ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL NO MELHORAMENTO
Prof. Saulo Chaves
ESALQ / USP - Departamento de Genética
LGN 313 - Melhoramento Genético
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O melhoramento vegetal é a arte, a ciência e o negócio de alteração genética das plantas para benefício do homem. É a forma mais ecologicamente correta de aumentar a produção de alimentos (e outras matérias-primas de base agropecuária), com a adaptação da planta ao ambiente, e não do ambiente a planta
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O manejo de recursos genéticos é de grande importância para o melhoramento vegetal, uma vez que tais recursos representam a matéria-prima sobre a qual o melhoramento trabalhará. O manejo destes recursos amenizará os malefícios da erosão genética e, por consequência, evitará a vulnerabilidade genética.
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Genética
Estatística e experimentação
Experimentação
Por que experimentar?
- Dosagem de adubo: quanto mais, melhor?
- Espaçamento: mais denso ou espaçado?
- Pós-colheita: mais tempo ou menos tempo?
- Defensivos: qual fórmula? Afeta a produção? Qual dose?
Experimentação
Por que experimentar no melhoramento?
\[ F = G + A + G \times A \]
Experimentação
Por que experimentar no melhoramento?
- Quanto maior o número de genes, maior a amplitude de variação esperada!
Experimentação
Por que experimentar no melhoramento?
- A seleção é baseada no \(F\), mas o foco é no \(G\)!
Experimentação
Por que experimentar no melhoramento?
- Interação genótipos por ambientes
Experimentação
A experimentação é a chave para o estudo da relação causa-efeito e da decisão com embasamento no método científico. Ela objetiva o planejamento, execução, coleta e análise de dados, e interpretação dos resultados. Sem uma boa experimentação, não há bons resultados!
Inferência estatística
Inferência estatística
Hipóteses: É uma suposição quanto ao valor de um parâmetro populacional, ou uma afirmação quanto à natureza da população.
Inferência estatística
- Teste de hipóteses
- \(H_0 \to\) Hipótese nula: os resultados observados são devidos ao acaso
- \(H_1 \to\) Hipótese alternativa: assume a existência de um efeito para além do acaso
- A formulação das hipóteses é o primeiro passo para a construção de experimentos
Inferência estatística
- Hipótese alternativa: conhecimento do cientista
- Testes estatísticos (t, F, \(\chi^2\), etc.)
- Aceita \(H_0\) ou não rejeita \(H_0\)?
- “A ausência de evidências não é evidência de ausência”
Inferência estatística
- Regra de decisão: nível de significância (\(\alpha\))
- Probabilidade de cometer o Erro Tipo I (rejeitar \(H_0\) sendo ela verdadeira)
Inferência estatística
- Em experimentos agrícolas (e no melhoramento), geralmente utiliza-se \(\alpha = 0,05\)
Inferência estatística
- Regra de decisão: p-valor
- Probabilidade de observar uma estatística tão ou mais extrema que a calculada, dado que a hipótese nula é a verdadeira (acaso)
- \(\downarrow\) p-valor, \(\uparrow\) chances de \(H_0\) ser falsa
- \(\mbox{p-valor} < \alpha \to\) Rejeita \(H_0\)
Estatística experimental
Experimento
Estudo previamente planejado, que segue determinados princípios básicos, e onde comparam-se os efeitos de vários tratamentos
Estatística experimental
- Relação de causa e efeito entre dois tipos de variáveis
- Variável causal ou tratamento
- Variável resposta
- No melhoramento: se eu mudar o tratamento (cultivar), como muda o desempenho da lavoura?
Estatística experimental
Estatística experimental
- Fatores não-controláveis: erro experimental
- Efeitos ambientais aleatórios
- Erros de medição
- Aumentam ou diminuem a variável resposta
- Minimização do erro
Estatística experimental
- Como diminuir o erro?
Estatística experimental
- Unidade experimental: unidade onde se aplica o tratamento (parcela)
- Atenção: unidade experimental \(\neq\) unidade observacional
Estatística experimental
- Bordadura: área não-mensurada que possui a função de proteger a área mensurada de efeitos externos
Estatística experimental
- Ao redor do experimento e/ou entre tratamentos (competição)
- Área total \(\neq\) área útil
Visão geral
- Imagine que queremos testar 4 clones de batata
- A priori, sabemos que eles são bons
- Para determinada área, queremos saber qual o melhor
- Solução: instalar um experimento
- Experimento 1:
Repetição
- Aumenta o poder do teste em detectar diferenças
- Aumenta a precisão das estimativas dos parâmetros
- Garante a obtenção do erro experimental
\[ \widehat{e}_{ij} = y_{ij} - \overline{y}_{i.} \]
Casualização
- Garante que não haja favorecimento de nenhum tratamento
- Valida a estimativa dos erros experimentais
- Garante a independência dos erros experimentais
Controle na casualização
- Se houver fatores pertubadores controláveis no experimento (ex.: gradientes)
- Diminui o efeito devido aos erros aleatórios
- Resultados mais confiáveis
Inteiramente casualizado
- Repetição e casualização
- Adequados para ensaios com condições ambientais homogêneas
- Exemplo: casa de vegetação, laboratórios, etc.
Blocos completos casualizados
- Repetição, casualização e controle local
- Adequados para ensaios com condições ambientais heterogêneas
- Exemplo: campo
Vimos hoje
A experimentação é a chave para o estudo da relação causa-efeito e da decisão com embasamento no método científico. Ela objetiva o planejamento, execução, coleta e análise de dados, e interpretação dos resultados. Sem uma boa experimentação, não há bons resultados!
Vimos hoje
No melhoramento, a experimentação é chave para separar os efeitos genotípicos dos efeitos ambientais.
Vimos hoje
A elaboração de hipóteses é o primeiro passo para a construção de experimentos. Estes, por sua vez, são compostos de tratamentos arranjos em unidades experimentais (parcelas), e seguem certos princípios.
Vimos hoje
Os princípios básicos da experimentação são repetição, casualização e controle local. A razão de ser dos três princípios está relacionada ao manejo e controle dos erros experimentais.
Grato!