كيفية اختيار التصميم التجريبي الخاص بك

في البحوث الزراعية، من المهم اختيار التصميم التجريبي المناسب في بداية التجربة حتى تكون التحليلات التي يتم إنتاجها في نهاية الموسم ذات مغزى إحصائيًا. قبل أن نلقي نظرة أخرى على الأنواع المختلفة من التصاميم، يجدر بنا أن نخصص بعض الوقت لفهم سبب حاجتنا إليها.

لنفترض أن مربي النباتات يختار قطعتين من الأرض متشابهتين قدر الإمكان ويزرع نفس الصنف في كل قطعة. حتى لو تعاملت المربية مع كل قطعة أرض بنفس الطريقة في التربية، فعندما تقيس المحصول من كل قطعة أرض، سيختلف المحصول.

يُطلق على هذا الاختلاف اسم خطأ تجريبي. ولكي تتخذ المربية قرارًا سليمًا بشأن أداء صنفين أو أكثر، يجب أن يكون لديها تقدير للخطأ التجريبي في التجربة. إذا كان الفرق المقيس بين الأصناف أكبر من الخطأ التجريبي، فيمكنها أن تكون واثقة من أن أحد الأصناف يتفوق على الآخر. لدى المربي أداتين تحت تصرفه لقياس الخطأ التجريبي: النسخ المتماثل و التوزيع العشوائي.

يساعد التكرار على إجراء تقديرات أكثر دقة للخطأ التجريبي، ويمنع التكرار العشوائي أي مصادر أخرى غير منضبطة للتباين من التحيز للنتائج.

يحدد التكرار والعشوائية معاً التصميم التجريبي وهناك عدد من الأنواع الشائعة التي تم تطويرها ليستخدمها الباحثون الزراعيون:

- تصميم عشوائي بالكامل
- الكتلة الكاملة العشوائية العشوائية
- المربعات اللاتينية
- تصميم قطعة الأرض المنقسمة
- تصميم قطعة الأرض العارية

على سبيل المثال لا الحصر

يعتمد التصميم الأكثر ملاءمة لتجربة معينة على القيود المختلفة للتجربة، مثل: عدد الأصناف التي يتم اختبارها، وحجم الآلات المستخدمة لتطبيق المعالجات، وحجم الفروق التي يمكن اكتشافها بين المعالجات، والموارد المطلوبة (الوقت والمساحة والمال) لتشغيل التجربة.

التصميم العشوائي بالكامل هو أبسط التصميمات. في التصميم العشوائي بالكامل، من المرجح أن يتم تخصيص كل معاملة بالتساوي لقطعة أرض. يتميز التصميم العشوائي بالكامل بالعديد من المزايا: يمكن استيعاب أي عدد من المعالجات والمضاعفات؛ التحليل بسيط ويمكنه التعامل بسهولة مع قطع الأرض المفقودة؛ درجات حرية الخطأ أعلى من أي تصميم آخر بنفس عدد المعالجات، مما يسمح بتقدير أكثر دقة للخطأ التجريبي.

التصميمات العشوائية تمامًا لها عيب واحد هو أنها تتطلب أن تكون قطع الأرض موحدة تمامًا إلى حد ما. إذا كانت هناك درجة عالية من التباين في قطع الأراضي، على سبيل المثال من تباين التربة، فإن تقدير الخطأ التجريبي سيكون أقل دقة وقد لا يمكن اكتشاف الفروق الحقيقية بين المعالجات.

عادةً ما يتم استخدام التصميمات العشوائية تمامًا عندما يكون موقع التجربة معروفًا بأنه موحد بشكل خاص. كما يمكن أن تكون مفيدة جدًا في السيناريوهات التي يتوقع فيها فشل عدد كبير من قطع الأراضي أثناء التجربة، حيث يظل تحليل قطع الأراضي الباقية بسيطًا.

تصميم الكتلة الكاملة العشوائية العشوائية هو التصميم التجريبي الأكثر شيوعًا بين الباحثين الزراعيين اليوم. يتم تجميع قطع الأراضي في كتل بناءً على تشابهها، مثل أنواع التربة المتشابهة. ثم يتم تخصيص معالجات لقطع الأراضي بطريقة تجعل كل معاملة تحدث مرة واحدة في كل كتلة. لذلك، تحتوي كل كتلة على كل معاملة ممكنة، ومن هنا يأتي تصميم "الكتلة الكاملة".

عند التخطيط لتصميم كتلة كاملة، يجب على الباحث التأكد من تقليل أي تباين مع الكتلة إلى الحد الأدنى، في حين يجب تعظيم التباين بين الكتل. إذا كان هناك تباين ضئيل في موقع التجربة، يمكن وضع الكتل بجانب بعضها البعض. ومع ذلك، إذا كان هناك تدرج في التباين في موقع التجربة، فيجب ترتيب الكتل في خطوط متعامدة مع التدرج. في الواقع، لا توجد حاجة لأن تكون الكتل متجاورة ومتباعدة عن بعضها البعض لأسباب عملية لأنشطة القياس والعلاج.

