O TCC de Agronomia raramente usa apenas uma ferramenta: a maioria combina um software de estatística experimental para os dados de campo com uma planilha para organização e, quando o tema envolve espacialização, um software de geoprocessamento. Este comparativo cobre as ferramentas que a área realmente usa — SISVAR, GENES, R e QGIS — com o que cada uma resolve, os limites de cada uma, uma comparação lado a lado e quando vale a pena combinar mais de uma no mesmo TCC.
SISVAR: o software de estatística experimental mais usado em Agronomia no Brasil
O SISVAR (Sistema de Análise de Variância) foi desenvolvido no Departamento de Ciências Exatas da Universidade Federal de Lavras (UFLA), com lançamento em 1996, para uso direto na disciplina de estatística experimental da própria universidade e como alternativa brasileira gratuita às ferramentas de análise de experimentos agrícolas. Ele resolve o que a maioria dos TCCs de campo em Agronomia precisa: análise de variância (ANOVA), delineamentos experimentais (inteiramente casualizado, blocos casualizados, fatorial), testes de comparação de médias, estatística descritiva e regressão linear simples e múltipla. É a ferramenta padrão para quem conduziu um experimento a campo ou em casa de vegetação com tratamentos e repetições — o desenho mais comum de TCC experimental em Agronomia.
GENES: quando o TCC envolve melhoramento genético
O GENES foi desenvolvido na Universidade Federal de Viçosa (UFV) especificamente para análise em genética e estatística experimental aplicada ao melhoramento de plantas e animais, com integração direta a arquivos do Word, Excel e Paint para importação e exportação de dados e resultados. Se o seu TCC trabalha com dados de melhoramento genético — cruzamentos, parâmetros genéticos, seleção de genótipos, análise dialélica —, o GENES resolve análises que o SISVAR não cobre, porque foi construído especificamente para esse recorte da Agronomia, diferente do SISVAR, que é mais geral para estatística experimental. Muitos TCCs de melhoramento genético usam os dois softwares em conjunto: o SISVAR para a ANOVA básica do experimento, o GENES para os parâmetros genéticos específicos do estudo.
R: quando você precisa de mais flexibilidade do que o SISVAR oferece
O R é uma linguagem de programação estatística de código aberto e gratuita, com pacotes específicos para experimentação agrícola — o pacote agricolae, por exemplo, replica boa parte das funções de delineamento experimental e comparação de médias que o SISVAR oferece, mas dentro de um ambiente de programação mais flexível para gráficos personalizados, análises multivariadas e reprodutibilidade do código. A desvantagem do R para quem está começando é a curva de aprendizado: exige escrever código, diferente da interface de menus do SISVAR e do GENES. Vale a pena migrar para o R quando o TCC exige uma análise que o SISVAR não cobre nativamente (por exemplo, um gráfico específico ou uma análise multivariada mais complexa) ou quando o orientador já trabalha com R e pede reprodutibilidade do script como parte da entrega.
QGIS: quando o TCC envolve espacialização
O QGIS é um software de geoprocessamento gratuito e de código aberto, útil em TCCs de Agronomia que trabalham com mapeamento de solo, zoneamento agrícola, análise de imagens de sensoriamento remoto (por exemplo, imagens de satélite Sentinel-2, de acesso público) ou espacialização de dados de produtividade coletados por monitor de colheita. Diferente do SISVAR, do GENES e do R, o QGIS não substitui a análise estatística — ele resolve a camada espacial do trabalho, muitas vezes usada em conjunto com uma análise estatística feita separadamente nas outras ferramentas. Um TCC que compara produtividade entre talhões com características de solo diferentes, por exemplo, pode usar o QGIS para mapear e visualizar a variação espacial e o SISVAR ou o R para testar se a diferença observada é estatisticamente significativa.
