Resumo
ABSTRACT: This study analyzed the response of the Bartlett test as a function of sample size and to define the optimal sample size for the test with soybean grain yield data. Six experiments were conducted in a randomized block design with 20 or 30 cultivars and three repetitions. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios of 1, 2, ..., 100 plants were simulated and the optimal sample size was defined via maximum curvature points. The increase in sampled plants per experimental unit favors Bartlett test's precision. Also, the sampling of 17 to 20 plants per experimental unit is enough to maintain the accuracy of the test.
RESUMO: Os objetivos deste estudo foram analisar a resposta do teste de Bartlett em função do tamanho de amostra e definir o tamanho amostral ótimo para o teste com dados de produtividade de grãos de soja. Foram conduzidos seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso com 20 ou 30 cultivares e três repetições. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. Logo, foram simulados cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 plantas e definido o tamanho amostral ótimo via pontos de máxima curvatura. O aumento de plantas amostradas por unidade experimental favorece a precisão do teste de Bartlett. Além disso, a amostragem de 17 a 20 plantas por unidade experimental é suficiente para manter a acurácia do teste.
Resumo
ABSTRACT: This study analyzed the interference of sample size on Tukey's test for non-additivity and found the sample size to optimize the test for soybean grain yield. Six experiments were conducted in a completely randomized block design with either 20 or 30 cultivars and three repetitions of each treatment. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios up to 100 plants were simulated, estimating F statistic for a degree of freedom of the error in each scenario. After that, the optimal sample size was defined via power models and maximum curvature point. Results showed the number of sampled plants per experimental unit influences the estimates of Tukey's test for non-additivity. Also, the sampling of 14 to 19 plants per experimental unit allows for maintaining the accuracy of the test.
RESUMO: Os objetivos deste estudo foram analisar a interferência do tamanho amostral no teste de não aditividade de Tukey e encontrar o tamanho de amostra para otimizar o teste para a produtividade de grãos em soja. Seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso foram conduzidos com 20 ou 30 cultivares de soja em três repetições de cada tratamento. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. A seguir, foram simulados cenários amostrais de até 100 plantas, estimando a estatística F para um grau de liberdade do erro em cada cenário. Após, foi definido o tamanho amostral ótimo via modelos de potência e pontos de máxima curvatura. Os resultados mostram que o número de plantas amostradas por unidade experimental influencia as estimativas do teste de não aditividade de Tukey. Além disso, a amostragem de 14 a 19 plantas por unidade experimental possibilita manter a acurácia do teste.
Resumo
ABSTRACT: This study verified whether sample size would affect the precision of the analysis of variance in experiments with cauliflower seedlings. An experiment was carried out where the number of leaves and shoot, root and total length were measured. For each variable, resamplings with repositions were performed in sample scenarios of 1, 2, …, 100 seedlings per experimental unit, and the sample size was defined for the variance components through Schumacher models and maximum curvature points. The mean squares of the analysis of variance suffer direct interference from the number of sampled seedlings. The sampling of 16 seedlings per experimental unit is enough to estimate the analysis of variance reliably, promoting satisfactory precision gains compared to the sampling of only one seedling per experimental unit.
RESUMO: Este estudo verificou se o tamanho de amostra afetaria a precisão da análise de variância em experimentos com mudas de couve-flor. Um experimento foi conduzido onde o número de folhas, comprimento de parte aérea, raiz e total foram mensurados. Para cada variável, reamostragens com reposição foram realizadas em cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 mudas por unidade experimental e o tamanho de amostra foi definido para os componentes de variância por meio de modelos de Schumacher e pontos de máxima curvatura. Os quadrados médios da análise de variância sofrem interferência direta do número de mudas amostradas. A amostragem de 16 mudas por unidade experimental é suficiente para estimar a análise de variância de forma confiável, promovendo satisfatórios ganhos de precisão ao comparar-se com a amostragem de apenas uma muda por unidade experimental.
Resumo
This study verified whether sample size would affect the precision of the analysis of variance in experiments with cauliflower seedlings. An experiment was carried out where the number of leaves and shoot, root and total length were measured. For each variable, resamplings with repositions were performed in sample scenarios of 1, 2, , 100 seedlings per experimental unit, and the sample size was defined for the variance components through Schumacher models and maximum curvature points. The mean squares of the analysis of variance suffer direct interference from the number of sampled seedlings. The sampling of 16 seedlings per experimental unit is enough to estimate the analysis of variance reliably, promoting satisfactory precision gains compared to the sampling of only one seedling per experimental unit.
Este estudo verificou se o tamanho de amostra afetaria a precisão da análise de variância em experimentos com mudas de couve-flor. Um experimento foi conduzido onde o número de folhas, comprimento de parte aérea, raiz e total foram mensurados. Para cada variável, reamostragens com reposição foram realizadas em cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 mudas por unidade experimental e o tamanho de amostra foi definido para os componentes de variância por meio de modelos de Schumacher e pontos de máxima curvatura. Os quadrados médios da análise de variância sofrem interferência direta do número de mudas amostradas. A amostragem de 16 mudas por unidade experimental é suficiente para estimar a análise de variância de forma confiável, promovendo satisfatórios ganhos de precisão ao comparar-se com a amostragem de apenas uma muda por unidade experimental.
