ANÁLISE ESTATÍSTICA DO TESTE DE TETRAZÓLIO DE CULTIVARES DE
SOJA: ESTUDO DE CASO PARA A REGIÃO DO ALTO
PARANAÍBA – MG
Guilherme Pereira de Oliveira1
Bruno Henrique Gomes2
Fabrícia Matos de Oliveira3 4
1 Introdução
O Brasil é um dos maiores produtores de soja do mundo, somente na safra de
2011/2012 o país produziu o equivalente a 75,0 milhões de toneladas. Nesse contexto,
diante da alta produtividade, a soja é amplamente empregada no setor alimentício [2].
A agricultura moderna concentra grandes esforços no sentido de aumentar a
produtividade de soja, utilizando cultivares mais produtivas e com resistência a doenças,
obtidas via melhoramento genético [5]. Contudo as sementes somente estarão aptas para
uso, se apresentarem elevada qualidade genética, física, fisiológica e sanitária.
Deste modo são realizados inúmeros testes para garantir a qualidade das
sementes, sendo que o teste de tetrazólio se destaca dentre estes. O teste é amplamente
empregado devido à sua rapidez, precisão e também pelo grande número de
informações fornecidas pelo mesmo. Este, além de avaliar a viabilidade e o vigor dos
lotes de sementes, fornece o diagnóstico das possíveis causas responsáveis pela redução
de sua qualidade, devido a danos mecânicos, deterioração por umidade e danos de
percevejo, que são os problemas que mais comumente afetam a qualidade fisiológica da
semente de soja [4].
Por meio do teste de tetrazólio é possível identificar danos decorrentes de geadas
e estresse. O fornecimento desse diagnóstico tem sido o grande responsável pelo
elevado índice de adoção do teste no Brasil [4].
Diante da grande importância do teste de tetrazólio na determinação do vigor de
soja, o objetivo deste trabalho é comparar estatisticamente a média dos resultados do
teste de tetrazólio em cinco cultivares de soja produzidas na região do Alto Paranaíba MG.
_____________________________________
1
INGEB- Universidade Federal de Uberlândia – Campus Patos de Minas – Graduando em Biotecnologia. Email:
[email protected]
2
INGEB- Universidade Federal de Uberlândia – Campus Patos de Minas – Graduando em Biotecnologia. Email:
[email protected]
3
FAMAT - Universidade Federal de Uberlândia – Campus Patos de Minas - Professora. Email:
[email protected].
4
Agradecimento à FAPEMIG pelo apoio financeiro.
1
2 Material e métodos
Os resultados do teste de tetrazólio das cultivares foram obtidos com uma
empresa da região do Alto Paranába – MG, onde se optou por um delineamento
inteiramente ao acaso. Após realizar a amostragem foi feita a análise de variância para
verificar se houve diferença entre os tratamentos. Caso haja diferença entre tratamentos,
será realizado o teste de Tukey para identificar qual cultivar obteve média maior.
A análise de variância é o processo mais frequentemente utilizado na análise e
interpretação de dados experimentais em ciências agrárias. Ela foi proposta por Fisher
no início do século XX e visa à decomposição da soma de quadrados total em
componentes associados às fontes de variação previamente estabelecidas [6].
2.1 Pressuposições da análise de variância
Para a realização de uma análise de variância devem-se aceitar algumas
pressuposições básicas:
1.Aditividade: os efeitos de tratamento e erro devem ser aditivos;
2.Independência: os erros devem ser independentes, ou seja, a probabilidade de que o
erro de uma observação qualquer tenha um determinado valor não deve depender dos
valores dos outros erros;
3.Normalidade: os erros devem ser normalmente distribuídos;
4.Homogeneidade: os erros devem apresentar variâncias comuns.
2.2 Delineamento inteiramente casualizado (DIC)
No delineamento inteiramente casualizado (DIC) é necessário a completa
homogeneidade das condições ambientais e do material experimental (como por
exemplo, quanto à fertilidade do solo, distribuição uniforme de água, etc) sendo os
tratamentos distribuídos nas parcelas de forma inteiramente casual (aleatória). O DIC
possui apenas os princípios da casualização e da repetição [1].
O modelo estatístico para o delineamento inteiramente casualizado é dado por:
yij = µ + α i + eij
(1)
em que:
yij é o valor observado na parcela experimental que recebeu o i -ésimo tratamento
na j -ésima repetição ( j =1,..., r) ;
µ representa uma constante geral associada e esta variável aleatória;
2
α i é o efeito do tratamento i (i =1,2,...,t ) ;
eij é o erro experimental associado a observação yij , suposto ter distribuição normal
com média zero e variância comum.
Na Tabela 1 é apresentado o esquema da análise de variância para os
experimentos instalados no delineamento inteiramente casualizado.
Tabela 1. Esquema da análise de variância para experimentos instalados no delineamento inteiramente
casualizado.
