运用主成分分析和聚类分析确定AA肉鸡生产力的评价指标

马发顺，邢安琪，赵梦雪，葛玉杰，王莫含，宋玉伟,2，梁秀丽,2

(1. 安阳工学院生物与食品工程学院，河南 安阳 455000；2. 河南省兽用生物制品研发与应用国际联合实验室，河南 安阳 455000)

AA肉鸡是典型的肉鸡品种，在全国各地均有分布，其中豫北地区饲养量较大。肉鸡生产的规模化和产业化发展趋势对肉鸡生产管理提出了更高要求，而生产管理的科学化和精细化程度是衡量管理水平的重要尺度。若能根据AA肉鸡生产过程中的原始资料快速而精准地对其生产力水平进行综合评价，将极大提高饲养管理的时效性和管理措施的针对性。目前关于AA肉鸡生产性能的研究多是在饲料中添加某些药物、饲料添加剂或改变饲养方式等对AA肉鸡生产力所产生的影响方面。张尊会[1]对不同季节条件下AA肉鸡的成活率、只均活重、料重比等作了比较。龚争等[2]分析了AA肉鸡屠宰性状与肌肉品质间的相关性。马发顺等[3]对海兰褐蛋鸡产蛋前期生产性能进行了综合分析，计算了各指标间的相关系数并建立了回归方程。主成分分析和聚类分析均属于多元统计分析方法，有人利用主成分分析法和聚类分析法对肉鸡的肉质性状进行过研究。赵燕等[4]对马站红鸡的生长和繁殖性状进行主成分分析，选取的6个主成分累计贡献率为87.34%；王钱保等[5]对三元杂交的优质肉鸡进行体重及屠宰性能的主成分分析，选取的4个主成分累计贡献率为86.17%；程郁昕等[6]将42日龄AA肉鸡的屠宰性状综合出3个主成分，累计贡献率为95.73%，并建立了评估模型。目前，根据AA肉鸡原始生产记录对其生产力综合评价的研究还未见报道，特别是运用主成分分析和聚类分析法确定AA肉鸡生产力评价指标的研究也尚未见报道。本研究以6栋鸡舍1～5周龄AA肉鸡的生产记录为材料，运用主成分分析法和聚类分析法确定了AA肉鸡的生产力综合评价指标，以解决AA肉鸡规模化饲养中生产力综合评价问题。

1 材料与方法

1.1 试验材料

以河南省滑县某肉鸡饲养场124 789只AA肉鸡的饲养原始记录为研究材料，6栋鸡舍连续记录1～5周龄数据，每栋鸡舍每周龄作为1个统计样本，共获得30个统计样本资料。对AA肉鸡采取地面平养方式，按照AA肉鸡饲养标准组织管理，使用优质配合饲料，自由饮水。

1.2 生产指标

每个样本测定的生产指标有9项。存栏数(x1)，周平均每日存栏数；成活率(x2)，存栏数/基础进鸡数；周耗料量(x3)，周耗料总量(kg)；累计只耗料量(x4)，从第1周开始的平均只耗料累计量(g)；只日耗料量(x5)，平均每只每日耗料量(g)；体重(x6)，周末空腹重(g)；周增重(x7)，本周体重与上周体重的差(g)；周效率(x8)，周耗料×1 000/(存栏数×周增重)×100%；累计效率(x9)，累计耗料×1 000 /(存栏数×体重)×100%。按周龄对9项生产指标进行描述统计。

1.3 评价指标确定方法

在对9项生产指标描述统计分析的基础上，根据相关分析和Bartlett球形检验判断主成分分析的可行性，然后根据特征值、累计贡献率的高低并结合统计分析的实际需要确定主成分个数[7]；以每个变量的特征向量为权数，写出主成分信息表达式；采用系统聚类法对9项指标进行分类。根据主成分分析结果和聚类分析结果综合评判，确定AA肉鸡生产力综合评价指标。

