金湖乌凤鸡体重与体尺相关及回归分析

段岩丽 李桂贤

（1.泰宁县农业农村局畜牧站 福建泰宁 354400；2.清流县嵩口镇畜牧兽医站 福建清流 365307）

金湖乌凤鸡原产地为福建省泰宁县， 俗称泰宁乌鸡，中心产区为泰宁县的大龙、梅口、下渠等乡镇，近年来推广到周边的将乐、 建宁、 邵武等县市及江西、浙江、湖南等省份养殖。该鸡体型紧凑，喙呈青黑色，具有麻羽、凤头、绿耳、桑葚冠、毛脚、乌皮、乌骨、乌肉等典型品种特征， 有觅食力强、 抗病力强等特点。 金湖乌凤鸡于2003 年12 月通过了福建省畜禽品种审定委员会的地方品种认定， 确认为福建省地方新品种，2009 年10 月确定为国家畜禽遗传资源保护名录，2012 年8 月确定为国家农产品地理标志产品认证[1]。 该鸡属于蛋肉兼用的小型乌凤鸡，鸡肉为高蛋白、低脂肪、低胆固醇，富含维生素和大量的不饱和脂肪酸（DHA 和EPA）的食品，养殖市场前景广阔，是农民脱贫致富的好项目。泰宁县委县政府着力打造金湖乌凤鸡产业，出台一系列扶持政策，开展品牌创建、建立保种场、开展品种选育及提纯复壮等工作。体重与体尺性状是非常重要的生长发育指标，本研究利用相关及回归的分析方法， 分析金湖乌凤鸡体重与体尺的关系，建立最优的回归方程，旨在为金湖乌凤鸡的选育提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验动物 试验动物为泰宁县营丰生态农业发展有限公司养殖的金湖乌凤鸡， 试验鸡按肉鸡常规饲养管理方法进行养殖，自由采食与饮水，统一常规免疫，公母分开饲养，随机选择120 日龄公母鸡各100 羽。

1.2 测定指标 测量体重、体斜长、龙骨长、胸宽、胸深、胫长、胫围、胸角等指标，选用电子秤、皮尺、卡尺、胸角器等仪器。

1.3 测定方法 参照中华人民共和国国家标准《畜禽遗传资源调查技术规范第9 部分： 家禽》（GB/T27534.9-2011）所述方法对上述指标进行测定[2]。

1.4 数据分析 所测的数据先进行初步整理，把胸角数据由角度制转化为弧度制，采用SPSS19.0 统计软件进行相关及回归分析。

2 结果与分析

2.1 金湖乌凤鸡体重与体尺及变异系数 从表1可以看出，公鸡的体重、体斜长、龙骨长、胸宽、胸深、胫长、胫围指标极显著大于母鸡（P＜0.01），公鸡的胸角极显著小于母鸡（P＜0.01）。 公鸡的体重、胸宽、胸深及母鸡体重、胸宽变异系数均大于10%，体尺其他性状指标变异系数均小于10%。

表1 金湖乌凤鸡体重与体尺及变异系数

2.2 金湖乌凤鸡体重与体尺的相关分析 金湖乌凤鸡体重与体尺的相关分析结果见表2-表3。 从表2 可以看出， 金湖乌凤鸡公鸡体重与体斜长、 龙骨长、胸宽、胫围呈极显著正相关性（P＜0.01），体重与胸深呈显著正相关（P＜0.05），相关系数从高到低依次是胫围（0.676）、体斜长（0.561）、龙骨长（0.545）、胸宽（0.521）、胸深（0.421）；体重与胫长、胸角无显著相关性（P＞0.05）。 体尺各性状除胸宽与胸深呈极显著正相关（P＜0.01）、胸深与胸角呈显著正相关（P＜0.05）外，其余各性状间无显著相关（P＞0.05）。

表2 金湖乌凤鸡公鸡体重与体尺的相关

表3 金湖乌凤鸡母鸡体重与体尺的相关

从表3 可以看出， 金湖乌风鸡母鸡体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胸深、胫长胫围呈极显著正相关（P＜0.01），体重与胸角呈显著相关（P＜0.05），相关系数从高到低依次是体斜长（0.761）、胫围（0.664）、龙骨 长（0.654）、 胸宽（0.522）、 胸深（0.503）、 胫 长（0.477）、胸角（0.312）；体尺各性状间除胸宽、胸深、胸角与胫长无显著相关外（P＞0.05），其余各性状之间呈极显著或显著正相关（P＜0.01 或P＜0.05）。

2.3 金湖乌凤鸡体重与体尺的回归分析 依体斜长、龙骨长、胸宽、胸深、胫长、胫围、胸角为自变量，体重作因变量， 通过逐步回归中的Stepwise 方法分析，剔除对体重影响不显著的体尺性状。

