Statistical methods applied to experimentation to assess milk production

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i11.19737

Keywords:

Experimental statistic; Test of means; Dairy farming.

Abstract

The objective of this study was to identify and disbelieve the types of statistical methods applied to experimentation for the evaluation of the production of milk, based on a survey of studies published in a period of 10 years in the Brazilian Journal of Zootechnics (RBZ). An electronic search for articles published in the RBZ was carried out, which will assess the production of goat (PPLC) or bovine (PPLB) leite from 2010 to 2019. In each article, it was analyzed the statistic analyzes, media tests, Statistical significance and software used. Identified (n = 107 publications) as the main statistical methods, analysis of variance (58% = PPLB; 36.36% = PPLC) and regression analysis (35.85% = PPLB; 54.55% = PPLC) ; means tests (test Tukey = 32.08%; test F = 22.64; test t = 16.98%) for PPLB e (test Tukey = 54.55%; test F = 0.00%; test t = 9.09%) for PPLC; The significance levels are 5% (77.36%), 1% (5.66%) and 10% (0.00%), for PPLB; e, 5% (90.91%), 1% (0.00%) and 10% (9.09%), for a PPLC; e, SAS software (PPLB = 35.85%; PPLC = 18.18%) and SAEG (PPLB = 41.51%; PPLC = 63.64%). The main statistical methods used in experimentation to evaluate milk production they are, variance analysis and regression analysis; or Tukey media test; or statistical significance level of 5% probability; e, to analyze data, the SAS and SAEG software are the most common.

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Published

06/09/2021

How to Cite

CABRAL, A. M. D.; SANTOS, G. C. de L. .; CARVALHO, F. F. R. de .; LIMA, M. G. .; FRANÇA, A. A. de .; SILVA, M. J. M. S. da .; SILVA, L. do V. D. da .; ARAUJO, B. W. . Statistical methods applied to experimentation to assess milk production. Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 11, p. e464101119737, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i11.19737. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/19737. Acesso em: 23 dec. 2024.

Issue

Vol. 10 No. 11

Section

Agrarian and Biological Sciences

License

Copyright (c) 2021 Ana Maria Duarte Cabral; Girlene Cordeiro de Lima Santos; Francisco Fernando Ramos de Carvalho; Maiara Guedes Lima; Andrezza Araújo de França; Maria Josilaine Matos Santos da Silva; Lucas do Vale Duarte da Silva; Bruno Willian Araujo

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