6月龄鲁中肉羊生长性状多元统计分析

李雪 张梦华 何军敏 刘桂芬 魏晨 任一帆 毛静艺

关键词：鲁中肉羊：生长性状；相关性分析；主成分分析；多元线性回归分析

羊的体尺和体重性状能够反映其体躯结构、体格大小和生长发育状况，以及个体和群体生产性能、抗病力及适应力等。通过体尺体重指标可评估羊只的生长速度、饲料利用效率和胴体品质，同时还能作为个体选育的依据。因此，全面综合分析羊体尺体重性状对实际生产具有十分重要的意义。鲁中肉羊是适合我国北方地区舍饲圈养的专门化肉用绵羊新品种，以南非白头杜泊羊作父本、湖羊为母本，采用常规育种和分子遗传标记辅助选择相结合的技术，经杂交改良、横交固定、继代选育与扩繁培育而成。鲁中肉羊全身被毛呈白色，體格大，具有生长速度快、产肉性能好、繁殖率高、适应性强等特点，适合生产高档羊肉产品。

相关性分析、主成分分析和多元线性回归分析都属于多元统计分析方法。相关性分析（corre-lation analysis）研究变量间的相关性及其密切程度，通常用相关系数来表示。主成分分析（principal component analysis，PCA）是一种可将数据降维的方法，可以找出结构简单、相互独立的少数几个综合指标来解释原指标间复杂的关系及原指标所反映的信息。多元线性回归分析（mul-tiple linear regression analysis）用于研究一个因变量与多个自变量之间的关系。通过分析各自变量对因变量的效应，配置出由自变量预测因变量的多元回归方程。张强龙等研究表明，6月龄欧拉羊体尺体重经过主成分分析提取的3个主成分分别为重量因子、宽度因子和长度因子；侯晨曦等对柯尔克孜羊体重与体尺指标进行逐步线性回归分析，得出最优回归方程分别为Y‘、=0.484X1（体高）+0.552X2（体长）+0.446X3（胸围）-61.858，Y=0.444X1（体高）+0.395X2（体长）+0.362X3（胸围）-46.853。许鑫等研究发现，杜泊羊体重与其体尺指标之间的最优回归方程为Y=-55.378+1.292X3（胸围）。潘林香等对鲁中肉羊生长发育规律进行了研究；陶林等对鲁中肉羊初生体尺体重进行了遗传参数估计：杨存明等对周岁鲁中肉羊体重、体尺进行了相关性及回归分析，但均未对6月龄鲁中肉羊各体尺指标与体重之间的关系进行深究。

本研究对6月龄鲁中肉羊体尺体重指标进行相关性分析、主成分分析和多元线性回归分析，以期揭示鲁中肉羊体尺、体重间的内在联系，为鲁中肉羊早期选育、制定综合选择指数奠定基础。

1材料与方法

1.1数据来源

本研究对山东瀛泰农牧科技发展有限公司1094只6月龄鲁中肉羊的生长性状指标进行收集与测定，其中公羊325只，母羊769只。性状指标包括体重（Y）、体高（X1）、胸围（X2）、胸宽（X3）、胸深（X4）、管围（X5）。

1.2数据处理与分析

采用Microsoft Excel对原始数据进行整理，剔除异常值与空白值：使用SAS 8.1软件进行相关性分析、主成分分析和逐步多元线性回归分析，建立最佳回归模型。

2结果与分析

2.1 6月龄鲁中肉羊各性状指标的描述性统计

6月龄鲁中肉羊体重、体尺指标如表1所示，公羊体尺的变异系数相对较小，表明公羊群体的体型均匀度较高。公羊体重的变异系数最大，为6.599%；胸深的变异系数最小，为2.393%。母羊体高的变异系数最大，为10.612%，表明母羊群体的体高指标个体差异较大，选育潜力也较高：胸深的变异系数最小，为2.58%。

2.2 6月龄鲁中肉羊体重与体尺指标及体尺指标间的相关性分析

由表2可知，6月龄鲁中肉羊公羊各体尺指标均与体重呈极显著正相关，其中胸深与体重的相关系数最大，为0.811;管围与体重的相关系数最小，为0.591。各体尺指标之间均呈极显著正相关，其中体高与胸宽之间的相关性最大，相关系数为0.801：胸深与管围之间的相关性最小，相关系数为0.468。

表3显示，6月龄鲁中肉羊母羊各体尺指标与体重均呈极显著正相关，其中胸深与体重的相关性最强，相关系数为0.931;管围与体重的相关性最弱，相关系数为0.469。各体尺指标之间也均呈极显著正相关，其中胸围与胸深的相关系数最大，为0.928：体高与管围的相关系数最小，为0.504。

