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    注:依变量为体重,*与**意义同表2注。 

    3.3  线性模型拟合与复相关系数

    鲫鱼体重与其他11个形态性状间的线性模型拟合结果见表3。由表3可见该线性模型拟合效果很理想。复相关系数为0.935,表明鲫鱼11个形态性状与体重为线性关系,这种线性关系在对路径分析中十分重要。来!自~751论-文|网www.751com.cn                             

    3.4  各形态性状对体重的路径系数及作用分析

    根据路径原理,剔除体长和全长,得到各性状对体重的路径系数(直接作用)列于表4。经显著性检验,鲫鱼的各性状中只有体宽达到显著水平外,其余均未达到显著水平。在所测性状中,唯有体宽对体重的直接作用大于间接作用,说明体宽对体重的直接作用最大,其余各形态性状对体重的直接作用都很小。方差膨胀因子(variance inflation factor, VIF)是线性模型中衡量共线性程度的统计量。一般认为,当方差膨胀因子大于10,表明线性模型中存在严重的复共线性,会导致路径分析丧失可靠性。从表4中可以看出,所保留9个性状的方差膨胀因子均小于10,说明研究结果可靠。

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