O tamanho de amostra em soja impacta o teste de não aditividade de Tukey?

Souza, Rafael Rodrigues de; Toebe, Marcos; Mello, Anderson Chuquel; Bittencourt, Karina Chertok; Toebe, Iris Cristina Datsch

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Crop production • Cienc. Rural 53 (5) • 2023 • https://doi.org/10.1590/0103-8478cr20220181 copiar

O tamanho de amostra em soja impacta o teste de não aditividade de Tukey?

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO:

Os objetivos deste estudo foram analisar a interferência do tamanho amostral no teste de não aditividade de Tukey e encontrar o tamanho de amostra para otimizar o teste para a produtividade de grãos em soja. Seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso foram conduzidos com 20 ou 30 cultivares de soja em três repetições de cada tratamento. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. A seguir, foram simulados cenários amostrais de até 100 plantas, estimando a estatística F para um grau de liberdade do erro em cada cenário. Após, foi definido o tamanho amostral ótimo via modelos de potência e pontos de máxima curvatura. Os resultados mostram que o número de plantas amostradas por unidade experimental influencia as estimativas do teste de não aditividade de Tukey. Além disso, a amostragem de 14 a 19 plantas por unidade experimental possibilita manter a acurácia do teste.

Palavras-chave:
análise de variância; Glycine max; planejamento experimental; pressuposições matemáticas

Autoria

Rafael Rodrigues de Souza

Departamento de Fitotecnia, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Santa Maria, RS, Brasil. Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)BrazilSanta Maria, RS, BrazilDepartamento de Fitotecnia, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Santa Maria, RS, Brasil.

Marcos Toebe ^*E-mail: m.toebe@gmail.com. *Corresponding author

Departamento de Ciências Agronômicas e Ambientais, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), 98400-000, Frederico Westphalen, RS, Brasil..Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)BrazilFrederico, RS, BrazilDepartamento de Ciências Agronômicas e Ambientais, Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), 98400-000, Frederico Westphalen, RS, Brasil..

http://orcid.org/0000-0003-2033-1467

Anderson Chuquel Mello

http://orcid.org/0000-0003-4509-957X

Karina Chertok Bittencourt

http://orcid.org/0000-0002-4127-0715

Iris Cristina Datsch Toebe

Programa de Pós-graduação em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, RS, Brasil. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)BrazilPorto Alegre, RS, BrazilPrograma de Pós-graduação em Informática na Educação, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), Porto Alegre, RS, Brasil.

http://orcid.org/0000-0001-6831-6624

E-mail: m.toebe@gmail.com. ^*Corresponding author

Editors: Leandro Souza da Silva(0000-0002-1636-6643) Alessandro Dal’Col Lúcio(0000-0003-0761-4200)

DECLARATION OF CONFLICT OF INTERESTS

We have no conflict of interest to declare.

AUTHORS’ CONTRIBUTIONS

Conceptualization: RRS. Data acquisition: RRS and ACM Design of methodology and data analysis: RRS and MT. Supervision and coordination: MT and ICDT. RRS and KCB prepared the draft of the manuscript. All authors critically revised the manuscript and approved of the final version.

SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

Figuras | Tabelas

Figuras (2)
Tabelas (1)

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Figure 1
Minimum, 2.5 percentiles, mean, 97.5 percentiles, and maximum values for the first sowing date (E1 - a), second sowing date (E2 - b), and third sowing date (E3 - c) in Erval Seco, and first sowing date (E4 - d), second sowing date (E5 - e), and third sowing date (E6 - f) in Itaqui for F statistic of a degree of freedom of the experimental error, according to the methodology described by Tukey (1949TUKEY, J.W. One degree of freedom for non-additivity. Biometrics, v.5, p.232-242, 1949. Available from: <Available from: https://doi.org/10.2307/3001938 >. Accessed: Jan. 22, 2022. doi: 10.2307/3001938.
https://doi.org/10.2307/3001938... ) in soybean.

