“ลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี (Pig weaned/Sow/Year)” อะไรที่ควรรู้เกี่ยวกับดัชนีสุกรนี้
มัดรวมมาให้แล้ว!! ข้อมูลเกี่ยวกับดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปีหรือ PSY และสำคัญต่อการวัดผลการเลี้ยงของฟาร์มอย่างไร
-
teenalytic
- Updated
- 12 min read
ในการผลิตสุกรโดยเฉพาะฟาร์มพ่อแม่พันธุ์ ค่าดัชนีการผลิตสุกรที่สำคัญที่สุด ก็คงหนีไม่พ้นดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี หรือ PSY แล้วทำไมเราต้องวัดค่าดัชนีตัวนี้? วัดค่านี้แล้วมีข้อดีข้อเสียอะไร? แล้วถ้าคุณเป็นผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในฟาร์ม จะตั้งค่ามาตรฐานที่เป็นของฟาร์มคุณอย่างไร? บทความนี้จะตอบคำถามเกี่ยวกับ PSY จนทำให้คุณไม่มีอะไรต้องสงสัยอีกเลย
ลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปีคืออะไร
ลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี หรือ Pigs weaned per sow per year (PSY) คือดัชนีสำคัญอันดับต้นๆในประเทศไทย ที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพการผลิตในฟาร์มพ่อแม่พันธุ์สุกร โดยมีความหมายว่า ในรอบ 1 ปีแม่สุกรแต่ละตัวในฟาร์มจะให้ลูกหย่านมเฉลี่ยกี่ตัว ซึ่งการติดตามค่านี้จะช่วยให้เราเห็นภาพรวมของฟาร์มเพื่อประกอบการตัดสินใจ รวมถึงช่วยประเมินรายได้ที่ฟาร์มพ่อแม่พันธุ์จะสร้างได้เช่นกัน
วิธีการคำนวณลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี
สูตรคำนวณลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี (PSY)
ลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี (PSY) = จำนวนครอกต่อแม่ต่อปี (Litter/sow/year) x จำนวนลูกหย่านมต่อครอก (Pig weaned/litter)
สูตรคำนวณจำนวนลูกหย่านมต่อครอก (Pig weaned/litter)
จำนวนลูกหย่านมต่อครอก (Pig weaned/litter) = จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive หรือ BA) – จำนวนลูกสุกรที่ตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
สูตรคำนวณจำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive หรือ BA)
จำนวนลูกเกิดมีชีวิต (Born alive หรือ BA) = จำนวนลูกเกิดทั้งหมด (Total born หรือ TB) – จำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth) – จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy)
สูตรคำนวณจำนวนครอกต่อแม่ต่อปี (Litter/sow/year)
คำนวณโดยอิงจำนวนวัน
จำนวนครอก/แม่/ปี (Litter/sow/year) = 365 – เฉลี่ยวันที่ไม่ให้ผลผลิต (Non-production day หรือ NPD)/ จำนวนวันที่แม่อุ้มท้อง (Gestation length) + จำนวนวันที่แม่เลี้ยงลูก (Lactation length)
คำนวณโดยอิงจำนวนแม่ผสม (Breeder group size)
จำนวนครอก/แม่/ปี (Litter/sow/year) = จำนวนแม่ผสมทั้งหมด* x อัตราการเข้าคลอด /ขนาดของกลุ่มแม่**
*จำนวนแม่ที่ผสมตลอดระยะเวลาที่วัด เช่น วัดหน่วยอาทิตย์ หรือวัดหน่วยปี
**ขนาดของฝูงแม่ ในเวลาหนึ่งๆ (Snap shot) จะเกี่ยวข้องกับกับการคัดทิ้งและการทดแทนแม่
สูตรคำนวณวันที่ไม่ให้ผลผลิต (Non-production day)
วันที่ไม่ให้ผลผลิต (Non production day หรือ NPD) = ช่วงนำเข้า-ผสมติด (Arrival to successful service interval หรือ ASSI) + ช่วงหย่านม-ผสมติด (Weaning to successful service interval หรือ WSSI) + ช่วงหย่านมครั้งสุดท้าย-คัดทิ้ง (Last weaning to culling interval หรือ LWCI)
ตัวอย่างการคำนวณลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี (PSY)
ตัวอย่างที่ 1: กรณีทราบ Litter/sow/year และ Pig weaned/litter
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มี Litter/sow/year = 2.4 และ Pig weaned/litter = 10
วิธีการคำนวณ
PSY = Litter/sow/year x Pig weaned/litter
