ABSTRACT Investigation of multicollinearity allows parameters in multivariate analysis to be estimated with higher precision and with biological interpretation. In order to generate reliable estimates of the degree of multicollinearity, it is necessary to use appropriate sample size. Thus, the objectives of this study were to determine the sample size (number of plants) necessary to estimate the indicators of the degree of multicollinearity - condition number (CN), correlation matrix determinant (DET), and variance inflation factor (VIF) - in morphological traits of rye and to verify the variability of the sample size between the indicators. Five and three uniformity trials were conducted with the cultivars BRS Progresso and Temprano, respectively. Eight morphological traits were evaluated in 780 plants in eight trials. For each trial, 22 cases were selected among the 28 formed by the combination of eight traits, taken six by six, totaling 176 cases. In each case, 197 sample sizes were planned (20, 25, 30, ..., 1,000 plants) and in each size 2,000 resampling procedures with replacement were performed, CN, DET, and VIF were determined and the average among 2,000 estimates was calculated. For each case and indicator (CN, DET, and VIF), the sample size was determined through three models: modified maximum curvature method and linear and quadratic segmented models with plateau response. There is variability between sample sizes between indicators, with larger sample sizes required for DET, followed by CN and VIF, in that order, with at least 180, 116 and 85 plants, respectively.

RESUMO A investigação da multicolinearidade permite que parâmetros em análises multivariadas sejam estimados com maior precisão e com interpretação biológica. Para ter confiabilidade nas estimativas do grau de multicolinearidade, é necessário utilizar adequado tamanho de amostra. Assim, os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho de amostra (número de plantas) necessário para a estimação dos indicadores do grau de multicolinearidade - número de condição (NC), determinante da matriz de correlação (DET) e fator de inflação da variância (FIV) -em caracteres morfológicos de centeio e verificar a variabilidade do tamanho de amostra entre os indicadores. Foram conduzidos cinco e três ensaios de uniformidade com as cultivares BRS Progresso e Temprano, respectivamente. Foram avaliados oito caracteres morfológicos em 780 plantas em oito ensaios. Para cada ensaio, foram selecionados 22 casos entre os 28 formados pela combinação de oito caracteres, tomados seis a seis, totalizando 176 casos. Para cada caso, foram planejados 197 tamanhos de amostra (20, 25, 30, ..., 1.000 plantas) e para cada tamanho foram realizadas 2.000 reamostragens, com reposição, determinados o NC, DET e FIV e calculada a média das 2.000 estimativas. Após, para cada caso e indicador, foi determinado o tamanho de amostra, por meio de três modelos: método da máxima curvatura modificado e modelos linear e quadrático segmentados com resposta em platô. Há variabilidade entre os tamanhos de amostra entre os indicadores, com necessidade de maiores tamanhos de amostra para DET, seguido de NC e FIV, nessa ordem, com no mínimo de 180, 116 e 85 plantas, respectivamente.

ABSTRACT Multicollinearity must be diagnosed in multivariate analyses. Among the indicators, the condition number can be used to quantify the degree of multicollinearity. Hence, this study sought to determine the number of measurements (trials) necessary to estimate the number of condition in linear correlation matrices between rye traits. Five uniformity trials were carried out with ‘BRS Progresso’ rye, and eight morphological traits and eight productive traits were evaluated, forming two groups. In each group of traits, six cases (combinations of traits) were planned and the multicollinearity diagnosis was performed. Repeatability analyses were performed using the following methods: analysis of variance, principal component analysis, and structural analysis, and the number of measurements (trials) was determined for different levels of precision. A higher condition number of repeatability coefficients was obtained by the principal component methods (based on correlation and variance and covariance matrices) and structural analysis based on the variance and covariance matrix. A greater number of measurements (trials) is necessary to estimate the number of conditions in productive traits compared to morphological ones. One trial is enough to efficiently estimate the condition number with a minimum accuracy of 80% in morphological and productive traits of rye, whereas at least three trials are required for 95% accuracy.

