Tamanho ótimo de parcela em experimentos com a cultura do grão-de-bico por abordagens frequentistas e bayesiana - Jailson Ramos Magalhães (2022)
A definição do tamanho ótimo de parcela é uma alternativa importante na redução do erro experimental. Tamanhos ideais de parcela asseguram melhor otimização da área experimental e dos recursos humanos e financeiros, além de minimizar o erro experimental, permitindo maior confiabilidade das inferências estatísticas. O grão-de-bico é a terceira leguminosa mais cultivada no mundo, com grande potencial de adaptação às condições climáticas do cerrado brasileiro, alcançando produtividade satisfatória aos experimentos realizados. A pesquisa com grão-de-bico tem contribuído para o desenvolvimento de novas tecnologias, mas o tamanho de parcelas para experimentos com a cultura é variável, baseado, na maioria das vezes, na experiência do pesquisador. Nesse contexto, objetivou-se estimar o tamanho ótimo de parcela para experimentos de grão-de-bico por abordagens frequentistas e bayesiana. Foram realizados dois experimentos em branco, compostos por oito linhas de cultivo, de sete metros de comprimento, espaçadas em 50 cm entre linhas e 10 cm entre plantas, avaliando as seis linhas centrais, em um total de 60 plantas por linha de cultivo. Foram avaliados o número de sementes, peso de sementes, índice de colheita e massa seca da parte área. O número ótimo de parcela foi estimado por abordagens frequentistas (método da máxima curvatura modificado e método de Hatheway) e por abordagem bayesiana com o uso de informações a priori, por meio do software R. O número ótimo de parcelas estimado variou em função das variáveis e metodologias utilizadas. Pelo método da máxima curvatura modificado, recomendam-se 15 plantas por parcela para o grão-de-bico. Pelo método de Hatheway, 25 plantas por parcela são consideradas suficientes, para identificar diferenças significativas entre as médias dos tratamentos (variando de 4 a 16), DMS de 25% e seis repetições, com probabilidade de 5%. O uso da abordagem bayesiana levou a resultados similares aos obtidos pela abordagem frequentista, mesmo utilizando priori informativa.