AA肉鸡生产指标间的相关回归分析

马发顺，秦星星，张凌源，荆学毅，元雪浈，梁秀丽

(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；3. 河南省兽药饲料监察所，河南 郑州 450000)

AA肉鸡是由美国艾拔益加种鸡公司育成的白羽肉用四系配套杂交鸡，具有生长发育快、出栏早、适应性强、饲养效益高、屠体品质好等特点[1]。目前有关AA肉鸡生产性能的研究，主要针对的是不同饲养方式、不同光照制度和不同能量水平日粮等对生产性能和屠宰性能的影响[1-3]。杨志刚等[4]拟合了0～8周龄AA肉鸡的生长曲线。马发顺等[5]建立了1～6周龄AA肉鸡的生长模型。王刚等[6]运用主成分分析法对AA肉鸡肉质性状进行了综合评价。相关分析是研究2个或2个以上变量间相关关系的统计分析方法，而典型相关分析是利用综合变量之间的相关关系来反映2组变量之间整体相关性的多元统计分析方法，它可以识别并量化2组变量之间的联系[7]。关于AA肉鸡生产性能间的相关研究，龚争等[8]进行了AA肉鸡屠宰性状与肌肉品质的简单相关分析和典型相关分析。程郁昕等[9]运用回归分析法对AA肉鸡的胸肌、腿肌重等进行了活体估测。马发顺等[10]对AA肉鸡的11个生产指标进行了简单相关分析，并对其中的部分指标建立了回归方程。关于AA肉鸡多个生产指标间的典型相关分析目前未见报道，也没有在典型相关分析基础上进行回归分析的报道。因此，本研究拟采用简单相关、典型相关和回归分析的方法对AA肉鸡的9项生产指标进行统计分析，以揭示这些生产指标间的内在联系，并用回归方程定量描述这些指标之间的关系，从而进行生产水平的快速综合评价，为饲养管理的科学化、精细化提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 试验动物与饲养管理

以河南省滑县某养殖场6栋鸡舍16.524万只AA肉鸡为试验动物。该肉鸡场采用厚垫料地面平养，0～3周龄人工喂料，3周龄后自动化喂料，自由饮水；按AA肉鸡管理规程组织饲养管理和免疫接种。0～3周龄日粮：组成为玉米55.2%、豆粕32%、鱼粉2%、菜粕4%、磷酸氢钙1.5%、石粉1%、食盐0.3%、油3%、添加剂1%，营养水平为代谢能12.93 MJ/kg，粗蛋白22.37%，钙1.08%，有效磷0.49%。4～5周龄日粮：组成为玉米57.7%、豆粕27%、鱼粉2%、菜粕4%、棉粕3%、磷酸氢钙1.3%、石粉1.2%、食盐0.3%、油2.5%、添加剂1%，营养水平为代谢能13.14 MJ/kg，粗蛋白20.11%，钙0.96%，有效磷0.44%。

1.2 生产指标的测定与计算

按周龄记录整理每栋鸡舍的原始数据，获得9项生产指标。每栋鸡舍入栏数为27 540只。

各项生产指标：周龄(x1)为从出壳之日起按周计龄(周)，存栏数(x2)为1周内每日存栏数的平均值(只)，成活率(x3)即(存栏数/入栏数)×100%，周耗料量(x4)为本周累计耗料量与上周累计耗料量之差(kg)，累计只耗料量(x5)为每只AA肉鸡耗料量的累计量(g)，体重(x6)为周末空腹重(g)，周增重(x7)为本周平均体重与上周平均体重之差(g)，周效率(x8)为每周饲料转化率，即x2·x7/(1 000·x4)×100%，累计效率(x9)为从出壳至报告期累计饲料转化率，即x6/x5×100%。

1.3 数据处理与统计分析

2 结果与分析

2.1 AA肉鸡生产指标的描述统计

AA肉鸡1～5周龄各项生产指标描述统计结果见表1。从表1可见，随着周龄增长，存栏数(x2)和成活率(x3)递减，而变异程度递增；随着周耗料量(x4)的增加，累计只耗料量(x5)也呈增长趋势，二者变异程度在4周龄之前呈增大趋势，5周龄时均有所下降；体重(x6)呈上升趋势，周增重(x7)在4周龄前呈上升趋势，5周龄时有所下降，二者的变异程度均存在波动性，并且波动走势一致；周效率(x8)变化趋势与周增重(x7)一致，变异程度在4周龄前呈上升趋势，4周龄后下降；累计效率(x9)在4周龄前呈上升趋势，4周龄后下降，略有波动，其变异程度变化与指标变化趋势基本一致。