Abstract The objective of this work was to determine the sample size necessary for estimating the means of wheat (Triticum aestivum) traits, obtained through measurement, counting, and weighing. Seventeen uniformity trials were performed with 1,790 plants harvested randomly, whose following traits were evaluated: lengths of the main stem and main stem ear (measurement); number of leaves, stems, and ears (counting); and mass of fresh and dry matter of leaves, stems, and ears (weighing). The Bartlett and Kolmogorov-Smirnov tests and Welch’s analysis of variance were performed. Skewness, central tendency, and variability were determined, and sample size was calculated to estimate the means of the 13 evaluated traits, considering estimation errors (semi-amplitudes of the 95% confidence interval) equal to 5, 10, 15, and 20% of the mean. There is a decrease in the sample size to estimate the means of wheat traits obtained through weighing, counting, and measuring, in this order. In an experiment to estimate the mean of wheat traits obtained by weighing, counting, and measuring with a maximum error of 10% of the mean at a 95% confidence interval, 117, 76, and 9 plants per treatment are needed, respectively.

Resumo O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para estimar a média de caracteres de trigo (Triticum aestivum) obtidos por meio de medição, contagem e pesagem. Dezessete ensaios de uniformidade foram feitos com 1,790 plantas colhidas aleatoriamente, cujos seguintes caracteres foram avaliados: comprimentos do colmo principal e da espiga do colmo principal (medição); número de folhas, colmos e espigas (contagem); e massa de matéria fresca e seca de folhas, colmos e espigas (pesagem). Realizaram-se os testes de Bartlett e Kolmogorov-Smirnov e a análise de variância de Welch. Determinaram-se as medidas de assimetria, tendência central e variabilidade, e calculou-se o tamanho de amostra para a estimação da média dos 13 caracteres avaliados, tendo-se considerado erros de estimação (semiamplitudes do intervalo de confiança de 95%) iguais a 5, 10, 15 e 20% da média. Há um decréscimo do tamanho de amostra para estimar a média dos caracteres de trigo obtidos por meio de pesagem, contagem e medição, nesta ordem. Em um experimento para estimar a média dos caracteres de trigo obtidos por pesagem, contagem e medição com erro máximo de 10% da média e nível de confiança de 95%, são necessárias 117, 76 e 9 plantas por tratamento, respectivamente.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi determinar o intervalo de colheita para produção de fitomassa de manjerona (Origanum majorana), em transplantes no verão e no inverno. Foram realizados dois experimentos independentes em cultivo fora do solo: um com transplante no verão e outro no inverno, em delineamento inteiramente casualizado, com cinco intervalos de colheita (30, 45, 60, 72 e 90 dias) e quatro repetições. Foram determinadas as massas de matéria fresca e seca de folhas, ramos e parte aérea. Para cada planta, foi calculada a produção acumulada nas colheitas em função dos dias após o transplante. A massa de matéria fresca de folhas foi superior nos intervalos de 60 e 90 dias, no transplante de verão, e de 72 e 90 dias, no transplante de inverno. Colheitas em intervalos de 60 dias, no transplante de verão, e de 72 dias, no transplante de inverno, são apropriadas para produção de fitomassa de manjerona.

Abstract: The objective of this work was to determine the harvest interval for phytomass production of marjoram (Origanum majorana) in summer and winter transplants. Two independent experiments were performed in off-ground cultivation: one with a summer and another with a winter transplant, in a completely randomized design with five harvest intervals (30, 45, 60, 72, and 90 days) and four replicates. The fresh and dry masses of leaves, branches, and aerial part were determined. For each plant, the production accumulated in the harvests was calculated as affected by days after the transplant. The fresh matter mass of the leaves was higher at the intervals of 60 and 90 days, in the summer transplant, and of 72 and 90 days, in the winter transplant. Harvesting at intervals of 60 days in the summer transplant and of 72 days in the winter transplant are appropriate for marjoram phytomass production.

