Use of principal component analysis for the assessment of spring wheat characteristics

In the studies, the analysis of the diversification of spring wheat characteristics was carried out depending on the growth system. Field experiment was carried out in years 2004-2006 at the Agricultural Experimental Station in Zawady, which is part of the Siedlce University of Natural Sciences and Humanities. The obtained correlation coefficients prove that the relation between wheat characteristics depends on the growth system. The applied method of principal component analysis (PCA) allowed a complex assessment of the relations between the characteristics. It also made it possible to reduce the original seven characteristics to three new variables, which carried over 75% of the information of the input data obtained from the direct sowing and almost 80% for the conventional tillage. The greatest discriminatory power, which diversified the studied plants, was shown by the mass of 1000 grains and grain yield.

W badaniach dokonano analizy zróżnicowania cech pszenicy jarej w zależności od systemu uprawy. Doświadczenie polowe przeprowadzono w latach 2004- -2006 w Rolniczej Stacji Doświadczalnej Zawady, należącej do Uniwersytetu Przyrodniczo-Humanistycznego w Siedlcach. Uzyskane wartości współczynników korelacji dowodzą, że współzależność pomiędzy cechami pszenicy zależy od systemu uprawy. Zastosowana metoda analizy składowych głównych (PCA) pozwoliła na kompleksową ocenę współzależności cech. Umożliwiła jednocześnie zredukowanie siedmiu pierwotnych cech do trzech nowych zmiennych, które przenosiły ponad 75% informacji danych wejściowych uzyskanych dla siewu bezpośredniego i prawie 80% dla uprawy tradycyjnej. Najsilniejszą moc dyskryminacyjną, różnicującą badane obiekty, wykazały masa tysiąca ziaren i plon ziarna.