O objetivo deste trabalho foi propor a utilização do procedimento empírico de bootstrap não-paramétrico para testar a significância de correlações. Foram simulados oito diferentes tamanhos de população e dez características, em cada população, com diferentes níveis de correlações. Avaliou-se a eficiência do método bootstrap por meio da comparação dos resultados do método em relação ao teste t. O método bootstrap proporcionou resultados idênticos aos obtidos pelo teste t a 1% de probabilidade, para as populações de tamanho 25, 50, 100, 250, 500, 2.500 e 5.000, demonstrando a adequabilidade de 5.000 réplicas. Em geral, a eficácia do bootstrap não foi comprometida pelo tamanho da amostra estudada. O método apresentou alta confiabilidade e presta-se como procedimento adequado e útil que pode ser adotado para testar a significância de correlações genotípicas e ambientais para fins de melhoramento genético de múltiplas características. O estudo das magnitudes das correlações que proporcionaram os erros tipo I e tipo II, em todas as populações, revela que, em programas de melhoramento de plantas, o método bootstrap é adequado não só para testar as significâncias de correlações genéticas e ambientais, mas também para testar as correlações fenotípicas.
This study was conducted to propose the use of the empirical nonparametric bootstrap procedure in order to test the significance of the correlations. Eight different population sizes and 10 characteristics were simulated at different correlation levels in each population. The efficiency of the bootstrap method was evaluated by comparing the results of the method, relative to a t-test. The bootstrap method provided identical results to those obtained by the t-test at 1% probability, for the population sizes of 25; 50; 100; 250; 500; 2500 and 5000, therefore showing the adequacy of 5,000 replicas. In general, the effectiveness of the bootstrap was not compromised by the size of the sample under study. The method showed high reliability, in addition to being an appropriate and useful procedure to be adopted in testing the significance of both genotypic and environmental correlations for the genetic improvement of multiple characteristics. The study of the correlation magnitudes that provided both type I and type II errors in all populations reveal the bootstrap method to be appropriate not only for testing the genetic and environmental significances of the correlations, but also in testing phenotypic correlations.