1.4 数据统计与分析

使用Excel 2010软件进行各指标的描述统计分析，得到1～5周龄各指标的平均数、标准误和变异系数,数据以“平均数±标准误”表示；使用DPS v7.05软件进行相关分析、主成分分析和聚类分析，并检验相关系数的显著性。P<0.05表示差异显著，P<0.01表示差异极显著。

2 结果与分析

2.1 AA肉鸡生产力表现

AA肉鸡各周龄生产力表现见表1。各周龄指标的变异情况除指标x6较稳定外，其余各指标均有随着周龄增长变异程度增大的趋势，但均存在不同程度的波动性，这种波动主要表现在3、4周龄。从指标间的比较来看，x6、x7、x8、x9的变异程度大于x1、x2、x3、x4、x5，前者属于效应类指标，后者属于投入类指标。

2.2 生产力指标间的相关性

AA肉鸡9个生产力指标间的相关系数见表2。9项生产力指标间均存在极显著的相关性(P<0.01)。x1除了与x2有强正相关外，与其余各指标间均存在强负相关关系；x2与其后各指标间均存在强负相关关系；其余各指标之间均存在强正相关关系。

2.3 生产力指标主成分分析

主成分分析显示，Bartlett球形检验结果极显著(P<0.01)，并且9项指标间存在极显著相关关系(P<0.01)，表明9项生产力指标适合进行主成分分析。主成分分析时根据特征值和贡献率的大小作综合判断，确定选取前3个主成分是适宜的。选取的3个主成分特征值、贡献率及特征向量情况，见表3。

表1 AA肉鸡各周龄生产力指标统计

表2 AA肉鸡生产力指标间的相关系数

表3 3个主成分的特征值、贡献率及特征向量

由表3可见，主成分Y1、Y2、Y3的特征值分别为8.302 4、0.423 8、0.165 2，方差贡献率分别为92.25%、4.71%、1.84%，累计贡献率为98.79%，表明所选的3个主成分包含了原有9个指标98.79%的信息量。根据各指标特征向量数值，写出3个主成分信息表达式为：

Y1=-0.331 0x1-0.332 9x2+0.342 4x3+0.344 2x4+0.343 4x5+0.344 9x6+0.315 5x7+0.301 7x8+0.341 3x9，

Y2=0.084 0x1+0.118 7x2+0.177 9x3-0.072 2x4+0.158 9x5+0.064 4x6+0.629 5x7-0.713 6x8-0.084 4x9，

Y3=0.635 0x1+0.549 9x2+0.248 3x3+0.020 9x4+0.210 9x5+0.042 8x6+0.129 7x7+0.370 1x8+0.179 6x9。

从表达式中各变量系数绝对值大小来看，主成分Y1中x6、x4、x5、x3的系数较大；Y2中x8、x7的系数较大；Y3中x1、x2的系数较大。

2.4 生产力指标聚类分析

用系统聚类法对9项指标进行聚类分析，结果见图1。

图1 AA肉鸡9项生产指标的系统聚类树

从图1可知，9项指标可聚为4大类，x1和x3各聚为一类，x2、x5、x7、x8和x9聚为一类，x4和x6聚为一类。根据各类中每一指标与其他指标的平均相关指数和主成分分析结果，得出各类中代表性指标分别为x1、x3、x6和x8。其结果与主成分分析结果基本一致。

