Диссертация (Влияние взаимодействия генотипа и среды на продуктивность и жизнеспособность бройлеров), страница 5

Этот принцип оценки племенных качеств птицы раскрывает незатронутую в процессе селекции генотипическую изменчивость в популяции, чтопозволяет по-новому взглянуть на проблему отбора и подбора в селекционнойработе с линиями при формировании желательной генотипической структурыстада.В биологических исследованиях типовой задачей анализа данных являетсяустановление различий или совпадений характеристик экспериментальной иконтрольной групп. Для этого формулируется гипотеза об отсутствии различий(так называемая нулевая гипотеза) и гипотеза о значимости различий (такназываемаяальтернативнаягипотеза)(Холлендер М.,Вульф Д.А.,1983;Гнеденко Б.В., Хинчин А.Я., 2003; Орлов А.И., 2004).Для заключения о том, какую из гипотез (нулевую или альтернативную)следует принять, используют так называемые решающие правила, которыеименуются статистическими критериями. Статистический критерий - это число,которое сравнивается с известным эталонным числом (табличным), называемымкритическим значением критерия.

Критические значения приводятся, какправило, для нескольких уровней значимости (0,05, 0,01 и 0,001). Уровнемзначимости называется вероятность ошибки, заключающейся в отклонении (непринятии) нулевой гипотезы, когда она верна (Новиков Д.А., 2004).24Оченьважноправильноопределитьсясвыборомконкретногостатистического критерия, который следует применить в том или ином случае.Алгоритм выбора статистического критерия приведен в таблице 1. В первуюочередь необходимо определить вид используемой шкалы измерений –отношений, порядковая или номинальная.

Для шкалы отношений лучшеиспользоватькритерийКрамера-Уэлча(КрамерГ.,1975).КритерийКрамера-Уэлча является эффективным «заменителем» t – критерия (критерийСтьюдента) (Орлов А. И., 2004). Рекомендуют в случае большого числаразличающихся между собой значений в сравниваемых выборках использоватькритерийВилкоксона-Манна-Уитни(Холлендер М.,Вульф Д.А.,1983;Тюрин Ю.Н., Макаров А.А., 1998; Орлов А.И., 2004). Для порядковой шкалыцелесообразно использовать критерий Вилкоксона-Манна-Уитни, также имеетместоиспользованиекритерияхи-квадрат(2,критериясоответствия)(Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В., 1969). Критерий  2 используют дляноминальной шкалы. Для дихотомической шкалы рекомендуется использоватькритерий Фишера (Орлов А.

И., 2004).Таблица 1 - Алгоритм выбора статистического критерияШкала измеренийСтатистический критерийКрамера-Уэлча,отношенийВилконсона-Манна-УитнипорядковаяВилконсона-Манна-Уитни,  2номинальная2дихотомическаяФишераОписательная статистика и статистические критерии позволяют компактнопредставить полученные результаты и определить сходства и различия.Следующим этапом анализа данных обычно является установление фактаналичия/отсутствиязависимостеймеждупеременными.Дляэтойцелиприменяются корреляционный, дисперсионный, а также регрессионный анализы.25Эти статистические методы служат для нахождения количественной зависимостимежду переменными.Коррелятивные зависимости в развитии организма имеют исключительнобольшоезначениедлярешениярядавопросовметодикиселекцииссельскохозяйственными животными (Эрнст Л.К., 2004).

Познание связей междупризнаками играет большую роль для селекционно-племенной работы, так как этизависимости могут быть использованы при отборе для создания желательныхтипов животных. Деятельность большинства селекционеров и была направлена нато, чтобы, используя выявленные корреляции между различными особенностямии селекционируемыми признаками, добиваться образования типов животных снаилучшим сочетанием признаков, наиболее отвечающих требованиям экономикитой или иной эпохи.Вопрос о характере и природе связей между различными признакамиорганизма имеет длительную историю, начиная со времен Аристотеля.Общепризнанным основателем учения о корреляциях считается Ж. Кювье (1937).Согласно его учению, каждый живой организм представляет нечто целое, единое,части которого взаимно друг с другом связаны, причем с изменением одной изних изменяют и другие.

