Precisão experimental com mudas de eucalipto de acordo com o tamanho ótimo de parcela

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dc.contributor.advisor-co1Arantes, Sara Dousseau
dc.contributor.advisor-co1IDhttps://orcid.org/0000-0001-6202-4153
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6966978781439168
dc.contributor.advisor1Schmildt, Edilson Romais
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-3457-7997
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0648502408490406
dc.contributor.authorTognere, Jasmyn
dc.contributor.authorIDhttps://orcid.org/0000-0003-3599-4431
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1217527327115286
dc.contributor.referee1Vitória, Edney Leandro da
dc.contributor.referee1IDhttps://orcid.org/0000-0002-2268-6037
dc.contributor.referee1Lattes http://lattes.cnpq.br/5385859254036142
dc.contributor.referee2Santana, Enilton Nascimento de
dc.contributor.referee2IDhttps://orcid.org/0000-0002-8828-0515
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2422824511849628
dc.date.accessioned2025-10-07T12:27:26Z
dc.date.available2025-10-07T12:27:26Z
dc.date.issued2025-07-31
dc.description.abstractThe coefficient of variation is a widely used statistical measure to express experimental precision in agricultural and forestry studies, as it allows for the comparison of relative variability among different traits. However, the traditional classification of the coefficient of variation, proposed by Pimentel-Gomes, presents significant limitations, particularly due to its generalist nature and its failure to consider fundamental aspects such as the type of variable evaluated and the size of the experimental plot. This fixed approach may lead to misinterpretations regarding the quality of experiments, especially when applied to different crops or specific experimental conditions. In light of these limitations, a new classification of the coefficient of variation is proposed, which is better adapted to the context of experiments involving eucalyptus seedlings at the dispatch stage. Eight morphological traits were evaluated in seedlings of six eucalyptus clones (144, 224, BA7346, CO1407, TP361, and GG100), totaling eight thousand and two hundred units. The estimation of the optimal plot size was conducted using the modified maximum curvature method with bootstrap simulation, a method widely recognized for its capacity to identify the point at which the addition of experimental units ceases to provide significant gains in precision. The values of the coefficient of variation obtained were subsequently analyzed according to the data distribution. For variables that presented a normal distribution, a classification based on means and standard deviations was used; for variables with a non-normal distribution, a methodology based on the median and pseudo-sigma was adopted. The results showed that the behavior of the coefficient of variation as a function of the number of plants per plot is non-linear. As the number of plants increases, the required values of the coefficient of variation to classify the data within ranges of low variability become more stringent, correctly reflecting the reduction in experimental error. This variation in behavior was also influenced by the nature of the morphological trait evaluated, which reinforces the inadequacy of fixed and generalist classifications. The new proposal presented classification ranges with well-defined transitions between classes and greater adherence to the variability observed in real data. Moreover, the proposed methods proved to be more effective than the traditional model by considering the data distribution, thus providing greater sensitivity in the evaluation of experimental precision. Therefore, the proposed approach constitutes a more appropriate statistical tool for the reality of forest nurseries, contributing to increased reliability of experiments and to improved criteria for the evaluation of eucalyptus seedlings at the dispatch stage
dc.description.resumoO coeficiente de variação é uma estatística amplamente utilizada para expressar a precisão experimental em estudos nas áreas agrícola e florestal, por permitir a comparação da variabilidade relativa entre diferentes características. Entretanto, a classificação tradicional do coeficiente de variação, proposta por Pimentel-Gomes, apresenta limitações relevantes, especialmente por ser generalista e não considerar aspectos fundamentais como a natureza da variável avaliada nem o tamanho da parcela experimental. Essa abordagem fixa pode levar a interpretações equivocadas da qualidade dos experimentos, especialmente quando aplicada a diferentes culturas ou condições experimentais específicas. Diante dessas limitações, propõe-se uma nova classificação do coeficiente de variação, mais adaptada à realidade de experimentos com mudas de eucalipto em fase de expedição. Foram avaliadas oito características morfológicas em mudas de seis clones de eucalipto (144, 224, BA7346, CO1407, TP361 e GG100), totalizando 8200 unidades. A estimativa do tamanho ótimo de parcela foi realizada com base na equação da máxima curvatura modificada com simulação bootstrap, método amplamente reconhecido pela sua capacidade de identificar o ponto em que o acréscimo de unidades experimentais deixa de proporcionar ganhos significativos na precisão. Os valores de coeficiente de variação obtidos foram posteriormente analisados conforme a distribuição dos dados. Para variáveis que apresentaram distribuição normal, foi utilizada a classificação baseada nas médias e desvios padrão; já para variáveis com distribuição não normal, adotou se a metodologia baseada na mediana e pseudo-sigma. Os resultados evidenciaram que o comportamento do coeficiente de variação em função do número de plantas por parcela é não linear. À medida que o número de plantas aumenta, os valores de CV exigidos para enquadrar os dados em faixas de baixa variação tornam-se mais rígidos, refletindo corretamente a redução do erro experimental. Essa variação de comportamento também foi influenciada pela natureza da variável morfológica avaliada, o que reforça a inadequação de classificações fixas e generalistas. A nova proposta apresentou faixas de classificação com transições bem definidas entre classes e maior aderência à variabilidade observada nos dados reais. Além disso, os métodos propostos mostraram-se mais eficazes do que o modelo tradicional ao considerar a distribuição dos dados, proporcionando maior sensibilidade na avaliação da precisão experimental. Portanto, a nova abordagem apresentada constitui uma ferramenta estatística mais adequada à realidade dos viveiros florestais, contribuindo para o aumento da confiabilidade dos experimentos e para a melhoria dos critérios de avaliação de mudas de eucalipto em fase de expedição
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/20441
dc.languagepor
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Agricultura Tropical
dc.publisher.departmentCentro Universitário Norte do Espírito Santo
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agricultura Tropical
dc.rightsopen access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectEucalyptus sp.
dc.subjectCoeficiente de variação
dc.subjectSimulação bootstrap
dc.subjectPrecisão experimental
dc.subjectCoefficient of variation
dc.subjectBootstrap resampling
dc.subjectExperimental precision
dc.subject.cnpqAgronomia
dc.titlePrecisão experimental com mudas de eucalipto de acordo com o tamanho ótimo de parcela
dc.title.alternativeExperimental precision in eucalyptus seedlings according to the optimal plot size
dc.typemasterThesis
foaf.mboxemail@ufes.br
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