Excel ou LibreOffice Calc: o passo antes de qualquer software estatístico
Antes de abrir o SISVAR, o GENES ou o R, praticamente todo TCC de Agronomia passa por uma etapa de organização dos dados brutos numa planilha — Excel ou LibreOffice Calc, ambos aceitos sem restrição pela maioria dos softwares estatísticos como formato de importação. O cuidado nessa etapa evita retrabalho depois: mantenha uma coluna por variável, uma linha por unidade experimental (parcela, planta, amostra), sem células mescladas e sem fórmulas dentro da planilha que será importada — a maioria dos softwares estatísticos importa melhor valores já calculados do que fórmulas. Salvar uma cópia dos dados brutos sem nenhuma edição, separada da planilha de trabalho, também evita perder a rastreabilidade se algum tratamento de dado precisar ser refeito.
E os softwares comerciais (SAS, Genstat, Statistica)?
Softwares estatísticos comerciais como SAS, Genstat ou Statistica aparecem eventualmente na literatura internacional de Agronomia e têm recursos avançados que ferramentas gratuitas não cobrem no mesmo nível, mas raramente são a escolha de um TCC de graduação no Brasil, por dependerem de licença paga que a maioria das instituições não disponibiliza de forma irrestrita aos alunos de graduação. Se o seu programa tem acesso institucional a algum desses softwares (via laboratório de pós-graduação, por exemplo), confirme diretamente com a coordenação se o acesso é válido também para o TCC de graduação e qual é o alcance da licença — não presuma que um acesso usado numa disciplina específica se estende automaticamente ao uso livre para o trabalho de conclusão.
Como citar a ferramenta usada no TCC
Citar o software usado na metodologia não é opcional quando ele foi parte do método — a NBR 6023 trata programas de computador como um tipo de documento eletrônico, e a entrada segue o modelo: SOBRENOME do autor ou nome da instituição desenvolvedora. Nome do software: descrição breve. Versão. Cidade da instituição: instituição, ano. Informe sempre a versão exata utilizada (SISVAR muda de versão ao longo dos anos, assim como o R e os pacotes usados nele), porque um resultado de ANOVA pode variar ligeiramente entre versões — a banca de Agronomia costuma perguntar qual versão foi usada quando o TCC não declara isso na metodologia.
Tabela comparativa
| Ferramenta | Melhor para | Curva de aprendizado | Custo |
|---|---|---|---|
| SISVAR | ANOVA, delineamentos experimentais, comparação de médias | Baixa (interface de menus) | Gratuito |
| GENES | Melhoramento genético, parâmetros genéticos, análise dialélica | Média | Gratuito |
| R (pacote agricolae) | Análises flexíveis, gráficos personalizados, reprodutibilidade | Alta (requer código) | Gratuito |
| QGIS | Mapeamento, zoneamento, sensoriamento remoto | Média | Gratuito |
Como escolher: pela pergunta de pesquisa, não pela ferramenta que você já conhece
O erro mais comum na escolha de ferramenta é decidir pelo que já é familiar, em vez de pelo que a pergunta de pesquisa exige. Um TCC com experimento a campo clássico (tratamentos, repetições, uma ou duas variáveis-resposta) está bem servido pelo SISVAR. Um TCC de melhoramento genético precisa do GENES, ou do GENES combinado ao SISVAR. Um TCC que precisa de um gráfico ou análise fora do padrão do SISVAR se beneficia do R. E um TCC com componente espacial — mapa, zoneamento, imagem de satélite — precisa do QGIS, independentemente da ferramenta estatística escolhida para a outra parte da análise. Decida a ferramenta depois de decidir o desenho do estudo, nunca antes. Já com o desenho definido, este também é um bom momento para revisar se o título do TCC nomeia esse desenho com precisão — veja como formular um título de TCC com exemplos por área.