= 2.4 x 10 = 24
สรุปตัวอย่างที่ 1
ลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี = 24 หรือ ลูกหย่านม 2000 ตัว/เดือน
ตัวอย่างที่ 2: กรณีทราบ Litter/sow/year, เฉลี่ยลูกเกิดมีชีวิต (Born alive), จำนวนลูกสุกรที่ตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality)
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มี Litter/sow/year = 2.2 ,Born alive = 16 และ Pre-weaning mortality = 10%
วิธีการคำนวณ
PSY = Litter/sow/year x Pig weaned/litter
= Litter/sow/year x (Born alive – Pre-weaning mortality)
= 2.2 x (16-1.6) = 31.7
สรุปตัวอย่างที่ 2
ลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี = 31.7 หรือ ลูกหย่านม 2,642 ตัว/เดือน
ตัวอย่างที่ 3: กรณีทราบ Litter/sow/year, จำนวนลูกเกิดทั้งหมด (Total born), จำนวนลูกสุกรที่ตายก่อนหย่านม (Pre-weaning mortality), จำนวนลูกตายแรกคลอด (Stillbirth), จำนวนลูกมัมมี่ (Mummy)
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มี Litter/sow/year = 2.1 ,Total born = 18, Stillbirth = 3%, Mummy = 1%, Pre-weaning mortality = 12%
วิธีการคำนวณ
PSY = Litter/sow/year x Pig weaned/litter
= Litter/sow/year x (Born alive – Pre-weaning mortality)
= Litter/sow/year x [(Total born – Stillbirth – Mummy) – Pre-weaning mortality]
= 2.1 x [(18-0.54-0.18) – 2.07] = 31.9
สรุปตัวอย่างที่ 3
ลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี = 31.9 หรือ ลูกหย่านม 2,660 ตัว/เดือน
ตัวอย่างที่ 4: กรณีทราบ Gestation length, Lactation length, Non-production day และ Pig weaned/litter
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มี Gestation length = 115 วัน, Lactation length = 24 วัน, Non-production day = 80 วัน และ Pig weaned/litter = 11
วิธีการคำนวณ
PSY = [365 – Non-production day / Gestation length + Lactation length] x Pig weaned/litter = [365 – 80/115 +24 ] x 11 = 22.6
สรุปตัวอย่างที่ 4
ลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี = 22.6 หรือ ลูกหย่านม 1,883 ตัว/เดือน
ตัวอย่างที่ 5: กรณีทราบ Gestation length, Lactation length, ASSI, WSSI, LWCI และ Pig weaned/litter
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มี Gestation length = 115 วัน, Lactation length = 24วัน, ASSI = 62 วัน, WSSI = 5 วัน, LWCI = 22 วัน และ Pig weaned/litter = 14
วิธีการคำนวณ
PSY = [365 – (ASSI+WSSI+LWCI) / Gestation length + Lactation length] x Pig weaned/litter = [365 – (24+62+5)/115 +24 ] x 14 = 27.6
สรุปตัวอย่างที่ 5
ลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี = 27.6 หรือ ลูกหย่านม 2,300 ตัว/เดือน
ตัวอย่างที่ 6: กรณีทราบ จำนวนแม่ผสมทั้งหมดต่อเดือน,อัตราเข้าคลอด, ขนาดของฝูงแม่ และ Pig weaned/litter
ฟาร์มขนาด 1000 แม่ มีจำนวนแม่ผสมต่อเดือน = 205 ตัว, อัตราเข้าคลอด 85% และ Pig weaned/litter = 14
วิธีการคำนวณ
PSY = [(จำนวนแม่ผสมทั้งหมด x อัตราการเข้าคลอด) /ขนาดของกลุ่มแม่] x Pig weaned/litter = [(205×85%)/1000]x14 = 2.44 (หน่วยต่อเดือน) x12 = 29.3 (หน่วยต่อปี)
สรุปตัวอย่างที่ 6
ลูกหย่านมต่อแม่ต่อปี = 29.3 หรือ ลูกหย่านม 2,440 ตัว/เดือน
ทำไมดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปีถึงสำคัญในการผลิตสุกร
ลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี (PSY) ถือเป็นค่าที่มีผลลัพธ์มาจากหลายสาเหตุในฟาร์มพ่อแม่พันธุ์ ทำให้ต้องใช้ความรู้ ความเข้าใจในการตีความ และฟาร์มต้องใช้ดัชนีอื่นๆประเมินร่วมด้วย อย่างไรก็ตามหากวัดแค่ค่า PSY จะสามารถสะท้อนถึงอะไรได้บ้าง?