FV
Tratamento
Erro
Total
GL
t-1
t(r-1)
tr - 1
SQ
SQ trat
SQ Erro
SQ Total
QM
QM trat
QM Erro
F
QM trat/QM Erro
Para a realização do teste de Tukey foi utilizado o Sisvar, este é um programa de
análises estatísticas e planejamento de experimentos e foi desenvolvido principalmente
com finalidades didáticas [3].
O teste de Tukey utiliza a distribuição da amplitude padronizada (q). Sejam n
observações Y1, Y2, ... , Yn de uma distribuição normal, com média µ e variância σ2,
com um estimador s2 de σ2 e baseado na padronização representado por 2, onde é
possível criar tabelas dos quantis as amplitudes padronizadas para serem usadas nos
testes.
q(1,v ) =
Max(Yi ) − Mi (Yi )
s
(2)
Os valores de q dependem essencialmente de α (nível de significância), n
(número de observações) e v (graus de liberdade). Desse modo o valor de q indica que a
chance de se obter, em outro experimento semelhante sob H0, uma amplitude
padronizada igual ou superior ao seu valor. Vale resaltar que o valor de q é obtido
através de uma tabela com valores já padronizados.
Já a diferença mínima significativa (∆) do teste pode então ser definida para um
nível α de significância, com a finalidade de testar a hipótese H0: µi - µi’ = 0, como
demonstrado em 3.
∆ = q( n,v ,α ) =
1^
QME
V ( D) = q( n ,v ,α )
2
r
3
(3)
Assim, todos os valores de D, estimativas do contraste que superarem o valor de
∆ (diferença mínima significativa), serão considerados estatisticamente significativos, e
a hipótese H0: µi - µi’ = 0 deve ser rejeitada naquele nível nominal de significância α
estabelecido. Dessa maneira o teste de Tukey tem objetivo de controlar a taxa de erro
por experimento, sendo bastante conservador com relação à taxa de erro por
comparação [6].
3 Resultados e discussão
A seguir, na Tabela 2, encontra-se a análise de variância com delineamento
inteiramente casualisado com 5 tratamentos e 5 repetições.
Tabela 2. Análise de Variância
FV
hib
erro
GL
4
20
Total
24
SQ
0.102464
0.035440
QM
0.025616
0.001772
Fc
14.456
Pr>Fc
0.0000**
0.137904
Os resultados experimentais permitem concluir que houve diferença significativa
entre os cultivares ao nível de 5%. Como o teste F foi significativo, foi feito o teste de
Tukey (Tabela 3) para verificar qual cultivar apresentou maior média.
Tabela 3. Resultado da análise das médias dos híbridos realizada através do programa Sisvar utilizando o
teste de Tukey.
Híbridos
M8221RR
M7908RR
M7639RR
M7211RR
L8307RR
Médias
0.778000
0.806000
0.858000
0.882000
0.962000
Resultados do teste
a
a b
b
b
c
As médias seguidas de letras diferentes nas colunas diferem entre si, pelo teste de Tukey a 5%.
Os resultados experimentais permitem afirmar que houve efeito significativo
entre as cultivares, a cultivar L8307RR foi estatisticamente superior aos demais
cultivares, sendo que as cultivares M7908RR e M7639RR foram estatisticamente
iguais. A cultivar M8221RR foi estatisticamente inferior pelo teste de Tukey a 5% de
significância.
4
4 Conclusão
Diante dos resultados obtidos com o teste de Tukey, pode-se afirmar que o
híbrido L8307RR é a cultivar que apresentou melhor desempenho no teste de tetrazólio.
Desse modo pode se inferir que este híbrido é o que menos sofre danos aos vários
processos que ocorrem desde sua colheita até o plantio.
5 Bibliografia
[1] BANZATTO, D. V.; KRONKA, S. do N. Experimentação agrícola. Jaboticabal:
FCAV/UNESP, 1995. 247 p.
[2] EMBRAPA SOJA: Soja em Números. Disponível em:
<http://www.cnpso. embrapa.br/. Acesso em 14 out de 2012.
[3] FERREIRA. D. F. Departamento de Ciências Exatas - Universidade Federal de
Lavras. Disponível em: <http://www.dex.ufla.br/~danielff/softwares.htm>. Acesso em:
abril 2013.
[4] FRANÇA NETO, J.B.; KRZYZANOWSKI, F.C.; COSTA, N.P. da. O teste de
tetrazólio em sementes de soja. Londrina : EMBRAPA-CNPSo, 1998.
72p. (EMBRAPA-CNPSo. Documentos, 116).
[5] MENEZES, N. L. Testes rápidos para a determinação da qualidade das
sementes. Núcleo de Sementes - Deptº. Fitotecnia - Centro de Ciências Rurais Universidade Federal de Santa Maria.
Disponível em: <http://coral.ufsm.br/sementes/textos/testes.shtml>. Acesso em: abril
2013.
[6] RAMALHO, M. A. P.; FERREIRA, D. F.; OLIVEIRA, A. C. Experimentação em
genética melhoramento de plantas. Lavras: Editora UFLA, 2000. 87-93p.
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