Restrictions of the correlation in the tests of seed germination and seedling emergence / RestriÃÃes da correlaÃÃo nos testes de germinaÃÃo de sementes e emergÃncia de plÃntulas

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Coeficiente de Pearson r à usado para comparar experimentos cientÃficos. Em tecnologias de sementes serve para comparar resultados de procedimentos que medem vigor. Quando se prognosticam resultados de correlaÃÃes baseados em condiÃÃes similares e eles nÃo acontecem, a correlaÃÃo de Pearson enfrenta crÃticas, atribuÃdas principalmente a duas causas. Primeiramente pela estatÃstica, para cuja utilizaÃÃo da correlaÃÃo de Pearson existem prescriÃÃes nem sempre observadas, talvez por nÃo serem entendidas como pressuposiÃÃes. Exigem-se variÃveis mÃtricas naturalmente associadas, com distribuiÃÃo normal bivariada, pareamento, homoscedasticidade, nuvem de dispersÃo retilÃnea; detectÃÃo de outliers. Somam-se observaÃÃes prÃticas quanto à validade restrita a um trecho da sÃrie de dados, da criaÃÃo de faixas de valores para considerÃ-la de âbaixaâ a âaltaâ, da necessidade da anÃlise grÃfica, da interpretaÃÃo de significÃncia, entre outras. A segunda causa seria justamente a existÃncia de variaÃÃo biolÃgica devido a fatores diversos externos e interno Ãs sementes, servindo Ãs vezes de sustentÃculo para conclusÃes de interesse do pesquisador. No objetivo de identificar aplicabilidade das correlaÃÃes e as causas de resultados estranhos, foram comparados dados existentes no LaboratÃrio de AnÃlises de Sementes do ICIAG da Universidade Federal de UberlÃndia-MG, testes germinaÃÃo de envelhecimento acelerado em condiÃÃes ideais de repetibilidade em laboratÃrio, e teste de emergÃncia de plÃntulas em campo, e outras variÃveis simuladas, havendo incidÃncia de resultados estranhos. A representaÃÃo grÃfica normal da dispersÃo entre X e Y mostra satisfatoriamente o correlacionamento de variÃveis naturalmente associadas com n grande. Entretanto, se a covariÃncia nÃo à tÃo Ãbvia, a disperÃÃo Y=f(X) nÃo à suficiente para mostrar crescimento ou decrÃscimo simultÃneo entre as variÃveis. Usando metodologia alternativa de plotagem das variÃveis em relaÃÃo a uma variÃvel auxiliar Z, de mesmos n elementos que X e Y, pÃde-se estudar individualmente o comportamento das variÃveis. O mÃtodo grÃfico permitiu taxar correlaÃÃes em vÃlidas ou nÃo pela similaridade das variÃveis, comparÃvel à homoscedasticidade; verificar outliers em n pequeno ou grande; agrupamento de outliers em âtrecho dissidenteâ e mostrar efeito de tratamentos. Nos casos analisados, concluiu-se que, comparando vigor de sementes com resultados sà de laboratÃrio, tÃo bem como no seu relacionamento com os de campo; e entre dados simulados, as inconsistÃncias de resultados de correlaÃÃes sÃo preponderantes por nÃo seguirem as prescriÃÃes da literatura, entre outras. A magnitude das distorÃÃes por causas estatÃsticas nÃo deixou espaÃo para mensurar efeitos da variaÃÃo de condiÃÃes biolÃgicas de sementes, alteraÃÃes temporais relativas a manuseio ou edafoclimÃticas.

ASSUNTO(S)

falhas em correlaÃÃes homoscedasticidade nas correlaÃÃes correlation reliability outliers detection in the correlation sementes prescriÃÃes da correlaÃÃo failure in correlations homoscedasticity in correlations estatÃstica agrÃcola confiabilidade de correlaÃÃes detectar outliers na correlaÃÃo prescriptions of correlation use agronomia germinaÃÃo

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