Optimizing Bartlett test: a grain yield analysis in soybean / Otimizando o teste de Bartlett: uma análise da produtividade de grãos em soja

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.

Does soybean sample size impact Tukey's test for non-additivity? / O tamanho de amostra em soja impacta o teste de não aditividade de Tukey?

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.

Sample size affects the precision of the analysis of variance in experiments with cauliflower seedlings / O tamanho de amostra afeta a precisão da análise de variância em experimentos com mudas de couve-flor

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.

Sample size affects the precision of the analysis of variance in experiments with cauliflower seedlings / O tamanho de amostra afeta a precisão da análise de variância em experimentos com mudas de couve-flor

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.

Does soybean sample size impact Tukey's test for non-additivity? / O tamanho de amostra em soja impacta o teste de não aditividade de Tukey?

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.

Optimizing Bartlett test: a grain yield analysis in soybean / Otimizando o teste de Bartlett: uma análise da produtividade de grãos em soja

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.

What is the best way to define sample size for cauliflower seedlings? / Qual é a melhor maneira para definir o tamanho amostral para mudas de couve-flor?

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.

Plot size and number of replications in Sudan grass / Tamanho de parcela e número de repetições em capim-sudão

The aim of this study was to determine the optimal plot size and the number of replications to evaluate fresh weight in Sudan grass [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Twenty-six uniformity trials were carried out in two cultivars (BRS Estribo and CG Farrapo), in four sowing seasons (20 Dec, 20 Jan, 7 Feb and 24 Feb) and two methods for evaluating fresh weight (cutting and at flowering). The fresh weight was evaluated in 936 basic experimental units (BEU) (26 trials × 36 BEU per trial). One BEU comprised three rows of plants, 1 m in length (1.2 m2). The optimal plot size was determined using the maximum curvature method of the model of the coefficient of variation. For experiments in a completely randomised or randomised block design, in combinations of number of treatments and levels of experimental precision, the number of replications was determined by an iterative process. The optimal plot size to evaluate fresh weight in Sudan grass is 7.95 m2. Eight replications, to evaluate up to 50 treatments in a completely randomised or randomised block design, are sufficient to identify as significant at 0.05% probability by Tukeys test, differences between the mean value of each treatment of 30.2% of the mean value of the experiment.

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Foram realizados 26 ensaios de uniformidade com duas cultivares (BRS Estribo e CG Farrapo), em quatro épocas de semeadura (20 de dezembro; 20 de janeiro; 7 de fevereiro; e 24 de fevereiro) e sob duas formas de avaliação da massa de matéria fresca (em cortes e somente no florescimento). A massa de matéria fresca foi avaliada em 936 unidades experimentais básicas (UEB) (26 ensaios × 36 UEB por ensaio). A UEB foi formada por três fileiras de plantas com 1 m de comprimento (1,2 m2). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, em combinações de número de tratamentos e níveis de precisão experimental, foi determinado por processo iterativo. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão é 7,95 m2. Oito repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, são suficientes para identificar, como significativas a 0,05 de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 30,2% da média do experimento.

Plot size and number of replications in Sudan grass / Tamanho de parcela e número de repetições em capim-sudão

The aim of this study was to determine the optimal plot size and the number of replications to evaluate fresh weight in Sudan grass [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Twenty-six uniformity trials were carried out in two cultivars (BRS Estribo and CG Farrapo), in four sowing seasons (20 Dec, 20 Jan, 7 Feb and 24 Feb) and two methods for evaluating fresh weight (cutting and at flowering). The fresh weight was evaluated in 936 basic experimental units (BEU) (26 trials × 36 BEU per trial). One BEU comprised three rows of plants, 1 m in length (1.2 m2). The optimal plot size was determined using the maximum curvature method of the model of the coefficient of variation. For experiments in a completely randomised or randomised block design, in combinations of number of treatments and levels of experimental precision, the number of replications was determined by an iterative process. The optimal plot size to evaluate fresh weight in Sudan grass is 7.95 m2. Eight replications, to evaluate up to 50 treatments in a completely randomised or randomised block design, are sufficient to identify as significant at 0.05% probability by Tukeys test, differences between the mean value of each treatment of 30.2% of the mean value of the experiment.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão [Sorghum sudanense (Piper) Stapf.]. Foram realizados 26 ensaios de uniformidade com duas cultivares (BRS Estribo e CG Farrapo), em quatro épocas de semeadura (20 de dezembro; 20 de janeiro; 7 de fevereiro; e 24 de fevereiro) e sob duas formas de avaliação da massa de matéria fresca (em cortes e somente no florescimento). A massa de matéria fresca foi avaliada em 936 unidades experimentais básicas (UEB) (26 ensaios × 36 UEB por ensaio). A UEB foi formada por três fileiras de plantas com 1 m de comprimento (1,2 m2). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, em combinações de número de tratamentos e níveis de precisão experimental, foi determinado por processo iterativo. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa de matéria fresca de capim-sudão é 7,95 m2. Oito repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos casualizados, são suficientes para identificar, como significativas a 0,05 de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 30,2% da média do experimento.(AU)

