Научно-производственные исследования проводились на птицефабрике №3 ООО «БГК Великий Новгород». Объектом исследований явились цыплята-бройлеры кросса Hubbard F–15 с суточного до 40-дневного возраста. Для эксперимента были отобраны 2 группы суточных цыплят-бройлеров с живой массой 40 – 42 грамма по 300 голов в каждой. Первая партия молодняка птиц (I группа) выращивалась по системе BroMaxx (в клетках), вторая (II группа) – по системе Patio. Отобранные для эксперимента две опытные группы суточных цыплят-бройлеров были сформированы по принципу групп-аналогов. Продолжительность опыта составила 40 суток.
При этом методической основой выявления эффекта влияния системы содержания на параметры прироста живой массы являлся традиционно используемый для сравнения средних по вариантам эксперимента t-критерий (критерий Стьюдента), а статистическая обработка эмпирических данных проводилась в электронной таблице Excel [5].
В связи с ограниченными аналитическими возможностями электронной таблицы Excel, представляет несомненный интерес выполнить более детальный статистический анализ результатов этих исследований, основанный на использовании методов и технологий data mining, позволяющих получить новые знания.
Сформулируем задачи статистических исследований.
Задача 1. По результатам эксперимента установить динамику роста цыплят-бройлеров.
Задача 2. Выбрать и выполнить оценку информативных параметров динамики роста.
Задача 3. Выполнить сравнение средних значений информативных параметров динамики роста, с учетом ошибки в их измерении.
В принципе, все три задачи могут быть решены и с помощью электронной таблицы Excel, однако использование в этих целях базового модуля SPSS Base предоставляет значительно более широкие аналитические и графические возможности.
Ниже раскрывается содержание исследований, направленных на решение сформулированных задач, а также рассматриваются результаты применения пакета программ анализа данных SPSS для оценки скорости роста цыплят-бройлеров в зависимости от технологии выращивания молодняка [1,6].
На первом этапе статистических исследований проводим построение графиков динамики живой массы цыплят-бройлеров, с помощью графической процедуры «Scatterplot» системы SPSS Base 8.0 – рисунок 1.
а
б
Рисунок 1 – Динамика живой массы цыплят-бройлеров: а – контрольная группа 1; б – опытная группа 2
Из графиков рисунка 1 видно, что динамика живой массы цыплят-бройлеров носит нарастающий характер, которому могут соответствовать экспоненциальная или параболическая модели. Интервалы между временными метками равномерные в диапазоне 10-40 суток, и это позволяет для поиска лучшей аппроксимации использовать процедуру «Curve Estimation» пакета статистических программ SPSS [2]. В результате «испытания» ряда моделей наилучшее качество аппроксимации показали квадратичные параболы вида
M = b0 + b1t + b2t2. (1)
Это следует из рисунка 2 и текстового вывода результатов моделирования, приведенных на рисунках 3 и 4: коэффициент детерминации близок к 1, критерий Фишера моделей для контрольной и опытной групп статистически значим на уровне 0,0036 и 0,0020 соответственно.
а
б
Рисунок 2 – Моделирование динамики роста опытной и контрольной группы в период 10-40 суток
Рисунок 3 – Текстовый вывод процедуры «Curve Estimation» по аппроксимации динамики живой массы цыплят-бройлеров контрольной группы в период 10-40 суток
Рисунок 4 – Текстовый вывод процедуры «Curve Estimation» по аппроксимации динамики живой массы цыплят-бройлеров опытной группы в период 10-40 суток
Это позволяет использовать квадратичные модели, явный вид которых
M1 = 2292,195 + 95,0995 t + 0,89775 t2; (2)
M2 = 2349,195 + 95,6105 t + 0,86925 t2, (3)
в дальнейших расчетах (здесь M1 и M2 – живая масса цыплят-бройлеров контрольной и опытной партии соответственно).