RESUMO Pendões de milho, com maior comprimento e maior número de ramificações acabam impedindo a passagem da radiação solar para o dossel superior da planta e atuam como dreno de fotoassimilados, sendo que, poderiam ser destinados a produção de grãos. O objetivo deste trabalho foi verificar se há divergência genética, em relação à produtividade de grãos e os caracteres de pendão entre os cultivares de milho, em três anos agrícolas. Foram avaliados 20 cultivares de milho e mensurados 11 caracteres de pendão e a produtividade de grãos. Para cada caractere, foram realizadas as análises de variância individual e conjunta. Foi realizada a análise de componentes principais, determinada a matriz da distância generalizada de Mahalanobis entre os cultivares e realizada a análise de divergência genética, por meio do método de agrupamento da ligação média entre grupo (UPGMA) e, a partir disso, foi construído o dendrograma. Para validação do agrupamento calculou-se o coeficiente de correlação cofenética. Existe divergência genética entre os cultivares de milho e foram formados seis grupos de cultivares. O comprimento do pendão, o número total de ramificações, a massa de matéria seca da espiga central e a produtividade de grãos são os caracteres que mais contribuem para a divergência genética entre os cultivares de milho.

ABSTRACT Maize tassels with a longer length and higher number of branches prevent the passage of solar radiation into the upper plant canopy and act as a drain for photoassimilates that could be used for grain production. This study aimed to verify if there is genetic divergence regarding grain yield and tassel traits among maize cultivars in three agricultural years. Twenty maize cultivars were evaluated and 11 tassel traits and grain yield were measured. Individual and joint analyses of variance were performed for each trait. Principal component analysis was performed, the generalized Mahalanobis distance matrix between cultivars was determined, and the genetic divergence analysis was performed, using the unweighted pair group method with arithmetic mean (UPGMA), which allowed constructing the dendrogram. The cophenetic correlation coefficient was calculated to validate the cluster. There is genetic divergence among maize cultivars and six groups of cultivars were formed. Tassel length, total number of branches, central spike dry matter, and grain yield are the traits that most contribute to the genetic divergence among maize cultivars.

RESUMO: Os objetivos deste trabalho foram verificar se há variabilidade genética e avaliar as relações lineares entre a arquitetura de planta e a produtividade de grãos de milho. Foram conduzidos três experimentos no delineamento blocos completos ao acaso. Em 51 cultivares, foram avaliados caracteres relacionados ao número de folhas, às alturas de planta e de espiga, ao ângulo foliar, ao comprimento da folha, a largura da folha, a área foliar e a produtividade de grãos, totalizando 22 caracteres. Foram realizadas análises de variância individuais, verificados os pressupostos de normalidade dos erros e homogeneidade de variâncias residuais e agrupadas as médias de cultivares pelo teste de Scott-Knott. Foi determinada a matriz de correlação fenotípica entre os 22 caracteres das 51 cultivares. Há variabilidade genética entre as cultivares em relação ao número de folhas, alturas de planta e de espiga, ângulo foliar, comprimento da folha, largura da folha, área foliar e produtividade de grãos. Folhas localizadas próximas a espiga apresentam menor ângulo foliar e maiores comprimento da folha, largura da folha e área foliar. O ângulo foliar aumenta gradativamente em direção as folhas da extremidade inferior e superior da planta. O comprimento da folha, a largura da folha e a área foliar diminuem gradativamente em direção as folhas da extremidade inferior e superior da planta. Cultivares com maior número de folhas e maior área foliar estão associadas a plantas com maior produtividade de grãos.

