麻城黑山羊母羊體質(zhì)量與體尺的回歸分析

索效軍，張 年，熊 琪，李曉鋒，楊前平，陳明新

（湖北省農(nóng)業(yè)科學(xué)院畜牧獸醫(yī)研究所，武漢 430064）

麻城黑山羊是湖北省具有代表性的地方優(yōu)良肉羊品種，素以毛色純黑、繁殖力高、早熟和肉質(zhì)好而著稱[1]，具有很高的開發(fā)利用價值，為國家級地方優(yōu)良品種，有關(guān)麻城黑山羊的研究自20世紀(jì)90年代初期開始出現(xiàn)，且多是關(guān)于飼養(yǎng)管理、生產(chǎn)性能、雜交改良、疫病防控等方面研究，而對于麻城黑山羊體質(zhì)量與體尺的相關(guān)性分析、通徑分析和回歸方程的研究還未見報道，本研究通過對麻城黑山羊母羊的體質(zhì)量與體尺進(jìn)行相關(guān)、通徑及回歸分析，建立最優(yōu)回歸方程，旨在為麻城黑山羊的選育和提純復(fù)壯提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

試驗(yàn)在武漢市江夏區(qū)湖北省農(nóng)業(yè)科學(xué)院肉羊場進(jìn)行，隨機(jī)選擇常規(guī)飼養(yǎng)條件下的18月齡麻城黑山羊母羊43只作為研究對象。

1.2 測定指標(biāo)與方法

測定指標(biāo)有體質(zhì)量（Y，kg）、體高（X1，cm）、體斜長（X2，cm）、胸圍（X3，cm） 和管圍（X4，cm）。使用測杖、軟尺、電子臺秤按文獻(xiàn)測定方法測定[2]，測定時間為早晨7:00～10:00，空腹。

1.3 逐步回歸分析方法

建立最優(yōu)回歸方程的方法很多，常用的是逐步回歸法（Stepwise）[3]，主要是對全部的自變量X1，X2，...，Xp，按其對依變量Y貢獻(xiàn)的大小進(jìn)行比較，并通過F檢驗(yàn)法，選擇偏回歸平方和顯著的變量進(jìn)入回歸方程，每一步只引入一個變量，同時建立一個偏回歸方程。當(dāng)一個變量被引入后，對原已引入回歸方程的變量，逐個檢驗(yàn)其的偏回歸平方和。如果由于引入新的變量而使得已進(jìn)入方程的變量變?yōu)椴伙@著時，則及時從偏回歸方程中剔除。在引入兩個自變量以后，便開始考慮是否有需要剔除的變量，只有當(dāng)回歸方程中所有自變量對Y都有顯著影響而不需要剔除時，再考慮從未選入方程的自變量中，挑選對Y有顯著影響的新的變量進(jìn)入方程。不論引入還是剔除一個變量都稱為一步，不斷重復(fù)這一過程，直至無法剔除已引入的變量，也無法再引入新的自變量時，逐步回歸過程結(jié)束。

在多元線性回歸方程中，若有1個或幾個偏回歸系數(shù)不顯著時，說明其對應(yīng)的自變量對依變量的作用不顯著，或者說其在回歸方程中不重要，此時應(yīng)從回歸方程中剔除1個不顯著偏回歸系數(shù)對應(yīng)的自變量，重新建立多元線性回歸方程，再對新方程作新的顯著性檢驗(yàn)，直至多元線性回歸方程顯著，且各個偏回歸系數(shù)都顯著為止，此 時的多元線性回歸方程即為最優(yōu)多元線性回歸方程[4]。

1.4 數(shù)據(jù)處理

運(yùn)用SPSS 19.0軟件進(jìn)行體質(zhì)量與體尺的相關(guān)、通徑及回歸分析，利用逐步回歸方法建立體質(zhì)量對體尺的最優(yōu)回歸模型[5-6]。

2 結(jié)果與分析

2.1 體質(zhì)量與體尺性狀的基本統(tǒng)計量

由表1可知，麻城黑山羊體高、體斜長、胸圍（C.V＜10%）為弱變異，體質(zhì)量、管圍為中等變異（10%＜CV＜100%），其中體質(zhì)量的變異幅度較大。