Growth models for morphological traits of sunn hemp / Modelos de crescimento em caracteres morfológicos de crotalária juncea

The objective of the present study was to fit Gompertz and Logistic nonlinear to descriptions of morphological traits of sunn hemp. Two uniformity trials were conducted and the crops received identical treatment in all experimental area. Sunn hemp seeds were sown in rows 0.5 m apart with a plant density of 20 plants per row meter in a usable area of 52 m × 50 m. The following morphological traits were evaluated: plant height (PH), number of leaves (NL), stem diameter (SD), and root length (RL). These traits were assessed daily during two sowing periodsseeds were sown on October 22, 2014 (first period) and December 3, 2014 (second period). Four plants were randomly collected daily, beginning 7 days after first period and 13 days after for second period, totaling 94 and 76 evaluation days, respectively. For Gompertz models the equation was used 𝑦𝑦 = 𝑎𝑎 ∗ 𝑒𝑒(−𝑒𝑒(𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥))and Logistic modelsthe equation was used 𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑎𝑎1+𝑒𝑒(−𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥). The inflection points of the Gompertz and Logistic modelswere calculated and the goodness of fit was quantified using the adjusted coefficient of determination,Akaike information criterion, standard deviation of residuals, mean absolute deviation, mean absolute percentage error, and mean prediction error. Differences were observed between the Gompertz and Logistic models and between the experimental periods in the parameter estimate for all morphological traits measured. Satisfactory growth curve fittings were achieved for plant height, number of leaves, and stem diameter in both models using the evaluation criteria: coefficient of determination (R²), Akaike information criterion (AIC), standard deviation of residuals (SDR), means absolute deviation (MAD), mean absolute percentage error (MAPE), and mean prediction error (MPE). (AU)

O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos não lineares, Gompertz e Logístico, na descrição dos caracteres morfológicos de crotalária juncea. Foram realizados dois ensaios de uniformidade e os tratos culturais foram os mesmos em toda área experimental. A semeadura foi realizada em fileiras espaçadas de 0,5 m, com a densidade de 20 plantas por metro de fileira em área útil de 52 m × 50 m. Foram avaliados os caracteres morfológicos: altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. Estas variáveis foram avaliadas, diariamente, em duas épocas de semeadura, 22 de outubro de 2014 (época 1) e 03 de dezembro de 2014 (época 2), totalizando 94 e 76 dias de avaliação, respectivamente. Para a época 1, aos 7 dias após a semeadura, e para a época 2, aos 13 dias após a semeadura, foram coletadas, aleatoriamente, quatro plantas em cada dia. Para o modelo de Gompertz foi utilizada a equação 𝑦𝑦 = 𝑎𝑎 ∗ 𝑒𝑒(−𝑒𝑒(𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥)) e para o modelo Logístico foi utilizada a equação 𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑎𝑎1+𝑒𝑒(−𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥). Foi calculado o ponto de inflexão para os modelos Gompertz e Logístico. A qualidade do ajuste dos modelos Gompertz e Logístico foi verificada pelo coeficiente de determinação ajustado, critério deinformação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absolutoe erro de predição médio. Os modelos de Gompertz e Logístico diferem entre si e entre as épocas desemeadura, para as estimativas dos parâmetros para altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. As curvas de crescimento, para os caracteres altura de planta, número de folhas e diâmetro de caule, apresentaram ajustes satisfatórios para ambos os modelos, utilizando os seguintes critérios de avaliação: coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absoluto e erro de predição médio.(AU)