表1 AA肉鸡生产指标描述统计结果

2.2 AA肉鸡生产指标间的简单相关

9项生产指标间的简单相关系数见表2。

从表2可知，36个简单相关系数中有30个达到极显著水平(P<0.01)，有6个不显著(P<0.05)；在极显著水平的相关关系中有16个为正相关，有14个为负相关。根据生产实际情况，把9项生产指标划分为因类指标(x1、x2、x3、x4、x5)和果类指标(x6、x7、x8、x9)；从因类指标内部来看，x1与x4、x5之间，x2与x3之间，x4与x5之间，均存在正相关关系(P<0.01)，其余指标之间均为负相关关系(P<0.01)；从果类指标内部来看，x6与x7之间，x8与x9之间，均存在正相关关系(P<0.01)；从因类指标与果类指标之间来看，x6、x7与x1、x4、x5之间均有正相关关系(P<0.01)，x6、x7与x2、x3之间均有负相关关系(P<0.01)，x8、x9与x2、x3之间均有正相关关系(P<0.01)，x8、x9与x4、x5之间均有负相关关系(P<0.01)。

2.3 AA肉鸡生产指标间的典型相关

AA肉鸡9项生产指标按照因类指标(x1、x2、x3、x4、x5)和果类指标(x6、x7、x8、x9)进行典型相关分析，获得的典型相关系数及显著性，详见表3。

表3 AA肉鸡9项生产指标间的典型相关系数及显著性

从表3可知，4对典型变量中前3对典型变量的相关系数均达到极显著水平(P<0.01)，第4对仅达到显著水平(P<0.05)，因此选取前3对典型变量较为合适。AA肉鸡的9项生产指标的变异能被3对达到极显著水平的典型变量所解释的比例见表4。

表4 AA肉鸡各项生产指标的变异能被3对典型变量解释的比例

从表4可见，5个因类指标的变异能被典型变量U1、U2、U3所解释的比例分别为0.690 6、0.147 1、0.070 4，能被相对的典型变量V1、V2、V3所解释的比例分别为0.685 1、0.143 1、0.031 5；4个果类指标的变异能被典型变量V1、V2、V3所解释的比例分别为0.446 3、0.481 2、0.053 5，能被相对的典型变量U1、U2、U3所解释的比例分别为0.442 8、0.467 9、0.023 9。可见，9个生产指标的变异主要是由第1对和第2对典型变量所解释。3对达到极显著水平的典型变量的构成为：

U1=0.806 1x1+9.179 9x2-9.064 0x3-0.006 4x4+0.329 4x5，

U2=1.515 7x1+0.352 3x2-0.440 6x3-1.581 9x4-0.240 7x5，

U3=-0.916 4x1+65.652 6x2-62.178 7x3-0.882 3x4+4.685 8x5，

V1=0.940 7x6+0.057 1x7-0.040 9x8-0.029 2x9，

V2=-0.020 3x6+0.208 8x7+0.782 2x8+0.172 7x9，

V3=1.943 7x6-2.138 6x7+0.374 6x8+0.319 5x9。

由典型变量表达式可知，U1主要概括了x2、x3，U2主要概括了x1、x4，U3主要概括了x2、x3；V1对x6概括性强，V2对x8概括性强，V3对x6、x7概括性强。所以，U1、U2、U3主要概括了x1、x2、x3、x4，V1、V2、V3主要概括了x6、x8。因类指标和果类指标间强的相关关系主要是x1、x2、x3、x4和x6、x8这些指标间的密切关系所造成。

