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delineamentos experimentais, Notas de estudo de zootecnia

delineamentos esperimentais

Tipologia: Notas de estudo

Antes de 2010

Compartilhado em 20/07/2010

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lenice-mendonca-de-menezes-7 🇧🇷

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ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA
Euclides Braga MALHEIROS
*
DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS
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 n
f
níveis:
Exemplos:
Estudar o efeito da Classe Social (Alta, Média ou Baixa) no peso das crianças. (Fator:
Classe Social, três níveis qualitativos).
Estudar o efeito de Dose do Adubo (0, 20, 40, 60 e 80 kg/ha) na produção. (Fator: Doses
de adubo, cinco níveis quantitativos).
Estudar o efeito da Idade (I1:10-15, I2:15-20 e I3:25-30 meses) e Sexo (M e F) no peso
dos animais. Fatores: Idade e Sexo com três e dois níveis, respectivamente. Os
tratamentos são as combinações dos níveis dos fatores, que são seis, ou sejam: I1/M,
I1/F, I2/M, I2/F, I3/M, I3/F.
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.
Delineamento Inteiramente Casualizado - DIC (One-way)
Experimento de um único fator com p níveis (geralmente denominados tratamentos) e r
i
repetições. Os tratamentos são atribuídos de forma aleatória nas N=Σr
i
unidades
experimentais (ou parcelas) homogêneas. Se r
i
=r, i (experimento balanceado).
Modelo: y
ij
= m + t
i
+ e
ij
, onde
y
ij
= valor observado na unidade experimental que recebeu o tratamento i, repetição j; m=
efeito da média geral; t
i
= efeito do tratamento i; e
ij
= 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.
*
Departamento de Ciências Exatas – FCAV/UNESP, Campus de Jaboticabal. 14884-900 Jaboticabal SP
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ESTATÍSTICA APLICADA À ZOOTECNIA

Euclides Braga MALHEIROS*

DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS

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:

  • Estudar o efeito da Classe Social (Alta, Média ou Baixa) no peso das crianças. (Fator: Classe Social, três níveis qualitativos).
  • Estudar o efeito de Dose do Adubo (0, 20, 40, 60 e 80 kg/ha) na produção. (Fator: Doses de adubo, cinco níveis quantitativos).
  • Estudar o efeito da Idade ( I1 :10-15, I2 :15-20 e I3 :25-30 meses) e Sexo (M e F) no peso dos animais. Fatores: Idade e Sexo com três e dois níveis, respectivamente. Os tratamentos são as combinações dos níveis dos fatores, que são seis, ou sejam: I1/M, I1/F, I2/M, I2/F, I3/M, I3/F.

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.

Delineamento Inteiramente Casualizado - DIC ( One-way )

Experimento de um único fator com p níveis (geralmente denominados tratamentos) e ri repetições. Os tratamentos são atribuídos de forma aleatória nas Nri 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.

  • (^) Departamento de Ciências Exatas – FCAV/UNESP, Campus de Jaboticabal. 14884-900 Jaboticabal SP

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.