O índice I de Moran é a ferramenta usual para se medir a intensidade da autocorrelação espacial em dados de marcadores genéticos. A estatística I é assintoticamente normalmente distribuída, podendo ser avaliada como desvios da normal padrão mediante o suposto-N (aproximação normal). Porém, para pequenos números de populações (m<8), deve-se aplicar o teste de aleatorização de Mantel (suposto-R), desenvolvido por Mantel (1967). Assim, por meio do presente estudo, buscou-se avaliar o desempenho de ambos os testes no que tange às taxas de erro tipo I e o poder dos mesmos. Estes foram avaliados via simulação de Monte Carlo, em que analisaram-se, sob a H0, as situações {p=0,1, p=0,25 e p=0,5} de freqüências alélicas médias, para as quais consideraram-se os números {m = 5, 10, 25 e 50} de populações, sendo que variou-se, para cada população, o número de indivíduos em {n=1, 2, 5 e 10}. Em relação à hipótese alternativa (com padrão espacial), além das mesmas situações simuladas em H0, avaliou-se o comportamento destes critérios de testes segundo a variação da amplitude na freqüência alélica média local em {A=0,1; 0,2; 0,5; 0,8 e 1,0}. Desta forma, pôde-se analisar a performance dos testes em questão quanto ao grau de variabilidade das freqüências alélicas médias geradas sobre uma superfície linear, em função do espaço geográfico, por meio de diferentes inclinações da mesma. O teste da aproximação normal foi considerado melhor com {m<10} populações, quando combinado com as ponderações inverso da distância e inverso da distância ao quadrado, em ambos os níveis de significância, 1% e 5%. Porém, o mesmo não deve ser aplicado associado com a ponderação vizinho mais próximo. Com {m>25}, deve-se aplicar o teste de Mantel em qualquer das situações simuladas.
Autocorrelação espacial; simulação Monte Carlo; I de Moran; freqüências alélicas; teste de Mantel
