यह अभिकल्पना विशेष रूप से क्षेत्रीय प्रयोगों के लिए उपयुक्त है...

Q.6

RPSC Agriculture Officer - 2024 (Q.102)

MCQ (Single Correct) +1 −0.33

A design is especially suited for field experiments where the number of treatments is not large and the experimental area has predictable productivity gradient :

यह अभिकल्पना विशेष रूप से क्षेत्रीय प्रयोगों के लिए उपयुक्त है, जहाँ उपचारों की संख्या अधिक नहीं होती है और प्रयोगात्मक क्षेत्र में उत्पादकता प्रवणता पूर्वानुमान योग्य होती है :

Randomized Block Design यादृच्छिकीकृत खण्ड अभिकल्पना Completely Randomized Design पूर्णतया यादृच्छिकीकृत अभिकल्पना Latin Square Design लैटिन वर्ग अभिकल्पना Split Plot Design विभक्त भूखण्ड अभिकल्पना

In agricultural field experiments, when soil fertility or productivity varies primarily along one predictable unidirectional gradient (e.g., slope, fertility gradient, moisture direction), Randomized Block Design (RBD) is the standard and most efficient design.
In RBD, blocks are laid out perpendicular to the direction of fertility gradient so that plots within each block are relatively homogeneous.
Completely Randomized Design (CRD) requires completely homogeneous units (suitable for pot/lab experiments); Latin Square Design (LSD) controls fertility in two perpendicular directions; Split Plot Design is used when factors require different plot sizes.
Hence, Randomized Block Design is the design of choice (Option 1).

कृषि प्रक्षेत्र प्रयोगों में जब भूमि की उर्वरता या उत्पादकता प्रवणता (Fertility gradient) एक दिशा में पूर्वानुमान योग्य होती है तथा उपचारों की संख्या सीमित (मध्यम) होती है, तब यादृच्छिकीकृत खण्ड अभिकल्पना (Randomized Block Design - RBD) सबसे उपयुक्त मानी जाती है।
RBD में खण्डों (Blocks) को उर्वरता प्रवणता के लम्बवत् बनाया जाता है, जिससे प्रत्येक ब्लॉक के अंदर के भूखण्ड समांगी (Homogeneous) बने रहें।
CRD प्रयोगशाला अथवा गमलों के पूर्णतः समांगी प्रयोगों हेतु तथा LSD दो लम्बवत् दिशाओं में उर्वरता भिन्नता को नियंत्रित करने हेतु प्रयुक्त होती है।
अतः सही उत्तर विकल्प 1 (यादृच्छिकीकृत खण्ड अभिकल्पना / RBD) है।

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Q.7

RPSC Agriculture Officer - 2024 (Q.103)

MCQ (Single Correct) +1 −0.33

If a constant value '5' is added to each observation of a set, the standard deviation will remain :

यदि किसी सेट के प्रत्येक प्रेक्षण में एक अचर संख्या '5' जोड़ दी जाए तो उसका मानक विचलन (Standard deviation) :

unaltered अपरिवर्तित रहेगा reduced by 5 5 से घट जाएगा increased by 5 5 से बढ़ जाएगा increased by 25 25 से बढ़ जाएगा

Standard deviation ($\sigma$) is a measure of dispersion that quantifies the spread of data points relative to their mean.
If a constant $k$ is added to (or subtracted from) every observation $x_i$ in a dataset, each new value becomes $y_i = x_i + k$, and the new mean becomes $\bar{y} = \bar{x} + k$.
The individual deviations from the mean remain completely unchanged:
$$(y_i - \bar{y}) = (x_i + k) - (\bar{x} + k) = x_i - \bar{x}$$
Therefore, $\sigma_y = \sigma_x$. Standard deviation is completely independent of change of origin and remains unaltered (Option 1).

मानक विचलन (Standard deviation / $\sigma$) विक्षेपण का एक निरपेक्ष माप है, जो समंकों के उनके माध्य से फैलाव को दर्शाता है।
यदि किसी समंक श्रेणी के प्रत्येक प्रेक्षण $x_i$ में कोई अचर संख्या $k$ (यहाँ 5) जोड़ी या घटाई जाती है, तो नया माध्य भी उसी संख्या से बढ़ जाता है ($\bar{y} = \bar{x} + 5$)।
अतः प्रत्येक प्रेक्षण का अपने नए माध्य से विचलन सर्वथा अपरिवर्तित रहता है:
$$(y_i - \bar{y}) = (x_i + 5) - (\bar{x} + 5) = x_i - \bar{x}$$
यही कारण है कि मानक विचलन मूलबिंदु में परिवर्तन (जोड़ने या घटाने) से सर्वथा स्वतंत्र होता है तथा इसका मान अपरिवर्तित रहता है। अतः सही उत्तर विकल्प 1 (अपरिवर्तित रहेगा) है।

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Q.8

RPSC Agriculture Officer - 2024 (Q.107)

MCQ (Single Correct) +1 −0.33

In a split plot design, the following relation exists between the main plot error $E_a$ and subplot error $E_b$ :

