Gewichtsentwicklung der Ferkel

Für die Auswertung des Geburtsgewichts, Absetzgewichts, der Zunahmen, des Gewichts der verendeten Ferkel sowie des Alters der verendeten Tiere stand ein Datensatz mit 3657 Beobachtungen aus 312 Würfen zur Verfügung. Für die Darlegung der Gewichtsentwicklung der Ferkel wurden zunächst alle verendeten Ferkel herausgelöscht.

Im Anschluss stand ein Datensatz mit 2604 Beobachtungen zur Verfügung. Die Überprüfung der Daten auf Normalverteilung, zeigte dass diese gegeben war. Die statistische Auswertung der Daten erfolgte varianzanalytisch mit der Prozedur „glm“ nach dem Modell (2).

Yijklm = µ + Hi + Vj + Wk + tl + eijklm (2)

Darin sind:

Yijklm = individueller Beobachtungswert µ = Mittel der Grundgesamtheit Hi = Haltungsvariante (i = A1, A2, A3, A4) Vj = Versuchsabschnitt (j = VI, VII) Wk = Wurfzahl (k = 1, 2-3, 4-10) tl = Sau, zufälliger Effekt eijklm = Resteffekt

Für die Auswertung des Gewichts und des Alters der verendeten Ferkel wurden aus dem Datensatz mit 3657 Beobachtungen die totgeborenen und abgesetzten Ferkel herausgelöscht. Für die weitere Datenaufbereitung stand danach ein Datensatz mit 736 Beobachtungen zur Verfügung. Da eine Normalverteilung der Daten nicht gegeben war, erfolgte die weitere Auswertung mit der nicht parametrischen Varianzanalyse (proc

npar1way). Der Kruska-Wallis Test wurde für die Entscheidung der Signifikanz einzelner Einflussfaktoren herangezogen.

3.4.3 Physiologische und pathologische Parameter

Bei 299 Würfen wurde die Körpertemperatur der Sauen nach der Geburt erfasst. Die erhobenen Daten waren normalverteilt und wurden mit dem in Gleichung (1) dargestellten statistischen Modell ausgewertet.

Die Auswertung der pathologischen Merkmale der Sauen bzw. der Ferkel erfolgte mit einem Datensatz von 309 bzw. 2627 Beobachtungen. Zunächst wurden mit der Prozedur

„freq“ Häufigkeitstabellen erstellt. Um eine bessere Übersichtlichkeit der pathologischen Merkmale zu erhalten, wurden für die Darstellung der Ergebnisse die prozentualen Häufigkeiten aus der Prozedur „freq“ herangezogen. Da die Daten nicht normalverteilt waren, erfolgte die weitere Auswertung mittels nicht parametrischer Verfahren (proc npar1way). Für die Entscheidung bezüglich der Signifikanz der Einflussgrößen wurde der Kruska-Wallis Test herangezogen.

3.4.4 Ethologische Parameter

3.4.4.1 Aktivitäts- und Ruheverhalten

Wie bereits ausgeführt, wurden die Videoaufzeichnungen nur für sechs Durchgänge je Versuchsabschnitt ausgewertet. Somit liegen Informationen über das Aktivitäts- und Ruheverhalten aus 96 Laktationen vor. Bei der Datenorganisation wurden die Ergebnisse der Videoauswertung eines 12 – Stunden Beobachtungsblocks als eine Beobachtung im statistischen Sinne gehandhabt.

Jede dieser Beobachtungen enthielt Informationen darüber, wie häufig ein Tier im Verlauf eines 12 – Stunden Beobachtungsblocks folgende Verhaltensweisen zeigte:

• Stehen

• Sitzen

• Liegen, Bauch

• Liegen, Schräglage

• Liegen, Seitenlage.

Durch verschiedene Probleme (z.B. Stromausfall) summierten sich in einigen Fällen die Häufigkeiten nicht auf 144 Frequenzen. In diesen Fällen wurden die Daten auf einen

einheitlichen Beobachtungszeitraum korrigiert unter der Annahme, dass sich die fehlenden Häufigkeiten so auf die Verhaltensmerkmale aufteilen, wie es bei den erfassten Häufigkeiten der Fall war.

Die Variablen wurden im Wege der klassischen Varianzanalyse (proc glm) mit einem nachfolgenden Mittelwertvergleich (lsmeans/ pdiff stderr) ausgewertet. Dabei kam folgendes Modell (3) zur Anwendung:

Yijklmn = µ + Hj+ Vk + Sl + Dm +lijk + eijklmn (3)

Darin sind:

Yijklmn = individueller Beobachtungswert µ = Mittel der Grundgesamtheit

Hj = Haltungsvariante (j = A1, A2, A3, A4) Vk = Versuchsabschnitt (k = VI, VII)

Sl = Säugetage (l = 1-11 a.p., 0, 1-2 p.p., 3-6 p.p., 7-13 p.p., 14-18 p.p.) Dm = Tageszeit (m = 6:00 – 17:55, 18:00 – 5:55 Uhr)

lijk = Laktation innerhalb Abteil und Versuchsabschnitt (i = 1, …, 96) eijklmn = Resteffekt

Die statistische Auswertung der Ausrichtung der Sau auf der Buchtenfläche erfolgte ebenfalls nach dem linearen Modell in Gleichung (3). Die Auswertung dieses Merkmals war nur sinnvoll für die Bewegungsbuchten, so dass für die statistische Auswertung hier nur 48 Laktationen zur Verfügung standen.

