Índices de seleção normalmente são combinações lineares de valores fenotípicos que permitem a realização de seleção para vários caracteres simultaneamente, promovendo o melhoramento das populações para o seu conjunto de características. Existem na literatura diversos tipos de índice, sendo os mais comumente usados os que possuem máxima correlação com o valor genotípico populacional. Contudo, todos eles visam maximizar a resposta à seleção para o conjunto considerado de caracteres, em programas de seleção recorrente. Para tanto, são necessárias estimativas de diversos parâmetros, como variâncias e covariâncias genéticas e fenotípicas, além de correlações entre caracteres. Além disso, é também necessário atribuir pesos econômicos aos caracteres considerados. Alguns outros índices foram desenvolvidos sob outro enfoque, sendo os principais o índice multiplicativo, o de soma de classificação e o de distância ao ideótipo. Por não necessitarem estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos, têm seu uso proposto também para a simples classificação dos genótipos, não necessariamente em programas de seleção recorrente. O presente trabalho teve por objetivo verificar se esses índices não lineares são adequados à seleção de cultivares, ou genótipos em fase final de experimentação. Além disso, propôs-se também um novo índice para a seleção de cultivares, que não apresenta deficiências como a não realização de testes de médias e a impossibilidade de identificar genótipos com desempenho abaixo das exigências comerciais para dado caráter, sendo por isso vantajoso. Como exemplo, foram utilizados os resultados do Ensaio Nacional de Milho Precoce 1996/97, conduzido pelo Centro Nacional de Pesquisas de Milho e Sorgo, da EMBRAPA. Nesse ensaio, foram obtidas as médias ajustadas para 49 híbridos, avaliados em nove locais contrastantes, para os caracteres peso de espigas (kg/ha), umidade (%), número de dias para florescimento, altura da planta (cm), altura da espiga (cm), prolificidade e porcentagem de plantas acamadas e quebradas. Foram calculados parâmetros de estabilidade e adaptabilidade para o caráter peso de espigas, os quais foram também incluídos nos índices. O índice para a seleção de cultivares proposto tem as seguintes etapas de cálculo: agrupamento das médias e obtenção de recíprocos, definição dos níveis mínimos aceitáveis comercialmente para cada variável, transformação dos dados, definição do ideótipo, cálculo das distâncias a esse ideótipo, classificação dos indivíduos e seleção dos genótipos superiores. Os resultados mostraram que os índices não lineares revistos não são adequados à seleção de cultivares, por não priorizarem os caracteres mais importantes, por não permitirem o descarte dos genótipos com nível(eis) inferior(es) para alguma(s) variável(eis) e por não preverem a realização de testes de médias. Já o índice para a seleção de cultivares mostrou-se extremamente útil e muito superior aos demais. Porém, os níveis de probabilidade do agrupamento das médias devem ser escolhidos criteriosamente, devendo-se tomar probabilidades maiores para os caracteres mais importantes e menores para aqueles secundários e com menor amplitude de variação. Concluiu-se que, se os níveis de probabilidade forem adequadamente fixados, o índice para a seleção de cultivares proposto pode ser extremamente útil para auxiliar os melhoristas no processo de seleção de cultivares, quando diversas variáveis são consideradas.

Generally, selection indices are linear combinations of phenotypic values which allow the simultaneous selection of several characters, and consequently the overall characteristics of a given population. There are several types of indices in the literature. The most common ones have maximum correlation with the population genotypic values. However, all of them aim to maximize the response to selection of the pool of characters within recurrent selections schemes. To use these indices it is necessary to know the estimates of several parameters, such as genetic and phenotypic variances and covariances, and correlations between pairs of characters. Moreover, one has to determine economic weights to be applied to the characters. Other indices developed in a different way, such as the multiplicative index, the sum of classifications index, and the distance to the ideotype index, do not need estimates of genetic and phenotypic parameters, and therefore can be also used for the classification of individual genotypes, not necessarily in a recurrent selection scheme. In this study we aimed to assess if these non-linear indices would be suitable for the selection of cultivars or genotypes in the end of a breeding program. Additionaly we propose a new index, which does not have the common disadvantages of other non-linear indices. Multiple comparisons tests can be used, and, also, one could identify for a given genotype the traits that performed below than those required by commercial cultivars. As an example, it was used the results from the Ensaio Nacional de Milho Precoce 1996/1997, carried out by the Centro Nacional de Pesquisas de Milho e Sorgo, EMBRAPA. From these data we calculated the adjusted means of 49 hybrids in nine different locations. The characters were ear weight (kg/ha), grain moisture (%), number of days to flowering, plant height (cm), ear height (cm), prolificacy, and percentage of broken and lodging plants. Parameters of stability and adaptability for ear weight were calculated and included in the indices. The calculation of the proposed selection index has the following steps: grouping the means and obtaining the reciprocals, defining the minimum commercial value acceptable for each variable, transforming the data, defining the ideotype, calculating the distances to this ideotype, classifying all the individuals and selecting the best genotypes. In our results we noticed that the reviewed non-linear indices were not suitable for cultivar selection. This was due to the fact that they do not prioritize the most important characters, do not allow to discard genotypes with low values in some variables, and can not be used for multiple comparisons. On the other hand, our cultivar selection index was very useful and outperformed the others. However, the probability levels to group the means should be carefully chosen. The most important characters should be assigned higher probabilities than the less important and less variable ones. Provided that the probability levels are correctly set, the proposed index will be very useful as a tool in cultivar selection with multiple variables.