DOI: 10.1590/1089-6891v17i424460


PRODUÇÃO ANIMAL

CLASSIFICAÇÃO DE COEFICIENTES DE VARIAÇÃO NA EXPERIMENTAÇÃO COM COELHOS NO BRASIL


CLASSIFICATION OF COEFFICIENT OF VARIATION IN EXPERIMENTATION WITH RABBITS IN BRAZIL

 

Daniel Emygdio de Faria Filho1*

Yuri de Gennaro Jaruche2

Dyhogo Henrique Veloso Leal1


1Instituto de Ciências Agrárias da Universidade Federal de Minas Gerais, Montes Claros, MG, BR.

2Universidade Estadual de Maringá, Maringá, PR, Brasil.

*Autor para correspondência - fariafilho@hotmail.com

Resumo

Objetivou-se propor faixas específicas de classificação dos coeficientes de variação (CVs) na experimentação com coelhos no Brasil. Coletaram-se os CVs nos artigos publicados em periódicos brasileiros entre 2000 e 2010 para as variáveis consumo de ração, peso vivo, ganho de peso, conversão alimentar, peso e rendimento da carcaça, além dos coeficientes de digestibilidade aparente do/a: matéria seca, proteína bruta, energia bruta, matéria orgânica, fibra em detergente ácido, fibra em detergente neutro, amido e extrato etéreo. Para cada variável, os CVs foram classificados utilizando-se uma relação entre a mediana (MD) e o pseudo-sigma (PS) da seguinte maneira: baixo (CV ≤ MD – PS), médio (MD – PS < CV ≤ MD + PS), alto (MD + PS < CV ≤ MD + 2PS) e muito alto (CV > MD + 2PS). Os CVs observados variaram de 0,01 a 29,83% dependendo da variável analisada. Os resultados encontrados permitem concluir que para cada variável utilizada em experimentação na cunicultura existe faixa de classificação específica de valores de coeficiente de variação que podem ser utilizadas como referência para determinar a precisão experimental. As faixas de classificação encontradas para cunicultura são diferentes das para outras espécies animais e das utilizadas em experimentação agronômica.

Palavras-chave: cunicultura; mediana; precisão experimental; pseudo-sigma.


Abstract

The aim of this study is to propose specific classification range of the coefficients of variation (CVs) in experiments with rabbits in Brazil. The CVs were collected in articles published in Brazilian journals between 2000 and 2010 for feed intake, live weight, body weight gain, feed conversion, carcass weight, and carcass yield, besides the apparent digestibility coefficients of dry matter, crude protein, gross energy, organic matter, acid detergent fiber, neutral detergent fiber, starch, and lipids. For each variable, the CVs were ranked using a relation between the median (MD) and pseudo-sigma (PS) as follows: low (CV > MD – PS), medium (MD – PS < MD +PS ≤ CV), high (MD + PS < CV ≤ MD + 2PS), and very high (CV > MD + 2PS). The CVs observed ranged from 0.01 to 29.83% depending on the variable analyzed. We concluded that for each variable used in experimentation with rabbits there is a specific classification range for the coefficient of variation values that can be used as reference to determine the experimental precision. Classification range found for rabbits differ from other animal species and from agronomic experimentation.

Keywords: cuniculture; experimental precision; median; pseudo-sigma.


Enviado em:03 junho de 2013

Aceito em: 28 junho de 2016

 

Introdução


O coeficiente de variação (CV) é uma medida de dispersão para estimar a precisão de experimentos. Representa o desvio-padrão residual expresso como porcentagem da média geral do experimento. Sua principal função é a comparação de experimentos sem que haja igualdade do número de repetições. Quanto menor o coeficiente de variação maior a precisão do experimento para determinada variável. Os experimentos com baixa precisão aumentam as chances de ocorrência de erro do tipo II em que se observa diferença não significativa entre tratamentos quando essa diferença existe(1). Dessa forma, é importante classificar os coeficientes de variação para que os pesquisadores possam avaliar a precisão de experimentos.

Em experimentação com coelhos no Brasil, não há um referencial de valores de CV específico que identifique faixas de classificação quanto à magnitude (baixo, médio, alto e muito alto), a exemplo do que ocorre na experimentação com o milho(2), com o citrus(3), com a suinocultura(4), com a bovinocultura de corte(5), com a cultura do arroz de terras altas(6), com gramíneas forrageiras(7), com a cultura da soja(8), com a cultura do meloeiro(9), com a nutrição de equinos(10), com frangos de corte(11), com a umidade do solo em experimentação agrícola(12), com poedeiras comerciais(13) e com a cultura do tomate em ambientes protegidos(14).