В моделях (2) и (3) временная переменная определена соотношением
t = возраст – 40, (4)
и предубойному возрасту цыплят-бройлеров 40 суток отвечает значение временной переменной t=0. При таком назначении временной переменной параметр моделей b0 интерпретируется как расчетное значение живой массы 40-суточных цыплят-бройлеров, а параметр моделей b1 – как прирост живой массы в момент t=0. Последнее следует из выражений для динамики прироста живой массы цыплят-бройлеров; действительно, дифференцируя выражения (2) и (3) по временной переменной, получаем:
dM1/dt = 95,0995 + 2×0,89775 t; (5)
dM2/dt = 95,6105 + 2×0,86925 t, (6)
откуда при t=0 dM1/dt = 95,0995 и dM2/dt = 95,6105.
Из (5) и (6) следует также, что прирост живой массы цыплят-бройлеров в момент убоя достигает максимума.
Высокое качество аппроксимации динамики живой массы цыплят-бройлеров в опытной и контрольной группах в возрасте 10-40 суток квадратичными параболами позволяет заменить временные последовательности параметрами этих моделей: расчетным значением живой массы 40-суточных цыплят М1 и М2, а также расчетными значениями прироста dM1/dt и dM2/dt в момент t=0.
Сведем полученные результаты в таблицу 1.
Таблица 1 – Параметры динамики живой массы цыплят-бройлеров в опытной и контрольной группе
|
Расчетные значения роста живой массы 40-суточных цыплят, г |
Расчетные значения прироста живой массы 40-суточных цыплят, г / сутки |
||||
|
Параметр |
опыт |
контроль |
Параметр |
опыт |
контроль |
|
b0 |
2349,195 |
2292,195 |
b1 |
95,6105 |
95,0995 |
|
SE b0* |
3,073 |
5,427 |
SE b1* |
0,4935 |
0,8715 |
*Примечание: в нижней строке таблицы 1 приведены значения стандартных ошибок соответствующих параметров моделей.
Приведенные в таблице 1 данные можно рассматривать как «повторности», средние значения которых отвечают мнк-оценкам параметров, а максимальные и минимальные значения – мнк-оценки ± их стандартные ошибки соответственно. В наглядной форме эти данные представлены в виде ящичковых диаграмм на рисунке 5.
а
б
Рисунок 5 – Распределение параметров моделей динамики живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы
Видно, что распределения параметра роста живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы хорошо разделены, в отличие от параметра роста живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы, распределения которых перекрываются. Следовательно, следует ожидать, что разность параметра роста живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы будет статистически значимой, а разность параметра прироста живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы – статистически незначимой.
Для проверки этой гипотезы обратимся к t-тесту сравнения средних независимых образцов процедуры «Compare Means» пакета статистических программ SPSS [3-4]. Полученные результаты приведены в таблицах 2-5.
Group Statistics
|
|
Группа цыплят |
N |
Mean |
Std. Deviation |
Std. Error Mean |
|
Параметр роста |
опытная |
3 |
2349,195 |
3,073 |
1,774 |
|
контроль |
3 |
2292,855 |
5,427 |
3,133 |
Independent Samples Test
Group Statistics
|
|
Группа цыплят |
N |
Mean |
Std. Deviation |
Std. Error Mean |
|
Параметр роста |
опытная |
3 |
95,6105 |
0,4935 |
0,2849 |
|
контроль |
3 |
95,0995 |
0,8715 |
0,5032 |
Independent Samples Test
Из таблицы 3 следует, что разность параметра роста живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы статистически значима на уровне не хуже 0,0005, тогда как, согласно данным таблицы 5 разность параметра прироста живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы статистически незначима: 95%-ный доверительный интервал разности включает в себя 0.
Таким образом, хотя разность прироста живой массы цыплят-бройлеров опытной и контрольной группы оказалась статистически незначимой, результаты статистического анализа убедительно доказывают положительный эффект выращивания цыплят-бройлеров по системе «Patio».