Sample size for estimate the average of Passiflora caerulea fruits traits / Dimensionamento amostral para estimação da média de caracteres de frutos de Passiflora caerulea

The aim of this research was to determine the sample size needed to estimate the average of wild passion fruit ( Passiflora caerulea ) traits. It was collected randomly, 133, 99 and 133 fruit of wild passion fruit in 30, 21 and 29 plants, located respectively, in the cities of São Borja, Itaqui and Uruguaiana, on the west border of Rio Grande do Sul, Brazil, totaling 365 fruits harvested in 80 plants. In each fruit were measured ten traits: width, length, fruit, skin, and pulp weight, pulp yield, luminosity and tone of skin and pulp. Then, central tendency, dispersion and distribution measures were calculated and the normality of the data checked. After, it was determined the sample size needed to estimate the average for each character, assuming estimation errors equal to 1, 2, ..., 10% of the mean estimate with confidence levels of 95% and 99%. In wild passion fruit, 12 fruits are sufficient to estimate the mean of luminosity and tone of the skin and pulp, with an estimation error of 5% of the mean and 95% confidence, regardless of the evaluation location (São Borja, Itaqui or Uruguaiana). In this same level of accuracy 36 fruits are needed to estimate the width and length, 52 fruits to estimate the pulp yield and 319 fruits for the evaluation of the fruit, skin and pulp weight.(AU)

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para a estimação da média de caracteres de frutos de maracujá-do-mato ( Passiflora caerulea ). Foram colhidos, aleatoriamente, 133, 99 e 133 frutos de maracujá-do-mato em 30, 21 e 29 plantas localizadas, respectivamente, nos municípios de São Borja, Itaqui e Uruguaiana, na fronteira oeste do estado do Rio Grande do Sul, Brasil, totalizando 365 frutos colhidos em 80 plantas. Em cada fruto, foram mensurados dez caracteres: largura, comprimento, massa do fruto, da casca e da polpa, rendimento de polpa, luminosidade e tonalidade da casca e da polpa. A seguir, foram calculadas medidas de tendência central, de dispersão e de distribuição e verificada a normalidade dos dados. Posteriormente, foi determinado o tamanho de amostra necessário para a estimação da média de cada caractere, assumindo erros de estimação iguais a 1, 2, ..., 10% da estimativa da média com graus de confiança de 95% e 99%. Em maracujá-do-mato, 12 frutos são suficientes para a estimação da média de luminosidade e tonalidade da casca e da polpa, com erro de estimação de 5% da média e 95% de confiança, independentemente do local de avaliação (São Borja, Itaqui ou Uruguaiana). Nesse mesmo nível de precisão, são necessários 36 frutos para a estimação da largura e do comprimento, 52 frutos para a estimação da média de rendimento de polpa e 319 frutos para a avaliação das massas do fruto, da casca e da polpa.(AU)

Plot size and number of repetitions in pigeonpea / Tamanho de parcela e número de repetições em feijão guandu

The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions, to evaluate the fresh weight of pigeonpea (Cajanus cajan (L.) Millsp.), in times and years. Eighty uniformity trials of 6m×6m (36m2) were conducted. Each trial was divided in 36 basic experimental units (BEU) of 1m×1m, totaling 2,880BEU. The fresh weight of plants, in each BEU was weighed. The agricultural year 2011/2012, were evaluated 16 trials at 127 days after sowing (DAS) and 24 to 139DAS. In 2012/2013, four trials at each of times (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 and 195DAS) were evaluated. The optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model and the means compared, among evaluation times and years, by Scott-Knott test. The number of repetitions, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey's test, expressed in percentage of experiment avarage (d=10%, 15%, ..., 50%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of pigeonpea is was 8.39m2. Four replications, to evaluate up to 50 treatments, are sufficient to identify, as significant at 5% probability by Tukey's test, differences between treatment means of 54.1% of the average experiment.(AU)

