Hayvan refahının kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi (PLS-SEM) ile analizi
Analysis of animal welfare with partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM)
Yazar: HAMZA YALÇİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEKİ DOĞAN ; DOÇ. DR. SEDAT ŞEN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Hayvan refahı = Animal welfare ; Yapısal eşitlik modeli = Structural equation model ; İstatistiksel modelleme = Statistical modelling

Özet:
Hayvansal üretim hassas bir süreçtir. Hayvancılık sektöründe, birim alandan alınan verimde talebin yükselmesi sebebiyle hayvan refahı giderek artan bir tartışma konusu olmuştur. Hayvan refahı, farklı bakış açılarından yaklaşılan karmaşık bir kavramdır. Gözlenen değişkenleri ölçmek ve istatistiksel açıdan değerlendirmek için regresyon, lojistic regresyon gibi birçok yöntemle analiz edilmiştir. Doğrudan gözlemlenen değişkenlerin yanında refah, stres, duygusal, psikolojik ve davranışsal durumlar gibi doğrudan ölçülemeyen gizil değişkenlerin modellenmesi ile ilgili literatürde boşluk vardır. Bu gizil değişkenler faktör analitik modeller sayesinde analiz edilebilmektedir. Yapısal eşitlik modellemesi (YEM), gözlemlenen değişkenler aracılığıyla ölçülen iki veya daha fazla gizil karmaşık kavramı birbirine bağlayan ve teorik bir modele göre tanımlanan nedensel ilişkileri tahmin etmeyi mümkün kılar. Sıklıkla sosyal bilimlerinde kullanılan YEM modelleri, son birkaç yılda tarım ve hayvancılık alanında da uygulanmıştır. Kanatlı hayvan refahı üzerine yayınlanan birçok çalışma, gizil değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri belirleme ihtiyacını vurgulamaktadır. Bu çalışmanın amacı, kısmi en küçük kareler (veya varyans tabanlı-VT) YEM modellemesi kullanılarak (biyokimya parametreleri ile) ölçülebilir göstergelerle fiziksel aktivite, biyolojik stres ve büyüme gizil değişkenleri arasındaki ilişkileri incelemektir. Mevcut çalışmada 96 kanatlının bulunduğu 3 faktörlü bir model kurulmuştur. Biyolojik stres ve büyüme biçimlendirici, fiziksel aktivite ise yansıtıcı ölçme modeli olarak kurulmuştur. VT-YEM analizi uygulandıktan sonra elde edilen sonuçların değerlendirme kriterlerine uyduğu gözlemlenmiştir. Analiz sonuçları; ölçme modelleri, yapısal modeller ve PLSpredict sonuçlarının değerlendirilmesinden oluşmaktadır. Katsayıların anlamlılığının ve güven aralıklarının belirlenebilmesi için önyükleme (bootstrapping) prosedürü ile tavsiye edilen 5000 yeniden örnekleme kullanılmıştır. Biyolojik stres ve büyüme biçimlendirici ölçme modellerine ait göstergelerin VIF değerinin 5'ten küçük olduğu; fiziksel aktivite yansıtıcı ölme modeline ait gösterge yükleri (≥0.708), iç tutarlılık güvenilirliği (≥0.70), yakınsak geçerlilik (AVE≥0.50) ve ayırt edici geçerlilik (çapraz doğrulama) kriterlerinin sağlandığı gözlemlenmiştir. Yapısal modelde VIF kriterinin (<3) sağlandığı, biyolojik stres ve büyüme için R2 değerleri sırasıyla 0.298 -zayıf ve 0.652-orta şiddette olduğu gözlemlenmiştir. Buna göre VT-YEM sonuçları, büyümenin %65.2'sinin bağımsız değişkenler (R2=0.652) tarafından tahmin edilebildiğini ve fiziksel aktivitenin (γ=0.698) büyüme üzerinde biyolojik stresten (γ=0.176) daha fazla etkiye sahip olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca biyolojik stres (γ=0.546, R2 = 0.298) ve büyümenin değerlendirilmesinde fiziksel aktivite ana değişken olarak belirlenmiştir. Ayrıca, modelin tahmin gücünün değerlendirilmesi için PLSpredict sonuçlarına ait hata kareler ortalamasının karekökü (RMSE) ve ortalama mutlak hata (OMH) kullanılmıştır. PLSpredict sonuçlarına göre, endojen değişkenlere ait göstergelerin azınlığı (5'te 2'si) kriterleri yerine getirdiği görülmüştür. Bu da iç modelin düşük tahmin gücüne sahip olduğunu göstermektedir. Genel olarak mevcut araştırma, YEM modelinin hayvan refahının istatistiksel olarak modellenebilmesi ve değerlendirilmesi için uygun bir örnek teşkil etmektedir. Çalışma sonucunda tarımsal ve hayvancılık alanındaki araştırmacılara önerilerde bulunulmuştur.

Abstract:
Animal production is a sensitive process. In the livestock sector, animal welfare has become an increasing topic of discussion due to the increase in the yield per unit area. Animal welfare is a complex concept that is approached from different perspectives. In order to measure and statistically evaluate the observed variables, these variables have been analyzed using several methods such as regression and logistic regression. In addition to directly observed variables, there is a gap in the literature regarding the modeling of latent variables such as well-being, stress, emotional, psychological and behavioral states that cannot be directly measured. These latent variables can be analyzed by factor analytical models. Structural equation modeling (SEM) makes it possible to predict causal relationships that connect two or more latent complex concepts measured through observed variables and are defined according to a theoretical model. SEM models, which are frequently used in social sciences, have also been applied in the field of agriculture and animal science in the last few years. Many studies published on poultry welfare emphasize the need to determine causal relationships between latent variables. The aim of this study is to examine the relationships between measurable indicators (with biochemistry parameters) and physical activity, biological stress and growth latent variables using partial least squares SEM modeling. In the present study, a 3-factor model with 96 chicks was established. Biological stress and growth formative measurement model, physical activity was established as reflective measurement model. It was observed that the results obtained after the PLS-SEM analysis fit the evaluation criteria. Analysis results included evaluation of measurement models, structural models and PLSpredict results. In order to determine the significance of the coefficients and confidence intervals, the recommended 5000 resampling by the bootstrapping procedure was used. VIF value of indicators belonging to biological stress and growth-shaping measurement models is less than 5; It was observed that the criteria for indicator loads (0.708), internal consistency reliability (≥0.70), convergent validity (AVE≥0.50) and discriminant validity (cross validation) of the physical activity reflective measurement model were met. In the structural model, it was observed that the VIF criterion (<3) was met, and the R2 values for biological stress and growth were 0.298-weak and 0.652-moderate, respectively. Accordingly, PLS-SEM results revealed that 65.2% of growth can be predicted by independent variables (R2 = 0.652) and physical activity (γ = 0.698) has a greater effect on growth than biological stress (γ = 0.176). In addition, physical activity was determined as the main variable in the evaluation of biological stress (γ = 0.546, R2 = 0.298) and growth. In addition, the root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MSE) of the PLSpredict results were used to evaluate the predictive power of the model. According to PLSpredict results, the minority of indicators (2 out of 5) of endogenous variables were found to fulfill the criteria. This shows that the internal model has low predictive power. In general, the present research provides a suitable example for the statistical modeling and evaluation of animal welfare of the SEM model. As a result of the study, suggestions were made to researchers in the field of agricultural and animal science.