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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.1978.tde-20220207-220200
Documento
Autor
Nombre completo
Jose Fernando Soares Dias
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Piracicaba, 1978
Director
Título en portugués
O tamanho da amostra para estudo dos caracteres peso de 50 grãos, peso de espiga e altura da planta em quatro grupos de cultivares de milho (Zea mays L.)
Palabras clave en portugués
ALTURA
AMOSTRAGEM
ESPIGA
GRÃOS
MILHO
PESO
VARIEDADES VEGETAIS
Resumen en portugués
O presente trabalho teve como objetivo principal determinar para os caracteres peso de 50 grãos, peso de espira e altura da planta, o tamanho ótimo amostral para quatro grupos de cultivares de milho (híbridos simples, híbridos duplos, variedades e compostos). Determinou-se também, o tamanho ótimo da amostra para cada caráter, no total dos quatro grupos de cultivares. Visando-se a obter estimativas dos efeitos dos parâmetros e dos componentes de variância, utilizaram-se dados de dois experimentos, conduzidos em Piracicaba, SP, nos anos agrícolas 1972/73 e 1973/74. O delineamento experimental empregado foi o de blocos ao acaso com parcelas subdivididas ("split plot"). Para cada grupo foram utilizados dados de duas cultivares. Utilizaram-se dados obtidos por simulação, através do computador eletrônico IBM 1130. As unidades amostrais foram geradas, baseando-se no modelo matemático: xijkl = m + ti + bj + (tb) ij + t'k + (tt') ik + eijk + nijkl. Os valores fixados para os parâmetros basearam-se nas estimativas obtidas dos dois experimentos. Foram escolhidos doze tamanhos amostrais, a saber: 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55 e 60 plantas por subparcela. Cada um desses tamanhos amostrais foi considerado em 100 análises de variância, para um determinado caráter e grupo de cultivares. Os dados simulados foram analisados por grupo de cultivares, sendo calculada para cada análise de variância uma estimativa do coeficiente de variação, ao nível de planta. A essas estimativas, foi ajustada a equação Ŷ = Â + B̂X, onde X foi considerado o inverso do tamanho amostral. Para cada caráter, de um modo geral, os valores médios das médias das cultivares variaram pouco com o tamanho amostral, porém mantiveram a mesma ordem de grandeza. Baseando-se no método da curvatura máxima, os tamanhos amostrais foram de 13, 15 e 5 plantas por subparcela, para os caracteres peso de 50 grãos, peso de espiga e altura da planta, respectivamente. O tamanho amostral praticamente não variou dentro de cada caráter e sim dentro de cada grupo de cultivares.
Título en inglés
Not available
Resumen en inglés
The main purpose of this work was to find out the optimum sample size for 50 kernels weight, ear weight and plant height in four groups of corn populations, namely: single crosses, double crosses, varieties and composites. Also, the optimum sample size for the groups as a whole was investigated. To obtain estimates of the fixed effects and variance components, data were taken from two experiments conducted respectively in 1972/73 and 1973/74. The design was a split-plot with whole plots in randomized complete blocks. For each group, data of two cultivars were used. These estimates based on experimental data were considered for simulation using the model: xijkl = m + ti + bj + (tb) ij + t'k + (tt') ik + eijk + nijkl. For each character and group, twelve sample sizes were chosen, namely: 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55 and 60 plants per sub-plot, with one hundred replications for each sample size. For each simulated experiment an estimate of the coefficient of variation at a single plant basis was obtained. From these estimates the model Y =A+ BX + e was fitted, being X the reciprocal of the sample size. Generally, for each character, the cultivar averages did not vary considerably with sample size. The method of maximum curvature was used to find the optimum size. The results indicated that optimum sizes were: 13, 15 and 5 plant per sub-plot relative to 50 kernels weight, ear weight and plant height, respectively. There was no variation in optimum sample size among groups for each character.
 
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Fecha de Publicación
2022-02-07
 
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