1.บอกประสิทธิภาพการผลิตในฟาร์มพ่อแม่พันธุ์
PSY คือตัวชี้วัดโดยตรงถึงการผลิตลูกสุกรหย่านมของแม่พันธุ์ เช่น PSYที่สูง หมายถึงแม่พันธุ์สามารถให้ลูกสุกรที่ขายได้จำนวนมาก ช่วยเพิ่มรายได้ และความคุ้มค่าให้ฟาร์ม
2.บอกความสามารถในการสร้างผลกำไร
PSY คือหัวใจสำคัญในการสร้างกำไรของฟาร์ม เช่น PSYที่สูงขึ้น ทำให้มีลูกสุกรเข้าฟาร์มขุนมากขึ้น หรือขายลูกสุกรได้มากขึ้น จึงมักสัมพันธ์กับกำไรที่สูงขึ้นโดยตรง
3.บอกประสิทธิภาพในการจัดการทรัพยากร
PSY สะท้อนถึงประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรภายในฟาร์ม เพราะแม่พันธุ์แต่ละตัวต้องมีการจัดการอาหาร การจัดการโรงเรือน และการจัดการแรงงานที่เหมาะสม ถ้า PSYสูงขึ้น โดยใช้ทรัพยากรเท่าเดิม ก็จะทำให้กำไรเพิ่มขึ้นตามไปด้วย
4.ช่วยสะท้อนถึงภาพรวมของดัชนีอื่นๆที่เกี่ยวข้อง
PSY ถูกกำหนดโดยปัจจัยหรือดัชนีอื่นๆ คือ จำนวนลูกหย่านมเฉลี่ยต่อครอก(Pig weaned per litter) และจำนวนครอกต่อแม่ต่อปี (Litter per sow per year; LSY) ซึ่งสองดัชนีนี้ก็ยังถูกกำหนดด้วยดัชนีอื่นๆอีกเช่นกัน เพราะฉะนั้น PSY จะสะท้อนให้เห็นภาพรวมของประสิทธิภาพของดัชนีอื่นๆภายในฟาร์ม
5.ช่วยเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับมาตรฐานทั่วไป หรือฟาร์มอื่นๆ
PSY ช่วยให้ฟาร์มสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับมาตรฐานในอุตสาหกรรม มาตรฐานฟาร์มอื่น หรือข้อมูลย้อนหลังของฟาร์มตนเองได้ ทำให้รู้ว่าจุดแข็ง และจุดที่ควรปรับปรุงอยู่ที่ใด ช่วยทำให้วางแผนพัฒนาฟาร์มได้อย่างถูกต้องแม่นยำ
ข้อดีและข้อเสียของดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี
แม้ว่า PSY จะเป็นดัชนีที่มีคุณค่ามาก แต่ก็ควรเข้าใจทั้งข้อดี และข้อจำกัด ถ้าเราจะประเมินผลงานของฟาร์มจากค่า PSY เพียงอย่างเดียว
ข้อดีของดัชนี PSY
- เป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวาง: เป็นตัวชี้วัดมาตรฐานที่วงการสุกรทั่วโลกใช้ จึงสะดวกต่อการเปรียบเทียบและพูดคุยกับผู้คนในอุตสาหกรรม
- ครอบคลุม: รวมหลายปัจจัยสำคัญของประสิทธิภาพฟาร์มพ่อแม่พันธุ์ไว้ในค่าเดียว ทำให้เห็นภาพรวมผลผลิตของฝูง
- เข้าใจง่าย: ความหมายไม่ซับซ้อน ผู้บริหารในทุกระดับขั้นสามารถเข้าใจ และนำไปใช้ได้ง่าย
- บอกถึงรายได้โดยตรง: ลูกสุกรหย่านมมากขึ้น หมายถึงมีสุกรขายได้มากขึ้น
ข้อจำกัดของดัชนี PSY
- ชี้ถึงผลย้อนหลัง: สะท้อนประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นมาแล้ว ทำให้ไม่สามารถบอกปัญหาที่กำลังเกิดขึ้นได้
- ไม่ได้บอกข้อมูลทุกมิติ: แม้จะครอบคลุมประสิทธิภาพฝูงแม่พันธุ์ แต่ไม่ได้สะท้อนประสิทธิภาพในช่วงอนุบาลหรือขุน หาก PSY สูงแต่ลูกสุกรมีปัญหาหลังจากลงขุน กำไรของฟาร์มก็ลดลงได้
