ANÁLISE DE DESEMPENHO E DE CARATERÍSTICAS DE CARCAÇA DE OVINOS SANTA INÊS UTILIZANDO TÉCNICAS MULTIVARIADAS

Tarlan Oliveira Milanês; Luciana Felizardo Pereira Soares; Maria Norma Ribeiro; Francisco Fernando Ramos de Carvalho

doi:10.1590/1983-21252020v33n430rc

Authors

Tarlan Oliveira Milanês Animal Science Department, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0002-7415-725X
Luciana Felizardo Pereira Soares Animal Science Department, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0003-3504-3783
Maria Norma Ribeiro Animal Science Department, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0003-3373-3246
Francisco Fernando Ramos de Carvalho Animal Science Department, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE https://orcid.org/0000-0001-9211-0263

DOI:

https://doi.org/10.1590/1983-21252020v33n430rc

Keywords:

Canonical discriminant analysis. Principal components. Sheep production.

Abstract

The objective of this study was to apply multivariate analysis techniques such as principal component and canonical discriminant analyses to a set of performance and carcass data of Santa Inês sheep, to identify the relationships and select the variables that best explain the total variation of the data, in addition to quantifying an association between performance and carcass characteristics. The main components generated were efficient in reducing a cumulative total variation of 25 original variables correlated to four linear combinations, which together explained 80% of the total variation of the data. The first two principal components together explained approximately 65% of the total variation of the variables analyzed. In the first two linear combinations, the characteristics with the highest factor loading coefficients were cold carcass weight (CCW), hot carcass weight (HCW), empty body weight (EBW), average weight (AW), croup width (CW), cold carcass yield (CCY), and hot carcass yield (HCY). The variables selected in the canonical discriminant analysis, in order of importance, were total carbohydrate intake (TCI), total digestible nitrogen intake (TDNI), dry matter intake (DMI), non-fibrous carbohydrate intake (NFI), and fiber detergent neutral intake (NDFI). The first canonical root shows a correlation coefficient of approximately 0.82, showing a high association between the performance variables. The classification errors in the discriminant analysis were less than 5%, which were probably due to the similarity between individuals for the studied traits. The multivariate techniques were adequate and efficient in simplifying the sample space and classifying the animals in their original groups.

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