Более 10 лет мы постоянно старались дать нашим пользователям возможность оценить надежность отслеживания показателей и производимых отчетов. Один из таких показателей – это доверительный интервал 95% (95%CI) в большинстве таблиц и графиков. Доверительный интервал с уровнем доверия 95% означает, что при многократном измерении результат будет лежать в пределах указанного диапазона. В 5% случаев результат будет выходить за эти рамки.

Это строчки из большого отчета многотысячной фермы, с которой мы работали несколько лет назад. Там показаны разные уровни показателя 95%CI для 3 быков и всех осеменений за год. В итоге: числа очень сильно отличаются. Обратите внимание, что для первого быка 27% его осеменений успешны, для третьего быка 36% осеменений закончились успешно. У второго быка 60% успешных осеменений, но их всего 5 и мы даже не посчитали 95%CI. Возникает вопрос: на самом ли деле фертильность  быка 9h2575”s на самом деле гораздо ниже, чем у быка 29H10321? Когда мы смотрим на столбец %Conc, кажется, что он худший производитель. Однако, посмотрев на количество осеменений, мы убеждаемся, что 9H2575 процент каждого осеменения между 13 и 48%. У 29H10321 этот показатель 34-38%. Следовательно, невозможно по имеющимся данным определить, какой бык более фертильный. Мы также знаем, что на этой ферме с 28000 осеменений в стаде за год общий процент осеменений где-то между 32-33%. 

Очень часто возникает вопрос: «Нужно ли ферме с 200 коровами пытаться что-то измерять? Могут ли они при этом получать статистически значимые данные?» Ответ на эти вопросы: «Да. Очень трудно получить “статистически значимые” данные от маленькой фермы, но получать их нужно в любом случае». Работа без цифр – это полет вслепую. Наличие хоть каких-то данных дает основу для принятия решений. Важно помнить, что такие цифры не являются высоко надежными и не представляют собой «фундаментальную науку», которая может использоваться самостоятельно, как базис для принятия основных решений (или, говоря иначе, у компании, использующей ненадежные данные для «доказательства» своей ценности, не будут ничего покупать). Однако, решения действительно нужно принимать. Анализируйте данные по стаду, но не принимайте скоропалительных решений. Сравнивайте показатели с общеизвестными в молочной индустрии и/или полученными от проверенных консультантов.

Еще один аспект, о котором необходимо помнить, – это то, что в статистических терминах называется LAG. LAG – это временной интервал между действием и результатами этого действия, которые можно измерить. Например, после осеменения коровы должно пройти некоторое время прежде, чем можно будет определить беременность и заключить, что осеменение прошло успешно. Это занимает примерно от 28 до 40 дней после осеменения, в зависимости от того, как проводилась проверка на стельность. Однако, есть два варианта определения, что корова не беременна. Один – когда она называется холостой после проверки на беременность, второй – когда она возвращается в охоту, что обычно случается в последующий 21-дневный цикл. Таким образом, если что-нибудь случится с сосудом дюара, и вся сперма будет испорчена, первые сигналы этого появятся через 21 день. Экстремально высокий процент осемененных ранее коров будут заново оплодотворены через 3 недели. Мы видели, как это время от времени происходит, и сделали графики и отчеты, чтобы помочь распознать эту ситуацию. Самый лучший пример – это команда BREDSUM/r, которая показывает индекс осеменения по неделям за прошедший год.

Этот график был построен командой BREDSUM/R на ферме с 2000 стадом. Каждый столбец – это показатель оплодотворения в каждую неделю в году. Зеленый столбец – это нормальный уровень. Красный столбец означает большее, чем ожидаемое, количество животных, осемененных повторно через 21 день после последнего осеменения. Обратите внимание на то, что большая часть таких случаев произошла летом, когда показатель оплодотворения снизился. Однако, такое иногда случается и в другие времена года. Как и говорилось, это для фермы с поголовьем 2000 животных. Ферма с 200 животными будет более чувствительна к статистическим отклонениям, так что на графике будет больше красных столбцов, чем на большей ферме. Если количество красных столбцов увеличивается или они появляются несколько недель подряд, нужно начинать искать причины, которые могли вызвать эту проблему. В общем, мы думаем, что лучше будет предупредить собственника о потенциальной проблеме до того, как она станет основной, нежели ждать пока она будет на 100% статистически доказана (что может никогда не произойти) и после этого сообщить собственнику.

На этом графике есть еще 2 цветных столбца. Желтый столбец означает, что было большее количество осеменений с неизвестным результатом. Розовый столбец означает, что был большой процент животных, оплодотворенных в течение 2 дней.

Командная строка переключения BREDSUM/R

Большинство запросов, доступных в таблице опций, также могут задаваться путем использования определенных команд в командной строке. Основные команды и значения приведены ниже:

BREDSUMRD или BREDSUM/RDnnn     – интервал дат или nnn дней назад 

BREDSUMRDххх-yyy – от ххх до yyy дней назад

BREDSUMRC – сжатая печать

BREDSUMXaR – перекрестные таблицы параметр R и другие полезные BCOTW

BREDSUMRY – молодняк

В этом описании ххх и ууу означают номера. RD150-330 просмотрит все осеменения от 150 до 300 дней назад. XaR – это таблица 2х2, используя недельный и др. фактор. Мы не делаем никаких расчетов в этой таблице для менее чем 50 осеменений. Следовательно, она не будет хорошо работать с маленьким стадом. Каждое деление не будет иметь достаточно осеменений, чтобы их измерить.