Este trabalho teve como objetivo avaliar o desempenho biológico de sistemas consorciados de cenoura e alface, sob diferentes combinações de densidades populacionais, com uso das análises bivariada de variância e envoltória de dados (DEA). O delineamento experimental usado foi o de blocos ao acaso completos, com cinco repetições, com os tratamentos arranjados em esquema fatorial 4x4. Os tratamentos resultaram da combinação de quatro populações de plantas de cenoura (40, 60, 80 e 100% da população recomendada no cultivo solteiro – PRCS) com quatro populações de plantas de alface (40, 60, 80 e 100% da PRCS). As populações recomendadas para os cultivos solteiros da cenoura e alface foram 500 mil e 250 mil plantas por hectare, respectivamente. Tanto o método bivariado como o método de análise de envoltória de dados são bastante eficazes na discriminação dos melhores sistemas de cultivo consorciados, por meio dos rendimentos das culturas. Os resultados da eficiência produtiva, medidos por modelos DEA, permitem uma análise estatística simples do ensaio consorciado. A robustez do método de análise bivariada de variância assegura a validade dos resultados.The objective of this paper was to evaluate the biological performance of carrot and lettuce intercropping systems under different combinations of population densities, using the bivariate analysis of variance and data envelopment analysis (DEA). The experimental design was the randomized complete blocks, in a 4x4 factorial scheme (carrot densities: 40, 60, 80 and 100% of the recommended sole crop density (RSCD); lettuce densities: 40, 60, 80 and 100% of the RSCD), with five replications. The recommended population density for carrot in sole crop is 500 thousand plants per hectare and for lettuce in sole crop is 250 thousand plants per hectare. Both bivariate method of variance and data envelopment analysis are quite effective in discriminating the best intercropping systems as assessed through component crop yields. The results of the yield efficiency as assessed by DEA models allow a simple statistical analysis of the intercropping experiment. The robustness of the bivariate analysis of variance method assures the validity of the results
