DelPapa - Aplicativo computacional para a análise de dados de experimentos no delineamento blocos ao acaso, usando o método Papadakis / DelPapa - Software tools for analyzing data for experiments in randomized block design using the Papadakis method

O aplicativo computacional para a análise de dados de experimentos executados no delineamento blocos ao acaso, por meio do método usual e de Papadakis, foi desenvolvido em sua primeira versão (não publicada), na linguagem de programação Pascal. Considerando que o método de Papadakis foi eficiente para as principais culturas agrícolas (milho, soja, feijão e trigo) e, para tornar o aplicativo mais amigável, a versão em Pascal foi reprogramada em Java, cuja denominação é DelPapa. Este aplicativo <https://sourceforge.net/projects/delpapa/files/?source=navbar> realiza a análise de variância segundo o delineamento blocos ao acaso pelo método usual (estima parâmetros genéticos, medidas de qualidade experimental e testes dos pressupostos da análise de variância) e pelo método de Papadakis. Usando as médias ajustadas pela covariável (média dos erros das parcelas vizinhas), também realiza o teste Scott e Knott (P=0,05) para agrupar os tratamentos.

The software tool for data analysis from experiments performed in a randomized block design, by the usual manner and by the Papadakis method, was developed in its first version (unpublished), in the Pascal programming language. Whereas the Papadakis method was efficient for the major crops (corn, soybeans, beans and wheat) and because of its friendly software tools, the Pascal version was reprogrammed in Java, whose name is DelPapa. This software tools <https://sourceforge.net/projects/delpapa/files/?source=navbar> makes the analysis of variance according to a randomized block design by usual manner (estimate the genetic parameters, the accuracy measurements and the verification of assumptions for analysis of variance) and by the method of Papadakis. Using the adjusted means for the covariate (mean of errors of the neighboring plots), the Scott and Knott grouping test (P=0.05) is also carried out.

DelPapa - Aplicativo computacional para a análise de dados de experimentos no delineamento blocos ao acaso, usando o método Papadakis / DelPapa - Software tools for analyzing data for experiments in randomized block design using the Papadakis method

O aplicativo computacional para a análise de dados de experimentos executados no delineamento blocos ao acaso, por meio do método usual e de Papadakis, foi desenvolvido em sua primeira versão (não publicada), na linguagem de programação Pascal. Considerando que o método de Papadakis foi eficiente para as principais culturas agrícolas (milho, soja, feijão e trigo) e, para tornar o aplicativo mais amigável, a versão em Pascal foi reprogramada em Java, cuja denominação é DelPapa. Este aplicativo realiza a análise de variância segundo o delineamento blocos ao acaso pelo método usual (estima parâmetros genéticos, medidas de qualidade experimental e testes dos pressupostos da análise de variância) e pelo método de Papadakis. Usando as médias ajustadas pela covariável (média dos erros das parcelas vizinhas), também realiza o teste Scott e Knott (P=0,05) para agrupar os tratamentos.(AU)

The software tool for data analysis from experiments performed in a randomized block design, by the usual manner and by the Papadakis method, was developed in its first version (unpublished), in the Pascal programming language. Whereas the Papadakis method was efficient for the major crops (corn, soybeans, beans and wheat) and because of its friendly software tools, the Pascal version was reprogrammed in Java, whose name is DelPapa. This software tools makes the analysis of variance according to a randomized block design by usual manner (estimate the genetic parameters, the accuracy measurements and the verification of assumptions for analysis of variance) and by the method of Papadakis. Using the adjusted means for the covariate (mean of errors of the neighboring plots), the Scott and Knott grouping test (P=0.05) is also carried out.(AU)

Precisão experimental de ensaios de trigo analisados pelo método de Papadakis / Experimental precision in wheat cultivars trials using the Papadakis method