2.3.1 回归模型系数的变化 体重与有关变量的被引入回归方程后复相关系数的变化见表4-表5。 由表4 可以看出，公鸡建立2 种回归模型，胫围、龙骨长是影响公鸡体重的主要变量， 模型1 的预测变量为常量、胫围，模型2 的预测变量为常量、胫围、龙骨长。当模型1 的胫围变量被引入回归方程后，其相关系数R 为0.676，决定系数R2为0.457，标准误差为0.12368；当模型2 的胫围、龙骨长被引入回归方程后，其相关系数R 为0.771，决定系数R2为0.594，标准误差为0.10925，表明胫围、龙骨长自变量被依次引入回归方程后， 其相关系数R 和决定系数R2逐渐变大，标准误差在减少，胫围、龙骨长自变量对体重依变量贡献率在增加。

表4 公鸡体重与体尺指标回归方程系数

从表5 可以看出，母鸡建立3 种回归模型，体斜长、胫围、龙骨长是影响母鸡的主要变量，模型1 的体斜长被引入回归方程后，其相关系数R 为0.761，决定系数R2为0.579，标准误差为0.10696；模型2的体斜、胫围被引入回归方程后，其相关系数R 为0.828，决定系数R2为0.685，标准误差为0.09350；模型3 的体斜、胫围、龙骨长被引入回归方程后，其相关系数R 为0.853，决定系数R2为0.728，标准误差为0.08793；表明体斜长、胫围、龙骨长自变量被依次引入回归方程后， 其相关系数R 和决定系数R2逐渐变大，标准误差在减少，体斜长、胫围、龙骨长自变量对体重依变量贡献率在增加。

表5 母鸡体重与体尺指标回归方程系数

2.3.2 方差分析 引入影响最大的变量后， 对多元线性回归关系进行方差分析，见表6-表7。 公鸡的2 种模型回归方程线性关系显著性检验， 表明均达到极显著水平（P＜0.01）。 母鸡的3 种模型回归方程线性关系显著性检验，表明均达到极显著水平（P＜0.01）。

表6 公鸡体重与体尺多元回归方差分析Anovac

表7 母鸡体重与体尺多元回归方差分析Anovaa

2.3.3 偏回归系数及其t 检验 对每一个因变量的偏回归系数进行t 检验，结果见表8-表9。公鸡的模型1 常量P 值为0.255，不显著（P＞0.05）；模型2 的各项系数均呈显著（P＜0.05）。 母鸡的3 种模型的偏回归系数均呈极显著（P＜0.01）。

表8 公鸡体重与体尺回归系数T 检验

表9 母鸡体重与体尺回归系数T 检验

3 讨 论

3.1 体重与体尺的比较及变异系数分析 公鸡的体重、体斜长、龙骨长、胸宽、胸深、胫长、胫围指标极显著大于母鸡（P＜0.01），公鸡的胸角极显著小于母鸡（P＜0.01）。 公鸡的体重和大部分体尺均极显著高于母鸡，这反映了公鸡、母鸡生长发育的差异性，该结果与刘光辉等结论一致[3]。 变异系数又称离散系数，反映样本中各变数的变异范围，公鸡的体重、胸宽、胸深及母鸡的体重、胸宽变异系数均大于10%，变异幅度较大，表明体重、胸宽、胸深在选育上还有一定的潜力和提升空间。 体尺其他性状指标变异系数均小于10%。

3.2 体重与体尺的相关性分析 公鸡体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胫围呈极显著正相关性（P＜0.01）、与胸深呈显著正相关（P＜0.05），其中与胫围的相关系数最高（0.676），体重与胫长、胸角无显著相关性（P＞0.05）。 体尺各性状除胸宽与胸深呈极显著正相关（P＜0.01）、胸深与胸角呈显著正相关（P＜0.05）外，其余各性状间无显著相关（P＞0.05）。 母鸡体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胸深、胫长、胫围呈极显著正相关（P＜0.01）、与胸角呈显著相关（P＜0.05），其中与体斜长的相关系数最高 （0.761）； 体尺各性状间除胸宽、胸深、胸角与胫长无显著相关外（P＞0.05），其余各性状之间呈极显著或显著正相关（P＜0.01 或P＜0.05）。

朱志明等[4]在河田鸡的体重与体尺间性状相关研究表明，公母鸡的体重与体斜长相关性最大，与本试验结果不完全一致，可能是品种差异的原因。

3.3 最优回归方程的建立 公鸡回归建立2 种模型，表明胫围、龙骨长为影响公鸡体重的主要变量，随着自变量被逐步引入回归方程后，决定系数R2在逐步增大，模型2 的决定系数R2大于模型1；对多元线性回归关系进行方差分析， 均达极显著水平（P＜0.01）；对偏回归系数进行t 检验，模型1 的常量检验不显著（P=0.255＞0.05）。 建立公鸡体重的最优回归方程： 公鸡体重=-1.229+0.392 胫围+0.091 龙骨长。

母鸡回归建立了3 种模型，表明体斜长、胫围、龙骨长是影响母鸡体重的主要变量， 随着自变量被逐步引入回归方程后， 决定系数R2在逐步增大，模型3 的决定系数R2最大，为0.728；对多元线性回归关系进行方差分析，均达极显著水平（P＜0.01）；对偏回归系数t 检验均达极显著水平（P＜0.01）。 建立母鸡体重的最优回归方程：母鸡体重=-2.377+0.114 体斜长+0.224 胫围+0.077 龙骨长。