ABSTRACT: The objectives of this study were to analyze whether there is genetic variability and assess the linear relationships between plant architecture and maize grain yield. Three experiments were carried out in a complete randomized block design. A group of 51 cultivars was assessed in relation to 22 traits: number of leaves, plant height, ear height, leaf angle, leaf length, leaf width, leaf area, and grain yield. Individual analyses of variance were performed, the assumptions of normality of errors and homogeneity of residual variances were tested, and means were grouped by the Scott-Knott test. The phenotypic correlation matrix was constructed using the 22 traits of the 51 cultivars. Results showed that there is genetic variability among cultivars for number of leaves, plant height, ear height, leaf angle, leaf length, leaf width, leaf area, and grain yield. Leaves close to the ear have smaller leaf angle and larger length, width, and area of the leaves. Leaf angle gradually increases towards the lower and upper ends of the plant. Length, width, and area gradually decreases in leaves towards the lower and upper ends of the plant. Cultivars with higher number of leaves and larger leaf area are associated with higher grain yield.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa de matéria fresca de aveia preta (Avena strigosa Schreb) e de ervilhaca (Vicia sativa L.), em cenários formados por combinações de números de tratamentos, números de repetições e níveis de precisão. Foram conduzidos 15 ensaios de uniformidade com aveia preta e ervilhaca, em cultivo solteiro e em consórcio. Foi avaliada a massa de matéria fresca em 540 unidades experimentais básicas (UEB) de 1 m × 1 m (36 UEB por ensaio). Foi estimado o índice de heterogeneidade do solo de SMITH (1938). Foi determinado o tamanho de parcela por meio do método de HATHEWAY (1961) em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i = 5, 10, 15 e 20), r repetições (r = 3, 4, 5, 6, 7 e 8) e d níveis de precisão (d = 2%, 4%, 6%, 8%, 10%, 12%, 14%, 16%, 18% e 20%). Para avaliar a massa de matéria fresca de aveia preta e de ervilhaca, em cultivo solteiro ou em consórcio, nos delineamentos inteiramente casualizado e de blocos completos ao acaso, com 5 a 20 tratamentos e com cinco repetições, parcelas de 10 m2 são suficientes para identificar diferenças significativas entre tratamentos, a 0,05 de probabilidade, de 10% da média geral do experimento.

ABSTRACT: The aim of this study was to determine the optimal plot size for evaluating the fresh weight of black oats (Avena strigosa Schreb) and the common vetch (Vicia sativa L.) in scenarios comprising combinations of the number of treatments, number of replications and levels of precision. Fifteen uniformity trials were conducted with single-crop and intercropped black oats and vetch. Fresh weight was evaluated in 540 basic experimental units (BEU), each of 1 m × 1 m (36 BEU per trial). The Smith index of soil heterogeneity (1938) was estimated. Plot size was determined using the HATHEWAY method (1961), in scenarios comprising combinations of i treatments (i = 5, 10, 15 and 20), r replications (r = 3, 4, 5, 6, 7 and 8) and d levels of precision (d = 2%, 4%, 6%, 8%, 10%, 12%, 14%, 16%, 18% and 20%). To evaluate the fresh weight of monocropped or intercropped black oats and vetch in a completely randomized or randomized complete block design, with from 5 to 20 treatments and five replications, plots of 10 m2 are sufficient to identify, at a probability of 0.05, significant differences between treatments of 10% of the overall mean value of the experiment.

O objetivo deste trabalho foi determinar a dimensão da amostra (número de plantas) para estimar a média de caracteres de centeio, avaliados no período de colheita dos grãos. Foram conduzidos oito ensaios de uniformidade (experimentos em branco). Cinco com a cultivar ‘BRS Progresso’ e três com a cultivar ‘Temprano’. No estágio de maturação dos grãos, foram recolhidas, aleatoriamente, 780 plantas (total dos oito ensaios) e avaliados 17 caracteres em cada planta. Foram calculadas estatísticas descritivas e determinou-se a dimensão da amostra para estimar a média, para as amplitudes do intervalo de confiança de 95% (ACI95%) de 5 (maior precisão), 10, 15, 20, 25 e 30% (menor precisão) da média - por reamostragem com reposição. Há variabilidade da dimensão da amostra entre caracteres, cultivares e épocas de sementeira. A dimensão da amostra para a cultivar ‘BRS Progresso’ é menor que para a cultivar ‘Temprano’. Para a estimação da média, para todos os caracteres e épocas de sementeira, com ACI95% máxima de 15, 20, 25 e 30%, são necessárias 352, 197, 127 e 87 plantas da cultivar ‘BRS Progresso’ e 609, 341, 227 e 154 plantas da cultivar ‘Temprano’, respectivamente.

