Modelos lineares mistos aplicados a dados de planejamento e experimento agronômico

Abstract

Neste trabalho utilizou-se modelo linear misto aplicado aos dados obtido de um experimento agronômico, onde investiga os rendimentos de catorze linhagens de feijão tepary (Phaseolus acutifolius Gray.) em três localidades semiáridas do Departamento de Progreso, na Guatemala, as quais são Jícaro, Rancho e Estância. Modelos convencionais não podem ser usados, pois eles não levam em consideração as diferentes variâncias dos níveis (municípios) do fator local, ao qual, conduz à falta de homogeneidade dos resíduos. Neste sentido, o modelo linear misto, por ser mais flexível em relação aos pressupostos sobre os resíduos, pois permite a modelagem de G e R que são, respectivamente, matrizes de variância e covariância dos efeitos aleatórios e residual, torna-se uma alternativa viável. Ademais, estimaram-se os parâmetros por meio do método da máxima verossimilhança restrita, tendo como efeitos fixos os fatores linhagens, local e interação entre eles, e os blocos aninhados ao local foram tratados como aleatórios. Ao nível de 0,05 de significância, tem-se que os fatores linhagem, local e a interação entre eles são estatisticamente significativos, (p-valor <0,0001). Pelo teste de comparação múltipla de agrupamento DGC (Rienzo, Guzman e Casanoves), pôde-se concluir para os locais onde foram montados os experimentos, que no município Jícaro as linhagens L-242-22 (629,44 a), L-242-43 (615,07 a) e L-242-25 (612,90 a) tiveram maiores destaque no rendimento médio na cultura da produção de feijão tepary, nas quais são estatisticamente similares. Em Rancho, todas as linhagens apresentaram produção média iguais, exceto L-38 (197,53 c) que difere de todas e teve rendimento médio baixo. E para Estância as linhagens L-242-9 (402,25 a) e L-37 (255,34 a) foram as que mostraram melhores rendimentos médios kg/ha. As linhagens L-242-22 (449,66 a), L-242-25 (447,35 a), L-242-43 (436,48 a) e L-242-9 (417,35 a) foram as que mostraram maiores rendimentos médios em relação às outras, além do mais, não há diferença entre elas. Em síntese, o modelo linear misto mostrou ser mais adequado aos dados, uma vez que as suposições sobre os erros foram alcançadas, por outro lado, o modelo linear clássico apresentou inferências afetadas pela heterocedasticidade inerente ao experimento.