Yield of different cassava cultivars in a preserved area
DOI:
https://doi.org/10.31533/pubvet.v17n9e1441Keywords:
carboidratos, macaxeira, testes de hipótesesAbstract
Mandioca, aipim and macaxeira are some Brazilian terms used to designate the species Manihot esculenta, a genuinely Brazilian plant that was domesticated by the indigenous people and, because it is a very rustic and adaptable plant, is present in most small rural Brazilian properties as a rich source of carbohydrates for human and animal food. With the objective of studying the productivity of the cultivar in a perfectly homogeneous area regarding the experimental conditions, an experiment was implemented and conducted in a completely random design (CRD), using 5 cultivars and 5 replications. As the experiment was analyzed in CRD, there was no loss for the degrees of freedom of the residue. Soil preparation was carried out with a disc plow at a depth of 40 cm and a leveling harrow was used to eliminate clods. Good quality stakes with 20 cm in length were used for each of the cultivars, and the treatments used were: T1 – IAC 5; T2 – IAC 7; T3 – IAC 11; T4 – Iracema and T5 – Mantiqueira. Each plot consisted of 8 plants, 2 columns with 4 plants, with planting spacing of 0.9 m between rows and 0.6 m between plants in a usable area of 4.32 m2 per plot. As the value of the F statistic (28.59) exceeds the critical value at the 1% probability level (14.02), the test is significant at this level (P < 0.01), so we reject the null hypothesis (H0) and conclude that the tested cultivars (at least two) have different effects on the cassava yield. We can observe that the best cassava cultivar was Mantiqueira (T5) with an average of 49.44 kg per plot, differing significantly from all the others. The Iracema cultivar (T4) also differed significantly from the IAC cultivars, being more productive, and the IAC cultivars (T1, T2 and T3) did not differ among themselves. One of the main objectives of statistics is decision-making regarding the population based on the observation of samples. For this we must formulate the statistical hypotheses called the null hypothesis (H0) and the alternative hypothesis (H1). This process is called hypothesis test and, through it, we accept or reject a hypothesis.
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