Correlação entre medidas paramétricas e não-paramétricas de estabilidade em soja

Abstract

Foram avaliadas a adaptabilidade e a estabilidade de genótipos de soja (Glycine max L.) segundo a metodologia clássica de Eberhart e Russell e a estabilidade dos mesmos genótipos pela metodologia não-paramétrica de Huhn. Os experimentos foram conduzidos no delineamento em blocos casualizados, com três repetições e com 30 tratamentos (genótipos de soja), durante três anos consecutivos. As parcelas experimentais foram constituídas por quatro linhas de cultivo, espaçadas de 0,50 m e com densidade de 25 plantas por metro linear. Como área útil, foram tomadas as linhas centrais, eliminando-se 0,5 m de cada extremidade. A comparação entre as metodologias foi efetuada considerando-se o caráter produção de grãos. Verificou-se correlação de posição significativa dos postos dos genótipos, entre o desvio da regressão e as duas medidas não-paramétricas de estabilidade, porém o mesmo não foi observado entre o coeficiente de regressão e as medidas não-paramétricas (Si(1) e Si(2)). As medidas Si(1) e Si(2) mostraram-se quase que perfeitamente correlacionadas.

The adaptability and the stability of soybean (Glycine max L.)genotypes were evaluated through the classical methodology of Eberhart and Russell and the stability was also evaluated through the non-parametric methodology of Huhn. The experiments were conducted in the completely randomized blocks with three replications and with 30 treatments (soybean genotypes) during three consecutive years. The experimental plots were constituted by four rows 0.50 m apart and with 25 plants per meter. Data were collected in the two central rows being eliminated 0.50 m in each edge. To compare the two methodologies the character grain yield was considered. Positive and significative rank correlation was observed between the regression deviations and the two non-parametric stability parameters (Si(1) and Si(2)) for the three studied characteristcs. The parameters Si(1) e Si(2) were nearly perfectly correlated to each other.