A produção agropecuária apresenta-se em todas suas etapas, do plantio à comercialização da colheita, como atividade especialmente sujeita a riscos, sejam eles derivados de fatores de ambiente ou de mercado. Esta característica faz com que não se possa considerar o produtor rural como um indivíduo voltado exclusivamente para a maximização de lucros dado o nível de risco com que ele se defronta. Ocorre porém, que grande parte das informações técnicas geradas por órgãos de pesquisa agropecuária, deixa de considerar a influência dos riscos da produção quando da avaliação de novas tecnologias. Resulta daí um hiato entre as informações geradas e aquelas que são demandadas pelos agricultores, estes sim efetivamente influenciados em seu processo de decisão, pelo risco associado às suas ações. Neste trabalho propõem-se três métodos alternativos de avaliação de experimentos agropecuários, que ao incorporarem o risco envolvido na produção como parâmetro importante para a decisão do produtor rural, podem enriquecer o conteúdo informativo das recomendações técnicas, aproximando-as daquelas realmente buscadas. Os métodos propostos, que são critérios que podem pautar o processo de decisão sob risco, correspondem à Análise Média-Variância, Dominância Estocástica e Dominância Estocástica com Respeito a uma Função, e se desenvolvem através da comparação das distribuições de probabilidade associadas às diferentes técnicas avaliadas. A geração das distribuições de probabilidade é feita através da inclusão de variáveis de clima em uma função de produção, que relaciona níveis de nitrogênio à produção de milho, seguida da simulação de 1000 anos hipotéticos de experimentação. Algumas das conclusões seguem: 1. Os critérios Análise Média-Variância e Dominância Estocástica, mesmo partindo de pressupostos distintos, conduzem a idênticos resultados, caracterizando-se pelo reduzido poder de seleção de alternativas; 2. As alternativas selecionadas por estes dois critérios, como igualmente eficientes são bastante distintas entre si, dificultando uma recomendação definitiva a agricultores; 3. Apenas com maior rigor nas pressuposições em torno da função utilidade do indivíduo, através da Dominância Estocástica com Respeito a uma Função, e que se consegue maior poder de discriminação de alternativas, selecionando apenas uma para cada um dos grupos de produtores, avessos e propensos ao risco. De uma forma geral considera-se que a análise econômica de experimentos agropecuários, envolvendo risco, deve ser incorporada à rotina de avaliação em órgãos de pesquisa, como forma de tornar mais reais as informações geradas, contribuindo para o processo de adoção de novas práticas.

Agricultural production, in all of its stages, from planting to marketing, is an activity tipically subjected to environmental or market-related risks. This characteristic prevents the analyst from considering the agricultural producer merely as an individual devoted to profit maximization. It frequently happens, however, that the technical information generated within the official agriculture research apparatus misconsiders the production risks influence when analysing new technologies. As a result, a gap appears between the information generated and what is effectively demanded by the producers. The proposition of this study encompasses three alternative methods of agricultural experimentation evaluation. These methods by embodying risk as an important parameter in the decision-making process, may contribute to the improvement of technical information quality level. The methods here proposed, being helpfull criteria in the decision making process under uncertainty, are the E-V Analysis, the Stochastic Dominance and the Stochastic Dominance with Respect to a Function. They are developed by the comparison of the probability distributions associated to the different techniques. The probability distributions generation is achieved via the inclusion of climate variables into a production function that relates maize production to the nitrogen levels, followed by a thousand year simulation. Some of the key conclusions of this study are the following: 1. E-V- Analysis and Stochastic Dominance even assuming distinct assumption sets, drive to identical results, characterized by a reduced discrimination power of the alternatives; 2. The alternatives selected under these two criteria, although, equally efficient preserve their individual differences and are not applicable to a definitive recommendation; 3. A stronger alternative discrimination power is only achieved when a more stringent assumption set is established around the decision-maker utility function, by means Stochastic Dominance with Respect to a Function. It is generally considered that the economic analysis of agricultural experimentation involving risk, must be a mandatory part of the evaluation routine in the research agencies, as a means to bring closer to reality the informational output, thus contributing to the process of improved practices adoption.