dc.creator | Bittencourt, Karina Chertok | |
dc.date.accessioned | 2024-06-14T14:19:59Z | |
dc.date.available | 2024-06-14T14:19:59Z | |
dc.date.issued | 2023-10-09 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/32039 | |
dc.description.abstract | Defining the sample size is an important step in the planning of experiments, as collecting a
sufficiently representative sample is essential to obtain reliable results. However, the optimal
sample size may vary depending on the species, evaluated characters, and the subsequently
estimated statistics. In this sense, research on economically important vegetable crops, such as
cauliflower and lettuce, has commonly used small sample sizes, given the scarcity of studies
focusing on their sample dimensioning. Therefore, the present work aimed to optimize the
experimental planning of experiments with cauliflower and lettuce crops through sample
sizing for different statistics and characters. Thus, a greenhouse experiment with cauliflower
seedlings was conducted in the experimental area of the Federal University of Pampa, Itaqui
Campus, and a field experiment with 26 lettuce genotypes was conducted in the experimental
area of the Federal University of Santa Maria, Frederico Westphalen Campus. For cauliflower
seedlings, the following characters were assessed: number of leaves, plant height, root length,
and total length (plant height + root length), and for lettuce plants, the yield per plant (fresh
weight in grams), number of leaves, plant height, stem diameter, and mean head diameter
were evaluated. Precision statistics were estimated, obtaining the 95% confidence interval
width. One hundred sampling scenarios were simulated for each statistic and character using
bootstrap resampling with replacement, and optimal sample sizes were defined by adjusting
the 95% confidence intervals to models of the power family and finding the maximum
curvature point. Furthermore, four methods for obtaining the maximum curvature point were
compared, and predictive equations for precision statistics based on sample size were
proposed. The 95% confidence interval width of the statistics reduced as the sample size
increased, until a point of stabilization. The perpendicular distance method was considered the
most efficient for defining the maximum curvature point. The sample sizes varied according
to statistics and characters, with this variation being greater between statistics. The F statistic
stood out for obtaining larger sample sizes in all studies. The predictive equations presented
excellent fitting quality, which allows for knowing the mean, maximum, and minimum values
of precision statistics based on the selection of a specific sample size. Thus, the information
provided by these studies contributes to optimizing the experimental planning of cauliflower
and lettuce crops and may be useful for researchers in the field who wish to evaluate
experimental precision through the statistics and characters described. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Brassica oleracea | por |
dc.subject | Lactuca sativa | por |
dc.subject | Estatísticas de precisão | por |
dc.subject | Horticultura | por |
dc.subject | Reamostragem bootstrap | por |
dc.subject | Precision statistics | eng |
dc.subject | Bootstrap resampling | eng |
dc.title | Planejamento experimental para mudas de couve-flor e plantas de alface: definição do tamanho amostral ótimo | por |
dc.title.alternative | Experimental planning for cauliflower seedlings and lettuce plants: definition of the optimal sample size | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | A definição do tamanho amostral é uma importante etapa do planejamento de experimentos,
pois a coleta de uma amostra suficientemente representativa é essencial para obter resultados
confiáveis. Entretanto, o tamanho de amostra ótimo pode variar segundo a espécie, caracteres
avaliados e estatísticas posteriormente estimadas. Nesse sentido, pesquisas com culturas
olerícolas de importância econômica, como a couve-flor e a alface, comumente têm utilizado
tamanhos amostrais pequenos, em vista da escassez de trabalhos com foco no seu
dimensionamento amostral. Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo geral
otimizar o planejamento experimental de experimentos com as culturas da couve-flor e da
alface por meio do dimensionamento amostral para diferentes estatísticas e caracteres. Assim,
um experimento em ambiente protegido com mudas de couve-flor foi conduzido na área
experimental da Universidade Federal do Pampa, Campus Itaqui, e um experimento a campo
com 26 genótipos de alface foi conduzido na área experimental da Universidade Federal de
Santa Maria, Campus Frederico Westphalen. Em mudas de couve-flor, os seguintes caracteres
foram avaliados: número de folhas, altura de planta, comprimento da raiz e comprimento total
(altura de planta + comprimento de raiz), e em plantas de alface, a produtividade por planta
(massa fresca em gramas), o número de folhas, a altura de planta, diâmetro do colo e o
diâmetro médio da cabeça foram avaliados. Estatísticas de precisão foram estimadas,
obtendo-se a amplitude dos seus intervalos de confiança a 95%. Cem cenários amostrais
foram simulados para cada estatística e caractere utilizando reamostragem bootstrap com
reposição, e tamanhos amostrais ótimos foram definidos ajustando os intervalos de confiança
de 95% a modelos da família potência e encontrando o ponto máximo de curvatura. Além
disso, quatro métodos para obter o ponto de máxima curvatura foram comparados, e equações
preditivas para estatísticas de precisão com base no tamanho amostral foram propostas. A
amplitude do intervalo de confiança a 95% das estatísticas reduziu conforme o tamanho
amostral aumentou, até um ponto de estabilização. O método de distâncias perpendiculares foi
considerado o mais eficiente para definir o ponto de máxima curvatura. Os tamanhos
amostrais variaram conforme estatísticas e caracteres, sendo esta variação maior entre
estatísticas. A estatística F destacou-se por obter tamanhos amostrais maiores em todos os
estudos. As equações preditivas apresentaram excelente qualidade de ajuste, permitindo
conhecer os valores médios, máximos e mínimos de estatísticas de precisão a partir da seleção
de um tamanho amostral específico. Assim, as informações trazidas por estes estudos
contribuem para otimizar o planejamento experimental das culturas da couve-flor e da alface e
serão úteis para pesquisadores da área que desejam avaliar a precisão experimental por meio
das estatísticas e caracteres descritos. | por |
dc.contributor.advisor1 | Toebe, Marcos | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1350890583236601 | por |
dc.contributor.referee1 | Cargnelutti Filho, Alberto | |
dc.contributor.referee2 | Haesbaert, Fernando Machado | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/2309211684673905 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Agronomia | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Agronomia - Agricultura e Ambiente | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | por |
dc.publisher.unidade | UFSM Frederico Westphalen | por |