One of the big problems encountered in experimental yield trials of field crops is the variation that occurs in yield estimates regardless of how the trial is handled with respect to variety or treatment. This so-called "natural" variation is the result of such factors as heredity, human error, and environment.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2151125 bytes, checksum: df70f0822304c46808ad20a926f92a61 (MD5) Previous issue date: 2011-02-10 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The experimental unit, or plot, is the unit that receives a particular treatment and provides the data which will reflect its effect. Optimum plot size is directly related to experimental accuracy, since the appropriate size reduces the experimental error. The objectives of this study were to use the methods Linear Segmented Model with Response Plateau (MLRP), Quadratic Segmented Model with Response Plateau (MQRP), Exponential Segmented Model with Response Plateau (MERP) and the traditional Modified Maximum Curvature Method (MMCM) to determine the optimum size of experimental plots using real data of banana crop; compare the methods using the following goodness of fit indices: coefficient of determination (R2), Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC); and obtain confidence intervals for the optimum plot size. For the study, we used data from a blank experiment conducted in the municipality of Sebastiao Laranjeiras, Bahia, in two growing seasons (2006-2008), where the following traits were evaluated: plant height, pseudostem circumference, number of live leaves, number of suckers and yellow-Sigatoka score at flowering. At this evaluation, each plant was considered as a basic unit of 6 m2, totaling 240 basic units, whose combinations formed 19 different plot sizes. The results indicated that the estimates for plot sizes, in general, varied according to the evaluated characteristics, the production cycle and the used models. This variation corresponded to the range from 7 to 66 plants in the first cycle and 70 to 40 in the second cycle. The MERP model determined sizes for the basic units larger than the MQRP model, which, in turn, estimated larger sizes than the MLRP model. Based on the goodness of fit, the best model for the analyzed data was MERP, estimating a mean optimum plot size of 31 basic units. MLRP estimated mean optimum plot size of nine basic units and MQRP estimated a mean optimum plot size of 22 basic units. Statistically, the best model fitted was MERP, but for practical reasons, as itestimates larger optimum plot sizes, it may not be feasible for the researcher. The findings of this study indicate that the models MLRP, MQRP and MERP can be used to determine optimum plot size. Thus, we suggest the simultaneous use of more than one method fordetermining the optimum plot size, as it will meet the factors considered by each method and the needs of the researcher. / Unidade experimental, ou parcela, é a unidade que recebe a aplicação do tratamento e fornece os dados que deverão refletir o seu efeito. O tamanho ótimo de parcela experimental está diretamente relacionado com a precisão do experimento, uma vez que o tamanho apropriado reduz o erro experimental. Este trabalho teve como objetivos utilizar os métodos Modelo Linear Segmentado com Response Platô (MLRP), Modelo Segmentado Quadrático com Response Platô (MQRP), Modelo Segmentado Exponencial com Response Platô (MERP) e o tradicional Método da Máxima Curvatura Modificada (MMCM), para determinação do tamanho ótimo de parcelas experimentais empregando dados reais na cultura da bananeira; comparar os métodos utilizados através dos seguintes avaliadores de qualidade de ajuste: coeficiente de determinação (R2), critério de informação de Akaike (AIC) e critério de informação baysiano (BIC); e obter intervalos de confiança para o Tamanho Ótimo de Parcela. O material utilizado correspondeu a um experimento em branco que foi realizado no Município de Sebastião ix Laranjeiras, BA, onde foram avaliadas, em dois ciclos de produção (2006-2008), as características: altura da planta, perímetro do pseudocaule, número de folhas vivas, número de filhos emitidos e nota de sigatoka-amarela na época do florescimento. Nessa avaliação, cada planta foi julgada como uma unidade básica com área de 6 m2, perfazendo, assim, 240 unidades básicas, de cujas combinações foram formados os 19 diferentes tamanhos de parcelas. Os resultados indicaram que os valores das estimativas dos tamanhos de parcela obtidos, de forma geral, oscilaram de acordo com as características avaliadas, o ciclo de produção e os modelos utilizados. Tal oscilação correspondeu à variação de 7 a 66 plantas no primeiro ciclo e 7 a 40 no segundo. O método MERP determinou valores para as unidades básicas maiores que os do método MQRP, que por sua vez estimou valores maiores que os do método MLRP. De acordo com a qualidade de ajuste, o melhor modelo para os dados analisados foi o MERP, que estimou tamanho ótimo de parcela médio de 31 unidades básicas. O método MLRP indicou tamanho ótimo de parcela médio de nove unidades básicas e o método MQRP, tamanho ótimo de parcela médio de 22 unidades básicas. Estatisticamente, o melhor modelo seria o MERP, mas por razões de ordens práticas, uma vez que estima valores maiores para o tamanho ótimo de parcela, pode não ser viável para o pesquisador. Verificou-se que os métodos MLRP, MQRP e MERP podem ser utilizados na determinação do tamanho ótimo de parcelas experimentais. Assim, recomenda-se a utilização simultânea de mais de um método para determinação do tamanho ótimo da parcela, a fim de que o tamanho adotado atenda aos diversos fatores considerados em cada método e às necessidades do pesquisador.