-The objective of this work was to estimate the repeatability (r) and the number of samples required to measure the nutritional value of four warm-season forage grasses growing in a semiarid region. The grasses evaluated were Urochloa mosambicensis, Cenchrus ciliaris, Digitaria pentzii, and Megathyrsus maximus. Evaluations occurred under two forage management conditions: stockpiling and grazing. Hand-plucked forage samples were analyzed for dry matter (DM), crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), lignin, and in vitro DM digestibility (IVDMD). Four methods were used to estimate r and the number of samples required: analysis of variance, method of principal components based on the covariance (PCCOV) and the correlation (PCCOR) matrices, and structural analysis (EVCOR). Species were compared by the probability of the difference using the t-test. The method PCCOV presents the highest coefficient of repeatability and, therefore, a lower number of samples required. Lignin is the trait that have the highest number of samples required. In terms of qualitative traits, D. pentzii and M. maximus show the best forage qualities among the species evaluated.Index terms: chemical composition, IVDMD, sampling, warm-season grasses.
Predição do valor nutricional de gramíneas na região semiárida por meio da análise de repetibilidadeResumo -O objetivo deste trabalho foi estimar a repetibilidade (r) e o número de amostragens necessárias para mensurar o valor nutricional de quatro gramíneas forrageiras tropicais numa região semiárida. As gramíneas avaliadas foram Urochloa mosambicensis, Cenchrus ciliares, Digitaria pentzii e Megathyrsus maximus. As avaliações ocorreram sob duas condições de manejo da forragem: diferimento e pastejo. Amostras de forragem coletadas por pastejo simulado foram analisadas para matéria seca (MS), proteína bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), fibra em detergente ácido (FDA), lignina e digestibilidade in vitro da MS (DIVMS). Para a análise de r e número de amostragens necessárias, utilizaram-se quatro métodos: análise de variância, componentes principais da matriz de covariância (CPCOV) e de correlação (CPCOR), e análise estrutural (AECOR). As espécies foram comparadas pela probabilidade da diferença, tendo-se utilizado o teste t. Para o método CPCOV, observa-se maior coeficiente de r, portanto, menor número de amostragens necessárias. A lignina é a característica que apresenta o maior número de amostragens necessárias. Em termos qualitativos, D. pentzii e M. maximus mostram melhores características entre as espécies forrageiras avaliadas.Termos para indexação: composição química, DIVMS, amostragem, gramíneas tropicais.