यादृच्छिक ब्लॉक डिजाइन (Randomized Blocks Design - RBD)

व्याख्यान 16 (Lecture 16)

यादृच्छिक ब्लॉक डिजाइन (Randomized blocks design) - विवरण (description) - लेआउट (layout) - विश्लेषण (analysis) - लाभ (advantages) और हानियां (disadvantages)

यादृच्छिक ब्लॉक डिजाइन (Randomized Blocks Design - RBD)

जब प्रायोगिक सामग्री (experimental material) विषम (heterogeneous) होती है, तो प्रायोगिक सामग्री को सजातीय उप-समूहों (homogenous sub-groups) में समूहीकृत किया जाता है जिन्हें ब्लॉक (blocks) कहा जाता है। चूंकि प्रत्येक ब्लॉक में उपचार (treatments) का पूरा सेट होता है, इसलिए एक ब्लॉक एक प्रतिकृति (replication) के बराबर होता है।

यदि उर्वरता प्रवणता (fertility gradient) एक दिशा में चलती है जैसे उत्तर से दक्षिण या पूर्व से पश्चिम, तो ब्लॉक विपरीत दिशा (opposite direction) में बनते हैं। विषम इकाइयों (heterogeneous units) को सजातीय ब्लॉकों (homogenous blocks) में समूहित करने की ऐसी व्यवस्था को यादृच्छिक ब्लॉक डिजाइन (randomized blocks design) के रूप में जाना जाता है।

प्रत्येक ब्लॉक में उतनी ही प्रायोगिक इकाइयाँ (experimental units) होती हैं जितनी उपचारों (treatments) की संख्या होती है। उपचारों को प्रत्येक ब्लॉक के भीतर प्रयोगात्मक इकाइयों को स्वतंत्र रूप से यादृच्छिक (randomly) रूप से आवंटित किया जाता है ताकि प्रत्येक उपचार एक बार हो। ब्लॉकों की संख्या (number of blocks) उपचारों के लिए प्रतिकृति (replications) की संख्या के बराबर चुनी जाती है।

RBD के लिए प्रसरण मॉडल का विश्लेषण (ANOVA model for RBD)

$$ Y_{ij} = \mu + t_i + r_j + e_{ij} $$

जहाँ:

RBD का विश्लेषण (Analysis of RBD)

RBD के परिणामों को प्रतिकृति (ब्लॉक) और उपचारों के अनुसार दोतरफा तालिका (two way table) में व्यवस्थित किया जा सकता है।
कुल मिलाकर \( r \times t \) अवलोकन (observations) होंगे जहां \( r \) प्रतिकृति की संख्या के लिए और \( t \) उपचार की संख्या के लिए है।
डेटा को पंक्तियों (rows) में उपचार और स्तंभों (columns) में प्रतिकृति का प्रतिनिधित्व करके दो तरह से तालिका रूप में व्यवस्थित किया जाता है।

उपचार (Treatment) प्रतिकृति (Replication) कुल (Total)
1 2 3 \( \dots \) \( r \)
1 \( y_{11} \) \( y_{12} \) \( y_{13} \) \( \dots \) \( y_{1r} \) \( T_1 \)
2 \( y_{21} \) \( y_{22} \) \( y_{23} \) \( \dots \) \( y_{2r} \) \( T_2 \)
3 \( y_{31} \) \( y_{32} \) \( y_{33} \) \( \dots \) \( y_{3r} \) \( T_3 \)
\( \dots \) \( \dots \) \( \dots \) \( \dots \) \( \dots \) \( \dots \) \( \dots \)
\( t \) \( y_{t1} \) \( y_{t2} \) \( y_{t3} \) \( \dots \) \( y_{tr} \) \( T_t \)
कुल (Total) \( R_1 \) \( R_2 \) \( R_3 \) \( \dots \) \( R_r \) G.T. (Grand Total)

इस डिजाइन में कुल प्रसरण (total variance) को भिन्नता के तीन स्रोतों (sources of variation) में विभाजित किया गया है, अर्थात प्रतिकृति के बीच (between replications), उपचार के बीच (between treatments) और त्रुटि (error)।