يمكن أن يكون ذلك مفيدًا عندما يتداخل موقع التجربة مع أنواع مختلفة من التربة على سبيل المثال.

كما يوحي الاسم، يشكل هذا التصميم مربعاً مقسماً إلى عدد متساوٍ من الصفوف والأعمدة. يتم وضع كل علاج أو صنف بحيث يظهر مرة واحدة بالضبط في كل صف وعمود.

وتتمثل الفائدة الرئيسية لتصميم المربع اللاتيني في أنها يمكن أن تأخذ في الحسبان مصدرين للتباين في موقع التجربة. على سبيل المثال، قد يكون للحقل الذي تُجرى فيه التجربة تدرج خصوبة في اتجاه واحد وانحدار في اتجاه آخر.

لا تُستخدم تصاميم المربعات اللاتينية بشكل متكرر في التجارب الزراعية لأن لها العديد من العيوب مقارنةً بالتصاميم الأخرى. أولاً، نظرًا لأن عدد قطع الأراضي يساوي مربع عدد المعالجات، يمكن أن تصبح التجارب كبيرة جدًا ومكلفة في إجرائها. ثانيًا، أي أخطاء تُرتكب أثناء التجربة مثل المعالجات الخاطئة يمكن أن تجعل من الصعب تحليل البيانات.

ثالثاً، إذا كان هناك عدد قليل من المعالجات (أقل من 4) فإن درجات حرية الخطأ تكون منخفضة، مما يؤدي بدوره إلى تقدير خطأ تجريبي أكبر.

من الشائع أن يكون للتجارب الزراعية عوامل معالجة متعددة، على سبيل المثال اختبار ثلاثة معدلات نيتروجين مختلفة مع ثلاثة أنواع مختلفة من الزراعة. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تصميم الكتلة الكاملة العشوائية العشوائية حيث يحدث كل مزيج من العاملين في كل كتلة. ومع ذلك، قد يكون من الصعب أو المستحيل تطبيق بعض المعالجات بهذه الطريقة.

وعادةً ما تكون معدات الزراعة على نطاق مزرعة تجارية وتتطلب قطع أراضٍ كبيرة في حين يمكن استخدام النيتروجين يدوياً على مساحات أصغر بكثير.
وللتعامل مع هذه التعقيدات، يلجأ الباحث الزراعي إلى تصميم قطع الأرض المقسمة. في هذا التصميم، يتم تخصيص عامل واحد لقطع أراضٍ كبيرة في تصميم الكتلة الكاملة العشوائية. ثم تُقسّم هذه القطع الكبيرة إلى قطع أرض أصغر تُطبق عليها معالجات العامل الآخر عشوائيًا.

كما هو موضح أعلاه، فإن الميزة الرئيسية لتصميمات قطع الأرض المقسمة هي السماح بمعالجة أكثر كفاءة لعوامل المعالجة التي تتطلب أحجام قطع أرض مختلفة. كما تتيح تصاميم قطع الأرض المقسمة أيضًا إمكانية إضافة معالجات جديدة إلى تجربة جارية بمجرد إضافة المزيد من قطع الأرض الكبيرة إلى الكتل.

نظرًا لوجود حجمين من قطع الأرض، ينتج عن تصميمات قطع الأرض المقسمة خطأين تجريبيين، واحد لكل حجم. قد يعني هذا في كثير من الأحيان أن هناك حاجة إلى اختلافات كبيرة في الملاحظات لإظهار اختلاف كبير. كما أن تصميمات قطع الأرض المنقسمة لها أيضًا عيب يتطلب تحليلاً أكثر تعقيدًا.

ومن الاختلافات المفيدة في تصميم قطعة الأرض المقسمة تصميم قطعة الأرض الشريطية. في الظروف التي يسهل فيها تطبيق كل عامل من عوامل المعالجة في ممرات أو شرائح، يمكن استخدام تصميمات قطع الأراضي الشريطية. في هذه التصاميم، يتم تعيين عامل واحد للشرائط التي تعمل داخل كل كتلة، ويكون لكل كتلة عشوائية خاصة بها. ثم يتم تطبيق العامل الثاني في شرائط متعامدة على العامل الأول، ومرة أخرى مع توزيع عشوائي فريد لكل كتلة.

وتكون النتيجة مثل رقعة شطرنج من المعالجات. تتسم تصميمات قطع الأراضي الشريطية بمزايا وعيوب مماثلة لتصميمات قطع الأراضي المقسمة، مما يسمح بشكل أساسي بإعداد التجربة بكفاءة.