Investigation of the factors which are affecting the mUk yield in Holstein by CHAID analysis

Abstract

One of the important statistical problem in scientific studies is deterınining the factors that are mostly affecting the concerning phenomenon or in which !evel these factors have the highest effect. CHAID (chi-squared automatic interaction detection) analysis was developed as a method which determines the combinations or interactions among the variables. The method, is a technique that repeatedly partitioning the population into different subgroups or segments where the variation of dependent variable is miniıntım within the groups and maximum between the groups. In this study, compound categories and subgroups of independent variables for obtaining the maximum milk yield were estimated by CHAID analysis where 2xMEx305 milk yield is used as a dependent variable and lactation duration, dry period, age at first conception, calving interval, the number of insemination per conception, service period, calving season, gestation period are used as independent variables in 440 Holstein cows grown at the Bala State Farın in the period of i985- ı992. Dry period for 55-74 days was estimated as the first subcategory for the best explaining of the milk yield among the independent variables which are accepted as affecting the milk yield. Age at first conception for i0- i6 month was detennined as a subcategory that is possessing the maximum interaction with dry period of 55-74 days. The Answer Trce 1.0 package program was used for applying this method.

Keywords

• CHAID analysis
• Holstein
• milk production traits
• reproductive traits

Holştayn ırkı ineklerde süt verimine etki eden faktörlerin CHAID analizi ile incelenmesi

Abstract

-Bil~msel çalışmalardah önemli istatistiksel problemlerden biri, üzerinde durulan olayı önemli derecede etkileyen faktoıleıı veya bu laktorlerın hangı sevıyesınde etkinin yüksek olduğunu belirlemektir. CHAID (chi-squared automatic interaction detection) analizi değişkenlerdeki etkileşim veya kombinasyonları bulan bir yöntem olarak geliştirilmiştir. Yöntem, bir popülasyonu:
bağımlı değişkendeki varyasyonu gruplar içi minimum ve gruplar arası maksimum olacak şekilde farklı alt gruplara veya böllimlere
tekrarlı olarak ayıran bir tekniktir. Bu çalışma ile, 1985-1992 yılları arasında Bala Tarım ışletmesi'nde yetiştirilen 440 baş Holştayn
ırkı ineğe ait 2xEÇx305 günlük süt verimi bağımlı değişken, laktasyon süresi, kuru süre, ilk sıfat yaşı, iki buzağılama arası geçen
süre, servis sayısı, servis periyodu, buzağılama mevsimi, gebelik süresi özellikleri de bağımsız değişken alınarak, maksimum süt verimine ulaşmada bağımsız değişkenlerin birleşmiş kategorileri ve alt grupları CHAID analizi yardımıyla tahmin edilmiştir. Süt verimini etkileyen özellikler olarak kabul edilen bağımsız değişkenlerin arasından, süt verimini en iyi açıklayan ilk alt kategori olarak
55-74 günlük kunıda kalma süresi tahmin edilmiştir. Elli beş-74 gün olarak belirlenen kuruda kalma süresi ile en fazla etkileşim içerisinde bulunan alt kategori, ilk sıfat yaşı i0- i6 ay olan alt kategoridir. Yöntemin uygulanmasında Answer Tree 1.0 paket programı
kullan ılmıştır

Keywords

• CHAID analizi
• döl verimi özellikleri
• Holştayn
• süt verimi özellikleri

References

1. l. ErarA (1985): Bağlanun(Regresyoıı) Notlan.Hacettepe Ç(jziimlemesi Ders Üniversitesi FenFakültesi İstatistik Bö- lümü,Ankara. Erbaş
2. S,GüneşA(1998): CHAlD analizi.Istatistik Kon- feransıBildiri Kitabı.Ankara.
3. Geyik PÖ (2000): Istatistiksel model oluşturmada deifişken seçimi ve regresyon ağaçları yönteminin AnswerTree çöziimlemesi. urgulaııması: Bir V.Ulusal Biyoistatistik Kong- resi, Eskişehir. Kass vestigating large qu(//Itities oj' categoricaldata.ApplStat. ,119-127. Market hetical Scenario).http://www.marketstrategics.com/itmethod/ jiir in- Strategies
4. C/7ilid (//ıalysis (Hypot- chaidh.htm Market Strategies Ine (1998): Chaid analysis. http://www. marketstrategies.com/ Özdamar Paket Programlar Varyans Analizi, ile istatistiksel Veri Analizi(Çok De
5. Ratner B (1998): CHAJD fbI' interpreting a log istic reg- ression model. J Targ Meas Anal Mark,4,27-38.
6. Ratner B (2000): CHAJD as a method fbI' filling in mis- sing values. J Targ Meas Anal Mark, 6, 16-29. iO. SmartDrill Ine (2001): Anal.vtic techniques: CHA/D. http
7. /www.smartdrill.com/process4.htmJ , SPSS Ine (1998): AnswerTree
8. User'sGuide. Sı >SS Inc. I i Chicago. The Measurement Group LLC (200J): CHAlD http:// i i ' www.tmg-web.com/Definitions/chaid.htm Geliş tarihi: 13.9.2001/ Kabul tariJ. 32002