- อาจซ่อนปัญหาเฉพาะจุด: แม้ค่า PSY จะดูคงที่ แต่ปัญหาบางอย่างเช่น จำนวนลูกหย่านมต่อครอกน้อยลง อาจถูกชดเชยด้วยจำนวนครอกต่อแม่ต่อปีที่เพิ่มขึ้น ทำให้ PSY ดูไม่เปลี่ยนแปลง แต่ยังคงมีปัญหาของจำนวนลูกหย่านมต่อครอกที่ยังคงต้องตรวจสอบ
- ไม่สะท้อนปัจจัยภายนอก: ราคาตลาดของอาหาร ยา และค่าแรงงานไม่ได้สะท้อนในค่า PSY แต่ปัจจัยเหล่านี้มีผลต่อกำไรของฟาร์มเป็นอย่างมาก
- ไม่คำนึงถึงสุขภาพและน้ำหนักลูกสุกร: PSY นับเพียงจำนวนลูกสุกรหย่านม ไม่ได้แยกว่าลูกสุกรตัวใหญ่สุขภาพดี หรือตัวเล็กอ่อนแอ ซึ่งส่งผลต่อผลการเลี้ยงในระยะต่อไป ฟาร์มที่มี PSY สูงกว่าก็ไม่ได้หมายความว่าผลการเลี้ยงในระยะขุนจะดีเสมอไป
- ความแม่นยำของข้อมูล: การคำนวณที่ถูกต้อง ขึ้นอยู่กับการบันทึกข้อมูลที่แม่นยำ หากข้อมูลผิดพลาด ได้ค่าที่คลาดเคลื่อน อาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาด
ตัวอย่างในการกำหนดค่าลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปีจากข้อมูลภายในฟาร์ม
การกำหนดค่ามาตรฐานดัชนีที่ออกแบบมาเฉพาะฟาร์มคุณ สามารถทำได้ไม่ยากเพราะทุกฟาร์มในปัจจุบันมีการเก็บตัวเลขของดัชนีอยู่แล้ว โดยค่าที่ได้จะเป็นช่วง (Range) ของค่ามาตรฐาน ซึ่งต่างจากรูปแบบเดิมที่เป็นค่าๆเดียว (Point) ช่วยให้ฟาร์มติดตามค่าดัชนีได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ตัวอย่างฟาร์มสุกร A ซึ่งมีขนาด 2,000 แม่ เลี้ยงสุกรมาแล้ว 3 ปี โดยที่ผ่านมามีการปรับเปลี่ยนรูปแบบการเลี้ยงน้อยมาก ระหว่างนั้นฟาร์มทำการเก็บข้อมูลดัชนี PSY ตลอดระยะเวลาการเลี้ยงและรายงานผลเป็นรายเดือน ซึ่งเราสามารถหา range ของค่า PSY ฟาร์มได้ดังนี้
1. กำหนดเป้าหมายดัชนีที่ต้องการเก็บข้อมูล (Setting and observing data)
เป้าหมายฟาร์ม คือต้องการทราบค่าปกติของ PSY ภายในฟาร์ม A ของแต่ละเดือนควรจะมีค่าเท่าไรกันแน่? ทำให้ข้อมูลที่เก็บจะเป็นค่าลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี (PSY) โดยคำนวณจากการเก็บค่าลูกสุกรหย่านมเฉลี่ยต่อครอก และจำนวนครอกต่อแม่ต่อปี
2. เก็บข้อมูลค่า PSY (Collect data)
เก็บค่า PSY ที่ได้จากการคำนวณในทุกๆเดือน เพื่อนำไปวิเคราะห์โดยข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์ในขั้นตอนต่อไป โดยตัวอย่างข้อมูล 3 ปีที่เก็บมีค่าดังนี้
| Year_month | PSY |
|---|---|
| 2022-01 | 24 |
| 2022-02 | 25.4 |
| 2022-03 | 21.2 |
| 2022-04 | 20.4 |
| 2022-05 | 23 |
| 2022-06 | 22.4 |
| 2022-07 | 26.8 |
| 2022-08 | 25.7 |
| 2022-09 | 24.3 |
| 2022-10 | 19.8 |
| 2022-11 | 28.2 |
| 2022-12 | 27.3 |
| 2023-01 | 24.6 |
| 2023-02 | 23.5 |
| 2023-03 | 22.9 |
| 2023-04 | 31.4 |