2.2 體質(zhì)量與體尺性狀的相關(guān)性分析

由表2可知，體質(zhì)量與體尺性狀存在極顯著的正相關(guān)，其中胸圍與體質(zhì)量的相關(guān)程度最高（r=0.8380），其次是體斜長、管圍（r=0.8354和r=0.7936）；各體尺性狀間亦呈較強(qiáng)正相關(guān)，其中體高與體斜長的相關(guān)系數(shù)最大（r=0.7769）。

2.3 體質(zhì)量與體尺性狀的通徑分析

體質(zhì)量與體尺性狀間的相關(guān)系數(shù)僅能反映表型相關(guān)，而通徑分析可以顯示指標(biāo)間的直接、間接作用程度，根據(jù)相關(guān)系數(shù)的組成效應(yīng)，可將麻城黑山羊母羊各體尺性狀（Xi）與體質(zhì)量（Y）的相關(guān)系數(shù)（rij）剖分為體尺對體質(zhì)量的直接作用（Pi）和某一體尺性狀通過其他體尺性狀（Xj）對體質(zhì)量的間接作用（∑rijPj）兩部分[7-9]，即rij=Pi+∑rijPj，由表3可知，胸圍對體質(zhì)量的直接影響作用最大為0.4142，而體斜長對體質(zhì)量的間接作用最大為0.5642。

表1 體質(zhì)量與體尺性狀的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差及變異系數(shù)Table1 Body mass and body measurement trait of the mean,standard deviation and coefficient

表2 體質(zhì)量與體尺性狀的相關(guān)性分析Table2 Correlation analysis of body mass and body measurements traits

表3 簡單相關(guān)系數(shù)的分解Table3 Decomposition of simple correlation coefficient

2.4 最優(yōu)回歸方程的建立

2.4.1 自變量被引入回歸方程后擬合優(yōu)度的變化

回歸方程1引入的自變量是X3，方程2引入的自變量是X3、X2，方程3引入的自變量是X3、X2、X4，從表4可知，自變量X3、X2、X4依次被引入回歸方程后，其R值逐漸變大，估計標(biāo)準(zhǔn)誤逐漸變小，如X3被引入回歸方程時，其R值為0.8380，估計標(biāo)準(zhǔn)誤為3.6922，當(dāng)X2、X4依次被引入方程時，R值分別為0.9151和0.9417，而估計標(biāo)準(zhǔn)誤分別為2.7617和2.3341。

表4 自變量被引入回歸方程后擬合優(yōu)度的變化Table4 The change of the goodness of fit after independent variables were introduced to the regression equation

2.4.2 方差分析

由表5可知，自變量X3引入回歸方程后，其偏回歸系數(shù)的F=96.7309（P＜0.0001）；自變量X3、X2引入回歸方程后，其偏回歸系數(shù)的F=103.0894（P＜0.0001）；自變量X3、X2、X4引入回歸方程后，其偏回歸系數(shù)的F=101.8860（P＜0.0001），而X1的偏回歸系數(shù)無統(tǒng)計學(xué)意義，即對回歸方程的影響不大，故未被引入回歸方程。

2.4.3 偏回歸系數(shù)及其T檢驗(yàn)

各步引入對回歸方程影響最大的變量時有關(guān)的偏回歸系數(shù)及t檢驗(yàn)結(jié)果見表6，引入X3時所得方程為Y1=1.0378X3-49.7110；引入X3、X2時所得方程為 Y2=0.6903X2+0.6248X3-62.4201；引入 X3、X2、X4變量所得方程為Y3=0.5120X2+0.4947X3+1.9679X4-58.9607，自變量X2、X3、X4所對應(yīng)的P值均小于0.01。沒有引入方程的X1在回歸方程中其P值均大于0.05，無顯著統(tǒng)計學(xué)意義，故為不重要變量。

綜上所述，可認(rèn)為逐步回歸方程Y3=0.5120X2+0.4947X3+1.9679X4-58.9607是最優(yōu)回歸方程。

表5 回歸方程的方差分析Table5 Analysis of variance of the regression equation

表6 體質(zhì)量與體尺的多元回歸分析Table6 Multiple regression analysis of body mass and body measurements traits

3 討論與結(jié)論

3.1 體質(zhì)量與體尺的變異系數(shù)

體質(zhì)量與體尺性狀是動物選育中重要的表型性狀，與生產(chǎn)性能有密切關(guān)系。所測定的各性狀表型參數(shù)變異系數(shù)較大，說明麻城黑山羊母羊在體質(zhì)量、體尺性狀方面具有較大的選育潛力。