O objetivo deste trabalho foi verificar se o uso da análise dos resultados dos ensaios de valor de cultivo e uso (VCU) de trigo pelo método de Papadakis modifica os pressupostos do modelo matemático e as medidas de precisão experimental. Para isso, foram usados os dados de produtividade de grãos de trigo de 48 ensaios de VCU, conduzidos sob delineamento de blocos ao acaso, entre 2008 e 2011. Para cada ensaio, sem e com o uso do método de Papadakis, foram realizados a verificação dos pressupostos, a análise de variância, os testes de hipóteses e calculadas as estatísticas para a identificação da precisão experimental. Esses pressupostos não foram violados para os dois métodos de análise (sem e com Papadakis). Com o uso do método de Papadakis (parcelas vizinhas), aumenta o índice de diferenciação de Fasoulas, 29,7 contra 15,5 sem o uso do método e a acurácia seletiva, 0,95 contra 0,90 sem o uso do método. Ensaios com três repetições, analisados com o método de Papadakis, possibilitam a identificação de cultivares de trigo com superioridade na produtividade de grãos com 90% de precisão. Para manter a precisão de 90% na análise sem o uso de Papadakis, seriam necessárias seis repetições.

The aim of this research was to verify whether the use of wheat yield trials results analysis, using the Papadakis method, modifies the assumptions of the mathematical model and indicators of experimental precision. Wheat productivity data, 2008 to 2011 years, obtained from 48 cultivar yield trials under randomized block design were considered. In each trial, either with or without the use of the Papadakis method, the assumptions, analysis of variance and hypothesis tests were verified as well as the calculations to identify the experimental precision. The assumptions were not violated by both methods (with or without de Papadakis method). With the Papadakis method (neighboring plots) the differentiation of the Fasoulas index increased, 29.7 compared to 15.5 without the use of the method, and the selective accuracy, 0.95 against 0.90 without the method. Trials using three replications when analysed by the Papadakis method allowed to identify superior bean varieties with 90% precision. In order to maintain the same precision (90%), six replications would be necessary without the Papadakis method.

Precisão experimental de ensaios de trigo analisados pelo método de Papadakis / Experimental precision in wheat cultivars trials using the Papadakis method

O objetivo deste trabalho foi verificar se o uso da análise dos resultados dos ensaios de valor de cultivo e uso (VCU) de trigo pelo método de Papadakis modifica os pressupostos do modelo matemático e as medidas de precisão experimental. Para isso, foram usados os dados de produtividade de grãos de trigo de 48 ensaios de VCU, conduzidos sob delineamento de blocos ao acaso, entre 2008 e 2011. Para cada ensaio, sem e com o uso do método de Papadakis, foram realizados a verificação dos pressupostos, a análise de variância, os testes de hipóteses e calculadas as estatísticas para a identificação da precisão experimental. Esses pressupostos não foram violados para os dois métodos de análise (sem e com Papadakis). Com o uso do método de Papadakis (parcelas vizinhas), aumenta o índice de diferenciação de Fasoulas, 29,7 contra 15,5 sem o uso do método e a acurácia seletiva, 0,95 contra 0,90 sem o uso do método. Ensaios com três repetições, analisados com o método de Papadakis, possibilitam a identificação de cultivares de trigo com superioridade na produtividade de grãos com 90% de precisão. Para manter a precisão de 90% na análise sem o uso de Papadakis, seriam necessárias seis repetições.(AU)

The aim of this research was to verify whether the use of wheat yield trials results analysis, using the Papadakis method, modifies the assumptions of the mathematical model and indicators of experimental precision. Wheat productivity data, 2008 to 2011 years, obtained from 48 cultivar yield trials under randomized block design were considered. In each trial, either with or without the use of the Papadakis method, the assumptions, analysis of variance and hypothesis tests were verified as well as the calculations to identify the experimental precision. The assumptions were not violated by both methods (with or without de Papadakis method). With the Papadakis method (neighboring plots) the differentiation of the Fasoulas index increased, 29.7 compared to 15.5 without the use of the method, and the selective accuracy, 0.95 against 0.90 without the method. Trials using three replications when analysed by the Papadakis method allowed to identify superior bean varieties with 90% precision. In order to maintain the same precision (90%), six replications would be necessary without the Papadakis method.(AU)

