Análises de experimentos de alimentação de suínos em crescimento e acabamento - Bernardes, Izaias Alcazar (1985)
Nos experimentos de alimentação de suínos em crescimento e acabamento, comumente são obtidos para análise dois conjuntos de dados, o consumo de ração e o ganho de peso, que são correlacionados e, portanto, a análise de qualquer destas variáveis em separado poderá não fornecer informações confiáveis sobre as diferenças entre os tratamentos. Além disso, é prática comum na literatura o uso da análise da variância da conversão alimentar, variável esta que é o quociente do consumo de ração sobre o ganho de peso, com distribuição não normal. Como alternativa, vários autores recomendam o uso do ganho de peso ajustado para o consumo de ração como critério mais correto para avaliar o valor nutricional dos alimentos. Tendo em vista esses aspectos, o presente trabalho foi conduzido visando comparar a sensibilidade em detectar diferenças entre tratamentos pela conversão alimentar, e ganho de peso ajustado por regressão linear e quadrática ao consumo de ração, usando dados reais e simulados. As análises de dados reais mostraram presença de regressão quadrática entre ganho de peso e consumo de ração, através do modelo: yij = u + ti + rj + b1 Xij + b2 X2ij + e ij, onde, yij é o valor observado do ganho de peso, referente ao tratamento i e ao bloco j; u é a mádia geral; ti é o efeito do i-ésimo tratamento; rj é o efeito do j-ésimo bloco; Xij é o consumo de ração referente ao tratamento i e ao bloco j; b1 é o coeficiente de regressão linear de y em relação a x; b2 é o coeficiente de regressão quadrática de y em relação a x; eij é o erro experimental associado a yij, que se supõe com distribuição normal de média zero e variância σ2, ou seja, eij - N(0, σ2). As estimativas dos parâmetros para simulação foram obtidas a partir de vários conjuntos de dados reais. Foram simulados 1.040.000 pares de dados em várias combinações de número de blocos e de tratamentos, com blocos variando entre 2 e 10 e tratamentos entre 2 e 6. Em termos de porcentagem de diferenças significativas observou-se que quando o número de tratamentos é menor ou igual a 3, a conversão alimentar é mais eficiente, e para maior número de tratamentos a análise de covariância e mais eficiente, sendo que a quadrática apresentou pequena vantagem sobre a linear.