3.4.4.2 Nestbauverhalten

Die statistische Auswertung des Nestbauverhaltens stützt sich auf einen Datensatz mit 85 Beobachtungen. Zunächst wurden für alle Merkmale die Häufigkeiten berechnet und im Anschluss mit der Prozedur „univariate“ auf ihre Normalverteilung überprüft.

Die Merkmale Stehen, Sitzen, Liegen und Drehen wurden im Wege der klassischen Varianzanalyse („proc glm“) mit dem Modell (4) ausgewertet:

Yijklm = µ + Hi + Vj + Wk + El + (H V)ij + eijklm (4) Darin sind:

Yijklm = individueller Beobachtungswert µ = Mittel der Grundgesamtheit

Hi = Haltungsvariante (i = A1, A2, A3, A4) Vj = Versuchsabschnitt (j = VI, VII) Wk = Wurfzahl (k = 1, 2-3, 4-10)

El = Ernährungszustandes beim Einstallen (l = 1-2, 3, 4-5) (H V)ij = Interaktion der genannten Faktoren

eijklm = Resteffekt

Die Auswertung der Merkmale Wühlen, Bearbeitung der Buchtengegenstände und Drehen erfolgte mit der nicht parametrischen Varianzanalyse (proc npar1way). Zur Entscheidung der Signifikanz eines Einflussfaktors wurde der Kruska-Wallis Test angewendet. Auf eine Auswertung des Merkmals Scharren wurde aufgrund des extrem seltenen Auftretens verzichtet.

3.4.4.3 Abliegeverhalten

Zur Auswertung des Abliegeverhaltens stand ein Datensatz von 879 Beobachtungen aus 71 Würfen zur Verfügung. Die Überprüfung der Daten auf Normalverteilung (proc univariate) zeigte, dass keine Normalverteilung vorlag. Auch eine Transformierung der Daten brachte keine hinreichende Annährung. Die Daten wurden mit der nicht parametrischen Varianzanalyse (proc npar1way) ausgewertet. Zur Entscheidung der Signifikanz eines Einflussfaktors wurde der Kruska-Wallis Test herangezogen.

3.4.4.4 Säugeverhalten

Für die Auswertung des Säugeverhaltens stand ein Datensatz mit 1120 Beobachtungen zur Verfügung. Zunächst wurden alle Beobachtungen von der Auswertung ausgeschlossen, die in der Gesamtbeobachtungszeit um mehr als 600 Sekunden von einem 12-Stunden-Beobachtungszeitblock abwichen. Danach stand für die Auswertung ein Datensatz von 929 Beobachtungen zur Verfügung, die auf 108 Laktationen entfielen. Einige Sauen waren in mehreren, andere Sauen nur während einer Laktation im Versuch. Daher ist auch hier der Begriff Laktation nicht synonym mit Saunummer. Vereinfachend wurde unterstellt, die Laktationen seien alle voneinander unabhängig. Auf jede der Laktationen entfallen mehrere Beobachtungen, die an verschiedenen Laktationstagen (Saugtag) und zu verschiedenen

Tageszeiten (Tag, Nacht) erhoben wurden. Für die statistische Auswertung des Säugeverhaltens wurden die folgenden Merkmale berechnet:

• Dauer des Säugens, gesamt

• Dauer des Säugens im Liegen, gesamt

• Anzahl der Saugakte, gesamt

• Anzahl der Saugakte im Liegen, gesamt

• Mittlere Dauer des Säugens, gesamt

• Mittlere Dauer des Säugens im Liegen, gesamt

• Mittlere Dauer des Säugens auf der rechten bzw. linken Seite

• Mittlere Dauer des Säugens im Stehen.

Nach der Überprüfung auf Normalverteilung erfolgte die Auswertung der Daten nach dem Modell (5). Zunächst wurde die Beeinflussung der Messresultate durch verschiedene Faktoren mit der Prozedur „glm“ varianzanalytisch bestimmt, ein Vergleich der Gruppenmittelwerte („lsmeans/pdiff“) durchgeführt, und der Standardfehler („stderr“) ermittelt.

Yijklmn = µ + Hj+ Vk + Sl + Dm +lijk + eijklmn (5)

Darin sind:

Yijklmn = individueller Beobachtungswert µ = Mittel der Grundgesamtheit

Hj = Haltungsvariante (j = A1, A2, A3, A4) Vk = Versuchsabschnitt (k = VI, VII) Sl = Säugetage (1, 3, 7, 14, 18)

Dm = Tageszeit (m = 6:00 – 17:55, 18:00 – 5:55 Uhr)

lijk = Laktation innerhalb Abteil und Versuchsabschnitt (i = 1, …, 108) eijklmn = Resteffekt