2.3 6月龄鲁中肉羊体重与体尺指标的主成分分析

2.3.1适合性检验Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）检验是对原始变量之间的简相关系数和偏相关系数的相对大小进行检验，取值范围为0～1之间。若KMO值大于或等于0.6，则认为该数据适合进行主成分分析。Bartlett球形度检验用于检验相关系数矩阵中各变量间的相关性，即检验各个变量是否各自独立。高度显著性的卡方值表明适合进行主成分分析。由表4可知，公羊、母羊数据集的KMO值分别为0.852、0.885，表明两组数据集各变量间的相关性均较强。Bartlett球形度检验卡方值分别为1578.271、6803.580，均表现为极显著（P<0.01），表明两组数据集各变量间的偏相关较弱。因此，两组数据集的变量均适合进行主成分分析。

2.3.2主成分特征值和贡献率对6月龄鲁中肉羊公羊和母羊体重、体尺进行主成分分析，分别得到6个主成分的特征值、贡献率和累计贡献率。按照累计贡献率达85%以上的标准，公羊选取前3个主成分，母羊选取前2个主成分。由表5可知，公羊前3个主成分的累计贡献率达91.061%，包含了原变量大部分信息，其中第1主成分的特征值为4.335，贡献率为72.246%，反映了最多的信息量：第2主成分的特征值为0.613，贡献率为10.209%：第3主成分特征值为0.516，贡献率为8.606%。母羊前2个主成分包含了原变量93.951%的信息，其中第1主成分的特征值为4.990，贡献率为83.163%，反映了绝大部分信息；第2主成分的特征值为0.647，贡献率为10.788%。

通过计算得到公羊前3个主成分特征值所对应各性状的特征向量，如表6所示。前3个主成分的关系表达式如下：F1=0.429Y+0.437X1+0.420X2，+0.421X3+0.384X4+0.352Xs;F2=-0.371Y+0.044X1+0.196X2+0.356X3-0.681X4+0.48lX5; F3=0.134Y-0.258X1-0.443X2-0.262X3+0.198X4+0.782X5。由表达式可知，对Fi贡献较大的是体高、体重、胸宽和胸围，反映了6月龄鲁中肉羊公羊的整体体型结构状况，可称为体型因子：F，中胸深的特征向量最大，反映了公羊胸部发育状况，可称为胸部因子；对F3影响最大的是管围，反映了6月龄鲁中肉羊公羊四肢发育状况，可称为四肢因子。

表7为母羊前2个主成分特征值对应各性状的特征向量。关系表达式为由表达式可知，对F1影响较大的是胸围、胸深、胸宽和体重，反映了6月龄鲁中肉羊母羊的整体体型结构大小，可称为体型因子：F2中管围的特征向量最大，反映了6月龄母羊四肢发育情况，可称为四肢因子。

2.4 6月龄鲁中肉羊体重与体尺指标的多元线性回归分析

采用逐步回归法对6月龄鲁中肉羊体重、体尺进行多元线性回归分析，结果见表8～表10。由表8可知，公羊的3个回归模型和母羊的5个回归模型的显著性检验结果均为极显著（P<0.01），表明这些模型是有意义的。根据回归模型的拟合度，最终选择模型3为公羊的最佳回归模型，校正R2为0.776;选择模型5为母羊的最佳回归模型，校正R2为0.919。

由表9可知，6月龄鲁中肉羊公羊体重的最佳回归方程为：Y=0.268X2+2.448X4+1.319X5-60.459，标准化后的最佳回归方程为：Y=0.328X2+0.552X4+0.156X5。

3讨论

3.1体重与体尺指标的相关性分析

6月龄鲁中肉羊公羊和母羊各体尺性状与体重均呈极显著正相关，各体尺指标之间也均存在极显著的正相关关系，胸深对体重的影响最大，管围对体重的影响最小。张梅等研究发现，哈萨克羊×特克赛尔羊杂交F1代体尺指标均与体重呈极显著正相关，体斜长与体重的相关系数最大。王伟峰研究发现，白萨福克羊体重与体尺呈极显著正相关，体尺之间也均极显著正相关，其中胸围对体重的影响最大，体高对体重的影响最小。Afolayan等研究表明，扬卡萨羊体重与体尺性状之间极显著正相关，其中胸围与体重的相关系数最大，腰角宽与体重的相关系数最小。Kumar等研究显示，哈那利羊体重与尾长、耳长负相关，与其他体尺性状呈极显著或不显著正相关，胸围对体重的影響最大。Dakhlan等研究发现，埃塔瓦级山羊体尺与体重呈正相关，胸围与体重的相关性最高。以上研究结果与本研究略有不同，可能是因为地域、饲养管理条件和羊品种不同所致。根据6月龄鲁中肉羊体重与体尺、各体尺指标之间的极显著正相关关系，可在实际选育中，同时选择与目标性状相关性强的性状，以更快达到育种目标。在没有体重秤的情况下，也可通过与体重相关的体尺性状来估计鲁中肉羊体重。

