Um ensaio de uniformidade com soja foi usado para investigar o efeito do tamanho e forma das parcelas na precisão e no custo de experimentes de campo. A medida de variabilidade do solo foi o coeficiente de regressão b para a regressão do logarítmo da variância reduzida dos diferentes tamanhos de parcela sôbre o logarítmo do número de unidades por parcela. Para o ensaio usado no estudo encontrou-se b̂ = 0,4942. A estimativa do tamanho ótimo de parcela, considerando os custos K₁ = 70 e K₂ = 30 foi x = 2,3 vêzes a parcela unitária (0,60 x 0,60). Com o desdobramento do tamanho de parcela x em suas dimensões x₁ (comprimento) e x₂ (largura), estudou-se também a melhor forma de parcela, uma vez constatado que “comprimento e largura das parcelas são fatôres que agem independentemente sôbre a variância reduzida”. Neste estudo encontrou·se b̂₁ = 0,2673 e b̂₂ = 0,5808, sendo b̂₁ e b̂₂ as estimativas dos parâmetros de uma equação de regressão múltipla onde b̂₁ é responsável pelo comprimento e b̂₂ pela largura de parcela. Com isso, constatou-se que tanto comprimento como largura influíram significativamente sôbre a variância de parcela, ressaltando-se o fato de que a largura exerceu uma maior influência sôbre a variância e, portanto, que as parcelas alongadas são as mais eficientes. O tamanho e forma de parcelas que tornaram mínimo o êrro experimental e o custo na condução do experimento constituiu-se de x = x₁ .x₂ = 2,3 x 1,0 = 2,3 vêzes a parcela unitária.

A uniformity trial with soybean was used for investigating the effect of size and shape of plots on the precision and cost of field experiments. The measure of soil variability was the regression coefficient b for the regression of the logarithm of the reduced variance of the different sized plots on the logarithm of the number of units per plot. The coefficient determined was b̂ = 0.4942. The estimate of optimum plot size, taking in consideration the costs K₁ = 70 and K₂ = 30 was x = 2,3 times the basic unit (0,60m x 0,60m). Considering the plot size in its components, x₁ (length) and x₂ (width), the best plot shape was studied too, and it has been determined that the “length and width of plots are factors acting independently on the reduced variance”. In this study we have found that b̂₁ = 0.2673 and b̂₂ = 0.5808 are the parameters of a multiple regression equation, where b̂₁ influences the length and b̂₂ the width of plots. Hence we determined that both length and width influence the plot variance, significantly, and that the influence of the width was greater than that of the length, and hence that long and marrow plots are more efficient. The size and shape of plots that reduced to a minimum the experimental error and the experimental costs were x = x₁ .x₂ = 2,3 x 1,0 times the basic unit.