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Figure 2
Sample size determination via power model and maximum curvature points for Tukey’s test for non-additivity for the first sowing date (E1 - a), second sowing date (E2 - b), and third sowing date (E3 - c) in Erval Seco, and first sowing date (E4 - d), second sowing date (E5 - e), and third sowing date (E6 - f) in Itaqui.

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Table 1
Coefficient of determination (R²), root mean square error (RMSE), and d index of the power models, and maximum curvature points and sample sizes for Tukey’s test for non-additivity.

Figure 1 Minimum, 2.5 percentiles, mean, 97.5 percentiles, and maximum values for the first sowing date (E1 - a), second sowing date (E2 - b), and third sowing date (E3 - c) in Erval Seco, and first sowing date (E4 - d), second sowing date (E5 - e), and third sowing date (E6 - f) in Itaqui for F statistic of a degree of freedom of the experimental error, according to the methodology described by Tukey (1949TUKEY, J.W. One degree of freedom for non-additivity. Biometrics, v.5, p.232-242, 1949. Available from: <Available from: https://doi.org/10.2307/3001938 >. Accessed: Jan. 22, 2022. doi: 10.2307/3001938.
https://doi.org/10.2307/3001938... ) in soybean.

Figure 2 Sample size determination via power model and maximum curvature points for Tukey’s test for non-additivity for the first sowing date (E1 - a), second sowing date (E2 - b), and third sowing date (E3 - c) in Erval Seco, and first sowing date (E4 - d), second sowing date (E5 - e), and third sowing date (E6 - f) in Itaqui.

Table 1 Coefficient of determination (R²), root mean square error (RMSE), and d index of the power models, and maximum curvature points and sample sizes for Tukey’s test for non-additivity.

Trial^†	Power model	R²	RMSE	d index
E1	CI_95% = 12.0224×n^-0.3433	0.98	0.33	0.99
E2	CI_95% = 8.5780×n^-0.3392	0.96	0.31	0.99
E3	CI_95% = 11.2604×n^-0.2088	0.95	0.35	0.99
E4	CI_95% = 73.6162×n^-0.4034	0.99	0.92	0.99
E5	CI_95% = 22.1560×n^-0.3540	0.99	0.51	0.99
E6	CI_95% = 11.5640×n^-0.5749	0.99	0.12	0.99
Trial	Maximum curvature method	Maximum Curvature	Maximum CI_95%	Sample size
E1	Geral method	2.55	8.72	3
E1	Spline method	12.17	5.10	13
E1	Perpendicular distance method	16.39	4.60	17
E1	Linear plateau response method	26.84	3.89	27
E2	Geral method	1.97	6.82	2
E2	Spline method	12.23	3.67	13
E2	Perpendicular distance method	16.45	3.32	17
E2	Linear plateau response method	27.07	2.80	28
E3	Geral method	1.69	10.09	2
E3	Spline method	14.33	6.46	15
E3	Perpendicular distance method	18.25	6.14	19
E3	Linear plateau response method	35.04	5.36	36
E4	Geral method	10.13	28.93	11
E4	Spline method	11.28	27.70	12
E4	Perpendicular distance method	15.62	24.29	16
E4	Linear plateau response method	23.56	20.58	24
E5	Geral method	4.10	13.48	5
E5	Spline method	11.99	9.19	12
E5	Perpendicular distance method	16.25	8.26	17
E5	Linear plateau response method	26.23	6.97	27
E6	Geral method	3.14	5.99	4
E6	Spline method	9.06	3.26	10
E6	Perpendicular distance method	13.64	2.58	14
E6	Linear plateau response method	15.97	2.35	16

^(†) E1: first sowing date (October 24, 2017), E2: second sowing date (November 15, 2017), and E3: third sowing date (December 05, 2017) in Erval Seco-RS; E4: first sowing date (November 02, 2017), E5: second sowing date (November 30, 2017), and E6: third sowing date (December 21, 2017) in Itaqui-RS.

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