A análise de crescimento vegetal apresenta dificuldades relacionadas à comparação estatística das curvas de crescimento, e a análise de variância dos dados primários pode orientar a interpretação dos resultados. Este trabalho objetivou avaliar a análise de variância de dados de distintas coletas de um experimento, abordando particularmente a homogeneidade das variâncias e a escolha do modelo adequado de ANOVA. Foram utilizados dados de cinco experimentos com diferentes culturas e condições de crescimento. Do total de variáveis, 19% foram originalmente homocedásticas, 60% tornaram-se homocedásticas após transformação logarítmica, e 21% mantiveram-se heterocedásticas após transformação. A transformação dos dados não afetou o teste F em um experimento, enquanto nos demais experimentos a transformação o modificou geralmente com redução dos efeitos significativos. Mesmo quando a transformação não afetou o teste F, comparações de médias induziram a diferentes interpretações. O modelo de ANOVA misto, considerando a coleta como um efeito aleatório, reduziu o número de efeitos significativos de todos os fatores modificados por este modelo. Alguns exemplos ilustram que a análise de variância dos dados primários constitui uma ferramenta na identificação de efeitos significativos nas taxas de crescimento. A análise de variância impõe restrições ao delineamento experimental, eliminando algumas vantagens da análise funcional de crescimento.
modelo de ANOVA; estatística; fósforo; feijão; arroz
