RESUMO
Naturalmente quando concluído a condução de um experimento agrícola e estando disponível o dado coletado referente a uma variável resposta, deve ser procedida a análise de variância. Entretanto, os testes de hipóteses desta análise revelam validade somente se as pressuposições do modelo estatístico forem asseguradas. Quando tais pressuposições são violadas devem ser aplicados procedimentos com o propósito de remediar este problema. O objetivo deste trabalho foi comparar como as pressuposições do modelo estatístico podem ser logradas por métodos “clássico” e “contemporâneo” e seus reflexos sobre o teste de hipótese da análise de variância. Dados oriundos de um programa de melhoramento genético, referentes ao tempo de cocção de populações segregantes foram utilizados. Foram propostas como soluções: i) Modelos lineares clássicos com transformação de dados e ii) Modelos lineares generalizados mistos. As pressuposições de normalidade e homogeneidade foram testadas por Shapiro-Wilk e Levene, respectivamente. Ambos os métodos foram capazes de lograr as pressuposições do modelo estatístico com impacto direto nos testes de hipóteses. As transformações de dados foram eficazes em estabilizar a variância. Porém, inúmeras transformações não apropriadas, podem ser aplicadas indevidamente e atender as pressuposições, causando distorções no teste de hipótese. Os modelos lineares generalizados mistos podem exigir maior conhecimento na identificação de linhas de programação, se comparado ao método clássico, mas permitem além da separação dos efeitos fixos e aleatórios, a especificação do tipo de distribuição da variável resposta e a estruturação dos resíduos.
Palavras-chave:
Análise de variância; Homogeneidade de variância; Normalidade dos erros; Melhoramento de plantas; Modelos lineares generalizados mistos