| 2023-05 | 19.7 |
| 2023-06 | 21.4 |
| 2023-07 | 23.8 |
| 2023-08 | 25.7 |
| 2023-09 | 26.8 |
| 2023-10 | 27.3 |
| 2023-11 | 27.8 |
| 2023-12 | 24.3 |
| 2024-01 | 25.7 |
| 2024-02 | 28.6 |
| 2024-03 | 20.9 |
| 2024-04 | 13.5 |
| 2024-05 | 24.5 |
| 2024-06 | 25.8 |
| 2024-07 | 22.7 |
| 2024-08 | 24.5 |
| 2024-09 | 25.4 |
| 2024-10 | 15.8 |
| 2024-11 | 35.7 |
| 2024-12 | 25.5 |
3.วิเคราะห์ข้อมูลค่า PSY (Analyzing data)
ขั้นตอนนี้สามารถใช้โปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลใด ขึ้นกับความเหมาะสมของชนิดข้อมูล และความถนัดของคุณ เราจะยกตัวอย่างในการใช้ Excel/Google sheet ในการวิเคราะห์เพื่อให้คุณสามารถทำตามได้ง่ายๆ โดยใช้ Add-ins: Analysis ToolPak
3.1 หาข้อมูลที่มีค่ามากกว่า หรือน้อยกว่าปกติ (Outlier)
นำข้อมูลมาสร้าง Box plot จะพบค่าที่เป็น outlier ถึง 3 ค่าจึงนำค่าเหล่านี้ออกจากการคำนวณค่ามาตรฐานของดัชนี เพราะอาจจะทำให้ค่าดัชนีเบี่ยงเบนไปจากค่าที่แท้จริงมากเกินไป แต่อย่างไรก็ตามค่า PSY ที่มากกว่าปกติหรือน้อยกว่าปกติที่พบ ก็นับว่าเป็นค่าที่สามารถเกิดขึ้นจริงได้จึงแนะนำให้ทำการตรวจสอบหาสาเหตุว่าอะไรบ้างที่ทำให้เกิดค่าผิดปกติเหล่านี้
3.2 ดูการกระจายตัวของข้อมูล (Distribution)
กราฟ Histogram ทำให้มั่นใจได้ว่าค่ามาตรฐานที่คุณจะคำนวณในขั้นตอนต่อไป จะมีค่าใกล้เคียงกับสิ่งที่เกิดภายในฟาร์มในภาวะปกติ หลังจากนำข้อมูลที่ผิดปกติออกจากการคำนวณไปแล้ว ก็จะพบว่าการกระจายตัวของข้อมูลเป็น normal distribution (p-value = 0.81; Shapiro-wilk test)
3.3 Descriptive statistics
| Stat ของชุดข้อมูล | Value |
|---|---|
| N | 33 |
| Mean | 24.6 |
| Median | 24.5 |
| Mode | 25.7 |
| Standard Deviation | 2.7 |
| Standard Error | 0.5 |
| Sample Variance | 7.3 |
| Confidence Level(95.0%) | 0.95 |
| Range | 11.7 |
| Minimum | 19.7 |
| Maximum | 31.4 |
| Sum | 811.3 |
Descriptive statistics ทำให้เห็นถึงภาพรวมตัวเลขของชุดข้อมูล เพื่อที่จะนำไปคำนวณช่วงของค่า PSY ต่อไป
4.กำหนดเป้ามาตรฐานดัชนี PSY (Establishing new target)
ตามหลักของ Central Limit Theorem (CLT) จะหาช่วงของค่าดัชนี PSY จากค่า Mean ± Margin of error หรือถ้าเอาง่ายๆกว่านั้น คือเอาค่า Mean ± Confidence Level 95.0% ซึ่งข้อมูลนี้ได้จาก descriptive statistics ซึ่งจะได้เท่ากับ
24.6 ± 0.95 หรือ PSY จะมีค่าระหว่าง 23.65 – 25.55
หมายความว่าฟาร์ม A ควรตั้งมาตรฐานของค่าดัชนี PSY เฉลี่ยไว้ที่ 23.65 – 25.55 โดยที่มีความเชื่อมั่นที่ 95%
5.ติดตามค่าดัชนี PSY อย่างต่อเนื่อง (Ongoing monitoring)
