Application of the first canonical variable in the evaluation of animal production trials

Abstract

The objective of this work was to evaluate the inter treatment discrimination according to feed conversion efficiency in several animal performance experiments. The variables investigated were: feed conversion ratio (FCR = intake: production ratio), feed efficiency index (FEI = production: intake ratio) and bio-nutritional index (BNI). The BNI was constructed from the first canonical variable obtained based on the multivariate analysis of variance of the intake and animal production (weight gain or milk production) variables. The results indicated that FCR and FEI reciprocated each other at experimental plot level but did not reciprocate at animal group or treatment level. This fact implicates distortions on the descriptive levels of probability of type I error for hypotheses tests and compromises the statistical and animal production inferences. On the other hand, the BNI index guarantees the maximum discrimination among experimental groups and allows to identify significant differences, which were not observe with FCR or FEI indexes. This fact can be associated to the incorporation of animal production intensity characteristics using BNI.

Objetivou-se avaliar os aspectos de discriminação da eficiência de transformação alimento:produto entre tratamentos em um grupo de experimentos de desempenho produtivo animal utilizando-se os índices conversão alimentar (CA = consumo/produção), eficiência alimentar (EA = produção/consumo) e índice bionutricional (IBN). O IBN foi constituído a partir da primeira variável canônica obtida pela análise de variância multivariada do consumo e da produção animal (ganho de peso ou produção de leite). Os resultados evidenciam que CA e EA, embora recíprocos em nível de unidade experimental, não apresentam a mesma tendência em nível de grupo experimental, o que implica distorções sobre os níveis descritivos de probabilidade para o erro tipo I associados aos testes de hipóteses e compromete as inferências estatísticas e produtivas. Por outro lado, o IBN garantiu máxima discriminação entre grupos experimentais, permitindo a identificação de diferenças significativas, não perceptíveis por CA e EA, o que parece ser conseqüência da incorporação de características de intensidade de produção, associada à aplicação do IBN.