RESUMO A lagarta do cartucho Spodoptera frugiperda é uma das principais pragas do milho, pelos danos que ocasiona e pela dificuldade de controle com as lagartas abrigadas e protegidas no interior das folhas do cartucho. Objetivou-se avaliar a influência da água no cartucho de milho, em combinação com inseticidas e conjuntos de pulverização, sobre os danos causados por S. frugiperda e a produtividade de grãos. Os experimentos foram conduzidos em campo, sob duas épocas de cultivo, ambas com híbridos de milho-Bt, em esquema fatorial 2 × 2 × 5 + 1, testando presença ou ausência de água no cartucho, dois inseticidas e cinco conjuntos de pulverização (combinações de volumes de calda, tipos de bico, pressões e velocidade de aplicação), mais um controle sem água e inseticida. A presença de água no cartucho reduziu os danos de S. frugiperda nos estádios iniciais, especialmente nas plantas tratadas com o inseticida clorantraniliprole. Os conjuntos de aplicação com 200 L ha1/20,3 psi ou 250 L ha1/33,4 psi proporcionaram as maiores reduções no percentual de plantas atacadas e nas notas de dano, independentemente do inseticida. Portanto, a aplicação de inseticidas, quando há água no cartucho do milho procedente de irrigação, orvalho ou chuvas, melhora o controle de S. frugiperda em cultivos de milho, especialmente em milho-Bt.

ABSTRACT The fall armyworm Spodoptera frugiperda is among the main insect-pests on maize crops, due to its damaging potential and control issues related to the larval habit of concealing itself within the plant whorl. This study aimed to evaluate the effect of water in the maize whorl, combined with insecticides and spray sets, on the damage caused by S. frugiperda and the grain yield. The experiments were carried out under field conditions, at two cropping seasons, both with Bt-maize hybrids, in a 2 × 2 × 5 + 1 factorial scheme, testing the presence or absence of water inside the plant whorl, two insecticides and five spray sets (combinations of spray volumes, nozzle types, pressures and spraying speed), plus a control without water and insecticide. The presence of water inside the whorl reduced the damage caused by S. frugiperda during the early growth stages, especially in the plants sprayed with the insecticide chlorantraniliprole. The spray sets with 200 L ha1/20.3 psi or 250 L ha1/33.4 psi provided the highest reductions in the percentage of damaged plants and damage scores, regardless of the insecticide. Therefore, the spraying of insecticides, when there is water from irrigation, dew or rainfall inside the maize whorl, improves the control of S. frugiperda in maize crops, especially in Bt-maize.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto do tamanho da amostra sobre o diagnóstico da multicolinearidade em análise de trilha. A partir das análises de variáveis produtivas do tomate-cereja, foram obtidas duas matrizes de correlação de Pearson, uma com multicolinearidade severa e outra com multicolinearidade fraca. Sessenta e seis tamanhos de amostra foram delineados e, a partir da amplitude do intervalo de confiança “bootstrap”, verificou-se a existência de interferência do tamanho da amostra na multicolinearidade. Quando o tamanho da amostra foi pequeno, a imprecisão das estimativas dos critérios de diagnóstico interferiu na conclusão quanto à multicolinearidade da matriz com multicolinearidade fraca.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the interference of sample size on multicollinearity diagnosis in path analysis. From the analyses of productive traits of cherry tomato, two Pearson correlation matrices were obtained, one with severe multicollinearity and the other with weak multicollinearity. Sixty-six sample sizes were designed, and from the amplitude of the bootstrap confidence interval, it was observed that sample size interfered on multicollinearity diagnosis. When sample size was small, the imprecision of the diagnostic criteria estimates interfered with multicollinearity diagnosis in the matrix with weak multicollinearity.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra necessário para estimar o coeficiente de correlação de Pearson entre variáveis do tomate cereja. Foram instalados dois ensaios de uniformidade em ambiente protegido na primavera/verão de 2014. As variáveis observadas em cada planta foram comprimento médio de fruto, largura média de fruto, peso médio de fruto, número de cachos, número de frutos por cacho, número de frutos e peso total de frutos, sendo calculada a matriz de correlação de Pearson entre elas. Foram planejados 68 tamanhos de amostra em uma estufa e 48 em outra, com tamanho inicial composto de 10 plantas e os demais obtidos acrescentando cinco plantas. Para cada tamanho de amostra planejado foram obtidas 3000 estimativas do coeficiente de correlação de Pearson através de reamostragens “bootstrap” com reposição. O tamanho de amostra de cada coeficiente de correlação foi determinado quando o valor da amplitude do intervalo de confiança de 95% foi menor ou igual a 0,4. A obtenção das estimativas do coeficiente de correlação de Pearson com elevada precisão é difícil para caracteres com relação linear fraca e, consequentemente, maior é o tamanho amostra necessário para estima-los. As relações lineares envolvendo as variáveis relacionadas com o tamanho e o número de frutos por planta tem menor precisão. Para estimar o coeficiente de correlação entre variáveis produtivas do tomate cereja, com intervalo de confiança de 95% igual a 0,4, é necessário amostrar 275 plantas na estufa de 250m², e 200 plantas na estufa de 200m².

ABSTRACT: The aim of this study was to determine the required sample size for estimation of the Pearson coefficient of correlation between cherry tomato variables. Two uniformity tests were set up in a protected environment in the spring/summer of 2014. The observed variables in each plant were mean fruit length, mean fruit width, mean fruit weight, number of bunches, number of fruits per bunch, number of fruits, and total weight of fruits, with calculation of the Pearson correlation matrix between them. Sixty eight sample sizes were planned for one greenhouse and 48 for another, with the initial sample size of 10 plants, and the others were obtained by adding five plants. For each planned sample size, 3000 estimates of the Pearson correlation coefficient were obtained through bootstrap re-samplings with replacement. The sample size for each correlation coefficient was determined when the 95% confidence interval amplitude value was less than or equal to 0.4. Obtaining estimates of the Pearson correlation coefficient with high precision is difficult for parameters with a weak linear relation. Accordingly, a larger sample size is necessary to estimate them. Linear relations involving variables dealing with size and number of fruits per plant have less precision. To estimate the coefficient of correlation between productivity variables of cherry tomato, with a confidence interval of 95% equal to 0.4, it is necessary to sample 275 plants in a 250m² greenhouse, and 200 plants in a 200m² greenhouse.