding. Parametric and nonparametric methods used in determination of Genotype × Environment interaction are based on the yield values of genotypes and their ranks in each environment. Genotype × Environment interactions are individually established by stability methods. At the beginning, variance analysis was applied to determine the interactions related to data simulated according to normal and discrete uniform distribution, and then environmental variance, Shukla’s stability variance, variation coefficient, ecovalance, Lin and Bins’ Pi method, Finlay and Wilkinson’s regression coefficient, Perkins and Jinks’ regression coefficient and Eberhart and Russell’s deviation parameter from parametric methods were applied to present data. Differences among the methods applied for data displayed normal and discrete uniform distribution were not significant. When the interactions obtained according to variance analysis in both normal and discreate uniform distribution were insignificant, coefficient values from parametric stability estimation methods were also found insignificant. In addition, when interaction was determined to be significant, difference among the coefficient values was significant. While the highest correlation in parametric methods for normal and discrete uniform distributions was established among CV, VK, EV, SSV and ERSKT, the correlation of these methods with FWbi and PJbi methods were found to be very low. Also, the highest correlations were determined between SSV and EV, CV and VK, FWbi and PJbi methods. It was observed that similar results may be obtained when any method showing high correlation with other methods was used to determine the Genotype × Environment interaction. It was concluded that one of EV and SSV methods individually partitioning Genotype × Environment interaction values to genotype or any method showing high rank correlation with these methods is preferable to other methods.