Dimensionamento amostral para estimação de coeficientes de correlação em híbridos de milho, safras e níveis de precisão

• Autor(a) principal: Toebe,Marcos
• Data de Publicação: 2015
• Outros Autores: Cargnelutti Filho,Alberto, Lopes,Sidinei José, Burin,Cláudia, Silveira,Tatiani Reis da, Casarotto,Gabriele
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Bragantia
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87052015000100016
• topic: Zea mays L; reamostragem; planejamento experimental; relações lineares

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para a estimação de coeficientes de correlação linear de Pearson para híbridos simples, triplo e duplo de milho em safras e níveis de precisão. Em 361, 373 e 416 plantas, respectivamente, dos híbridos simples, triplo e duplo da safra 2008/2009 e em 1.777, 1.693 e 1.720 plantas, respectivamente, dos híbridos simples, triplo e duplo da safra 2009/2010 foram mensurados 12 caracteres: altura de planta; altura de inserção e peso de espiga; número de fileiras de grãos por espiga; comprimento e diâmetro de espiga; peso e diâmetro de sabugo; massa de 100 grãos; número de grãos por espiga; comprimento de grãos; e produtividade de grãos. Em cada híbrido e safra foram estimados os coeficientes de correlação para os 66 pares de caracteres e determinou-se o tamanho de amostra para estimação de coeficientes de correlação em quatro níveis de precisão [amplitudes do intervalo de confiança de 95% (AIC95%) de 0,15, 0,25, 0,35 e 0,45] por meio de reamostragem com reposição. O tamanho de amostra varia entre híbridos, safras e pares de caracteres. Maior tamanho de amostra é necessário para a estimação do coeficiente de correlação entre caracteres fracamente correlacionados e menor tamanho de amostra é necessário para a estimação do coeficiente de correlação entre caracteres altamente correlacionados. Independentemente do híbrido, da safra e do par de caracteres, 375, 195 e 120 plantas são suficientes, respectivamente, para a estimação de coeficientes de correlação com AIC95% máximas de 0,25, 0,35 e 0,45.