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para avaliar a massa verde de feijão guandu (Cajanus cajan (L.) Millsp.), em épocas e anos de avaliação. Foram realizados 80 ensaios de uniformidade de 6m×6m (36m2). Cada ensaio foi dividido em 36 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 2.880UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. No ano agrícola 2011/2012, foram avaliados 16 ensaios aos 127 dias após a semeadura (DAS) e 24 aos 139DAS. Em 2012/2013, foram avaliados quatro ensaios em cada uma das épocas (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 e 195DAS). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre épocas e os anos de avaliação, foram feitas pelo teste de Scott-Knott. O número de repetições, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 15%, ..., 50%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de feijão guandu é 8,39m2. Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 54,1% da média do experimento.(AU)

Tamanho de parcela e número de repetições em feijão guandu

ABSTRACT: The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions, to evaluate the fresh weight of pigeonpea ( Cajanus cajan (L.) Millsp.), in times and years. Eighty uniformity trials of 6m×6m (36m2) were conducted. Each trial was divided in 36 basic experimental units (BEU) of 1m×1m, totaling 2,880BEU. The fresh weight of plants, in each BEU was weighed. The agricultural year 2011/2012, were evaluated 16 trials at 127 days after sowing (DAS) and 24 to 139DAS. In 2012/2013, four trials at each of times (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 and 195DAS) were evaluated. The optimum plot size was determined by the method of maximum curvature of the coefficient of variation model and the means compared, among evaluation times and years, by Scott-Knott test. The number of repetitions, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey's test, expressed in percentage of experiment avarage (d=10%, 15%, ..., 50%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of pigeonpea is was 8.39m2. Four replications, to evaluate up to 50 treatments, are sufficient to identify, as significant at 5% probability by Tukey's test, differences between treatment means of 54.1% of the average experiment.

RESUMO: Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições para avaliar a massa verde de feijão guandu ( Cajanus cajan (L.) Millsp.), em épocas e anos de avaliação. Foram realizados 80 ensaios de uniformidade de 6m×6m (36m2). Cada ensaio foi dividido em 36 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 2.880UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. No ano agrícola 2011/2012, foram avaliados 16 ensaios aos 127 dias após a semeadura (DAS) e 24 aos 139DAS. Em 2012/2013, foram avaliados quatro ensaios em cada uma das épocas (163, 167, 170, 174, 177, 181, 184, 188, 191 e 195DAS). O tamanho ótimo de parcela foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre épocas e os anos de avaliação, foram feitas pelo teste de Scott-Knott. O número de repetições, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 15%, ..., 50%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de feijão guandu é 8,39m2. Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 54,1% da média do experimento.

Sample size for estimating average trunk diameter and plant height in eucalyptus hybrids / Tamanho de amostra para a estimação da média do diâmetro do tronco e da altura de plantas em híbridos de eucalipto

In eucalyptus crops, it is important to determine the number of plants that need to be evaluated for a reliable inference of growth. The aim of this study was to determine the sample size needed to estimate average trunk diameter at breast height and plant height of inter-specific eucalyptus hybrids. In 6,694 plants of twelve inter-specific hybrids it was evaluated trunk diameter at breast height at three (DBH3) and seven years (DBH7) and tree height at seven years (H7) of age. The statistics: minimum, maximum, mean, variance, standard deviation, standard error, and coefficient of variation were calculated. The hypothesis of variance homogeneity was tested. The sample size was determined by re sampling with replacement of 10,000 re samples. There was an increase in the sample size from DBH3 to H7 and DBH7. A sample size of 16, 59 and 31 plants is adequate to estimate DBH3, DBH7 and H7 means, respectively, of inter-specific hybrids of eucalyptus, with amplitude of confidence interval of 95% equal to 20% of the estimated mean.(AU)

Em povoamentos florestais de eucalipto, é importante determinar o número de plantas a serem avaliadas para que as inferências sobre o crescimento das plantas sejam confiáveis. O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação da média do diâmetro do tronco e da altura de planta de híbridos interespecíficos de eucalipto. Em 6.694 plantas de doze híbridos interespecíficos de eucalipto, foram mensurados os diâmetros do tronco à altura do peito aos três (DAP3) e aos sete anos (DAP7) e a altura de planta aos sete anos de idade (H7). Após, foram calculadas as estatísticas: mínimo, máximo, média, variância, desvio-padrão, erro-padrão e coeficiente de variação. A seguir, testaram-se as hipóteses de homogeneidade entre as variâncias. Depois, foi determinado o tamanho de amostra por meio de reamostragem, com reposição de 10.000 reamostras. Há aumento do tamanho de amostra para a estimação da média do DAP3, da H7 e do DAP7, nessa ordem. Para a estimação da média do DAP3, do DAP7 e da H7 dos híbridos interespecíficos de eucalipto, com amplitude do intervalo de confiança de 95% igual a 20% da estimativa da média, 16, 59 e 31 plantas, respectivamente, são suficientes.(AU)

