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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.1985.tde-20220207-230752
Documento
Autor
Nombre completo
Izaias Alcazar Bernardes
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 1985
Director
Título en portugués
Análises de experimentos de alimentação de suínos em crescimento e acabamento
Palabras clave en portugués
ALIMENTAÇÃO ANIMAL
CRESCIMENTO ANIMAL
EXPERIMENTOS
SUÍNOS
TERMINAÇÃO
Resumen en portugués
Nos experimentos de alimentação de suínos em crescimento e acabamento, comumente são obtidos para análise dois conjuntos de dados, o consumo de ração e o ganho de peso, que são correlacionados e, portanto, a análise de qualquer destas variáveis em separado poderá não fornecer informações confiáveis sobre as diferenças entre os tratamentos. Além disso, é prática comum na literatura o uso da análise da variância da conversão alimentar, variável esta que é o quociente do consumo de ração sobre o ganho de peso, com distribuição não normal. Como alternativa, vários autores recomendam o uso do ganho de peso ajustado para o consumo de ração como critério mais correto para avaliar o valor nutricional dos alimentos. Tendo em vista esses aspectos, o presente trabalho foi conduzido visando comparar a sensibilidade em detectar diferenças entre tratamentos pela conversão alimentar, e ganho de peso ajustado por regressão linear e quadrática ao consumo de ração, usando dados reais e simulados. As análises de dados reais mostraram presença de regressão quadrática entre ganho de peso e consumo de ração, através do modelo: yij = u + ti + rj + b1 Xij + b2 X2ij + e ij, onde, yij é o valor observado do ganho de peso, referente ao tratamento i e ao bloco j; u é a mádia geral; ti é o efeito do i-ésimo tratamento; rj é o efeito do j-ésimo bloco; Xij é o consumo de ração referente ao tratamento i e ao bloco j; b1 é o coeficiente de regressão linear de y em relação a x; b2 é o coeficiente de regressão quadrática de y em relação a x; eij é o erro experimental associado a yij, que se supõe com distribuição normal de média zero e variância σ2, ou seja, eij - N(0, σ2). As estimativas dos parâmetros para simulação foram obtidas a partir de vários conjuntos de dados reais. Foram simulados 1.040.000 pares de dados em várias combinações de número de blocos e de tratamentos, com blocos variando entre 2 e 10 e tratamentos entre 2 e 6. Em termos de porcentagem de diferenças significativas observou-se que quando o número de tratamentos é menor ou igual a 3, a conversão alimentar é mais eficiente, e para maior número de tratamentos a análise de covariância e mais eficiente, sendo que a quadrática apresentou pequena vantagem sobre a linear.
Título en inglés
Statistical analysis of data from swine feed experiments
Resumen en inglés
This study was conducted in order to compare three alternative procedures to evaluate the feed value for the animal in swine feeding experiments: (a) usual analysis of feed conversion given by the ratio of feed intake and body weight gain; (b) body weight gain adjusted to feed intake by linear covariance; (c) body weight gain adjusted to feed intake by quadratic covariance. Preliminar analysis of experimental data indicated a quadratic regression between body weight gain and feed intake that could be described by the model: yij = u + ti + rj + b1 Xij + b2 X2ij + e ij, where: yij = the observed body weight gain in the treatment i and block j; u = the overall mean; ti = effect of treatment I; rj = effect of block j; Xij = the feed intake in the treatment i and block j; b1 = linear regression coefficient of y on x; b2 = quadratic regression coefficient of y on x; eij = experimental error associated with yij distributed as N(0, σ2). Parameters of this model were estimated from experimental data in order to simulate several combinations of block and treatment numbers. Overall, in terms of detecting differences among treatments, the procedure of body weight gain adjusted to feed intake was more efficient than feed conversion, when the number of treatments is greater than three.
 
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Fecha de Publicación
2022-02-07
 
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