The objective of this work was to determine the sample size (number of plants) to estimate of the mean rye traits, evaluated in the grain harvest period. Eight uniformity trials (blank experiments) were conducted. Five with the cultivar ‘BRS Progresso’ and three with the cultivar ‘Temprano’. At the stage of grain maturation 780 plants (total of eight trials) were randomly collected and 17 traits were evaluated in each plant. Descriptive statistics were calculated and the sample size to estimate the mean at amplitudes of the confidence interval of 95% (ACI95%) 5 (greater precision), 10, 15, 20, 25, and 30% (lower precision) of the mean - was determined by resampling with replacement. There is variability of sample size between traits, cultivars, and sowing dates. The sample size for the cultivar ‘BRS Progresso’ is lower than for the cultivar ‘Temprano’. For the mean estimate, for all traits and sowing dates, with ACI95% maximum of 15, 20, 25, and 30% of the mean, 352, 197, 127, and 87 plants of ‘BRS Progresso’ cultivar and 609, 341, 227, and 154 plants of the ‘Temprano’ cultivar are required, respectively.

ABSTRACT This study aims to determine the most suitable model to estimate the leaf area of dwarf pigeon pea in function of the leaf central leaflet dimension. Six samplings of 200 leaves were performed in the first experiment, at 36, 42, 50, 56, 64, and 72 days after emergence (DAE). In the second experiment, seven samplings of 200 leaves were performed at 29, 36, 43, 49, 57, 65, and 70 DAE, totaling 2600 leaves. The length (L) and width (W) of the central leaflet were measured in all leaves composed by left, central, and right leaflets, the product of length times width (LW) was calculated, and the leaf area (Y – sum of left, central, and right leaflet areas) was determined by digital images. Linear, power, quadratic, and cubic models of Y as function of L, W, and LW were built using data from the second experiment. Leaves from the first experiment were used to validate the models. In dwarf pigeon pea, the linear (Ŷ = – 0.4088 + 1.6669x, R2 = 0.9790) is preferable, but power (Ŷ = 1.6097x1.0065, R2 = 0.9766), quadratic (Ŷ = – 0.3625 + 1.663x + 0.00007x2, R2 = 0.9790), and cubic (Ŷ = 0.7216 + 1.522x + 0.005x2 – 5E–05x3, R2 = 0.9791) models in function of LW are also suitable to estimate the leaf area obtained by digital images. The power model (Ŷ = 5.2508x1.7868, R2 = 0.95) based on the central leaflet width is less laborious because requires only one variable, but it presents accuracy reduction.

