Aby obliczyć zużycie mieszanki pełnoporcjowej na 1 kg przyrostu tucznika, należy najpierw ustalić całkowity przyrost masy ciała. W przypadku tuczników, którzy rozpoczęli tuczenie przy wadze 30 kg i osiągnęli wagę 110 kg, całkowity przyrost wynosi 110 kg - 30 kg = 80 kg. Następnie, znając całkowite zużycie mieszanki pełnoporcjowej, które wynosi 240 kg, można obliczyć zużycie na 1 kg przyrostu masy ciała, dzieląc całkowite zużycie przez całkowity przyrost: 240 kg / 80 kg = 3,0 kg. Taki wynik jest zgodny z dobrymi praktykami w hodowli trzody chlewnej, gdzie efektywność paszowa jest kluczowym wskaźnikiem. Utrzymanie odpowiedniego wskaźnika FCR (feed conversion ratio) jest istotne dla rentowności produkcji, a wartości w zakresie 2,5-3,5 kg na 1 kg przyrostu są uznawane za standardowe w nowoczesnych systemach tuczu. Prawidłowa ocena efektywności paszowej pozwala na optymalizację kosztów oraz poprawę jakości mięsa.
Obliczanie zużycia mieszanki pełnoporcjowej na 1 kg przyrostu tucznika wymaga znajomości całkowitego przyrostu masy ciała oraz zużycia paszy. W przypadku błędnych odpowiedzi, często dochodzi do nieprawidłowych założeń dotyczących podstawowych obliczeń. Na przykład odpowiedzi sugerujące zużycie paszy na poziomie 2,5 kg czy 2,0 kg na 1 kg przyrostu, mogą wynikać z błędnej interpretacji danych dotyczących całkowitego przyrostu lub zużycia paszy. Niektórzy mogą błędnie uważać, że mniejsze zużycie paszy na jednostkę przyrostu jest lepsze, nie uwzględniając jednocześnie, że zbyt mała ilość paszy może prowadzić do nieoptymalnego wzrostu tucznika, co skutkuje wydłużeniem czasu tuczu oraz obniżeniem ogólnej efektywności produkcji. Ponadto, w praktyce hodowlanej, różnice w wynikach mogą być spowodowane także jakością stosowanej paszy, warunkami środowiskowymi oraz genetyką zwierząt. Brak uwzględnienia tych czynników może prowadzić do fałszywych wniosków na temat efektywności produkcji. Właściwe zrozumienie tych aspektów jest kluczowe dla każdej osoby zajmującej się hodowlą trzody chlewnej, a także pozwala na podejmowanie lepszych decyzji dotyczących zarządzania paszami oraz optymalizacji procesów produkcyjnych.