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~吹冰论-文|网www.chuibin.com                             

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。