सुधार कारक (Correction Factor - CF):

$$ CF = \frac{(GT)^2}{rt} $$

कुल SS (Total SS - TSS):

$$ TSS = \sum \sum y_{ij}^2 - CF $$

प्रतिकृति SS (Replication SS - RSS):

$$ RSS = \frac{\sum R_j^2}{t} - CF $$

उपचार SS (Treatments SS - TrSS):

$$ TrSS = \frac{\sum T_i^2}{r} - CF $$

त्रुटि SS (Error SS - ESS):

$$ ESS = TSS - RSS - TrSS $$

\( t \) उपचारों और \( r \) प्रतिकृतियों के साथ RBD के लिए कंकाल एनोवा तालिका (Skeleton ANOVA table for RBD)

विविधता के स्रोत (Sources of variation) स्वतंत्रता की कोटि (d.f.) SS MS F मान (F Value)
प्रतिकृति (Replication) \( r - 1 \) \( RSS \) \( RMS = \frac{RSS}{r - 1} \) \( \frac{RMS}{EMS} \)
उपचार (Treatment) \( t - 1 \) \( TrSS \) \( TrMS = \frac{TrSS}{t - 1} \) \( \frac{TrMS}{EMS} \)
त्रुटि (Error) \( (r - 1)(t - 1) \) \( ESS \) \( EMS = \frac{ESS}{(r - 1)(t - 1)} \)
कुल (Total) \( rt - 1 \) \( TSS \)

क्रांतिक अंतर (Critical Difference - CD) की गणना:

$$ CD = S.E.(d) \times t $$

जहाँ \( S.E.(d) = \sqrt{\frac{2 EMS}{r}} \)
\( t = \) निर्दिष्ट सार्थकता स्तर (specified level of significance) और त्रुटि स्वतंत्रता की कोटि (error degrees of freedom) के लिए \( t \) का महत्वपूर्ण मान (critical value)।

CD मान के आधार पर बार चार्ट (bar chart) खींचा जा सकता है। बार चार्ट से निष्कर्ष लिखा जा सकता है।

RBD के लाभ (Advantages of RBD)

RBD के नुकसान (Disadvantages of RBD)

प्रश्न (Questions)

  1. RBD का उपयोग किसके साथ किया जा सकता है:

    (a) समान प्रतिकृति (Equal replication)
    (b) असमान प्रतिकृति (unequal replication)
    (c) समान और असमान प्रतिकृति
    (d) एकल प्रतिकृति

    उत्तर (Ans): (a) समान प्रतिकृति (Equal replication)

  2. जब 5 उपचार (treatments) हों और प्रत्येक को 4 बार दोहराया गया हो तो प्रायोगिक भूखंडों की कुल संख्या होगी:

    (a) 5
    (b) 4
    (c) 9
    (d) 20

    उत्तर (Ans): (d) 20

  3. RBD में त्रुटि स्वतंत्रता की कोटि (error degrees of freedom) \( (r-1)(t-1) \) है। सत्य (True)
  4. प्रायोगिक सामग्री विषम (heterogeneous) होने पर RBD को अपनाया जा सकता है। सत्य (True)
  5. RBD में ब्लॉकिंग (blocking) एक दिशा में की जाती है। सत्य (True)
  6. RBD में कुल वर्गों का योग (total sum of squares) उपचार वर्गों का योग, प्रतिकृति वर्गों का योग और त्रुटि वर्गों का योग में विभाजित होता है। सत्य (True)
  7. RBD के कोई दो लाभ (advantages) बताइए?
  8. RBD के लिए ANOVA मॉडल (ANOVA model) प्रस्तुत करें।
  9. RBD के लेआउट (Layout) की व्याख्या करें?
  10. RBD की गणनात्मक प्रक्रिया (computational procedure) की व्याख्या करें?
अस्वीकरण (Disclaimer):
यह स्टडी मटेरियल ICAR के मूल कंटेंट का हिंदी अनुवाद है। हम इसकी पूर्ण सटीकता के लिए उत्तरदायी नहीं हैं। यह फाइल अभी केवल सुधार और परीक्षण (Improvement Purpose) के लिए यहाँ उपलब्ध कराई गई है। बहुत जल्द हम इसे डाउनलोड करने के लिए PDF फॉर्मेट में अपडेट करेंगे।

तब तक, कृपया इसे पढ़ें और अपना बहुमूल्य फीडबैक (Feedback) या कमेंट नीचे दिए गए लिंक पर सबमिट करें ताकि हम इसमें आवश्यक सुधार करके इसे सभी छात्रों के लिए बेहतरीन बना सकें:
👉 https://agrigyan.in/feedback/