Avaliação do coeficiente de variação em experimentos com a cultura da cana-de-açúcar
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Data
2022-01-10
Autores
Mantovani, Fábia Eduarda
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Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Resumo
A cana-de-açúcar é uma gramínea de alto poder produtivo que movimenta 2% do PIB e é um dos pilares da economia brasileira, gerando a partir da sacarose a produção de açúcar e álcool. A realização de experimentos com cana-de-açúcar é crucial para se obter informações que auxiliem no aumento da produtividade e na qualidade da matéria-prima. Contudo, experimentos realizados de maneira incorreta podem comprometer a precisão dos resultados, o que pode acarretar conclusões equivocadas e consequentemente comprometer o manejo da cultura. O presente trabalho teve como objetivo recomendar uma tabela de classificação de coeficiente de variação (CV), utilizando os métodos propostos por Garcia, Judice, Costa e Pimentel-Gomes, a fim de levantar informações relevantes para contribuir com a melhor qualidade e precisão dos experimentos realizados. Para isso, os valores de CV foram coletados da literatura científica e foram realizados testes estatísticos para verificar a normalidade, aderência e heterogeneidade dos dados, permitindo assim, definir o melhor método de classificação para cada variável estudada. Os resultados mostraram que os dados estudados não se enquadraram na faixa de classificação de CV proposta por Pimentel-Gomes, contudo para os dados que apresentaram distribuição normal os métodos de Garcia, Judice et al. e Costa et al. foram os mais adequados. Já para os dados que apresentaram distribuição não normal, recomendou-se o método de Costa et al.
Sugarcane is a highly productive grass that moves 2% of PIB and is one of the pillars of the Brazilian economy, generating sugar and alcohol from sucrose. The performance of experiments with sugarcane is crucial to obtain information that assists to increase productivity and the quality of the raw material. However, experiments performed incorrectly can compromise the accuracy of the results, which can lead to wrong conclusions and consequently compromise the management of the culture. The present study aimed to recommend a coefficient of variation (CV) classification table using the methods proposed by Garcia, Judice, Costa, and Pimentel-Gomes, to gather relevant information to contribute to the best quality and precision of the experiments performed. For this, the CV values were collected from the scientific literature and statistical tests were performed to verify the normality, adherence, and heterogeneity of the data, thus allowing to define the best classification method for each variable studied. The results showed that the data studied did not fit into the range of CV classification proposed by Pimentel-Gomes, however for the data that presented normal distribution, the methods of Garcia, Judice et al., and Costa et al. were the most appropriate. As for the data that showed a non-normal distribution, the method by Costa et al.
Sugarcane is a highly productive grass that moves 2% of PIB and is one of the pillars of the Brazilian economy, generating sugar and alcohol from sucrose. The performance of experiments with sugarcane is crucial to obtain information that assists to increase productivity and the quality of the raw material. However, experiments performed incorrectly can compromise the accuracy of the results, which can lead to wrong conclusions and consequently compromise the management of the culture. The present study aimed to recommend a coefficient of variation (CV) classification table using the methods proposed by Garcia, Judice, Costa, and Pimentel-Gomes, to gather relevant information to contribute to the best quality and precision of the experiments performed. For this, the CV values were collected from the scientific literature and statistical tests were performed to verify the normality, adherence, and heterogeneity of the data, thus allowing to define the best classification method for each variable studied. The results showed that the data studied did not fit into the range of CV classification proposed by Pimentel-Gomes, however for the data that presented normal distribution, the methods of Garcia, Judice et al., and Costa et al. were the most appropriate. As for the data that showed a non-normal distribution, the method by Costa et al.
Descrição
Palavras-chave
Produtividade, Classificação da variação, Saccharum sp, Productivity, Variation classification