Producing randomness between plots in pepper and snap bean experiments / Aleatoriedade da produção entre parcelas em experimentos de pimentão e feijão-de-vagem

It is important to know the production variability among experimental plots in a protected environment because this information reduces error and increases the reliability of the results. Therefore, the objective of this study was to characterize the spatial independence of fruit yield between plots of peppers and snap beans. Data on production uniformity were gathered from trials performed at the Department of Plant Science, Federal University of Santa Maria. Different plots sizes were created according to the number of plants in the crop row. To verify the randomness of the data distribution, we applied a sequence test between the plots within one line for individual and combined harvests. The use of ten plants per plot in experiments with peppers led to no randomness within the lines during the production of fruit fresh biomass. In experiments with snap beans conducted in a greenhouse, a plastic tunnel and by unprotected cultivation using plots with six or more basic units, 12 or more plants per plot produced random fresh biomass data for fruits within the crop row.

O conhecimento da variabilidade da produção entre as parcelas experimentais no ambiente protegido se faz necessário, pois possibilita a redução do erro aumentando a confiabilidade nos resultados. Assim sendo, o objetivo deste estudo foi caracterizar a independência espacial das produções de frutos entre parcelas de pimentão e feijão-de-vagem. Foram utilizados dados de produção de ensaios de uniformidade realizados no Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria. Com os valores da produção individual foram simulados diferentes tamanhos de parcelas conforme o número de plantas na linha de cultivo. Para verificar a aleatoriedade da distribuição dos dados, foi aplicado o teste de sequências entre parcelas dentro da linha em colheitas individuais e agrupadas. O uso de dez plantas por parcela em experimentos com pimentão é suficiente para que não haja linhas com falta de aleatoriedade da produção de fitomassa fresca de frutos. Em experimentos com feijão-de-vagem conduzidos em estufa plástica, túnel plástico e cultivo não protegido o uso de parcelas com seis ou mais unidades básicas, 12 ou mais plantas por parcela, torna aleatória a produção de fitomassa fresca de frutos dentro das linhas de cultivo.

Producing randomness between plots in pepper and snap bean experiments / Aleatoriedade da produção entre parcelas em experimentos de pimentão e feijão-de-vagem

It is important to know the production variability among experimental plots in a protected environment because this information reduces error and increases the reliability of the results. Therefore, the objective of this study was to characterize the spatial independence of fruit yield between plots of peppers and snap beans. Data on production uniformity were gathered from trials performed at the Department of Plant Science, Federal University of Santa Maria. Different plots sizes were created according to the number of plants in the crop row. To verify the randomness of the data distribution, we applied a sequence test between the plots within one line for individual and combined harvests. The use of ten plants per plot in experiments with peppers led to no randomness within the lines during the production of fruit fresh biomass. In experiments with snap beans conducted in a greenhouse, a plastic tunnel and by unprotected cultivation using plots with six or more basic units, 12 or more plants per plot produced random fresh biomass data for fruits within the crop row.(AU)

O conhecimento da variabilidade da produção entre as parcelas experimentais no ambiente protegido se faz necessário, pois possibilita a redução do erro aumentando a confiabilidade nos resultados. Assim sendo, o objetivo deste estudo foi caracterizar a independência espacial das produções de frutos entre parcelas de pimentão e feijão-de-vagem. Foram utilizados dados de produção de ensaios de uniformidade realizados no Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria. Com os valores da produção individual foram simulados diferentes tamanhos de parcelas conforme o número de plantas na linha de cultivo. Para verificar a aleatoriedade da distribuição dos dados, foi aplicado o teste de sequências entre parcelas dentro da linha em colheitas individuais e agrupadas. O uso de dez plantas por parcela em experimentos com pimentão é suficiente para que não haja linhas com falta de aleatoriedade da produção de fitomassa fresca de frutos. Em experimentos com feijão-de-vagem conduzidos em estufa plástica, túnel plástico e cultivo não protegido o uso de parcelas com seis ou mais unidades básicas, 12 ou mais plantas por parcela, torna aleatória a produção de fitomassa fresca de frutos dentro das linhas de cultivo.(AU)