3.2体重与体尺指标的主成分分析

根据累计贡献率达85%以上的原则，公羊选取前3个主成分，母羊选取前2个主成分，分别构建主成分关系表达式。其中，公羊F1反映整体体型结构状况，称为体型因子：F2反映胸部发育状况，称为胸部因子；F3反映四肢发育状况，可称为四肢因子。母羊Fi反映整体体型结构，称为体型因子，F2四肢发育情况，称为四肢因子。沈嘉圮等研究发现．3种不同杂交组合羔羊均选取2个主成分，第1主成分综合为重量因子，第2主成分综合为宽度因子。Yunusa等研究表明，乌达和巴拉米羊分别选取前2个主成分，均主要反映骨骼发育状况。Khargharia等研究发现，阿萨姆山山羊第1主成分称为体尺因子，第2主成分称为高度因子，第3主成分主要受尻宽的影响，第4主成分对髻甲上部宽有较高的因子负荷。Yadav等研究发现，马迪亚尔羊第1主成分主要受体重和胸深的影响，第2主成分中体长和体高的系数较大。Mishra等研究表明，奇塔朗吉羊第1主成分称为体型因子，第2主成分称为尾长因子，第3主成分称为耳长因子。以上结果与本研究基本一致。主成分分析结果可有效用于6月龄鲁中肉羊的体尺体重评价和选择，并能充分减少性状的数量，提高效率。

3.3体重与体尺指标的多元线性回归分析

采用逐步回归法得出6月龄鲁中肉羊公羊体重的最佳回归方程为：Y=0. 268X2+2.448X4+1.319X5-60.459，标准化后的最佳回归方程为：Y=0.328X2+0.552X4+0.156X5；6月龄鲁中肉羊母羊体重的最佳回归方程为：Y=0.070X1+0.166X2+0.819X3+1.599X4-2.547X5-17.237，标准化后的最佳回归方程为：Y=0.176X1+0.274X2+0.237X3+0.450X4-0.235X5。两个最佳回归方程均纳入胸围、胸深和管围。许鑫等通过逐步回归分析，将胸围纳入到杜泊羊体重与体尺的最佳回归方程中。白雅琴等研究发现，岷县黑裘皮公羊体尺体重多元线性回归方程中包含体高、体长、胸围和胸宽，母羊的方程中包含了体高、体长和胸围。姜世琦等的研究中，体高、体长、胸围和管围被纳入了巴什拜羊体尺体重的最优回归方程。Musa等研究表明，苏丹舒戈尔羊体尺体重最佳回归方程包含了胸围、体高和尻围。Ibra-him等研究发现，巴图尔羊最佳回归模型中包含的体尺指标为体长和胸围。本研究中公羊和母羊的最佳回归方程的决定系数校正R2分别为0.766和0.919，显著性均小于0.01，这表明人选回归方程的各体尺性状对体重具有显著的影响，最佳回归方程能较准确地预测6月龄鲁中肉羊的体重。

4结论

6月龄鲁中肉羊公羊和母羊各体尺指标均与体重呈极显著正相关，各体尺指标之间也均存在极显著的正相关关系。公羊选取前3个主成分，分别反映公羊的整体体型结构状况、胸部发育状况和四肢发育状况；母羊选取前2个主成分，分别反映肉羊母羊的整体体型结构大小和四肢发育情况。6月龄鲁中肉羊公羊体重的最佳回归方程为：Y=0.268X2+2.448X4+1.319X5-60.459（R2=0.776，P<0.01），标准化后的最佳回归方程为：Y=0.328X2+0.552X4+0.156X5；6月龄鲁中肉羊母羊体重的最佳回归方程为：Y=0.070X1+0.166X2+0.819X3+1.599X4-2.547X5-17.237（R2=0.919，P<0.01）．标准化后的最佳回归方程为：Y=0.176X1+0.274X2+0.237X3+0.450X4 -0.235Xs.本研究结果明确了6月龄鲁中肉羊体重、体尺性状之间的内在关系，可为鲁中肉羊早期选种选育和高效养殖提供依据。