Assuntos
Brassica/crescimento & desenvolvimento , Análise de Variância , Tamanho da Amostra , Brotos de Planta/crescimento & desenvolvimentoResumo
This study analyzed the interference of sample size on Tukey's test for non-additivity and found the sample size to optimize the test for soybean grain yield. Six experiments were conducted in a completely randomized block design with either 20 or 30 cultivars and three repetitions of each treatment. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios up to 100 plants were simulated, estimating F statistic for a degree of freedom of the error in each scenario. After that, the optimal sample size was defined via power models and maximum curvature point. Results showed the number of sampled plants per experimental unit influences the estimates of Tukey's test for non-additivity. Also, the sampling of 14 to 19 plants per experimental unit allows for maintaining the accuracy of the test.
Os objetivos deste estudo foram analisar a interferência do tamanho amostral no teste de não aditividade de Tukey e encontrar o tamanho de amostra para otimizar o teste para a produtividade de grãos em soja. Seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso foram conduzidos com 20 ou 30 cultivares de soja em três repetições de cada tratamento. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. A seguir, foram simulados cenários amostrais de até 100 plantas, estimando a estatística F para um grau de liberdade do erro em cada cenário. Após, foi definido o tamanho amostral ótimo via modelos de potência e pontos de máxima curvatura. Os resultados mostram que o número de plantas amostradas por unidade experimental influencia as estimativas do teste de não aditividade de Tukey. Além disso, a amostragem de 14 a 19 plantas por unidade experimental possibilita manter a acurácia do teste.
Assuntos
Glycine max , Análise de Variância , Tamanho da AmostraResumo
This study analyzed the response of the Bartlett test as a function of sample size and to define the optimal sample size for the test with soybean grain yield data. Six experiments were conducted in a randomized block design with 20 or 30 cultivars and three repetitions. Grain yield was determined per plant, totaling 9,000 sampled plants. Next, sample scenarios of 1, 2, ..., 100 plants were simulated and the optimal sample size was defined via maximum curvature points. The increase in sampled plants per experimental unit favors Bartlett test's precision. Also, the sampling of 17 to 20 plants per experimental unit is enough to maintain the accuracy of the test.
Os objetivos deste estudo foram analisar a resposta do teste de Bartlett em função do tamanho de amostra e definir o tamanho amostral ótimo para o teste com dados de produtividade de grãos de soja. Foram conduzidos seis experimentos em delineamento de blocos ao acaso com 20 ou 30 cultivares e três repetições. A produtividade de grãos foi definida por planta, totalizando 9.000 plantas amostradas. Logo, foram simulados cenários amostrais de 1, 2, ..., 100 plantas e definido o tamanho amostral ótimo via pontos de máxima curvatura. O aumento de plantas amostradas por unidade experimental favorece a precisão do teste de Bartlett. Além disso, a amostragem de 17 a 20 plantas por unidade experimental é suficiente para manter a acurácia do teste.
Assuntos
Glycine max/crescimento & desenvolvimento , 24444 , Análise de VariânciaResumo
This study compared four methods for defining the ideal sample size per experimental unit to estimate the overall experimental mean for the total length, shoot length, root length, and the number of leaves of cauliflower seedlings. An experiment was carried out where the number of leaves, shoot, root, and total length were measured, and the general, perpendicular distance, linear response plateau, and spline methods were tested. While the general method may under or overestimate sample size and the sampling of 10 seedlings suggested by the spline method is still too far from the stabilization point of the curve, the perpendicular distance and linear plateau response methods are recommended to obtain results corresponding to narrower confidence interval widths. Therefore, according to the perpendicular distance method, at least 15 seedlings per experimental unit are required to estimate the overall experimental mean of cauliflower seedlings reliably for the traits here measured.
Este estudo comparou quatro métodos para definir o tamanho amostral ideal por unidade experimental para estimar a média experimental geral para o comprimento total, comprimento de parte aérea, comprimento de raiz e número de folhas de mudas de couve-flor. Um experimento foi conduzido no qual foram medidos o número de folhas, o comprimento total, de parte aérea e de radícula, e foram testados os métodos: geral, de distâncias perpendiculares, resposta linear platô e spline. Enquanto o método geral pode sub ou superestimar o tamanho amostral e a amostragem de 10 mudas sugerida pelo método spline ainda se encontra muito distante do ponto de estabilização da curva, os métodos de distâncias perpendiculares e resposta linear platô são recomendados por obterem resultados que corresponderam a amplitudes de intervalos de confiança menores. Portanto, de acordo com o método de distâncias perpendiculares, pelo menos 15 mudas por unidade experimental são necessárias para estimar a média experimental geral de mudas de couve-flor confiavelmente para as variáveis aqui mensuradas.