2.4 AA肉鸡生产指标间的回归分析

AA肉鸡的生产指标中与经济效益密切相关的指标有体重x6、周效率x8和累计效率x9，因此将这3个果类指标作为因变量。x6主要被V1概括，其相对变量U1主要概括了x2、x3，而x6与x1、x4间存在正相关关系(P<0.01)，所以可以x6为因变量，以x1、x3、x4为自变量建立回归方程。x8被V2概括，其相对变量U2主要概括了x1、x4，而x8与x5间存在负相关关系(P<0.01)，虽然x8与x1间相关不显著(P>0.05)，但x1、x5间相关极显著(P<0.01)，所以可以x8为因变量，以x1、x4、x5为自变量建立回归方程。x9与x2、x8间存在强正相关关系(P<0.01)，与x5间存在负相关关系(P<0.01)，所以可以x9为因变量，以x2、x5、x8为自变量建立回归方程。所建立的回归方程为：

x6=1 695.898+455.938x1-20.976x3+0.003x4，

x8=57.012+101.455x1-0.016x4-0.008x5，

x9=-2 855.399+0.107x2+0.019x5+0.572x8。

3个回归方程的拟合度(R2)分别为0.986、0.968、0.897；对3个回归方程进行显著性检验，均达到极显著水平(P<0.01)。

3 讨论

从描述统计结果来看，AA肉鸡9项生产指标的变异程度存在较大差别，周耗料量(x4)、累计只耗料量(x5)、周效率(x8)和累计效率(x9)变异程度较大，存栏数(x2)、成活率(x3)、体重(x6)、周增重(x7)变异程度较小。可能是鸡场规范化的饲养管理使x2、x3较稳定，肉鸡的生长发育较为整齐，所以x6、x72项指标也较稳定；可能各栋鸡舍并不是以周龄为饲养周期严格控制取料量，从而造成各周龄用料量数据误差较大，这是x4、x5变异程度大的主要原因，进而影响到x8、x9的变异程度。

从简单相关分析来看，9项生产指标间存在错综复杂的相关关系，在达到极显著的相关系数中有正相关，也有负相关，这与马发顺等[10]的研究结果一致。x6与x1、x4、x5存在正相关关系，与x2、x3存在负相关关系；x8与x2、x3存在正相关关系，与x4、x5存在负相关关系；x9与x2、x3、x8存在正相关关系，与x4、x5存在负相关关系；这些相关关系绝大多数在回归分析中以回归系数的表现进一步得到证实，只有x5与x9之间的负相关关系没有被回归分析所确认。在x9为因变量的回归方程中，x5的回归系数没有达到显著水平，所以回归分析结果并不构成否定x5与x9之间存在负相关关系的理由。x8、x9与x1、x6、x7间相关系数均未达到显著水平，这与马发顺等[10-11]的研究结果相同或相似，说明无论周效率还是累计效率均与周龄无关，也不受AA肉鸡体重及周增重的影响。

典型相关分析显示，果类指标与因类指标之间的相关性主要由x1、x2、x3、x4和x6、x8之间的密切关系所造成，这与马发顺等[11]主成分分析结果基本一致。结合生产实际综合分析认为，以x6为因变量选取x1、x3、x4为自变量，以x8为因变量选取x1、x4、x5为自变量，以x9为因变量选取x2、x5、x8为自变量，建立回归方程是合适的。在建立回归方程时，为了得到更好的回归效果，首先采用二次多项式逐步回归法，结果不收敛；后来采用线性逐步回归，得到了较为理想的回归效果。在3个回归方程中，x1、x3权数较大，而x4、x5权数较小，这与马发顺等[11]建立生产性能评定模型时对各项指标权重的认识有所不同，可能是因为研究的样本不同和建立回归方程的方法不同所造成。尽管所建立的3个回归方程能够较好地反映AA肉鸡生产指标间的定量关系，但是否可以用其他方法建立其他形式的回归方程，以更好地描述这些生产指标间的定量关系，有待以后进一步研究解决。

4 小结

AA肉鸡9项生产指标间存在错综复杂的相关关系，在36个简单相关系数中有30个达到极显著水平，有6个不显著；在30个达到极显著水平的相关系数中有16个为正相关，14个为负相关。周效率和累计效率均不受周龄、体重、周增重的影响。5个因类指标与4个果类指标间3个典型相关系数为0.996 0、 0.986 1、0.668 9；2类指标间的相关关系主要是x1、x2、x3、x4与x6、x8间的密切关系所造成。生产指标间的3个回归方程为：x6=1 695.898+455.938x1-20.976x3+0.003x4(R2=0.986)；x8=57.012+101.455x1-0.016x4-0.008x5(R2=0.968)；x9=-2 855.399+0.107x2+0.019x5+0.572x8(R2=0.897)。此研究结果可以充分反映AA肉鸡9项生产指标之间的定量关系。