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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.11.1994.tde-20231122-093203
Document
Author
Full name
Antônio Lourenço Guidoni
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 1994
Supervisor
Title in Portuguese
Alternativas para comparar tratamentos envolvendo o desempenho nutricional animal
Keywords in Portuguese
DESEMPENHO
NUTRIÇÃO ANIMAL
SIMULAÇÃO
Abstract in Portuguese
O presente trabalho objetivou comparar diferentes formas de medir o desempenho nutricional animal, caracterizado pelas variáveis transformação animal (Y) e consumo de ração (X). Cinco métodos de análise foram estudados: Método 1 Análise da conversão alimentar (CA=X/Y) e da eficiência alimentar (EA=Y/X). Método 2 Análise da transformação logarítmica nas variáveis CA e EA. Método 3 Análise ordinária e ponderada do índice bioeconômico (IBE=YWX), onde W é a relação de preços unitários entre Y e X para cada tratamento envolvido no experimento. Método 4 Análise de convariância de Y|X, Y|WX, X|Y e WX|Y Método 5 Análise multivariada de [Y X] e [Y WX], comparando-se o poder dos testes de Wilks, Pillai, Hotelling-Lawley e Roy. A sensibilidade dos métodos foi medida através do teste F, sobre o efeito de tratamentos simulados, envolvendo 16 tipos de experimentos simbolizados pelas seguintes sequências: 0 - 0; 0 - 5; 0 - 10; 0 - 20; 5 - 0; 5 - 5; 5 - 10; 5 - 20; 10 - 0; 10 - 5; 10 -10; 10 - 20; 20 - 0; 20 - 5; 20 - 10; 20 - 20. Nas sequências do tipo (a - b), a e b indicam a diferencia máxima, em porcentagem, entre as médias dos tratamentos nas variáveis Y e X, respectivamente. A sequência 0 - 0 refere-se aos ensaios em branco e as demais, aos experimentos que contêm efeito de tratamento. Cada sequência é constituída de 500 ensaios, com cinco tratamentos e oito repetições, obtidos por processo de amostragem aleatória com reposição de uma população de suínos conhecida, com 1242 observações, nas variáveis Y e X, medidas conjuntamente num sistema de produção, com alimentação à vontade. As principais conclusões deste trabalho foram: - A conversão alimentar (CA) e eficiência alimentar (EA) não são métodos equivalentes para se comparar tratamentos, pois enquanto a CA subestima o desempenho alimentar, a EA o superestima. A equivalência é conseguida ao se realizar a transformação logarítmica em CA ou EA, indiferentemente. – As análises de convariância, de (Y | X e X | Y) ou de (Y | WX e WX | Y), nem sempre são equivalentes. - A análise ponderada é mais sensível para detectar diferenças entre tratamentos do que a análise ordinária. Se a magnitude dos fatores de ponderação variar, mas a relação entre esses fatores for constante, o valor do teste F não se altera; porém, os valores das estatísticas, nos testes de comparações múltiplas de médias, mudam. - Quando o efeito de tratamento for da mesma ordem de magnitude relativa para as variáveis Y e X, a análise através dos índices de quociente e de covariável é insensível e, como consequência, a hipótese de nulidade tende sempre a não ser rejeitada. - Sob a hipótese de nulidade, a aproximação multivariada do teste de Roy com a estatística F tende a superestimar o nível mínimo descrito, em relação a aproximação dos testes de Wilks, Hotelling-Lawley e Pillai. - Dentre os cinco métodos estudados, a análise multivariada, complementada pela primeira função discriminante, foi o método mais poderoso e sensível para discriminar tratamentos sobre o desempenho nutricional animal.
Title in English
Alternatives to compare nutritional treatments on animal performance
Abstract in English
Different forms of measuring animal performance in nutritional experiments, involving transformation made on the animal (Y) and feed consumption (X) were studied. Five different methods were compared: Method 1 Analysis of feed conversion (CA=X/Y) and feed efficiency (EA=Y/X). Method 2 Analysis of logarithmic transformation in CA and EA. Method 3 Weighted and ordinary analyses of the bio-economic index (IBE=Y-WX), where W is the price ratio between one unit of Y and one unit of X, for each treatment, in, the experiment. Method 4 Convariance analysis of Y ΙX, YΙWX, XΙWX, XΙY and WXΙY. Method 5 Multivariate analysis of [Y X] and [Y WX], comparing the power of the following tests: Wilks, Pillai, Hotelling-Lawley and Roy. The sensibility of each method was measured by the F test on simulated treatments, involving 16 types of experiments symbolized by the following sequences: 0 – 0; 0 – 5; 0 – 10; 0 -20; 5 -0; 5 – 5; 5 -10; 5 -10 ; 5 -20 ; 10 – 0; 10 – 5; 10 – 10; 10 – 20; 20 – 0; 20 – 5; 20 – 5; 20 -10; 20 -20. In the sequences type (a – b), a and b indicate the largest percentual different between the means of the treatments for Y and X. The sequence 0-0 refers to a blank experiment, and the others sequences refer to treatment effects. Each sequence is composed by 500 experiments with five treatments and eight replicates, and was obtained by random sampling with replacement from a swine population fed at libitum, with 1242 observations for Y and X. The main conclusions were: - Feed conversion (CA) and feed efficiency (EA) are not equivalent methods to compare experimental treatments. While CA underestimates, EA superestimates animal performance in nutritional trials. The equivalence is obtained when the logarithm transformation is applied to CA or to EA. – Covariance analysis of (YΙX and XΙY), or of (YΙWX and WXΙY) are not always equivalent. – Weighted analysis is a more accurate method to detect significant differences than the ordinary analysis. If the magnitude of the values changes but the relation between the weighing factors is constant, the F statistics does not change; changes occur, however, in the statistical values for multiple comparison mean tests. – When treatment effects have the same relative magnitude for Y and X, the analysis through quotient indices and covariables is not sensitive and, as a result, the null hypothesis will not be rejected. – Under the null hypothesis, the multivariate approximation for the Roy’s test with the F statistics, presents a tendency to overestimate the minimum descriptive level in relation to the approximation for the Wilk’s, Hotelling-Lawley’s and Pillai’s tests. – The multivariate analysis, complemented with the first discriminant function, was the most powerful and sensitive method to compare animal performance in nutrition experiments
 
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Publishing Date
2023-11-24
 
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