Optimum plot size and number of replications related to selective precision / Tamanho ótimo de parcela e número de repetições relacionados à acurácia seletiva

Planning agricultural trials and evaluating their precision is important in determining the credibility of the results obtained from the research. There are various methods for estimating optimum plot size and various statistics used to measure precision. Selective precision has been cited recently as being an adequate measurement for evaluating experimental precision. The aim of this study is to propose a modification in the way the optimum plot size is estimated, related to the variability of the experimental area and prefixed selective precision. The method was applied to a set of six trials with potatoes. The optimum plot size, which was estimated on the basis of the relation between the variation coefficients and different plot sizes, can be estimated by considering simultaneously and in a prefixed way, the number of replications and the selective precision related to the treatments that are being evaluated. The optimum plot size for potato varies between four and thirteen hills, depending on the number of repetitions and the selective precision that will be used.

Planejar os ensaios e avaliar a magnitude da precisão experimental é importante para determinar o nível da credibilidade dos resultados obtidos na pesquisa. Existem diversos métodos para estimar tamanho de parcela e diferentes estatísticas como medida de precisão. Recentemente, a acurácia seletiva tem sido mencionada como sendo uma estatística adequada para avaliar a precisão experimental. O objetivo deste trabalho é propor uma estimativa do tamanho ótimo de parcela relacionado à variabilidade da área experimental e à acurácia seletiva pré-fixada. O método foi aplicado a um conjunto de seis ensaios com batata. O tamanho ótimo de parcela, que era estimado a partir da relação entre o coeficiente de variação e o tamanho de parcela, pode ser estimado considerando, simultaneamente e de forma pré-fixada, o número de repetições e da acurácia seletiva referente aos tratamentos que estão sendo avaliados. O tamanho ótimo de parcela para batata varia entre quarto e treze covas, dependendo do número de repetições e da acurácia seletiva fixada.

Optimum plot size and number of replications related to selective precision

Planning agricultural trials and evaluating their precision is important in determining the credibility of the results obtained from the research. There are various methods for estimating optimum plot size and various statistics used to measure precision. Selective precision has been cited recently as being an adequate measurement for evaluating experimental precision. The aim of this study is to propose a modification in the way the optimum plot size is estimated, related to the variability of the experimental area and prefixed selective precision. The method was applied to a set of six trials with potatoes. The optimum plot size, which was estimated on the basis of the relation between the variation coefficients and different plot sizes, can be estimated by considering simultaneously and in a prefixed way, the number of replications and the selective precision related to the treatments that are being evaluated. The optimum plot size for potato varies between four and thirteen hills, depending on the number of repetitions and the selective precision that will be used.

Planejar os ensaios e avaliar a magnitude da precisão experimental é importante para determinar o nível da credibilidade dos resultados obtidos na pesquisa. Existem diversos métodos para estimar tamanho de parcela e diferentes estatísticas como medida de precisão. Recentemente, a acurácia seletiva tem sido mencionada como sendo uma estatística adequada para avaliar a precisão experimental. O objetivo deste trabalho é propor uma estimativa do tamanho ótimo de parcela relacionado à variabilidade da área experimental e à acurácia seletiva pré-fixada. O método foi aplicado a um conjunto de seis ensaios com batata. O tamanho ótimo de parcela, que era estimado a partir da relação entre o coeficiente de variação e o tamanho de parcela, pode ser estimado considerando, simultaneamente e de forma pré-fixada, o número de repetições e da acurácia seletiva referente aos tratamentos que estão sendo avaliados. O tamanho ótimo de parcela para batata varia entre quarto e treze covas, dependendo do número de repetições e da acurácia seletiva fixada.