Sendo assim, fica evidente a necessidade de se estudar a distribuição dos valores de CVs em pesquisas com coelhos, pois a maioria dos pesquisadores têm comparado os seus resultados com aqueles propostos por Gomes(1), em que são considerados os CVs baixos com valores inferiores a 10%, médios entre 10 e 20%, altos entre 20 e 30% e muito altos se superiores a 30%.

Amaral et al.(3) e Judice et al.(4) sugeriram verificar a normalidade da distribuição dos CVs para encontrar as faixas de variabilidade, que se baseiam na média e no desvio-padrão. Entretanto, Costa et al.(6) sugeriram um método alternativo de classificação dos CVs que pode ser aplicado independentemente da distribuição de probabilidade dos valores de CV. Este método baseou-se no uso da mediana (MD) e do pseudo-sigma (PS), medidas estas, segundo o autor, mais resistentes que a média e o desvio-padrão.

O objetivo deste trabalho foi elaborar faixas específicas de classificação dos CVs das principais variáveis utilizadas na experimentação com coelhos no Brasil, utilizando-se a metodologia proposta por Costa et al.(6).


Material e Métodos


Os valores dos CVs foram obtidos dos trabalhos selecionados por meio de uma revisão sistemática das pesquisas brasileiras em cunicultura entre 1996 e 2010. Utilizaram-se como critérios de inclusão apenas artigos científicos na área de alimentação e nutrição de coelhos entre 2000 e 2010.

Os 34 estudos que atingiram os critérios de inclusão, utilizados para a execução deste trabalho, foram Arruda et al.(15); Arruda et al.(16); Dias et al.(17); Faria et al.(18); Santiago et al. (19); Scapinello et al.(20); Valente et al.(21); Scapinello et al.(22); Scapinello et al.(23); Arruda et al.(24); Cavalcante et al.(25); Michelan et al.(26); Arruda et al.(27); Arruda et al.(28); Furlan et al.(29); Furlan et al.(30); Vieira et al.(31); Faria et al.(32); Furlan et al.(33); Santos et al.(34); Furlan et al.(35); Lui et al.(36); Lui et al.(37); Ferreira et al.(38); Furlan et al.(39); Furlan et al.(40); Michelan et al.(41); Scapinello et al.(42); Barbosa et al.(43); Dávila et al.(44); Ferreira et al.(45); Faria et al. (46); Haponik et al.(47); Euler et al.(48).

Foram coletados os CVs das variáveis: consumo de ração (CR), peso vivo (PV), ganho de peso diário (GPD), conversão alimentar (CA), peso da carcaça (PC), rendimento de carcaça (RC), coeficiente de digestibilidade aparente da matéria seca (CDMS), coeficiente de digestibilidade aparente da proteína bruta (CDPB), coeficiente de digestibilidade aparente da energia bruta (CDEB), coeficiente de digestibilidade aparente da matéria orgânica (CDMO), coeficiente de digestibilidade aparente da fibra em detergente ácido (CDFDA), coeficiente de digestibilidade aparente da fibra em detergente neutro (CDFDN), coeficiente de digestibilidade aparente do amido (CDA) e coeficiente de digestibilidade aparente do extrato etéreo (CDEE). Os CVs de todas as variáveis foram expressos em porcentagem (%).

Calculou-se o número de observações, o valor mínimo, o valor máximo, a média e o desvio padrão. A mediana (MD) foi calculada pela fórmula: MD = (Q1 + Q3)/2, em que Q1 é o primeiro quartil e Q3 é o terceiro quartil. Calculou-se o pseudo-sigma (PS) por meio da fórmula: PS = (Q3 – Q1)/1,35. A normalidade dos dados foi verificada por meio do teste de Cramer-Von-Mises. Foram elaborados intervalos dos CVs segundo a metodologia proposta por Costa et al.(6) em função da MD e do PS. As faixas de classificação dos CVs foram determinadas da seguinte maneira: baixo (CV ≤ MD – PS), médio (MD – PS < CV ≤ MD + PS), alto (MD + PS < CV ≤ MD + 2PS) e muito alto (CV > MD + 2PS). O PS é o desvio-padrão que uma distribuição normal precisaria ter a fim de produzir a mesma amplitude interquartílica com os dados utilizados. Essa interpretação do PS é justificada pela presença do valor 1,35 no seu cálculo que é obtido a partir da distribuição normal correspondente à distância entre Q1 e Q3, que equivale a 50% dos dados, deixando 25% em cada extremidade(6). Quando os dados não têm distribuição normal o uso do PS como medida de dispersão será mais resistente que o desvio-padrão(6).


