RESUMO. A interação genótipos-por-ambientes refere-se à resposta diferencial dos diferentes genótipos através dos ambientes. É um fenômeno que ocorre em todos os organismos vivos e tem sido sempre um desafio para biólogos e melhoristas de plantas. Sugerem-se os métodos não-paramétricos baseados numa escala de dados originais como métodos alternativos para métodos paramétricos a fim de analisar dados sem atender os pressupostos básicos para a análise de variância clássica. Apresentam-se os métodos não-paramétricos e uma rotina SAS de dupla entrada para calcular quatro testes estatísticos não-paramétricos (Bredenkamp, Hildebrand, Kubinger e van der Laan-de Kroon), inclusive os parâmetros de Hühn (Si(1), Si(2), Si(3), Si(6)), os parâmetros de Thennarasu (NPi(1), NPi(2), NPi(3), NPi(4)), a técnica de classificação de Fox e a soma de classificação de Kang.

ABSTRACT. Genotype-by-environment interaction refers to the differential response of different genotypes across different environments. This is a general phenomenon in all living organisms and always has been one of the main challenges for biologists and plant breeders. The nonparametric methods based on the rank of original data have been suggested as the alternative methods after parametric methods to analyze data without perquisite assumptions needed for common analysis of variance. But, the lack of statistical software or package, especially for analysis of two-way data, is one of the main reasons that plant breeders have not greatly used the nonparametric methods. Here, we have explained the nonparametric methods and presented a comprehensive two-parts SAS program for calculation of four nonparametric statistical tests (Bredenkamp, Hildebrand, Kubinger and van der Laan-de Kroon) and all of the valid stability statistics including Hühn's parameters (Si(1), Si(2), Si(3), Si(6)), Thennarasu's parameters (NPi(1), NPi(2), NPi(3), NPi(4)), Fox's ranking technique and Kang's rank-sum.