Comparação de rols classificatórios de tratamentos e de estimativas de componentes de variância em grupos de experimentos

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Dessotti, Cássio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Análise de variância; Applied statistics; Data modeling; Estatística aplicada; Genetic improvement; Melhoramento genético; Modelagem de dados; Planejamento e análise de experimentos; Planning and experimental analysis; Softwares; Softwares.; Variance analysis
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-19022010-100820/

As análises de grupos de experimentos, de grande importância em melhoramento genético, são indispensáveis quando se pretende investigar o comportamento de alguns tratamentos em diversos locais de interesse do pesquisador. Nestes casos, parte-se das analises de variância individuais em cada local, para o agrupamento de todos os ensaios em uma única analise. Verifica-se então a veracidade da significância da interação tratamentos versus locais - TL, sendo esta não-significativa, pode-se obter conclusões generalizados a respeito do comportamento dos tratamentos. No entanto, o grande interesse esta nos casos de interação significativa, em que dois caminhos de destaque surgem para que se conclua a analise, o primeiro, permite que se considerem os resultados e conclusões das analises individuais, com o resíduo específico de cada local, enquanto o segundo aconselha que se desdobrem os graus de liberdade relativos a tratamentos + interação significativa, visando a interpretação dos tratamentos em estudo dentro de cada um dos locais, utilizando o resíduo médio como testador. Partindo do fato de que componentes de variância são variâncias associadas aos efeitos aleatórios de um modelo matemático, que permitem quantificar a variabilidade de tais efeitos, tem-se por objetivo neste trabalho, em grupos de experimentos reais com interação TL significativa, comparar os componentes de variância obtidos nas analises individuais utilizando os quadrados médios residuais - QMRes de cada ensaio versus os obtidos pós-desdobramento da interação em questão utilizando o quadrado médio do resíduo médio - QMRM. Tal confronto será fundamentado nas estimativas de variâncias das estimativas destes componentes. Finalmente, em grupos de ensaios reais e simulados, o objetivo será voltado para a comparação de rols classificatórios de tratamentos nas analises individuais versus os rols classificatórios de tratamentos obtidos pós-desdobramento da interação em questão. A montagem destes rols será possível a partir do uso do teste de Tukey, ao nível de 5% de significância, para os cálculos das diferenças mínimas significativas - dms ora com resíduos de analises individuais, ora de conjunta. Todos os cálculos deste trabalho serão realizados no software estatístico R.