3.2 體質(zhì)量與體尺性狀間的相關(guān)關(guān)系

麻城黑山羊的體尺性狀與體質(zhì)量有極顯著的相關(guān)關(guān)系（P＜0.01），線性回歸分析得出體斜長、胸圍和管圍每增加1 cm，體質(zhì)量將分別增加0.5120、0.4947和1.9679 kg，說明這3個體尺指標(biāo)對麻城黑山羊體質(zhì)量增長方面影響較大。由相關(guān)系數(shù)分析可知，胸圍對體質(zhì)量的影響最大（r=0.8380），其次是體斜長、管圍（r=0.8354和r=0.7936），體高的影響最小（r=0.6789）。體質(zhì)量與胸圍之間的相關(guān)是由于體質(zhì)量與動物的肌肉、骨骼、內(nèi)臟的生長發(fā)育緊密相關(guān)，同時體質(zhì)量與體斜長、管圍之間的相關(guān)是由于體質(zhì)量與動物的肌肉、骨骼生長發(fā)育密不可分。因此，今后在麻城黑山羊的品種選育、提高生產(chǎn)性能等研究中，應(yīng)以胸圍為主并兼顧體斜長、管圍，以取得較好的選育效果。

3.3 最優(yōu)回歸方程的建立

根據(jù)資料建立以體質(zhì)量為依變量、體尺為自變量的回歸方程：Y=0.5120X2+0.4947X3+1.9679X4-58.9607，最終入選回歸方程的主要體尺性狀有體斜長（X2）、胸圍（X3）和管圍（X4），擬合優(yōu)度的決定系數(shù)（R2）值為0.8868，校正R2值為0.8781，回歸關(guān)系都達(dá)到顯著水平（P＜0.001），說明該回歸方程已包含計算麻城黑山羊母羊體質(zhì)量的主要體尺因素，表明應(yīng)用該回歸方程能夠較準(zhǔn)確地評估體質(zhì)量變化。本研究中胸圍、體斜長是影響體質(zhì)量的主要因素，這一結(jié)果與陳碧紅等[8]，高志英等[]的研究結(jié)果相吻合，但在回歸方程中未選入體高性狀，這可能與麻城黑山羊品種和測定樣本數(shù)量小有關(guān)，入選的3個自變量簡單易測，最優(yōu)回歸方程是一個準(zhǔn)確、簡便、適用的回歸方程。

綜上所述，體斜長、胸圍和管圍是影響麻城黑山羊母 羊體質(zhì)量的主要因素，麻城黑山羊母羊體尺—體質(zhì)量最優(yōu)回歸方程為Y=0.5120X2+0.4947X3+1.9679X4-58.9607。

[1]丁山河,陳紅頌.湖北省家畜家禽品種志[M].武漢:湖北科學(xué)技術(shù)出版社,2004.

[2]陳偉生，徐桂芳.中國家畜地方品種資源圖譜（下）[M].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,2004.

[3]王欣榮,吳建平,楊聯(lián),等.甘南草地型藏羊體質(zhì)量與體尺指標(biāo)的相關(guān)性研究[J].甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2011,46(5):7-11.

[4]王高富,黃勇富,羅藝,等.重慶黑山羊體尺和體重與胴體凈肉率的回歸分析[J].中國畜牧雜志，2009,45(21):9-12.

[5]蘇理云,陳彩霞,高紅霞.SPSS 19統(tǒng)計分析基礎(chǔ)與案例應(yīng)用教程[M].北京:北京希望電子出版社,2012.

[6]明道緒.生物統(tǒng)計附試驗(yàn)設(shè)計[M].北京:中國農(nóng)業(yè)出版社,2002.

[7]楊佩燕,楊姣,劉志學(xué).崇明白山羊和徐淮山羊體重與體尺的相關(guān)和通徑分析[J].上海農(nóng)業(yè)學(xué)報,2010,26(1):24-27.

[8]陳碧紅,劉慶華.戴云山羊體尺與體重的回歸分析[J].中國草食動物,2011,31(5):34-36.

[9]蔡惠芬,陳志,羅衛(wèi)星.黔北麻羊體尺與體重的相關(guān)分析[J].畜牧與獸醫(yī),2012,44(7):53-55.

[10]高志英,烏云畢力克,艾爾肯江.德國美利奴成年母羊體尺與體重相關(guān)回歸分析[J].草食家畜,2012,157(4):31-36.