8.5.1: Speciaal geval: meerdere waarnemingen aan één dier (new)
- Tessa Jacobs
Voor sommige eigenschappen kunnen over een periode van tijd meerdere metingen van de eigen prestatie aan een dier gedaan worden. Bijvoorbeeld, je kunt standaard de toomgrootte voor de eerste toom registreren, maar de tweede toom kan extra informatie geven over de mogelijke prestaties van de moeder. Hetzelfde geldt voor de derde en misschien wel de vierde toom. Omdat toomgrootte erfelijk is, zou je verwachten dat meerdere tomen van één bepaalde moeder meer op elkaar lijken dan tomen van meerdere moeders. Een enkele meting bevat de genetische en omgevingsinvloeden. In een tweede toom zijn de genen natuurlijk hetzelfde, maar de omgeving kan ietwat veranderd zijn. Ditzelfde geldt voor de volgende tomen. Dus, hoe meer tomen er zijn, des te beter zou je in staat moeten zijn om de genetische aanleg van de moeder te schatten. Hoeveel beter wordt weergegeven met een correlatie tussen de opeenvolgende metingen: de herhaalbaarheid. Hoe meer de opeenvolgende tomen op elkaar lijken, des te hoger is de correlatie (max = 1).
Als je meerdere metingen aan een dier hebt, kun je een betere indicatie geven van de fenotypische superioriteit. Je kunt je voorstellen dat de metingen aan een dier voor een deel worden beïnvloed door de omgeving die specifiek is voor die ene meting, genaamde de tijdelijke omgeving, maar ook door de omgeving die gelijk is voor alle metingen, genaamde de permanente omgeving. De tijdelijke omgeving is elke keer verschillend, dus het effect is groter in de ene meting dan in de andere. Door het gemiddelde van de herhaalde metingen te nemen, wordt het fenotype gecorrigeerd voor de tijdelijke omgeving. Het fenotype dat gebaseerd is op dit gemiddelde is dus een nauwkeurigere waarde van de fenotypische superioriteit zoals aangegeven in figuur 2 (see 8.3).
Hoe beter we de fenotypische superioriteit kunnen uitdrukken en hoe hoger de herhaalbaarheid is, des te beter zouden we de fokwaarde moeten kunnen schatten. Dit is inderdaad het geval. Herhaalde metingen zorgen voor een betere schatting van de regressie coëfficiënt. In het geval van een enkele meting is de regressie coëfficiënt gelijk aan h2, maar als er meerdere metingen zijn verandert dit in:
b massa selectie, herhaalde metingen = nh2 / 1+r(n-1)
Waarbij n het aantal herhaalde metingen is, r is de correlatie tussen de opeenvolgende metingen: de herhaalbaarheid. Als de herhaalbaarheid 0,5 is en we hebben 2 metingen, dan neemt de regressie coëfficiënt toe van h2 tot 2h2 / 1,5 = 1,33 h2. De waarde van herhaalde waarnemingen hangt af van de herhaalbaarheid en het aantal metingen dat beschikbaar is. Hoe lager te herhaalbaarheid, des te meer zijn de herhaalde waarnemingen beïnvloed door verschillende omgevingsinvloeden en des te meer toegevoegde waarde krijgt het om meerdere metingen te hebben en de fokwaarde opnieuw te schatten als nieuwe waarnemingen van de eigen prestatie beschikbaar zijn.
Dus:
Herhaalbaarheid is de correlatie tussen opeenvolgende metingen: hoe meer ze op elkaar lijken, des te hoger is de herhaalbaarheid (max = 1). Herhaalde waarneming van de eigen prestatie heeft een toegevoegde waarde voor de regressie coëfficiënt. Hoe lager de herhaalbaarheid, des te hoger is de toegevoegde waarde van herhaalde waarnemingen.