Análise de covariância para melhoria da capacidade de discriminação em ensaios de cultivares de milho

Abstract

Termos para indexação: Zea mays, rendimento de grãos, população de plantas, análises estatísticas. COVARIANCE ANALYSIS TO IMPROVE DISCRIMINATION CAPACITY IN CULTIVARS CORN TRIALSABSTRACT -The use of experimental techniques in order to increase trial precision is important to detect small yield gain in crops. The aim of this research was to evaluate the potential use of covariance analyses to increase trial precision. Data of grain yield and final plant population from 313 corn (Zea mays L.) cultivar trials were studied. The experiments were carried out under different environmental conditions of the state of Rio Grande do Sul, Brazil, from 1993 to 1996. An HD statistic to compare the precision for use and not use of the covariance analyses was developed. The HD is the amplitude among cultivar mean estimations divided by the LSD value of Tukey test. The highest HD value, the best trial precision is obtained, which permits to detect small differences between cultivars. It was verified that covariance analyses increased HD from 4.7 to 19.5 improving cultivar discrimination yields adjusted by the covariable final plant population.

Utilização do método de Papadakis na melhoria da qualidade experimental de ensaios com soja

“…Os pressupostos (normalidade, aleatoriedade, homogeneidade das variâncias e aditividade) do modelo matemático, para o delineamento experimental adotado (blocos ao acaso), não foram violados para a maioria dos ensaios e não se constituíram em motivo de restrições para as interpretações. Marques et al (2000), em 307 ensaios com milho, verificaram violação dos pressupostos da normalidade, homogeneidade e aditividade equivalentes e uma proporção maior de violação da aleatoriedade.…”

“…A diferença mínima significativa entre os genótipos, pelo teste de Tukey, expresso em percentagem da média (DMS), foi obtida por m D/ 100 DMS = . Outras estatísticas adotadas na avaliação da precisão experimental (Storck et al, 2000) foram: o número de diferenças significativas, dentro da amplitude entre as médias (HD = H/D); e o índice de diferenciação de Fasoulas (IDF) (Fasoulas, 1983), estimado pela expressão: , em que m i é o número de médias que o i-ésimo genótipo supera estatisticamente, após a aplicação do teste de Tukey. Esse índice fornece o percentual de diferenças estatísticas, entre as médias, que o método de comparação múltipla de médias (Tukey) consegue detectar.…”

“…Os valores do erro foram usados para os testes dos pressupostos da normalidade, aleatoriedade, homogeneidade das variâncias e aditividade (Marques et al, 2000). O teste de Lilliefors (Sprent & Smeeton, 2007) foi aplicado, para se verificar a normalidade da distribuição dos erros.…”

“…Também foi estimada a eficiência relativa do uso da covariável, em relação ao uso do delineamento de blocos ao acaso, e foram testadas as hipóteses dos pressupostos (normalidade, aleatoriedade e homogeneidade das variâncias), referentes ao erro neste modelo, e do paralelismo entre os genótipos, quanto à resposta da covariável (Seber, 1976;Storck et al, 2000). Por fim, foi testada a hipótese de que o método de Papadakis reduz a variância do erro experimental, em relação ao delineamento de blocos ao acaso, por meio da estatística F = QM E /QM EA , em que: QM E é o quadrado médio do erro da análise de variância com delineamento de blocos ao acaso; e QM EA é o quadrado médio do erro, ajustado pelo método de Papadakis.…”

Ajustes de quadrado médio do erro em ensaios de competição de cultivares de milho pelo método de Papadakis

“…A avaliação da precisão experimental nas análises segundo o delineamento blocos ao acaso e na análise de covariância, nas cinco formas de estimativa do índice de produtividade (método de Papadakis), foi procedida com base nas estimativas das estatísticas: quadrado médio do erro (QM E ); coeficiente de variação (CV); diferença míni-ma significativa entre as cultivares pelo teste de Tukey (∆) [em que: ; é a estimativa da média geral do ensaio]; estatística HD (Storck et al, 2000b) cuja estimativa é obtida dividindo-se a amplitude das médias dos tratamentos pelo valor do ∆ de Tukey; número de grupos formados pelo teste de Scott-Knott (Scott & Knott, 1974); e índice de diferenciação (D) de Fasoulas (Fasoulas, 1983), o qual é estimado pela expressão…”