A avaliação de coeficientes de variação (CV) como medida de precisão em experimentos tem sido realizada em diversas culturas, com alguns trabalhos propondo métodos para obtenção de faixas de classificação de CV, e outros trabalhos definindo as faixas de classificação, sempre com base na média e no desvio-padrão dos CVs, e pressupondo que os mesmos têm distribuição normal, o que nem sempre é verdadeiro. Este trabalho teve por objetivo propor um método para definir faixas de classificação de CV, independentemente da distribuição que possam apresentar; o método é baseado no uso da mediana (Md) e do pseudo-sigma (PS). Utilizaramse, para este estudo, dados de 110 experimentos com arroz de terras altas, delineados em blocos completos casualizados, blocos incompletos generalizados, e reticulados quadrados, selecionandose os caracteres relacionados às doenças, ao acamamento, ao rendimento de grãos e a alguns componentes da produção. Foram construídas faixas de classificação de CV de cada caráter estudado, de forma geral e considerando o delineamento experimental empregado em experimentos com 30 a 100 tratamentos. O método proposto é eficiente para a definição de faixas dos CVs, independentemente de sua distribuição, e a variação nos valores do CV evidencia a importância de se considerar não só a variável em estudo, mas também o delineamento experimental utilizado. Experimentos que apresentaram menores CVs foram aqueles em que se empregaram os Delineamentos de Blocos Incompletos. As variáveis relacionadas às doenças e ao acamamento apresentam maiores coeficientes de variação.

The assessment of coefficients of variation (CV) as a measure of precision in experiments has been done for various crops, and some researchers have proposed a methodology to get classification bands of CV, and others defining the classification bands itself; based on the mean and on the standard deviation of the CV, assuming that they have normal distribution, which is not always true. This study had as objective to propose a methodology for CV classification bands definition, independently of their distribution; the new methodology is based on the use of the median and the pseudosigma. Data from 110 experiments of upland rice, designed in randomized complete blocks, generalized incomplete blocks and square lattices were analyzed, selecting the characters related to diseases, lodging, yield and yield components. CV classification bands were constructed for each character studied, in general, and considering the experimental design utilized for experiments with 30 to 100 treatments. The method proposed is efficient for the definition of CV bands, independently of their distribution, and the variation of the values of CV evidences the importance of considering, not only the variable in study, but also the experimental design. Experiments with smaller CV were those that utilized Incomplete Block Design. The variables related to diseases and lodging were those that presented larger coefficient of variation.