Resumen de Evaluación de genotipos con varios niveles de un factor en series de experimentos
- español
En los programas de mejoramiento genético la evaluación de genotipos (G) en ensayos uniformes conducidos en varias localidades (L) durante dos o más años (A) es una condición necesaria para identificar nuevas variedades con alto rendimiento, características agronómicas deseables y comportamiento estable. En casos particulares, sin dejar de ser los genotipos el factor de interés que se desea estudiar con más precisión, esta evaluación debe hacerse en presencia de varios niveles de un factor (B) adicional de interés. En este estudio se muestra los análisis de varianza para la evaluación de genotipos de especies anuales en secano con A anidado en L y A confundido con L. Además, se estudió el efecto que en los estimadores de (varianza de G) y de (varianza de la interacción BG) tiene el análisis basado en la confusión de A con L cuando la relación es de anidamiento de A en L. En el caso de anidamiento y modelo aleatorio, de las que involucraron a G, sólo las pruebas de hipótesis de G y de la interacción GL fueron aproximadas. Con sólo G fijo (modelo mixto), todas las pruebas del tipo anterior fueron exactas, igual que cuando B fue de efectos fijos. Al confundir A con L en el modelo aleatorio y mixto (con sólo G de efectos fijos) sólo la prueba de G fue aproximada. Además, al confundir A con L cuando debe haber anidamiento produjo sesgos en la estimación de y de que repercuten en sobreestimaciones de la heredabilidad y con ello de la respuesta a la selección.
- English
Genotypic evaluation in uniform trials including locations (L) and years (Y) is a necessary condition to identify new cultivars which are high yielding, agronomically acceptable and show stability of performance. However, there are situations in which, being genotypes (G) the factor deserving more precision, the evaluation has to be done in the presence of various levels of another factor (B). This study presents the analyses of variance for the evaluation of genotypes of annual crop species under rainfed conditions when A is nested in L and when these factors are confounded. We also studied the effect of confounding A with L, when A is really nested in L, upon the estimators of (variance of G) and (variance of GB). In the random model with A nested in L, among the tests of hypothesis in which G was involved only those for G and GL were approximate. For this type of tests, with mixed model (only G is fixed) all were exact. The same result was obtained when B was fixed. For the random and mixed models confounding A with L only the test for G was approximate. In addition, if A is really nested in L but the analyses are made with A and L confounded, the estimators of and from the random and mixed (only B is mixed) models are biased, and for , the biases will produce biased estimators for the heritability and response to selection.
