Calculated t was tested against tab

Calculated t was tested against table value of ‘t’ at error degrees of
freedom, where ve = error mean square obtained from R.B.D. analysis, F1 = mean of F1, BP = mean of the better parent, MP = mean
of the two parents, S.E. = standard error.
2.4.3. Estimation of dominance effect
The dominance estimates (D.E.) also referred to as “potence
ratio” was computed using the following formula as suggested by
Smith (1952).
D.E. = F1 −MP/0.5 × P2 – P1, where F1 =mean value of the hybrid
population; MP =mid-parent; P2 =mean of the highest parent;
P1 =mean of the lowest parent.
Complete dominance was realized when D.E. = +1; while partial
dominance is indicated when D.E. is between −1 and +1; D.E. = zero
indicates absence of dominance. Over dominance was considered
when D.E. exceeds ±1. The ‘+’ and ‘−’ signs indicate the direction of
dominance of either parent.
2.4.4. Estimation of combining ability and gene action
Analysis of variance table for combining ability with expectation of mean square was set up as follows:
Source d.f. M.S. Expectation of mean square
General combining ability (p − 1) Mg 
2
e + (P + 2)

1/ (p − 1)

g
2
i
Specific combining ability p(p − 1)/2 Ms 
2
e +

2/p (p − 1)

i

j
s
2
ij
Error m M
e

2
e
Combining ability variances and effects were worked out
according to Griffing’s (1956) Model 1 and Method 2. Method 2
is applicable to the present study as parents and one set of nonreciprocal F

1
s were included. Model 1 assumes that variety and
block effects are constant but environmental effect is variable and
the experimentalmaterial is the population aboutwhich inferences
are to be made.
The additive and non-additive genetic variances were estimated
from the combining ability components as follows:
ˆ
2
a
(additive) = 2ˆ
2
g
where ˆ
2
g = 1/ (p − 1)

i
ˆ
2
g
i
=
Mg −M
e
p+2
ˆ
2
na = (non-additive) = ˆ
2
s
where ˆ
2
s = 2/p (p − 1)

i

j
sˆ
2
ij
= Ms

− M
e
and M
e = ˆ
2
e
Statistical analyses were done using SPSS Professional Statistics
version 7.5 (SPSS Inc., Chicago, IL).
3. Results
3.1. Genetic diversity of the genotypes through multivariate
analysis
The intra-and inter-cluster distance represent the index of
genetic diversity among clusters. The distance among the genotypes revealed that Cluster I exhibited the maximum intra-cluster
value indicating that genotypes belonging in this cluster are diverse
in nature (Table 1). On the other hand, Cluster VI had the minimum intra-cluster value. At inter-cluster level, the minimum value
was observed between Cluster I and II indicating close relationship among the genotypes included inthese clusters. Themaximum
inter-cluster value was observed between cluster III and V followed
by between Cluster III and VI which indicated that the genotypes
included in these clusters had the maximum divergence.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คำนวณทดสอบ t เทียบกับตารางค่าของไม่ ' องศาข้อผิดพลาดของเสรีภาพ ที่ ve =สแควร์หมายถึงข้อผิดพลาดที่ได้จากการวิเคราะห์ R.B.D., F1 =ของ F1, BP =ค่าเฉลี่ยของผู้ปกครองที่ดีขึ้น MP =หมายถึงอะไรของพ่อแม่ที่สอง ซิป =ข้อผิดพลาดมาตรฐาน2.4.3. การประเมินผลครอบงำประมาณการปกครอง (ติด) ที่เรียกว่า "potenceอัตราส่วน"ถูกคำนวณโดยใช้สูตรต่อไปนี้แนะนำโดยสมิธ (1952)ติด = F1 −MP/0.5 × P2 – P1 ที่ F1 =ค่าเฉลี่ยของไฮบริประชากร MP =หลักกลาง P2 =ค่าเฉลี่ยของผู้ปกครองสูงสุดP1 =ของแม่ต่ำสุดดำเนินการปกครองได้ตระหนักเมื่อติด = + 1 ในขณะที่บางส่วนปกครองจะแสดงเมื่อติดอยู่ระหว่าง− 1 และ + 1 ติด =ศูนย์บ่งชี้ว่า การขาดของการครอบงำ ไปปกครองถือเมื่อติดเกิน± 1 การ '+' และ '−' สัญญาณบอกทิศทางของปกครองของหลักใด2.4.4. การประเมินการรวมยีนและความสามารถในการกระทำตารางวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับการรวมความสามารถกับความคาดหวังของสี่เหลี่ยมจัตุรัสหมายถึงถูกตั้งค่าเป็นดังนี้:แหล่ง d.f. ปริญญาโทความคาดหวังของสี่เหลี่ยมจัตุรัสหมายถึงอะไรทั่วไปรวมความสามารถ (p − 1) มก.2e (P + 2)1 / (p − 1)กรัม2ผมรวมความสามารถ p(p − 1)/2 Ms Specific2e +2/p (p − 1)ผมเจs2ijข้อผิดพลาดม.ม.อี2อีผลต่างของความสามารถในการรวมและผลกระทบได้ทำงานตามรูปแบบของ Griffing (1956) 1 และวิธีที่ 2 วิธีที่ 2เป็นการศึกษาเป็นผู้ปกครองและชุดของ nonreciprocal F1s มาพร้อม รุ่น 1 ถือว่าความหลากหลายที่หลากหลาย และบล็อกผลคง แต่ผลกระทบสิ่งแวดล้อมเป็นตัวแปร และexperimentalmaterial เป็นประชากร aboutwhich inferencesจะทำสารเติมแต่ง และไม่ปรุงแต่งทางพันธุกรรมต่างถูกประเมินจากการรวมส่วนประกอบสามารถเป็นดังนี้:ˆ2มี(additive) = 2 ˆ2กรัมซึ่งˆ2กรัม = 1 / (p − 1)ผมˆ2กรัมผม=มก. −Mอีp + 2ˆ2na = (ปลอดสาร) =ˆ2sซึ่งˆ2s = 2/p (p − 1)ผมเจsˆ2ij= Ms− Mอีและ Me =ˆ2อีได้ทำการวิเคราะห์ทางสถิติโดยใช้สถิติ SPSS Professionalรุ่น 7.5 (SPSS Inc., Chicago, IL)3. ผลลัพธ์3.1 ทางพันธุกรรมความหลากหลายของพันธุ์ผ่านหลายตัวแปรวิเคราะห์ภายใน- และคลัสเตอร์ระหว่างระยะแสดงดัชนีของความหลากหลายทางพันธุกรรมท่ามกลาง ระยะการศึกษาจีโนไทป์เผยคลัสผมจัดแสดงภายในคลัสเตอร์สูงสุดค่าบ่งชี้ว่า การศึกษาจีโนไทป์ที่อยู่ในคลัสเตอร์นี้มีความหลากหลายในธรรมชาติ (ตารางที่ 1) บนมืออื่น ๆ คลัสเตอร์ VI มีค่าคลัสเตอร์ intra ขั้นต่ำ ในคลัสเตอร์ระหว่างระดับ ค่าต่ำสุดพบว่า ระหว่างคลัสเตอร์ I และ II ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างการศึกษาจีโนไทป์รวมกลุ่ม inthese Themaximumพบว่า คลัสเตอร์ระหว่างค่าระหว่าง cluster III และ V ตามโดยระหว่างคลัสเตอร์ III และ VI ซึ่งระบุว่า การศึกษาจีโนไทป์รวมในคลัสเตอร์มีเศรษฐกิจสูงสุด