530 ஒட்டுறவின் அளவைகளும் மிகைத் தன்மை ஆய்வுகளும்
530 ஒட்டுறவின் அளவைகளும் மிகைத் தன்மை ஆய்வுகளும் பண்புகளால் பயிர்வளம் மிகுதலை ஆய்வுகள் தெளிவுபடுத்தியுள்ளன. கோதுமை, அரிசி, பருப்பு, தக்காளி, புகையிலை, முதலிய பெரும்பாலான பயிர்த்தாவரங்களில் தன் மகரந்தச்சேர்க்கை நிகழ்கிறது, அதனால் இவை வீரி யம் குறைந்து காணப்படுகின்றன. ஆகையால் தற் காலத்தில் இத்தாவரங்களில் ஒட்டுவீரிய முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஒட்டுவீரியத்திற்கான காரணி பிரிக்க களை மரபியல் செயலில் காரணிகள் எனப் லாம். மரபியல் காரணி இவை இரு கருதுகோள்களைக் கொண்டவை. அவற்றில் ஓங்கு தன்மைக் கோட்பாட்டைப் (domin ant factor hypothesis) புரூஸ் என்பார் வகுத்தார். இக்கொள்கைப்படி, மூதாதைகளை விட, பயிர்மாற் றத்தினால் ஏற்பட்ட ஓங்கு ஜீன்களால் ஒட்டு வீரியத் தன்மை கிடைக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, மூதாதைகள் A A bb DD X aa BB dd Aa Bb Dd பரம்பரை இந்த பரம்பரைத் தாவரம் மூதாதைத் தாவரங்களை விட வீரியம் மிகுந்தவையாகும். மிகு ஓங்கு தன்மைக் கோட்பாடு. (over dominance hypothesis). இது ஷல், ஈஸ்ட் ஆகியோரால் தனித் தனியாக வெளியிடப்பட்ட கொள்கையாகும். இது ஓட்டுவீரியத்தில் எந்த அளவுக்கு ஹட்டிரோசைகள் உள்ளனவோ அந்த அளவுக்கு வீரியம் மிகும் கிறது. எடுத்துக்காட்டாக A. A, என்ற ஜீன் தொகுப்பு A, A, அல்லது A, A, ஜீன் தொகுப்பு களைவிட வலிமை வாய்ந்தவையாகும். செயலியல் காரணி என் சைட்டோபிளாச உட்கருக்கோட்பாடு. கலப்பு இன விருத்தியாளர்களான லெவிஸ் ஷல் மைக்கேலிஸ் என்போர் ஒட்டுவீரியம், சைட்டோபிளாசம் - நியூக்ளி யஸ் தொடர்பால் உண்டாகிறது என்ற கொள்கை யைச் சார்ந்துள்ளனர். பெருமுதலீட்டு ஒட்டுவீரியக் கோட்பாடு (greater initial copital hypothesis). இது ஆஷ்பி என்பவரால் உருவாக்கப்பட்டது. இக்கொள்கைப்படி, ஒட்டு வீரியம் தொடக்கநிலைக் கரு (embryo) அளவை வைத்தே கூறப்படும். பா. அண்ணாதுரை ஒட்டுறவின் அளவைகளும் மிகைத் தன்மை ஆய்வுகளும் இரு மாறிகளுக்கிடையே (variables) உள்ள உறவை யும் அதன் அளவையும் கணக்கிடும்முறை புள்ளியிய லில் பெரிதும் பயன்படும் பகுதியாகும். எடுத்துக் காட்டாக, X என்றமாறி மழையளவையும், y என்ற மாறி அந்த மழையளவிற்கு ஏற்ற பயிர் விளைச் சலையும் குறிக்கட்டும். இந்த இரு மாறிகளுக்கு இடையேயுள்ள தொடர்பு நேர்முகத் தொடர்பாக வும் (positive correlation) எதிர்மறைத் தொடர் பாகவும் (negative correlation) அல்லது உறவே இல்லாமலும் இருக்கலாம். இவ்வாறே, x என்ற மாறி உயரத்தையும், y என்ற மாறி எடையையும் குறித்தால், உயரத்திற்கும் எடைக்கும் உள்ள தொடர்பு எத்தன்மைத்து என்பதைக் காண முடியும். X மாறியின் மதிப்பு அதிகரித்துக் கொண்டே போகும்பொழுது y மாறியின் மதிப்பும் அதிகரித்துக் கொண்டுபோனால் இவ்விரண்டிற்கும் இடையேயுள்ள உறவு நேர்முகமாக இருக்கும். X மாறி பொருளின் விலையையும், y மாறி விற்பனை அளவையும் குறிப்பதாகக் கொண்டால். இவற்றிற்கிடையேயுள்ள தொடர்பு எதிர்மறையாக இருக்கும். y மாறிகளுக்கிடையேயுள்ள தொடர்பை அளப்பதற்கு ஒட்டுறவுக் கெழுவைப் (correlation coefficient) பயன்படுத்தலாம். இக்கெழு இரு மாறிகளுக்கிடையேயுள்ள தொடர்பு எந்த அளவிற்கு இருக்கிறது என்பதைக் காட்டும். இரு மாறிகளுக் கிடையேயுள்ள தொடர்பு ஒரு நேர்க்கோட்டில் அமைந்திருக்குமேயானால் அது நேர்கோட்டு ஒட்டுறவு linear correlation) என்று குறிக்கப்படுகின்றது. x,y என்ற இரு மாறிகளுக்கிடையேயுள்ள ஒட்டுறவுக் கெழுவைக் காண, பியர்சனின் ஒட்டுறவுக் கெழு (Pearson's correlation coefficient) (Ex) (Σy) ΣΧΥ n Txy (Ex)' Σx²- Ly2- (Ey) n -1 என்ற வாய்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இதில் n என்பது (R.y) ணைகளின் எண்ணிக்கையாகும். இவ்வொட்டுறவுக் கெழுவின் மதிப்பு - 1 - + 1 வரை அமைந்திருக்கும். Txy இன் மதிப்பு + 1 என்றிருப்பின், ஒட்டுறவு நேர்முகமாக உள்ளதெனவும், Ixy இன் மதிப்பு - 1 என்றிருப்பின், ஓட்டுறவு எதிர்மறையாக உள்ளதெனவும், rsy இன் மதிப்பு பூச்சியமாக இருப் பின், ஒட்டுறவு இல்லை எனவும் கணக்கிடப்படும். எடுத்துக்காட்டாக ஐந்து மாணவர்கள் இரண்டு தேர்வுகளில் பெற்ற மதிப்பெண்கள் கீழே கொடுக்கப் பட்டுள்ளன. தேர்வு 1 தேர்வு 2 70, 72, 74, 76, 78 57, 59, 61, 63, 65 இதில் ஒட்டுறவுக் கெழுவின் மதிப்பு 1 எனக் கிடைக் கிறது. எனவே, இரு தேர்வுகளுக்கும் உள்ள தொடர்பு