Dimensionamento amostral para avaliação da massa e diâmetro de frutos de nogueira-pecã / Sample size for evaluating the weight and diameter of pecan fruits

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para a estimação da média das massas do fruto, da casca e da amêndoa e dos diâmetros longitudinal e transversal de frutos de nogueira-pecã (Carya illinoinensis). Em 20 frutos, de cada uma de seis cultivares de nogueira-pecã ('Barton', 'Imperial', 'Importada', 'Mahan', 'Moneymaker' e 'Melhorada'), foi determinada a massa do fruto (MF), a massa da casca (MC) e a massa da amêndoa (MA) e mensurado o diâmetro longitudinal (DL) e o diâmetro transversal (DT). Com os dados desses 20 frutos, para cada caractere e cultivar, foram calculadas medidas de tendência central e de variabilidade, verificada a normalidade e calculado o tamanho de amostra. Para cada caractere, foi verificada a homogeneidade de variâncias entre as cultivares e comparadas as médias de cultivares. Cinquenta frutos são suficientes para a estimação da média de MF, MC, MA, DL e DT de frutos de nogueira-pecã, para erro de estimação de até 5% da média estimada, com grau de confiança de 95%.(AU)

The objective of this research was to determine the sample size necessary to estimate the average mass of fruit, peel and almond and longitudinal and transverse diameters of fruits of pecan (Carya illinoinensis). On 20 fruits of each of the six cultivars of pecan ('Barton', 'Imperial', 'Importada', 'Mahan', 'Moneymaker' e 'Melhorada'), the fruit mass (MF), the shell mass (MC) and almond mass (MA) was determined and measured the longitudinal diameter (DL) and transverse diameter (DT). With the data from these 20 fruits for each character and cultivar, measures of central tendency and variability were calculated, normality was checked and sample size was calculated. For each character, the homogeneity of variances among cultivars was verified and averages of cultivars were compared. Fifty fruits were enough to predict the average of MF, MC, MA, DL and DT fruit of pecan, with an estimation error equal to 5% of estimated average, with a degree confidence of 95%.(AU)

Dimensionamento amostral para avaliação de altura e diâmetro de mudas de nogueira-pecã / Sample size for evaluating the height and diameter of seedlings pecan

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação da média de altura de planta, do diâmetro do coleto e da relação altura de planta/diâmetro do coleto de mudas de nogueira-pecã (Carya illinoinensis) e verificar a variabilidade do tamanho de amostra entre tratamentos de superação de dormência de sementes. Foram avaliados 12 tratamentos de superação de dormência de sementes e, aos 98 dias após a semeadura, foram mensurados os caracteres altura de planta (H) e diâmetro do coleto (D), e calculada a relação altura de planta/diâmetro do coleto (HD). Foram calculadas medidas de tendência central e de variabilidade, verificadas a normalidade e a homogeneidade de variâncias e calculado o tamanho de amostra. O tamanho de amostra para avaliar H, D e HD de mudas de nogueira-pecã é dependente do tratamento para superação de dormência de sementes. Sessenta e três plantas são suficientes para a estimação da média de H, do D e da HD de mudas de nogueira-pecã, para erro de estimação de 10% da média estimada, com grau de confiança de 95%.

The aim of this research was to determine the sample size (number of plants) necessary to estimate the average plant height, collar diameter and relation plant height/collar diameter of seedlings pecan (Carya illinoinensis) and to verify the variability of the sample size among treatments of overcoming seed dormancy. It was evaluated 12 treatments of overcoming seed dormancy and at 98 days after sowing it was measured the plant height (H) and collar diameter (D) and calculated the relation plant height/collar diameter (HD). Measures of central tendency and variability were calculated, the normality and homogeneity of variances were verified and sample size was calculated. The sample size to evaluate H, D e HD is dependent on treatments of overcoming seed dormancy. Sixty-three plants enough to predict the average of H, D and HD seedlings pecan, with an estimation error equal to 10% of estimated average, with a degree confidence of 95%.

