Evaluación de métodos para el análisis estadístico de ensayos comparativos de rendimiento de girasol (Helianthus annuus L.)

Autores
Montiel, María Guadalupe; Perelman, Susana; Vega, Abelardo Jorge de la
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Montiel, María Guadalupe. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Perelman, Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información. Buenos Aires, Argentina.
Fil: Vega, Abelardo Jorge de la. DuPont Pioneer. Sevilla, España.
El rendimiento de aceite por unidad de superficie es el principal criterio de selección de la mayoría de los programas de mejoramiento de girasol. Los ensayos comparativos de rendimiento instalados en red en la región girasolera de la República Argentina contribuyen tanto a la toma de decisión de los productores y asesores como a la selección de genotipos superiores por parte de los fitomejoradores. El objetivo de este trabajo es cuantificar las diferencias en capacidad predictiva de diferentes diseños experimentales y métodos de análisis estadístico en la estimación de los efectos genotípicos para rendimiento de aceite (kg ha-1) y su impacto en la selección de híbridos superiores. Se evaluaron 43 ensayos multiambientales de girasol (261 ensayos locales) en cinco campañas. Se comparó la eficiencia relativa del diseño más frecuente en programas de mejoramiento (Bloques Completos Aleatorizados) con otros dos modelos de diseño y análisis de ensayos: Láttice y Espacial. Se obtuvo un ranking de híbridos para cada modelo y con una presión de selección del 20% se evaluó el grado de superposición en la selección entre pares de modelos mediante un coeficiente de coincidencia. El modelo espacial fue el que mejor ajustó los rendimientos de aceite obtenidos a los esperados y también presentó un aumento en la eficiencia de selección de genotipos superiores en relación con el diseño en bloques a través de un mayor coeficiente de coincidencia con el modelo de mayor eficiencia relativa para cada combinación año-subregión (modelo “ideal”). Según estos resultados se podría mejorar fuertemente la precisión de las estimaciones provenientes de las redes oficiales de ensayos comparativos de rendimiento de cultivos sin aumentar la inversión de recursos en términos de número de parcelas y utilizando programas estadísticos ya disponibles.
tbls., grafs.
Fuente
Revista de investigaciones agropecuarias : RIA
Vol.43, no.3
274-279
http://ria.inta.gob.ar/
Materia
DISEÑO EXPERIMENTAL
EFICIENCIA RELATIVA
REDES OFICIALES DE ENSAYOS
GIRASOL
MODELOS LINEALES MIXTOS
ANÁLISIS ESPACIAL
EXPERIMENTAL DESIGN
RELATIVE EFFICIENCY
OFFICIAL TRIAL NETWORKS
SUNFLOWER
MIXED LINEAR MODELS
SPATIAL ANALYSIS
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
acceso abierto
Repositorio
FAUBA Digital (UBA-FAUBA)
Institución
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía
OAI Identificador
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El rendimiento de aceite por unidad de superficie es el principal criterio de selección de la mayoría de los programas de mejoramiento de girasol. Los ensayos comparativos de rendimiento instalados en red en la región girasolera de la República Argentina contribuyen tanto a la toma de decisión de los productores y asesores como a la selección de genotipos superiores por parte de los fitomejoradores. El objetivo de este trabajo es cuantificar las diferencias en capacidad predictiva de diferentes diseños experimentales y métodos de análisis estadístico en la estimación de los efectos genotípicos para rendimiento de aceite (kg ha-1) y su impacto en la selección de híbridos superiores. Se evaluaron 43 ensayos multiambientales de girasol (261 ensayos locales) en cinco campañas. Se comparó la eficiencia relativa del diseño más frecuente en programas de mejoramiento (Bloques Completos Aleatorizados) con otros dos modelos de diseño y análisis de ensayos: Láttice y Espacial. Se obtuvo un ranking de híbridos para cada modelo y con una presión de selección del 20% se evaluó el grado de superposición en la selección entre pares de modelos mediante un coeficiente de coincidencia. El modelo espacial fue el que mejor ajustó los rendimientos de aceite obtenidos a los esperados y también presentó un aumento en la eficiencia de selección de genotipos superiores en relación con el diseño en bloques a través de un mayor coeficiente de coincidencia con el modelo de mayor eficiencia relativa para cada combinación año-subregión (modelo “ideal”). Según estos resultados se podría mejorar fuertemente la precisión de las estimaciones provenientes de las redes oficiales de ensayos comparativos de rendimiento de cultivos sin aumentar la inversión de recursos en términos de número de parcelas y utilizando programas estadísticos ya disponibles.
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