Bu çalışma büyümeyi tanımlayan modeller karşılaştırılarak doğrusal olmayan büyüme için en uygun istatistik modelin belirlenmesi amacıyla düzenlenmiştir. Çalışmanın biyolojik materyalini Aralık, Mayıs ve Ekim aylarında kuluçkadan çıkan broiler damızlık dişi civcivler oluşturmuştur. Civcivlerin 63. aya kadar büyümeleri haftalık canlı ağırlık tartımları ile belirlenmiştir. Bu veriler, altı doğrusal olmayan büyüme modeli ile işlenmiştir. İstatistik işlemlerde Statgraph bilgisayar proğramı kullanılmıştır. Elde edilen bulgular Mayıs ayında kuluçkadan çıkan civcivlerin büyümelerini belirleyen canlı ağırlıklarına ait değerlerin, gözlenen tüm materyalin değerlerine en yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. Richards büyüme modelinin gerek üç dönemde kuluçkadan çıkan civcivler gerekse üç dönemi birarada ele alan tüm biyolojik materyal için büyümeyi en iyi belirleyen model olduğu sonucuna varılmıştır. Uyum ve güvenirlik konusunda Richards modelini sırasıyla Brody, Stevens, Bertalanffy, Gompertz ve Lojistik modelleri izlemiştir. Uyum ve güvenirlik için kriterler α değeri, hata kareler toplamı ve determinasyon katsayısıdır. Richards modelinde α HKT ve r2 sırasıyla, 3141.12, 63746.65 ve 0.9972’ dir. Hata kareler toplamı yönünden modellere ait değerler yukarıdaki sıra ile, 65494.7, 65496.6, 127281.9, 192664.8, 423222.9’ dur.

This study was conducted to find the best fitted stastical model for the growth poultry, The biological material of the study consisted of Broiler breeding female chicks which hatched in December, May and October. The growth of chickens was measured by weekly live weigth until 63 th months of age. The data was processed using six non-linear growth models. The statgraph program was used for the statistical procedure. The results revealed that the chicks hatched in May had nearest values to the combined material. The results showed that Richards growth model was the best model in explaining the growth of the chicks for the three hatching periods and also for the combined material. The models of Brody, Bertalanffy, Stevens, Gompertz and Logisticfollowed Richards model in the descending order. The fitting criteria were a value, error sum of squares (HKT) and determination coefficient. In the Richards model the values for α, HKT an r2 were 3141.12, 63746.65 and 0.9972, respectively. The error sum of squares for the other models were 65494.7, 65496.6, 127281.9, 192664.8, 423222.9, in the above order.