Resultados e Discussão


O teste de normalidade de Cramer-Von-Mises mostrou que somente os CVs das variáveis GPD, CA, RC, CDMS, CDEB, CDMO, CDFDA, CDFDN apresentaram distribuição normal com 5% de significância. Por isso, foi adotada na presente análise a metodologia para classificação de CV proposta por Costa et al.(6) que não pressupõe a normalidade dos dados. Na Tabela 1, encontram-se os resultados das estatísticas descritivas obtidas a partir dos valores de CV encontrados na literatura e o teste de normalidade.


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Na literatura consultada, foi obtido maior número de CVs para as variáveis GPD, CAe CR com valores 37, 37 e 36, respectivamente. As medianas dos CVs situaram-se entre 1,19 e 13,16. As variáveis que apresentaram maior variabilidade foram CDFDN, CDPB e CA com valores do pseudo-sigma de 6,88, 6,01 e 5,73, respectivamente. A variável com menor variabilidade foi à RC, apresentando pseudo- sigma de 0,86. Com base nos valores de máximo e mínimo, notou-se grande amplitude dos dados dentro das variáveis. Isso demonstra influência de grande número de fatores e justifica a necessidade de classificação específica dos coeficientes de variação referente a cada resposta observada.

Na Tabela 2 são apresentadas as faixas de classificação dos CVs para as variáveis estudadas, utilizando- se a metodologia proposta por Costa et al.(6).

Verifica-se que a classificação dos CVs deste trabalho difere da classificação de Gomes(1), geralmente utilizada em trabalhos científicos que usam limites fixos, qualquer que seja a variável analisada(1). Por isso, a classificação deste trabalho pode ser utilizada como referência pelos pesquisadores para verificarem se os resultados dos CVs obtidos estão, ou não, dentro de uma faixa esperada de valores na experimentação com coelhos no Brasil.

Como pode ser observado na Tabela 2, cada variável apresentou faixa de valores de CV específica, o que ressalta a necessidade de abordagem também distinta dessa medida de variação, conforme a natureza dos dados. Por exemplo, na classificação normalmente utilizada(1), um CV < 10% é tido como baixo, sendo que nesta pesquisa para CR, GPD, CA, PC, CDMS, CDPB, CDFDA e CDFDN este CV é considerado como médio, para as variáveis PV, CDEB e CDEE este CV é considerado como alto e para as demais variáveis analisadas CV de 10% é classificado como muito alto.


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A variável RC destaca-se por apresentar a faixa de classificação mais estreita, revelando-se ser uma variável bastante estável, seguidas das variáveis CDA, CDMO e PV, respectivamente. Ao contrário destas variáveis, o CDFDN, CDPB, CA e GPD apresentam as maiores faixas de classificação dos CV.

As variáveis CDFDN e CDPB apresentam maior variação na faixa de classificação, provavelmente, devido aos diferentes métodos de obtenção desses coeficientes, uma vez que estes estão susceptíveis a erros na mensuração da resposta. Com relação à CA e ao GPD, essa variação deve estar relacionada com as condições distintas nas quais foram realizados os experimentos.

Sendo assim, fica evidente com os resultados obtidos, a necessidade de classificação específica do CV para as variáveis estudadas em experimentação com coelhos, como ocorre na área agronômica (2,7-9,12,14,49,50) e zootécnica (4,5,10,11,13), permitindo ao pesquisador verificar a precisão das suas pesquisas e também dos trabalhos publicados na literatura.


Conclusão


Os resultados encontrados permitem concluir que, para cada variável utilizada em experimentação na cunicultura, existe uma distribuição específica de valores de coeficiente de variação que podem ser utilizadas como referência para determinar a precisão experimental. As faixas de classificação encontradas para cunicultura são diferentes daquelas para outras espécies animais e das utilizadas em experimentação agronômica.


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