ABSTRACT The aim of this study was to determine the optimum plot size to evaluate the fresh matter of aerial part of dwarf pigeon pea (Cajanus cajan (L.) Millsp), cultivar IAPAR 43 (Aratã), in scenarios formed by combinations of numbers of treatments, number of replications, and precision levels. The fresh matter of aerial part was weighed on basic experimental units of 1 m × 1 m in three uniformity trials with size of 24 m × 12 m (288 m2 in each trial). The soil heterogeneity index of Smith was estimated. Also, the optimum plot size was determined by Hatheway’s method in scenarios formed by combinations of i treatments (i = 5, 10, 15, and 20), r replications (r = 3, 4, 5, 6, 7 8, 9, and 10), and d precision levels (d = 5%, 10%, 15%, 20%, 25%, and 30%). In experiments designed on randomized block design with 5 to 20 treatments and four replications, plots with 9 m2 were enough to identify significant differences among treatments regarding the fresh matter of aerial part in dwarf pigeon pea at 5% probability of 30% of the experiment overall mean.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi verificar a influência do tamanho da unidade experimental básica (UEB) na estimativa do tamanho ótimo de parcela, para a avaliação da massa de matéria verde de crotalária juncea (Crotalaria juncea L.), pelo método da máxima curvatura modificado. Avaliou-se a massa de matéria verde de crotalária juncea, no florescimento da cultura, em ensaios de uniformidade conduzidos em duas épocas de semeadura. Em cada época foram avaliadas 4.608 UEB de 0,5×0,5m (0,25m2) e formaram-se 36 planos de UEB com tamanhos entre 0,25 e 16m2. Em cada época, para cada plano de UEB, com os dados de massa de matéria verde, estimou-se o tamanho ótimo de parcela, pelo método da máxima curvatura modificado. A estimativa do tamanho ótimo de parcela depende do tamanho da unidade experimental básica. É indicado avaliar a massa de matéria verde em UEB de menor tamanho possível, para serem usadas na estimação do tamanho ótimo de parcela.

ABSTRACT: This study aimed to verify the influence of the basic experimental unit (BEU) size in the estimation of the optimum plot size to evaluate the fresh matter of sunn hemp (Crotalaria juncea L.) using the modified maximum curvature method. The fresh matter of sunn hemp was evaluated in uniformity trials in two sowing season in flowering. In each sowing season, 4,608 BEUs of 0.5×0.5m (0.25m2) were evaluated and 36 BEU plans were formed with sizes from 0.25 to 16m2. In each evaluation period for each BEU plan, using fresh matter data, optimum plot size was estimated through the modified maximum curvature method. Estimation of the optimum plot size depends on the BEU size. Assessing fresh matter in BEUs that are as small as possible is recommended in order to use it to estimate the optimum plot size.

RESUMO Os objetivos deste trabalho foram avaliar as relações lineares entre caracteres de linho (Linum usitatissimum L.) e identificar caracteres para a seleção indireta. Em área experimental de 15 × 15 m (225 m2), aos 134 dias após a semeadura, foram selecionadas, aleatoriamente, 300 plantas. Em cada planta, foram mensurados os caracteres altura de planta, número de ramos, número de cápsulas, massa verde de cápsulas, massa verde de parte aérea sem cápsulas, massa verde de parte aérea, massa seca de cápsulas, massa seca de parte aérea sem cápsulas e massa seca de parte aérea. Para cada caractere, foi calculada a média e o coeficiente de variação. Foi investigada a relação linear entre os caracteres por meio de análises de correlação e de trilha. Na cultura de linho, o número de cápsulas tem relação linear positiva com as massas verde e seca de cápsulas e de parte aérea e pode ser utilizado para seleção indireta.

ABSTRACT The objectives of this study were to evaluate the linear relations among traits of flax (Linum usitatissimum L.) and identify traits for indirect selection. In experimental area of 15 × 15 m (225 m2) 300 plants were randomly collected at 134 days after seeding. The traits plant height, number of branches, number of capsules, fresh matter of capsules, fresh matter of aerial part without capsules, fresh matter of aerial part, dry matter of capsules, dry matter of aerial part without capsules, and dry matter of aerial part were measured in each plant. The mean and coefficient of variation were calculated for each trait. It was studied the linear relation among the traits through correlation and path analysis. In flax, the number of capsules has positive linear relation with fresh and dry matter of capsules and aerial part and it can be used for indirect selection.

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa verde de ervilha forrageira (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Foram realizados 27 ensaios de uniformidade de 5m×5m (25m2). Cada ensaio foi dividido em 25 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 675UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. Nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 92 dias após a semeadura (DAS), nove ensaios (225UEB) foram avaliados aos 98 DAS e os outros nove ensaios (225UEB) aos 106 DAS. O tamanho ótimo de parcela (Xo) foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação e as comparações de médias, entre as épocas de avaliação, foram feitas pelo teste t de Student. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 12%, ..., 30%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de ervilha forrageira é de 5,03UEB de 1m2 (5,03m2). Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizado e blocos ao acaso, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 32,4% da média do experimento.