ปกติถ้าฟาร์ม A ไม่มีการเปลี่ยนแปลงของปัจจัยในการเลี้ยงสุกร ได้แก่ ขบวนการเลี้ยง, ผลิตภัณฑ์ และปัจจัยภายนอกอื่นๆ ก็จะได้ค่าเฉลี่ย PSY ตามช่วงที่กำหนดไว้ แต่เมื่อไรก็ตามที่ได้ค่าต่ำ หรือสูงกว่ามาตรฐานที่กำหนด นั่นคือ PSY<23.65 หรือ >25.55 ตามลำดับ ให้ทำการตรวจสอบย้อนหลังว่าเกิดอะไรขึ้นในขบวนการที่เกี่ยวข้องกับค่า PSY เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาพิจารณาประกอบการตัดสินใจในขั้นตอนต่อไป
6.ตรวจหาปัจจัยที่ทำให้ PSY เปลี่ยนแปลง (Identifying changing factor)
สิ่งที่ยากที่สุดในขั้นตอนนี้ คือคุณต้องเก็บข้อมูลย้อนหลังอย่างต่อเนื่อง โดยให้ข้อมูลเหล่านั้นครอบคลุมสาเหตุที่อาจส่งผลต่อค่าเฉลี่ยของดัชนี PSY เมื่อพบความผิดปกติ ให้คุณทำการตรวจสอบทันที ว่ามีแนวโน้มมาจากปัจจัยอะไร ขบวนการนี้ทำให้เราเพิ่มโอกาสเลือกปัจจัยที่ส่งผลต่อ PSY ได้อย่างถูกต้อง เพื่อนำไปทดสอบยืนยันในขั้นตอนต่อไป
7.ทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing)
นำปัจจัยที่สงสัยมาทดสอบว่าแท้จริงแล้วมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงค่า PSY หรือไม่ โดยการทำ Inferential statistics เพื่อหาว่าปัจจัยนั้นส่งผล (Causation) หรือมีความสัมพันธ์ (Correlation) กับค่า PSY มากแค่ไหน เพื่อที่จะได้นำข้อมูลไปประกอบการตัดสินใจในการวางแผนปรับปรุงฟาร์ม A ในระยะยาว
FAQ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ ดัชนีลูกสุกรหย่านมต่อแม่ต่อปี
ทำไม PSY ถึงสะท้อนการใช้ทรัพยากรภายในฟาร์มได้
ไม่ใช่ทุกทรัพยากรที่จะสามารถสะท้อนผลถึงค่า PSY ได้ แต่ทรัพยากรบางชนิดหากมีการใช้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถส่งผลทำให้ PSY ของฟาร์มสุกรสูงขึ้นได้ เช่น การพัฒนาระบบการเลี้ยงสุกร โดยการใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจทำให้สามารถตัดขั้นตอนที่ไม่มีประสิทธิภาพออกไปได้ ทำให้ต้นทุนถูกลงแต่ได้ PSY เท่าเดิมหรือต้นทุนเท่าเดิมแต่ได้ PSY สูงขึ้น
ค่ามาตรฐานของ PSY สำหรับฟาร์มที่ดีควรเป็นเท่าไหร่
โดยทั่วไป PSY ควร ≥ 24 แต่จะดีกว่านั้นหากฟาร์มเลือกนำข้อมูลภายในฟาร์มเองมา Set ค่ามาตรฐานของดัชนี PSY เพราะจะทำให้ได้ค่าที่แม่นยำ และเหมาะสมสำหรับฟาร์มมากที่สุดในการติดตามผลการเลี้ยง
ค่า PSY มีความสัมพันธ์กับตัวชี้วัดอื่นๆ
ค่า PSY สัมพันธ์กับตัวชี้วัดอื่นทั้งทางตรง และทางอ้อม โดยที่ความสัมพันธ์ทางตรงจะเกี่ยวกับ Litter/sow/year และ Pig weaned/litter เป็นหลัก ส่วนความสัมพันธ์ทางอ้อมจะเกิดจากผลของค่า PSY ที่สูงขึ้นหรือลดลง เช่น การคัดเลือดสายพันธุ์แม่ที่เน้นลูกดก PSY อาจสูงขึ้น แต่ส่งผลให้ดัชนีน้ำหนักแรกคลอดที่ลดลง
Related Posts