Extração do óleo de manjericão usando fluido supercrítico: analise experimental e matemática / Basil oil extraction using supercritical fluidexperimental and mathematical analysis

O óleo essencial de manjericão (Ocimum basilicum L.) é valorizado no mercado internacional e amplamente usado nas indústrias de condimentos, cosméticos e medicinais. Entre todos os processos que podem ser aplicados na obtenção do óleo, a extração usando fluido supercrítico (EFS) pode ser um método seletivo e eficiente, dependendo das condições operacionais, como temperatura e pressão, que precisam ser otimizadas. O objetivo deste estudo foi comparar a eficiência da extração supercrítica, utilizando planejamento experimental, na extração do óleo de manjericão com os métodos convencionais (hidrodestilação e soxhlet). Para a realização da parte experimental, foi utilizado dióxido de carbono como solvente para a EFS e hexano, para aplicação no soxhlet. Foi realizado um delineamento central composto rotacional (DCCR), aplicando três pressões (100, 200 e 300 bar) e três temperaturas (30, 40 e 50ºC). Através da hidrodestilação, obteve-se o menor rendimento (0,26%), usando o Soxhlet, o rendimento foi de 2,39% sendo superior, comparado á EFS, que foi de 0,43%. O DCCR mostrou que, para otimizar o processo, é necessário aumentar a pressão e a temperatura para o alcance de maiores rendimentos. Foi possível constatar que o modelo matemático representou bem o processo de extração, propiciando o "scale-up" deste.(AU)

The essential basil (Ocimum basilicum) oil has been valued in the international market and widely used in industries of condiments, medicines and cosmetics. Among all the processes that can be applied to extract the oil, supercritical fluid extraction (SFE) can be an efficient and selective one, depending on the operational conditions like temperature and pressure. The aim of study was to compare the supercritical extraction method, using an experimental planning, with conventional extractions methods as hydrodistillation and soxhlet. It was used carbon dioxide as solvent in the SFE, and hexane for the soxhlet extraction. A central composite rotational design (CCRD) was applied varying three pressures (100, 200 and 300 bar) and three temperatures (30, 40 and 50 °C). The yield using soxhlet was the highest (2.39%), followed by SFE (0.43%) and hydrodistillation with 0.26%. The CCRD showed that to optimize the process, it is necessary to raise the temperature and pressure in order to achieve higher yields. It could be concluded that the mathematical modeling well represented the extraction process, making the scale-up a possible alternative.(AU)

Tamanho de amostra para a estimação da média de caracteres morfológicos e produtivos de nabo forrageiro / Sample size to estimate the average of morphological and productive traits of turnip

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra (número de plantas) para a estimação da média de caracteres morfológicos e produtivos de nabo forrageiro (Raphanus sativus L.). Em um experimento a campo, foram selecionadas, aleatoriamente, 300 plantas e mensurados os caracteres morfológicos (estatura de planta e número de folhas aos 21, 35, 48, 55, 62, 70, 77 e 91 dias após a semeadura) e os produtivos (massas verde e seca, de raízes, de caule, de folhas e total aos 91 dias após a semeadura). Foram calculadas medidas de tendência central e de variabilidade, verificada a normalidade e calculado o tamanho de amostra. Para estimar a média, com mesma precisão, o tamanho de amostra dos caracteres produtivos é maior que dos morfológicos. Para os caracteres morfológicos e produtivos estudados, 231 plantas são suficientes para um erro de estimação máximo de 10% da média estimada, com grau de confiança de 95%.(AU)

The aim of this research was to determine the sample size to estimate the average of morphological and productive traits of turnip (Raphanus sativus L.). In a experiment, 300 plants were randomly selected and measured for morphological traits (plant height and number of leaf at 21, 35, 48, 55, 62, 70, 77 and 91 days after sowing) and productive (fresh and dry matter of roots, stem, leaf and total of 91 days after sowing). Measures of central tendency and variability were calculated, normality was checked and the sample size was calculated. The sample size of productive traits is greater than morphological to estimate average and it has the same precision. For the morphological and productive traits studied 231 plants are enough to predict the average, with an estimation error maximum of 10% of estimated average, with a degree confidence of 95%.(AU)