विभक्त भूखण्ड अभिकल्पना (Split plot design) में मुख्य खण्ड त्रुटि $E_a$ तथा उपखण्ड त्रुटि $E_b$ के बीच निम्नलिखित संबंध होता है :

Ea = Eb Ea = Eb Ea < Eb Ea < Eb Ea > Eb Ea > Eb Ea = Eb² Ea = Eb²

In a Split Plot Design, the experimental units are divided into two levels: larger Main Plots (for factors requiring large areas, like tillage or irrigation) and smaller Sub-Plots within main plots (for varieties or fertilizer treatments).
Consequently, there are two distinct experimental errors computed in ANOVA:
Error (a) or $E_a$: Main plot error variance
Error (b) or $E_b$: Sub-plot error variance
Sub-plots within the same main plot are situated adjacent to each other and exhibit much higher environmental homogeneity than entire main plots. Therefore, the sub-plot error variance $E_b$ is smaller and evaluated with greater precision than the main plot error variance $E_a$.
Hence, the relationship is $E_a \gt E_b$ (Option 3).

विभक्त भूखण्ड अभिकल्पना (Split Plot Design) में दो विभिन्न आकारों की प्रयोगात्मक इकाइयाँ होती हैं: बड़े मुख्य भूखण्ड (Main plots) तथा उनके भीतर विभाजित छोटे उप-भूखण्ड (Sub-plots)।
इस अभिकल्पना के प्रसरण विश्लेषण (ANOVA) में दो पृथक प्रयोगात्मक त्रुटियाँ प्राप्त होती हैं:
मुख्य भूखण्ड त्रुटि प्रसरण ($E_a$)
उप-भूखण्ड त्रुटि प्रसरण ($E_b$)
एक ही मुख्य भूखण्ड के भीतर स्थित उप-भूखण्ड एक-दूसरे के निकट होने के कारण अधिक समांगी (Homogeneous) होते हैं। परिणामस्वरूप, उप-भूखण्ड उपचारों की तुलना अधिक यथार्थता (सटीकता) से की जाती है और उप-भूखण्ड त्रुटि ($E_b$) का मान मुख्य भूखण्ड त्रुटि ($E_a$) की तुलना में सदैव कम होता है ($E_b \lt E_a$ अर्थात $E_a \gt E_b$)।
अतः सही उत्तर विकल्प 3 ($E_a \gt E_b$) है।

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Q.9

RPSC Agriculture Officer 2020 (Q.54)

MCQ (Single Correct) +1 −0.33

Variation between plant height and seed weight can be compared using —

पौधे की ऊँचाई तथा बीज भार के मध्य विविधता की तुलना की जा सकती है —

Range परास द्वारा Coefficient of variation विविधता गुणांक से Standard deviation मानक विचलन से All of these इन सभी से

Plant height is expressed in units of length (e.g. centimetres, cm), whereas seed weight is expressed in units of mass (e.g. grams, g).
Absolute measures of dispersion (Range, Mean Deviation, Standard Deviation) carry physical units of measurement and are scale-dependent; therefore, they cannot be used to compare characters measured in dissimilar units.
The Coefficient of Variation ($CV$), introduced by Karl Pearson, expresses the standard deviation as a percentage of the arithmetic mean:
$$CV = \frac{\sigma}{\bar{X}} \times 100$$
Because $CV$ is a dimensionless, relative metric, it allows direct and unbiased comparison of variability between traits with completely different units of measurement.
Hence, Option 2 is the correct answer.

पौधे की ऊँचाई को लंबाई की इकाई (जैसे सेमी) में मापा जाता है, जबकि बीज के भार को द्रव्यमान की इकाई (जैसे ग्राम) में मापा जाता है।
अपकिरण के निरपेक्ष माप (जैसे परास तथा मानक विचलन) मूल इकाई पर निर्भर होते हैं, अतः भिन्न-भिन्न इकाइयों वाले दो चरों की तुलना इनसे नहीं की जा सकती।
कार्ल पियर्सन द्वारा प्रतिपादित 'विचरण गुणांक / विविधता गुणांक' (Coefficient of Variation, $CV$) एक इकाई-रहित सापेक्ष माप है:
$$CV = \frac{\sigma}{\bar{X}} \times 100$$
चूँकि यह विशुद्ध प्रतिशत अनुपात है, अतः दो भिन्न इकाइयों वाले लक्षणों (ऊँचाई एवं भार) की विविधता की सटीक तुलना केवल विविधता गुणांक द्वारा ही संभव है।
अतः सही उत्तर विकल्प 2 (विविधता गुणांक से) है।

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Q.10

RPSC Agriculture Officer 2014 (Q.100)

MCQ (Single Correct) +3 −1

The following frequency distribution : Classes Frequency 0-5: 3, 0-10: 8, 0-15: 17 is classified as —

निम्न बारंबारता बंटन : वर्ग (0-5: 3, 0-10: 8, 0-15: 17) किस रूप में वर्गीकृत है?

Cumulative frequency distribution in less than type से कम प्रकार का संचयी बारंबारता बंटन Cumulative frequency distribution in more than type से अधिक प्रकार का संचयी बारंबारता बंटन Discrete frequency distribution खंडित बारंबारता बंटन Continuous frequency distribution सतत बारंबारता बंटन