Optimum plot size and number of replications related to selective precision

Planning agricultural trials and evaluating their precision is important in determining the credibility of the results obtained from the research. There are various methods for estimating optimum plot size and various statistics used to measure precision. Selective precision has been cited recently as being an adequate measurement for evaluating experimental precision. The aim of this study is to propose a modification in the way the optimum plot size is estimated, related to the variability of the experimental area and prefixed selective precision. The method was applied to a set of six trials with potatoes. The optimum plot size, which was estimated on the basis of the relation between the variation coefficients and different plot sizes, can be estimated by considering simultaneously and in a prefixed way, the number of replications and the selective precision related to the treatments that are being evaluated. The optimum plot size for potato varies between four and thirteen hills, depending on the number of repetitions and the selective precision that will be used.

Planejar os ensaios e avaliar a magnitude da precisão experimental é importante para determinar o nível da credibilidade dos resultados obtidos na pesquisa. Existem diversos métodos para estimar tamanho de parcela e diferentes estatísticas como medida de precisão. Recentemente, a acurácia seletiva tem sido mencionada como sendo uma estatística adequada para avaliar a precisão experimental. O objetivo deste trabalho é propor uma estimativa do tamanho ótimo de parcela relacionado à variabilidade da área experimental e à acurácia seletiva pré-fixada. O método foi aplicado a um conjunto de seis ensaios com batata. O tamanho ótimo de parcela, que era estimado a partir da relação entre o coeficiente de variação e o tamanho de parcela, pode ser estimado considerando, simultaneamente e de forma pré-fixada, o número de repetições e da acurácia seletiva referente aos tratamentos que estão sendo avaliados. O tamanho ótimo de parcela para batata varia entre quarto e treze covas, dependendo do número de repetições e da acurácia seletiva fixada.

Experimental precision in corn trials using the Papadakis method / Precisão experimental dos ensaios de milho pelo método de Papadakis

The objective of this work was to verify whether the use of the Papadakis method in competing corn hybrid trials would lead to modifications in the validity of assumptions for the mathematical model of variance analysis and for experimental precision indicators. To achieve this, corn-grain-yield data from 25 competing corn hybrid trials, performed in a design of complete randomized blocks, were examined. Each trial entailed verification of assumptions, variance analysis, hypothesis tests, statistics to identify experimental precision, and analysis using the Papadakis method. This method improves experimental precision indicators. The assumptions were valid for both analysis types (without Papadakis and with Papadakis). Mean figures for the Fasoulas differentiation index increased from 8.5 to 20.7 and selective precision rose from 0.82 to 0.92. Trials with three repetitions analyzed using the Papadakis method enabled the identification of superior corn hybrids in relation to grain yield, with 86.5 percent precision. To maintain the same precision in conventional analysis, four times the number of repetitions would be necessary.

Objetivou-se, no trabalho, verificar se há modificações em relação ao atendimento dos pressupostos do modelo matemático da análise de variância e indicadores de precisão experimental, com a aplicação do método de Papadakis, em ensaios de competição de híbridos de milho. Para isso, foram usados os dados de produtividade de grãos de milho de 25 ensaios de competição de híbridos, conduzidos no delineamento blocos completos ao acaso. Em cada ensaio, foram realizadas: a verificação dos pressupostos, a análise de variância, os testes de hipóteses, estatísticas para identificação da precisão experimental e a análise pelo método de Papadakis. O método de Papadakis melhora os indicadores de precisão experimental. Os pressupostos não foram violados para os dois métodos de análise (sem Papadakis e com Papadakis). A média do índice de diferenciação de Fasoulas aumentou de 8,5 para 20,7 e a acurácia seletiva de 0,82 para 0,92. Ensaios com três repetições analisados com o método de Papadakis possibilitam a identificação de híbridos superiores de milho em relação à produtividade de grãos, com 86,5 por cento de precisão. Para manter a mesma precisão na análise usual seria necessário o quádruplo do número de repetições.