RESUMO
Normalmente, em experimentos de campo, pressupõe-se a independência entre erros, mas nem sempre esta condição é atendida, comprometendo os resultados obtidos. Uma escolha não apropriada do modelo de análise pode comprometer a eficiência do programa de melhoramento no sentido de os genótipos pouco promissores poderem ser selecionados e mantidos em próximos ciclos seletivos acarretando desperdício de tempo e recursos. O objetivo deste trabalho foi avaliar a dependência espacial entre erros, em experimentos de avaliação de produtividade de grãos de progênies de feijoeiro, considerando análises em látice e em blocos casualizados. E também avaliar a eficiência de modelos geoestatísticos para caracterização da estrutura de variabilidade espacial entre erros. Os dados utilizados nesse estudo foram obtidos de experimentos instalados no delineamento látice e analisados como látice ou blocos casualizados. O teste de Durbin-Watson foi usado para verificar a presença de autocorrelação espacial. O semivariograma teórico foi ajustado por meio dos modelos geoestatísticos (exponencial, esférico e gaussiano) para descrever a variabilidade espacial dos erros. Aplicou-se o teste da razão de verossimilhança para verificar a significância dos parâmetros dos modelos geoestatísticos. Dos oito experimentos avaliados, cinco apresentaram dependência espacial moderada para análise em blocos e um para análise em látice e em blocos. O tamanho dos experimentos não foi fator determinante da dependência espacial. Os modelos geoestatísticos esférico, exponencial e gaussiano com efeito pepita foram adequados para representar a estrutura espacial na análise em blocos. A análise em látice foi eficiente para garantir a independência entre erros.
Palavras-chave:
Análise espacial; autocorrelação espacial; semivariograma; teste de Durbin-Watson; teste da razão de verossimilhança; progênies de Phaseolus vulgaris L