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In order to determinate technicals to execution trials in protected environments for italian pumpkin was accomplished an experiment, from 18/08/2003 to 07/12/2003, in the area of the Department of Fitotecnia UFSM, in plastic greenhouse, with four rows and each row consisted of twenty-four plants. A total of twenty-seven harvests were made, evaluating fruit weight with length ≥15cm. The sample soil was sampled before accomplishment the experiment; one sample point is equal to four sub sample. The Smith heterogeneity index was estimated using SMITH s method (1938) and optimum plot size using method modified maximum curvature (MEIER & LESSMAN, 1971). Estimate, for how long productive period of italian pumpkin, in plastic greenhouse, must be evaluated aiming to estimate the experimental error and the difference among four intervals of harvest, was the aim in order to first paper. The harvest and evaluation of the initial half of the productive period of Italian pumpkin in plastic greenhouse was sufficient to estimate the experimental error, using six plants by plot, to evaluate different intervals of harvest. Because of high experimental error, the evaluation of the Italian pumpkin production during all the productive period is not sufficient to differentiate four treatments of intervals of harvest. The aim the second paper, was evaluate the chemicals characteristics of the soil heterogeneity index under environmental protect and determinate sample size. The values the Smith heterogeneity index were considerate small. The optimum plot size was equal to one basic unit, in other words, one sample point. The sample size estimated was ten sample points for the half width of the confidence interval of 20%, to 5% of error probability. The third paper, aimed evaluate the Smith heterogeneity index in order to different intervals of the harvest of fruits in different levels of the accumulate harvests of italian pumpkin in greenhouse, estimate the optimum plot size and determinate the least significant differences within treatments with variation in the size plot and number of replications. The Smith heterogeneity index is smaller and the use of smaller plots with larger number of replications benefit the experimental precision. The optimum plot size in order to yield italian pumpkin varying between one and seven plants, promoted appropriate evaluation of the yield italian pumpkin in the different studied treatments. Plots with three plants and six replications is better in order conduction the experiments, with least significant differences within treatments (average percentage) in 75,94%. / Para se determinar técnicas para execução de experimentos, sob ambiente protegido, para a cultura da abobrinha italiana, foi realizado um experimento em estufa plástica no período de 18/08/2003 a 07/12/2003, em área pertencente ao Departamento de Fitotecnia, na UFSM, Santa Maria, RS. As mudas foram transplantadas para a estufa plástica com espaçamento de 0,80 m entre plantas e 1,0 m entre filas, totalizando 24 plantas por fila. Foram realizadas 27 colheitas de frutos,com comprimento ≥ 15 cm. As amostras de solo foram coletadas antes da implantação do experimento, cada ponto amostral era composto por quatro subamostras. O índice de heterogeneidade de Smith (b) foi estimado pelo método de SMITH (1938) e o tamanho ótimo de parcela através do método da máxima curvatura modificado (MEIER & LESSMAN, 1971). A estimativa do erro experimental e a diferença entre quatro intervalos de colheita foram avaliados no primeiro trabalho. A colheita e avaliação da metade inicial do período produtivo da abobrinha italiana em estufa de plástica foi suficiente para estimar o erro experimental, usando seis plantas por parcela, para avaliar diferentes intervalos de colheita. O objetivo do segundo trabalho, foi avaliar o índice de heterogeneidade de Smith das principais características químicas do solo, em estufa plástica, e determinar o tamanho de amostra. Para todas variáveis analisadas, o índice de heterogeneidade de Smith, foi próximo a zero e o tamanho ótimo de parcela, foi igual à uma unidade básica, ou seja, um ponto amostral. O tamanho de amostra estimado, foi de dez pontos amostrais, como representativo para todas as variáveis analisadas, com semiamplitude do intervalo de confiança da média em porcentagem, de 20% em nível 5% de probabilidade de erro. O terceiro trabalho teve por objetivos avaliar o índice de heterogeneidade de Smith da produção de abobrinha italiana, para os diferentes intervalos de colheita dos frutos, em diferentes níveis de colheitas acumuladas, em ambiente protegido; estimar o tamanho ótimo de parcela e determinar a diferença mínima significativa entre tratamentos, variando o tamanho da parcela e o número de repetições. Como conclusão, o índice de heterogeneidade de Smith, foi baixo e o tamanho ótimo de parcela para a produção total de abobrinha italiana varia entre uma e sete plantas, conforme a freqüência de colheitas. O uso de parcelas com três plantas, seis repetições é mais adequado e apresenta uma diferença mínima significativa entre tratamentos, em porcentagem da média, de 75,94%.