Backup e versionamento: o cuidado que evita perder semanas de análise
Um problema recorrente, e raramente discutido nos manuais de metodologia, é a perda de arquivos de análise por falta de backup — um script de R corrompido, uma planilha sobrescrita por engano, um arquivo de projeto do SISVAR sem cópia de segurança. Mantenha pelo menos duas cópias dos dados brutos e dos arquivos de análise em locais diferentes (um serviço de nuvem e um armazenamento local, por exemplo), e, ao trabalhar com R, salve o script de análise separadamente dos dados — o script documenta exatamente quais passos foram aplicados e permite refazer a análise do zero se um arquivo intermediário for perdido. Essa disciplina de versionamento simples custa poucos minutos por semana e evita o cenário mais frustrante do TCC experimental: perder semanas de trabalho de campo por um arquivo de análise que não foi salvo em duplicidade.
Erros comuns na escolha e no uso das ferramentas
Primeiro, tentar fazer análise de melhoramento genético inteiramente no SISVAR, quando o GENES foi construído especificamente para esse recorte. Segundo, citar a ferramenta no TCC sem informar a versão usada, dificultando a reprodução da análise por outra pessoa. Terceiro, usar apenas capturas de tela do resultado da análise sem guardar os dados brutos e os parâmetros usados, o que impede refazer a análise se a banca pedir esclarecimento. Quarto, escolher o R só porque parece mais “avançado”, sem o tempo de aprendizado necessário antes do prazo de entrega. Quinto, tratar o mapa gerado no QGIS como substituto da análise estatística, quando ele é um complemento visual, não uma prova estatística por si só. Sexto, organizar a planilha de dados brutos com fórmulas e células mescladas, dificultando a importação limpa para o software estatístico escolhido. Sétimo, presumir acesso institucional a um software comercial sem confirmar se a licença cobre o uso no TCC de graduação. Oitavo, não manter backup dos arquivos de análise, arriscando perder semanas de trabalho por um único arquivo corrompido ou sobrescrito.
Depois de escolher a ferramenta certa para o seu desenho de estudo, o próximo desafio é redigir o capítulo de resultados de forma clara, com as tabelas e gráficos exportados corretamente formatados em ABNT. O Tesify ajuda a organizar essa redação e a formatar as referências das ferramentas e das fontes usadas, sem substituir a análise que você já fez.
Perguntas frequentes
O SISVAR é gratuito?
Sim. O SISVAR é um software brasileiro gratuito, desenvolvido pela UFLA para uso em estatística experimental.
Preciso saber programar para usar o R no meu TCC?
Não é obrigatório saber programar antes de começar, mas o R exige escrever código, diferente da interface de menus do SISVAR e do GENES — reserve tempo extra no cronograma se optar pelo R sem experiência prévia.
SISVAR e GENES fazem a mesma coisa?
Não. O SISVAR é uma ferramenta geral de estatística experimental (ANOVA, delineamentos, comparação de médias). O GENES foi desenvolvido especificamente para análises de melhoramento genético e parâmetros genéticos, um recorte que o SISVAR não cobre da mesma forma.
Preciso do QGIS se meu TCC não envolve mapa?
Não. O QGIS só é necessário quando o TCC tem componente espacial — mapeamento de solo, zoneamento, sensoriamento remoto. Um TCC puramente experimental de campo, sem essa camada espacial, não precisa dele.
Preciso citar o software na lista de referências do TCC?
Sim, quando ele foi parte do método. A NBR 6023 trata programas de computador como documento eletrônico — cite o nome do software, a versão exata usada e a instituição desenvolvedora, quando aplicável.
Vale a pena usar um software comercial se meu laboratório tiver acesso?
Só depois de confirmar com a coordenação que a licença cobre o uso no TCC de graduação, não apenas em disciplinas específicas. Sem essa confirmação, é mais seguro usar as alternativas gratuitas equivalentes.
Com que frequência devo fazer backup dos dados e das análises?
O ideal é salvar uma cópia em duplicidade a cada sessão de trabalho relevante, não apenas semanalmente — o custo de salvar é mínimo comparado ao custo de refazer semanas de coleta ou de análise perdidas.
Veja também quando o TCC de Agronomia precisa de aprovação da CEUA e o guia completo das normas ABNT vigentes.