Alternativas de análises em dados de medidas repetidas de bovinos de corte

Author:

Freitas Alfredo Ribeiro de1,Presotti Cátia Valéria2,Toral Fábio Luiz Buranelo3

Affiliation:

1. Embrapa Pecuária Sudeste

2. UFSCar

3. UFV

Abstract

Objetivou-se estudar duas alternativas de análises de variâncias e covariâncias para dados de pesagens de bovinos. Foram utilizados dados de animais Nelore, Guzerá, Gir e Indubrasil, machos e fêmeas, pertencentes à Associação Brasileira de Criadores de Zebu - ABCZ. De cada indivíduo, foram obtidas, em intervalos trimestrais, nove medidas repetidas de pesos, do nascimento aos dois anos de idade. Na primeira análise, a variável resposta y i foi transformada por meio da família de transformação de Box-Cox y ilambda = (ylambda-lambda)/lambda, (<FONT FACE=Symbol>l ¹</FONT> 0) ou y i = log y i, (lambda = 0). Essa transformação foi efetiva na redução dos coeficientes de assimetria e da heterogeneidade de variância para todas as pesagens e raças. Na segunda análise, foi selecionada a estrutura de covariâncias mais adequada para representar a variabilidade dentro de indivíduo, considerando-se um modelo misto usual para medidas repetidas. Utilizando-se os critérios fornecidos pelo procedimento MIXED do SAS: distribuição de chi2, AIC ("Akaike's Information Criterion") e SBC ("Schwarz's Bayesian Criterion"), a estrutura de covariância mais adequada para todas as raças foi a Não-Estruturada, seguida da estrutura Fator-Analítico para Nelore, Gir e Indubrasil e Simetria Composta Heterogênea para Guzerá.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

Animal Science and Zoology

Reference22 articles.

1. Logistic regression for auto correlated data with application to repeated measures;AZZALINI A.;Biometrics,1994

2. A manual for use of MTDFREML: A set of programs to obtain estimates of variance and covariance (DRAFT);BOLDMAN K.G.,1995

3. Model selection and Akaike's information criterion (AIC): the general theory and its analytical extensions;BOZDOGAN H.;Psychometrika,1987

4. Modifying the t and ANOVA F tests when treatment is expected to increase variability relative to controls;BROWNIE C.;Biometrics,1990

5. Selection indices and prediction of genetics merit in animal breeding;CAMERON N.D.,1997

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