The objectives of this research were to determine the optimum plot size and number of repetitions and to evaluate the fresh weight of forage pea (Pisum sativum subsp. arvense (L.) Poir). Twenty-seven uniformity trials of 5m×5m (25m2) were conducted. Each trial was divided in 25 basic experimental units (UEB) of 1m×1m, totaling 675UEB. The fresh weight of plants, in each UEB was weighed. Nine trials (225UEB) were evaluated at 92 days after sowing, nine trials (225UEB) at 98 days after sowing and the other nine trials (225UEB) at 106 days after sowing. The optimum plot size (Xo) was determined by the method of maximum curvature of the model coefficient of variation and the means compared, among evaluation times, by Student's t test. The number of repetitions for experiments on completely randomized and randomized block designs, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey test, expressed in percentage of the average of the experiment (d=10%, 12%, ..., 30%), was determined by interative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of forage pea is 5.03UEB was of 1m2 (5.03m2). Four replications, to evaluate up to 50 treatments, in completely randomized and randomized block designs, are sufficient to identify, as significant at the 5% probability by Tukey test, differences between treatment means 32.4% of the average experiment.

Os objetivos deste trabalho foram determinar o tamanho ótimo de parcela e o número de repetições, para avaliar a massa verde de canola (Brassica napus L.). Foram realizados 27 ensaios de uniformidade de 5m×5m (25m2), sendo nove ensaios para cada um dos seguintes híbridos: Hyola 61, Hyola 76 e Hyola 433. Cada ensaio foi dividido em 25 unidades experimentais básicas (UEB) de 1m×1m, totalizando 675 UEB. Foi pesada a massa verde das plantas de cada UEB. O tamanho ótimo de parcela (Xo) foi determinado por meio do método da curvatura máxima do modelo do coeficiente de variação, e as comparações de médias, entre os híbridos, foram feitas pelo teste de Scott-Knott. O número de repetições, para experimentos nos delineamentos inteiramente casualizados e blocos ao acaso, em cenários formados pelas combinações de i tratamentos (i=3, 4, ..., 50) e d diferenças mínimas entre médias de tratamentos a serem detectadas como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, expressas em percentagem da média do experimento (d=10%, 13%, ..., 40%), foi determinado por processo iterativo até a convergência. O tamanho ótimo de parcela para avaliar a massa verde de canola é 6,41m2. Quatro repetições, para avaliar até 50 tratamentos, nos delineamentos inteiramente casualizados e blocos ao acaso, são suficientes para identificar, como significativas a 5% de probabilidade, pelo teste de Tukey, diferenças entre médias de tratamentos de 41,4% da média do experimento.

The objectives of this work were to determine the optimum plot size and number of repetitions, to evaluate the fresh weight of canola (Brassica napus L.). Twenty-seven uniformity trials of 5m×5m (25m2) were conducted. Each trials was divided in 25 basic experimental units (BEU) of 1m×1m, totaling 675BEU. The fresh weight of plants, in each BEU was weighed. The optimum plot size (Xo) was determined by the method of maximum curvature of the model coefficient of variation and the means compared, among hybrids, by Scott-Knott test. The number of repetitions, for experiments on completely randomized and randomized block designs, in scenarios of combinations of i treatments (i=3, 4, ..., 50) and d minimal differences between treatments means, to be detected as significant, 5% probability by Tukey test, expressed in percentage of the average of the experiment (d=10%, 12%, ..., 40%), was determined by iterative process until convergence. The optimum plot size to evaluate the fresh weight of canola is 6.41 m2. Four replications, to evaluate up to 50 treatments, in completely randomized and randomized block designs, are sufficient to identify, as significant at the 5% probability by Tukey test, differences between treatment means 41.4% of the average experiment.