Mostrar registro simples

dc.creatorToebe, Marcos
dc.date.accessioned2017-05-12
dc.date.available2017-05-12
dc.date.issued2014-05-16
dc.identifier.citationTOEBE, Marcos. Sample size for path analysis in traits of maize. 2014. 133 f. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2014.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/3227
dc.description.abstractThe objective of this study was to determine the sample size necessary to estimate the average, the coefficient of variation, the Pearson linear correlation coefficient and the direct effects of explanatory variables on grain yield in maize. In 361, 373 and 416 plants, respectively, of the simple, triple and double hybrids of the 2008/09 crop and, in 1,777, 1,693 and 1,720 plants, respectively, of the simple, triple and double hybrids of the 2009/10 crop, were measured eleven explanatory variables: plant height at harvest (AP), ear height (AIE), ear weight (PE), number of grain rows per ear (NF), ear length (CE), ear diameter (DE), cob weight (PS), cob diameter (DS), weight of hundred grains (MCG), number of grains per ear (NGR), grain length (CGR) and the main variable, grain yield (PROD). For each hybrid and crop, descriptives statistics for each variable were calculated and the correlation coefficients and direct effects of explanatory variables on PROD were estimated, in nine scenarios of traditional and ridge path analysis. Then, the sample size necessary to estimate the average, the coefficients of variation and of correlation and the direct effects of each explanatory variable on PROD were determined, for each type of hybrid, crop, scenario and type of path analysis, by resampling with replacement. The sample size necessary to estimate the mean and the coefficients of variation and of correlation ranges among hybrids, crops and variables or pairs of variables. The sample size necessary to estimate the direct effects ranges among hybrids, crops, scenarios, types of path analysis and explanatory variables. Independently of hybrid, crop and variable, 375 plants are enough to estimate the mean and the coefficient of variation with amplitude of the confidence interval of 95% (AIC95%) maximum of 10% and for the estimation of the correlation coefficients with a AIC95% maximum of 0.25. For the estimation of direct effects, with AIC95% maximum of 0.25, are required from 10 to 530 plants, depending of the type of hybrid, crop, scenario, type of path analysis and explanatory variable. The measurement of 120 plants is sufficient to estimate the average with AIC95% maximum of 20%, for the estimation of the coefficient of variation with AIC95% maximum of 15% and for the estimation of correlation coefficients with AIC95% maximum of 0.45, independently of the hybrid, crop and variable. The measurement of 120 plants is also sufficient for the estimation of the direct effects of AIE, CE and DE on PROD in the ninth scenario, with AIC95% maximum of 0.25, and in the ninth scenario, CE and DE have greater direct effects on PROD, independent of the type of hybrid, the crop and the type of path analysis.eng
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectZea mays L.por
dc.subjectReamostragempor
dc.subjectPlanejamento experimentalpor
dc.subjectRelações linearespor
dc.subjectSeleção indiretapor
dc.subjectResamplingeng
dc.subjectExperimental planningeng
dc.subjectLinear relationshipseng
dc.subjectIndirect selectioneng
dc.titleDimensionamento amostral para análise de trilha em caracteres de milhopor
dc.title.alternativeSample size for path analysis in traits of maizeeng
dc.typeTesepor
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para a estimação da média, do coeficiente de variação, do coeficiente de correlação linear de Pearson e dos efeitos diretos de variáveis explicativas sobre a produtividade de grãos em milho. Em 361, 373 e 416 plantas, respectivamente, dos híbridos simples, triplo e duplo da safra 2008/09 e, em 1.777, 1.693 e 1.720 plantas, respectivamente, dos híbridos simples, triplo e duplo da safra 2009/10, foram mensuradas onze variáveis explicativas: altura de planta na colheita (AP), altura de inserção de espiga (AIE), peso de espiga (PE), número de fileiras de grãos por espiga (NF), comprimento de espiga (CE), diâmetro de espiga (DE), peso de sabugo (PS), diâmetro de sabugo (DS), massa de cem grãos (MCG), número de grãos por espiga (NGR), comprimento de grãos (CGR) e, a variável principal produtividade de grãos (PROD). A seguir, em cada híbrido e safra, foram calculadas estatísticas descritivas para cada variável e estimados os coeficientes de correlação e os efeitos diretos de variáveis explicativas sobre a PROD, para nove cenários de análises de trilha tradicional e em crista. Após, determinou-se o tamanho de amostra necessário para a estimação da média, dos coeficientes de variação e de correlação e dos efeitos diretos de cada variável explicativa sobre a PROD, em cada tipo de híbrido, safra, cenário e tipo de análise de trilha, por meio de reamostragem com reposição. O tamanho de amostra necessário para a estimação da média e dos coeficientes de variação e de correlação varia entre híbridos, safras e variáveis ou pares de variáveis. O tamanho de amostra necessário para a estimação dos efeitos diretos varia entre híbridos, safras, cenários, tipos de análises de trilha e variáveis explicativas. Independentemente do híbrido, da safra e da variável, 375 plantas são suficientes para a estimação da média e do coeficiente de variação com amplitude do intervalo de confiança de 95% (AIC95%) máxima de 10% e, para a estimação de coeficientes de correlação com AIC95% máxima de 0,25. Para a estimação de efeitos diretos com AIC95% máxima de 0,25, são necessárias de 10 a 530 plantas, dependendo do tipo de híbrido, da safra, do cenário, do tipo de análise de trilha e da variável explicativa. A mensuração de 120 plantas é suficiente para a estimação da média com AIC95% máxima de 20%, para a estimação do coeficiente de variação com AIC95% máxima de 15% e, para a estimação de coeficientes de correlação com AIC95% máxima de 0,45, independentemente do híbrido, da safra e da variável. A mensuração de 120 plantas também é suficiente para a estimação dos efeitos diretos de AIE, CE e DE sobre PROD no nono cenário, com AIC95% máxima de 0,25, sendo que nesse cenário, CE e DE possuem maiores efeitos diretos sobre PROD, independentemente do tipo de híbrido, da safra e do tipo de análise de trilha.por
dc.contributor.advisor1Cargnelutti Filho, Alberto
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790605A0por
dc.contributor.referee1Storck, Lindolfo
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788328Y4por
dc.contributor.referee2Lúcio, Alessandro Dal col
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799931H1por
dc.contributor.referee3Benin, Giovani
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8634180310157308por
dc.contributor.referee4Lorentz, Leandro Homrich
dc.contributor.referee4Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4700767T6por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1350890583236601por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAgronomiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor


Arquivos deste item

Thumbnail

Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(s)

Mostrar registro simples