Tamanho de amostra para avaliação do grau de multicolinearidade em caracteres produtivos de centeio
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X41667Palavras-chave:
Secale cereale L, Dimensionamento amostral, Correlação, Análise multivariadaResumo
Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação dos indicadores do grau de multicolinearidade - número de condição (NC), determinante da matriz de correlação (DET) e fator de inflação da variância (FIV) - em caracteres produtivos de centeio e verificar a variabilidade do tamanho de amostra entre os indicadores. Foram conduzidos cinco e três ensaios de uniformidade (cultivares BRS Progresso e Temprano, respectivamente) e avaliados sete caracteres produtivos em 780 plantas. Vinte e um casos foram obtidos a partir de sete caracteres, combinados cinco a cinco. Para cada caso, foram planejados 197 tamanhos de amostra (20, 25, 30, ..., 1.000 plantas) e para cada tamanho foram realizadas 2.000 reamostragens, com reposição. Para cada reamostra foram determinados o NC, DET e FIV e calculada a média das 2.000 estimativas de cada indicador do grau de multicolinearidade. Após, foi determinado o tamanho de amostra, por meio de: máxima curvatura modificado e modelos linear e quadrático segmentado com resposta platô. Houve superioridade do modelo quadrático segmentado com platô no ajuste do grau de multicolinearidade em função do tamanho de amostra para todos os indicadores. Há a necessidade de maior tamanho de amostra para a detecção da multicolinearidade quando o diagnóstico for realizado pelo DET e de tamanhos de amostra superiores a 101, 258 e 102 plantas quando o diagnóstico for realizado pelo número de condição, determinante e fator de inflação da variância, respectivamente.
Downloads
Referências
ALVARES CA, STAPE JL, SENTELHAS PC, de MORAES GONÇALVES JL, SPAROVEK G. Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorol. Zeitschrift. 2013;22(6):711-28.
ALVES BM, CARGNELUTTI FILHO A, BURIN C. Multicollinearity in canonical correlation analysis in maize. Genet. Mol. Res. 2017;16(1):1-14. https://doi.org/10.4238/gmr16019546.
ALVES BM, CARGNELUTTI FILHO A, BURIN C, TOEBE M. Correlações canônicas entre caracteres agronômicos e nutricionais proteicos e energéticos em genótipos de milho. Rev. Bras. Milho e Sorgo. 2016;15(2):171-85. https://doi.org/10.18512/1980-6477/rbms.v15n2p171-185.
AZEVEDO AM, SEUS R, GOMES CL, FREITAS EM de, CANDIDO DM, SILVA DJH da, et al. Correlações genotípicas e análise de trilha em famílias de meios-irmãos de couve de folhas. Pesqui. Agropecuária Bras. 2016;51(1):35-44. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2016000100005.
BAIER AC. Centeio. Passo Fundo - RS: EMBRAPA Trigo; 1994.
http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/164511/1/FL-06193.pdf.
CARGNELUTTI FILHO A, ALVES BM, SANTOS GO, WARTHA CA, KLEINPAUL JA, SILVEIRA DL. Sample size to estimate the mean and median of traits in flax. Brazilian J. Agric. Sci. 2018a;13(1):1-7. https://doi.org/10.5039/agraria.v13i1a5492.
CARGNELUTTI FILHO A, ALVES BM, TOEBE M, BURIN C, WARTHA CA. Sample size to estimate the mean of traits in jack bean. Brazilian J. Agric. Sci. 2018b;13(1):1-7.
https://doi.org/10.5039/agraria.v13i1a5505.
CARGNELUTTI FILHO A, WARTHA CA, KLEINPAUL JA, NEU IMM, SILVEIRA DL. Sample size to estimate the mean and median of traits in canola. J. Agric. Sci. 2018c;10(11):123-37. https://doi.org/10.5539/jas.v10n11p123.
FIELD A. Descobrindo a estatística utilizando o SPSS. 2 ed. Porto Alegre: Artmed; 2009.
FARAWAY J. faraway: Functions and Datasets for Books by Julian Faraway. R package version 1.0.7, 2016. https://CRAN.R-project.org/package=faraway.
FOLLMANN DN, CARGNELUTTI FILHO A, SANTOS MS dos, COSTA VO, PLAUTZ ÉN, SCOPEL JVF, et al. Correlations and path analysis in sunflower grown at lower elevations. J. Agric. Sci. 2019;11(2):445-53. https://doi.org/10.5539/jas.v11n2p445.
GUJARATI DN, PORTER DC. Econometria básica. 5 ed. Porto Alegre: AMGH Editora Ltda; 2011.
HAIR JF, BLANCK WC, BABIN BJ, ANDERSON RE, TATHAN RL. Análise multivariada de dados. 6 ed. Porto Alegre: Bookman; 2009.
MEIER VD, LESSMAN KJ. Estimation of optimum field plot shape and size for testing yield in Crambe abyssinica Hochst. Crop Science. 1971;11(5):648-650.
MONTGOMERY DC, PECK EA. Introduction to linear regression analysis. New York: John Wiley and Sons; 1982.
NOURAEIN M. Elucidating seed yield and components in rye (Secale cereale L.) using path and correlation analyses. Genet. Resour. Crop Evol. 2019;66(7), 1533–1542.
https://doi.org/10.1007/s10722-019-00813-6.