Огромный вклад в развитие учения о корреляции внесЧ. Дарвин (1859), сформулировавший закон о соотносительности (коррелятивной)изменчивости. Он первым подчеркнул роль отбора в перестройке сложившихсясоотношений в эволюции (Дарвин Ч., 1939).Идеи Ч. Дарвина о соотносительной изменчивости в онтогенезе ифилогенезе и роли отбора в их перестройке были развиты в трудах многихученых-биологов(Богданов Е.А.,1923;Шмальгаузен И.И,1940,1968;Серебровский А.С., 1969; Вейр, Брюс С., 1995; Кайданов Л.З.,1996).Для установления степени линейной связи между двумя переменными,которые измерены в шкале отношений, используется коэффициент линейнойкорреляции Пирсона (r), который принимает значения от минус единицы до плюсединицы (рис. 3).

Если r (x, y) = 1, то одна переменная линейно зависит от другой26(и, естественно, наоборот). Следовательно, существуют константы a и b, причемa> 0, такие что y = a x + b.Рисунок 3 - Коэффициент линейной корреляции в различных ситуацияхИз многочисленных публикаций известно, что «коэффициент корреляцииотражает соответственность признаков или, возведенный в квадрат (детерминантапризнака) показывает долю их изменчивости, обусловленную влиянием какоголибо фактора…» (Лакин Г.Ф., 1990; Боголюбский С.И., 1991; Гмурман В.Е.,2008). Так, например, принято рассчитывать коэффициент h² (коэффициентнаследуемости) по величине корреляции признаков в цепочке «матери-дочери».Коэффициент Пирсона действителен, когда признаки связанны линейнойзависимостью.

В птицеводстве практически все признаки имеют криволинейнуюсвязь (Бычаев А.Г., 2009, 2010).Существует или существовало мнение, что «наличие отрицательнойкорреляции затрудняет одновременную селекцию по нескольким признакам, апри r = -0,4 и менее практически невозможно отобрать в популяции особей,27оптимально сочетающих два или несколько селекционируемых признаков»(Боголюбский С.И., 1991).Но, практика опровергла этот тезис. И если обратится к научнойлитературе 70-80-х годов ХХ-го века, там можно встретить сведения о том, что влиниях яичных кур корреляция между яйценоскостью и массой яиц находится науровне от минус 0,5 до минус 0,3.

Но, сегодня выведены куры, от которыхполучают за год по 300-330 и более яиц, при этом выход яйцемассы составляет от21,0 до 21,5 кг, а отборных яиц (масса свыше 65г) – от 45 до 47%. Более того, втаких яйцах изменилось соотношение белка и желтка.Подвергая такому анализу величины генетико-статистических параметров,А. Г. Бычаев (2009, 2010), отнюдь, не утверждает, что они не имеют значения дляхарактеристикиселекционногопроцесса.Важноподчеркнуть,чтоматематические формулы, которые в настоящее время используются для расчетовэтих параметров, не отражают причинно-следственной связи, которая возникает вселекционируемой группе птицы под влиянием подбора и отбора.Отсюда целью дальнейших исследований должна стать разработка иныхалгоритмов вычисления известных, а возможно, и новых генетико-статистическихкритериев, которые могли бы быть использованы в практической селекциисельскохозяйственной птицы. Прежде всего - это поиск методик статистическойобработки данных для более надежной оценки племенных качеств родителей.Для данных, измеренных в порядковой шкале, используют коэффициентранговой корреляции Спирмена, который обозначаетсяrs и определяетсясравнением номеров значений сравниваемых переменных в их упорядоченномнаборе (Тюрин Ю.Н., Макаров А.А., 1998; Айвазян С.А., Мхитарян В.С., 2001;Орлов А.И.,2004).КоэффициентранговойкорреляцииСпирменатакжеприменяется и для данных, измеренных в интервальной шкале, так как онявляется непараметрическим и улавливает тенденцию изменения переменных водном направлении.

Этот коэффициент является менее чувствительным, чемкоэффициент корреляции Пирсона. В то же время коэффициент ранговойкорреляции Спирмена позволяет выявлять корреляцию между монотонно28нелинейно связанными переменными (для которых коэффициент Пирсона можетпоказывать незначительную корреляцию) (рис.4).Рисунок 4 - Пример монотонно нелинейно связанных переменныхПлеменную ценность петуха-производителя достаточно точно отражаеткоэффициент ранговой корреляции: между рангом дочери по процентупревышения над средней по сверстницам (по партии) и рангом по процентупревышения над средней по всему гнезду. Вычисляется по формуле ранговогокоэффициента корреляции Спирмена:rs16x  y  ,2i2(2)in  n 1где xi - ранг объекта по переменной х;y i - ранг объекта по переменной у;n - объём выборки.Определяют ранговые коэффициенты связи по Спирмену и по Кендалу.Прииспользованииметодаранжированиярассчитываюткоэффициентконкордации (согласованности) рангов.