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delineamentos esperimentais
Tipologia: Notas de estudo
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Euclides Braga MALHEIROS*
Delineamento experimental ou desenho experimental, de uma forma bastante simples, é a forma em que os tratamentos (níveis de um fator ou combinações de níveis de fatores) são atribuídos às unidades experimentais. Os delineamentos experimentais envolvem f fatores, cada fator com nf níveis:
Exemplos:
Um fator pode ser fixo ou aleatório. Fator fixo: Os níveis do fator são fixados (escolhidos) pelo pesquisador. Exemplos : Os exemplos das Classes Sociais, Dose do Adubo, Idade e Sexo apresentados anteriormente são exemplos de fatores fixos.
Fator aleatório: Os níveis do fator é uma amostra aleatória da população dos níveis. Exemplo : Suponhamos que o Governo do Estado queira saber se o controle de uma determinada doença depende da marca da vacina. Como existem no mercado várias marcas, o experimentador sorteia 6 marcas para o estudo, este é um caso de fator aleatório.
Experimento de um único fator com p níveis (geralmente denominados tratamentos) e ri repetições. Os tratamentos são atribuídos de forma aleatória nas N =Σ ri unidades
experimentais (ou parcelas) homogêneas. Se ri=r, ∀ i (experimento balanceado).
Modelo : yij = m + ti + eij , onde yij = valor observado na unidade experimental que recebeu o tratamento i, repetição j; m= efeito da média geral; ti = efeito do tratamento i; eij = erro aleatório (resíduo).
A análise da variância é uma ferramenta muito usada para testes de hipóteses. Esse procedimento estatístico consiste em particionar a variação total em partes devidas a cada uma das Fontes de Variação envolvidas no experimento. Em um DIC têm-se duas fontes de variação, ou seja: o fator em estudo (tratamentos) e o erro aleatório.
A análise de variância é esquematizada como:
F.V. G.L. S.Q. Q.M. F p-value Tratamento p-1 SQ(Tr.) QM(Tr.) QM(Tr.) / QM(Res.) p Resíduo p(r-1) SQ(Res.) QM(Res.) Total pr-1 SQ(Tot.)
F.V. - Fontes de Variação, ou seja, as partes da Variação Total; G.L. - número de graus de liberdade associados à F.V.; S.Q. - Soma de quadrados (variação devida a F.V.); Q.M. - Quadrado médio (quociente da S.Q. pelo G.L.); F - valor da estatística do teste; p-value - probabilidade associada à estatística F, utilizada na regra de decisão em rejeitar ou não a hipótese que está sendo testada. Se p≤0,05, o teste é significativo ao nível de 5% de probabilidade, e assim sendo rejeita- se H 0 , a esse nível de probabilidade.
O valor p-value é obtido supondo que a estatística F em questão tem uma distribuição F central com p-1 e p(r-1) graus de liberdade. Essa suposição é válida sob a hipótese de normalidade dos erros e homogeneidade de variâncias.
A estatística F testa as hipóteses: a) Efeitos fixos de tratamentos (conclusões apenas para aos níveis estudados): H 0 : m 1 =m 2 =m 3 = ... mp vs H 1 : mi≠mi', para algum i ≠ i'.
Neste caso, se rejeitamos H 0 e temos mais que 2 níveis do fator pode-se usar as ferramentas: Comparações das médias ou de grupos de médias (comparações múltiplas). Geralmente usado para fatores com níveis qualitativos. Contrastes ortogonais. Geralmente usado para fatores com níveis quantitativos.
b) Efeitos aleatórios de tratamentos (Conclusões permitem inferências para a população dos níveis): H 0 : σ^2 Tr=0 vs H 1 : σ^2 Tr ≠ 0.
Neste caso, estimam-se os componentes da variância.