OLIVOTO T, NARDINO M, CARVALHO IR, FOLLMANN DN, FERRARI M, PELEGRIN AJ de, et al. Optimal sample size and data arrangement method in estimating correlation matrices with lesser collinearity: A statistical focus in maize breeding. African J. Agric. Res. 2017;12(2):93-103. https://doi.org/10.5897/AJAR2016.11799.
R TEAM CORE. R: A language and environment for statistical computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing; 2018. https://www.r-project.org.
SANTOS HG dos, JACOMINE PKT, ANJOS LHC dos, OLIVEIRA VÁ de, LUMBRERAS JF, COELHO MR, et al. Sistema brasileiro de classificação de solos. 5 ed. Brasília: Embrapa Solos; 2018.
SARI BG, LÚCIO AD, OLIVOTO T, KRYSCZUN DK, TISCHLER AL, DREBES L. Interference of sample size on multicollinearity diagnosis in path analysis. Pesqui. Agropecuária Bras. 2018;53(6):769-73. https://doi.org/10.1590/s0100-204x2018000600014.
TOEBE M, CARGNELUTTI FILHO A. Não normalidade multivariada e multicolinearidade na análise de trilha em milho. Pesqui. Agropecuária Bras. 2013;466-77. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2013000500002.
TOEBE M, BANDEIRA CT, FORTES SKG, CARVALHO JO de, TARTAGLIA F de L, TAMBARA AL, et al. Dimensionamento amostral e associação linear entre caracteres de Crotalaria spectabilis. Bragantia. 2017a;76(1):45-53. https://doi.org/10.1590/1678-4499.653.
TOEBE M, CARGNELUTTI FILHO A, STORCK L, LÚCIO AD. Sample size for estimation of direct effects in path analysis of corn. Genet. Mol. Res. 2017b;16(2):1-23. https://doi.org/10.4238/gmr16029523.
TOEBE M, CARGNELUTTI FILHO A, STORCK L, LÚCIO, AD. Direct effects on scenarios and types of path analyses in corn hybrids. Genet. Mol. Res. 2017c;16(1);1-15.//doi.org/10.4238/gmr16019529.
TOEBE M, MACHADO LN, TARTAGLIA FL, de CARVALHO JO, BANDEIRA CT, CARGNELUTTI FILHO A. Sample size for estimating mean and coefficient of variation in species of crotalarias. An. Acad. Bras. Cienc. 2018;90(2):1705-15. https://doi.org/10.1590/0001-3765201820170813.
WEI T, SIMKO, V. R package "corrplot": Visualization of a Correlation Matrix. Version 0.84, 2017. https://github.com/taiyun/corrplot.
Publicado
Versões
- 2022-01-14 (2)
- 2021-03-10 (1)
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2021 Ciência e Natura
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Para acessar a DECLARAÇÃO DE ORIGINALIDADE E EXCLUSIVIDADE E CESSÃO DE DIREITOS AUTORAIS clique aqui.
Diretrizes Éticas para Publicação de Revistas
A revista Ciência e Natura está empenhada em garantir a ética na publicação e na qualidade dos artigos.
A conformidade com padrões de comportamento ético é, portanto, esperada de todas as partes envolvidas: Autores, Editores e Revisores.
Em particular,
Autores: Os Autores devem apresentar uma discussão objetiva sobre a importância do trabalho de pesquisa, bem como detalhes e referências suficientes para permitir que outros reproduzam as experiências. Declarações fraudulentas ou intencionalmente incorretas constituem comportamento antiético e são inaceitáveis. Artigos de Revisão também devem ser objetivos, abrangentes e relatos precisos do estado da arte. Os Autores devem assegurar que seu trabalho é uma obra totalmente original, e se o trabalho e / ou palavras de outros têm sido utilizadas, isso tem sido devidamente reconhecido. O plágio em todas as suas formas constitui um comportamento publicitário não ético e é inaceitável. Submeter o mesmo manuscrito a mais de um jornal simultaneamente constitui um comportamento publicitário não ético e é inaceitável. Os Autores não devem submeter artigos que descrevam essencialmente a mesma pesquisa a mais de uma revista. O Autor correspondente deve garantir que haja um consenso total de todos os Co-autores na aprovação da versão final do artigo e sua submissão para publicação.
Editores: Os Editores devem avaliar manuscritos exclusivamente com base no seu mérito acadêmico. Um Editor não deve usar informações não publicadas na própria pesquisa do Editor sem o consentimento expresso por escrito do Autor. Os Editores devem tomar medidas de resposta razoável quando tiverem sido apresentadas queixas éticas relativas a um manuscrito submetido ou publicado.
Revisores: Todos os manuscritos recebidos para revisão devem ser tratados como documentos confidenciais. As informações ou ideias privilegiadas obtidas através da análise por pares devem ser mantidas confidenciais e não utilizadas para vantagens pessoais. As revisões devem ser conduzidas objetivamente e as observações devem ser formuladas claramente com argumentos de apoio, de modo que os Autores possam usá-los para melhorar o artigo. Qualquer Revisor selecionado que se sinta desqualificado para rever a pesquisa relatada em um manuscrito ou sabe que sua rápida revisão será impossível deve notificar o Editor e desculpar-se do processo de revisão. Os Revisores não devem considerar manuscritos nos quais tenham conflitos de interesse resultantes de relacionamentos ou conexões competitivas, colaborativas ou outras conexões com qualquer dos autores, empresas ou instituições conectadas aos documentos.