3 讨论

3.1 AA肉鸡生产力水平变异性及指标间的相关性

AA肉鸡生产力指标的变异性随周龄有增大的趋势，但在第3～4周龄存在波动性，这与马发顺等[8]在对罗斯308肉鸡生长曲线拟合时得出第4周体重变异性最大相似。可能是因为肉鸡在3～4周龄时正处于育成期，随着采食量增加，生长发育速度加快所致。这个阶段是AA肉鸡饲养管理的关键期，肉鸡对饲养管理水平的敏感性表现更强。从各指标变异程度比较来看，效应类指标变异程度大于投入类指标，说明饲养管理经验和技术水平对AA肉鸡饲养效益有重要影响。陈合强[9]认为良好的饲养管理可提高雏鸡的均匀度，而雏鸡的均匀度与生产性能间存在正相关关系。可见，先进的饲养管理技术有总结推广的必要，对各栋AA肉鸡舍的生产力水平综合评价不仅是提高饲养管理水平的需要，对于提高整个养鸡场的生产效率也是非常重要的。指标间的相关分析显示，AA肉鸡的9个生产力指标间均存在极显著相关关系，这与滕金言等[10]对黄羽肉鸡的研究、马发顺等[3]对海兰褐蛋鸡的研究结果基本一致。在9个指标中，x1、x2与其他指标间呈负相关关系，表明每栋鸡舍的鸡群规模过大可能对综合生产力水平有负面影响。至于多大的群体规模更有利于生产力水平的发挥有待进一步研究。

3.2 主成分分析的评判及主成分的生产力含义

9个指标间极显著的相关性和Bartlett球形检验达到极显著水平保障了主成分分析的成功。本研究选取的3个主成分特征值分别为8.302 4、0.423 8和0.165 2，这3个特征值正好位于碎石图的陡峭部分，其中最小的特征值为舍去的最大特征值的3.638 8倍，可见，主成分选取是合适的。选取的3个主成分方差贡献率分别为92.25%、4.71%和1.84%，累计贡献率达到98.79%，综合了原有9个指标98.79%的信息。而王钱保等[11]在对肉鸡体重与体尺性状主成分分析时，从8个指标中选取5个主成分累计贡献率仅92.64%；吴锦波等[12]在对藏鸡体重、体尺和屠宰性能进行主成分分析时，从12个指标中选取3个主成分累计贡献率仅75.27%。可见，本研究选取的3个主成分累计贡献率最高。选取的3个主成分中，Y1的综合能力最强，综合信息量最大，重点综合了AA肉鸡饲料消耗量和体重方面的信息，可命名为“综合效率因子”，在生产上应重点关注这个指标；Y2综合信息量次之，重点综合了周增重、周效率和周耗料量的信息，可命名为“周效率因子”，可灵敏反应出AA肉鸡各周龄的生产效率和饲养管理水平，该指标可用于饲养过程中的动态管理与控制；Y3综合信息量最少，主要综合了存栏数和成活率等信息，可命名为“鸡群规模因子”，可反应AA肉鸡淘汰与成活的情况，体现出鸡群规模变动对综合生产力的影响。这样把原有存在错综复杂关系的9个变量抽象为3个独立的主成分并赋予了特定的意义，使生产力指标不仅具有综合性，而且还具有明晰性。运用这些指标使生产管理更具有针对性。

3.3 聚类分析及研究结果的价值

聚类分析显示，9项指标聚为4大类，存栏数(x1)、周耗料量(x3)、体重(x6)和周效率(x8)为4类中的代表性指标，也就是生产力评价的重要指标，聚类分析与主成分分析结果基本吻合。该项研究从变异分析和相关分析为起点，通过主成分分析法提取出主成分，并通过聚类分析对生产指标进行了分类，确定了AA肉鸡生产力评价指标，所以，这是一项系统性研究。而赵燕等[4]、王钱保等[5]、吴锦波等[12]只是进行了单一主成分分析，程郁昕等[6]虽然提取出主成分并且建立了生产模型，但没有进行聚类分析。所以，本项研究更具有完整性和可靠性。本研究确定的AA肉鸡生产力评价指标能够综合肉鸡生产过程中生产记录的绝大部分信息，能够及时而精准地反映AA肉鸡的生产力水平，研究结果可应用于AA肉鸡饲养管理实践，也可作为AA肉鸡综合选育的参考依据。