7.6.2 Esperimenti ripetuti in più anni e più località

N 60 APPENDICE - SPERIMENTAZIONE IN AGRICOLTURA 7.6.2 Esperimenti ripetuti in più anni e più località Fonti di variazione Gradi di libertàc Varianze Varietà v21 Località Anno Modello 1 a Modello 2 b F test F test QM1 ? d QM1/QM6 l21 QM2 QM2/QM7 QM2/QM7 y21 QM3 QM3/QM7 QM3/QM9 (r 2 1) ? ly QM4 Varietà 3 località (v 2 1) ? (l 2 1) QM5 QM5/QM8 QM5/QM8 Varietà 3 anno (v 2 1) ? ( y 2 1) QM6 QM6/QM8 QM6/QM9 Località 3 anno (l 2 1) ? ( y 2 1) QM7 QM7/QM9 QM7/QM9 (v 2 1) ? (l 2 1) ? ( y 2 1) QM8 QM8/QM9 QM8/QM9 (r 2 1) ? (v 2 1) ? ly QM9 Blocchi entro località e anno Varietà 3 località 3 anno Errore riunito (pooled ) 7 C g fr d p P ( p g a Modello 1 5 varietà fattore fisso, località e anno fattori casuali. Modello 2 5 varietà e località fattori fissi, anno fattore casuale. c v 5 n. di varietà; l 5 n. di località; y 5 n. di anni; r 5 n. di blocchi. d La modalità per testare l effetto varietà è ancora controversa; vedi testo. a b La modalità di test dell effetto semplice della varietà è ancora oggetto di discussione, ma la proposta più utilizzata è di testare la varianza del trattamento contro: QMerr 5 QM5 1 QM6 2 QM8 Con i seguenti gradi di libertà (non interi) associati: DF 5 (QM5 1 QM6 2 QM8)2/{QM52/(v21)(l21) 1 QM62/(v21)(y21) 1 QM82/v (l21)(y21)} Si segnala che esiste anche la possibilità di trattare statisticamente esperimenti multilocalità in cui gli anni non sono gli stessi in tutte le località. In questo caso si tratta di un analisi gerarchica con gli anni nidificati entro le località. Si rinvia a testi specializzati per il dettaglio operativo. 7.7 Confronti tra livelli dei trattamenti. Una volta che un certo effetto è risultato significativo (e solo in questo caso), si può procedere con l identificare quali livelli di trattamenti differiscano tra loro. In molti esperimenti, a priori, cioè prima di conoscere i risultati dell esperimento, si possono già definire dei confronti di interesse. Possibili esempi di questi confronti a priori sono, in una prova di lavorazione, il confronto tra le tecniche di non lavorazione e quelle convenzionali oppure quello tra differenti genotipi, ecc. All opposto, quando i confronti possono essere stabiliti solo dopo aver ottenuto i risultati sperimentali, si tratta di confronti multipli a posteriori. Tipico è il caso di quando si vuole stabilire una classifica di produttività in una prova varietale, in cui solo dopo aver ottenuto i risultati sperimentali è possibile determinare quale sia la varietà più produttiva. Le tecniche di confronto a posteriori hanno minor potenza rispetto a quelle a priori: quindi dovrebbero essere adottate N03_1_Sperimentazione.indd 60 s c d m 5/31/18 11:39 AM v d r il ta A m tr d c Il m to 7 in ti m d c p s e fr d c p r le

SEZIONE N
SEZIONE N
MATEMATICA, STATISTICA, SPERIMENTAZIONE, MODELLISTICA, MISURAZIONI
La razionalizzazione degli interventi agronomici richiede conoscenze su suolo, clima, colture e sistema biologico (microrganismi, parassiti, malattie, malerbe...), sulle loro interazioni ed evoluzione a seguito degli interventi agronomici. Per quanto possibile, all’approccio descrittivo (qualitativo) dovrebbe seguire quello quantitativo che, coinvolgendo dati numerici, richiede misurazioni o esperimenti che trovano la loro naturale elaborazione con l’ausilio di strumenti matematici, statistici e modellistici, al fine di ottenere conoscenze utili a scopo decisionale.L’aspetto quantitativo può determinare anche differenze qualitative: in base all’andamento economico (aspetto quantitativo), si può avere il fallimento dell’azienda (aspetto qualitativo).Le oscillazioni continue di contenuto idrico del suolo possono comportare sia variazioni quantitative (diminuzione di resa colturale per siccità) sia qualitative (la coltura muore per carenza idrica e la resa si annulla).Per trattare gli aspetti quantitativi, abbiamo bisogno di strumenti matematici che permettano di descrivere le relazioni tra variabili e di prevedere fenomeni e comportamenti semplici. Quando la complessità dei fenomeni da trattare aumenta, cresce anche l’incertezza, cui è legato il rischio. A questo punto possiamo scegliere la strada della descrizione statistica o quella dell’approccio di sistema, con l’applicazione dei modelli di simulazione. L’approccio statistico risulta inoltre fondamentale per trattare errori e variabilità nelle informazioni (compresi i rischi che ne derivano), sia nella sperimentazione di campo sia con i modelli.Nella presente Sezione N del Manuale dell’Agronomo vengono illustrati sinteticamente gli Strumenti matematico-statistici, nonché gli elementi per una corretta applicazione della Sperimentazione e della Modellistica in agricoltura. Completano la trattazione gli elementi relativi ai Sistemi di misura. Spetta all’Agronomo la scelta dello strumento di volta in volta più idoneo allo scopo, per qualità e utilità delle informazioni, ma anche per semplicità e rapidità con le quali si ottengono le informazioni richieste.Nell’attività professionale, l’uso di strumenti di supporto decisionale (modelli, GIS) o di procedure di elaborazione numerica è, oltre che utile, sempre più spesso richiesto dalle normative o dagli enti pubblici con cui il professionista si deve rapportare. Rimane all’Agronomo la responsabilità di verifica normativa e di un uso corretto e consapevole di questi strumenti.Coordinamento di SezioneFrancesco DanusoRealizzazione e collaborazioniMarco Acutis, Pierluigi Bonfanti, Gian Carlo Calamelli, Francesco Danuso, Massimo Lazzari, Tiziano Tempesta