Delineamentos Experimentais: Introdução à Metodologia de Pesquisa em Zootecnia, Slides de zootecnia

Baixe Delineamentos Experimentais: Introdução à Metodologia de Pesquisa em Zootecnia e outras Slides em PDF para zootecnia, somente na Docsity!

‘

Delineamentos

experimentais

Igor Cassiano Saraiva Silva

Mestrando em Zootecnia

Delineamentos

experimentais

Igor Cassiano Saraiva Silva

Mestrando em Zootecnia

Dinâmica da experimentação

Hipótese

Hipótese

Experimentação

Experimentação

Análise estatística

Análise estatística

Conclusão teórica

Conclusão teórica

Planejamento

Planejamento

Desenvolviment

o

Conclusão

Avaliação

Princípios básicos da experimentação

REPETIÇÃO - Consiste na reprodução de uma comparação básica, e tem por

finalidade, propiciar a obtenção da estimativa do erro experimental.

Comparação

básica

Repetição

Princípio da

repetição

A

B

B1 B2 B3 B

A1 A2 A3 A

Princípios básicos da experimentação

CASUALIZAÇÃO – Distribuição dos tratamentos às unidades experimentais de

forma casual, com intuito de evitar resultados tendenciosos.

Repetição + Casualização

Princípio da

casualização

Conjunto

amostral

Tratamento A

Tratamento B

1 2 3 4

1 2 3 4

Delineamento Inteiramente Casualizados

(DIC)

Consiste em distribuir as unidades experimentais, dentro dos

tratamentos, de maneira inteiramente ao acaso (aleatória,

randomizada).

Mais simples dos delineamentos experimentais;

Repetição

Casualização

Qualquer número de tratamentos pode ser utilizado;

Aceita número de repetições diferentes entre os tratamentos no momento da

ANOVA;

Exige homogeneidade das condições experimentais;

Avalia somente a variação individual em relação ao efeito do tratamento.

Modelo estatístico - DIC

y

ij

= 𝛍 + 𝛕

i

• 𝛆

ij

Onde;

• y

ij

= Valor observado na unidade experimental que recebeu

o tratamento i, repetição j

𝛍 = Efeito da média geral

• 𝛕

i

= Efeito do tratamento i

ij

= Erro (resíduo)

Análise de variância -ANOVA

Teste estatístico para verificação da influência dos k níveis de

fontes de variação (tratamentos e/ou fatores) sobre uma variável

dependente (resposta) Y em estudo.

Embora o procedimento envolva o calculo de variâncias, seu objetivo

fundamenta-se em comparar as medias dos níveis do fator (tratamento).

Obedece dois pressupostos fundamentais: normalidade dos dados e

homogeneidade das variâncias.

10

Fonte de

variação

Graus de

liberdade

Soma de

quadrados

Quadrados

médio

F

Tratamento k - 1

SQ

Tratamento

QM Trat/ k - 1

QM Trat/QM

Res

Resíduo

(erro)

n - k SQ Resíduo QM Res/ n - k

Total n - 1 SQ Total

Análise de variância -ANOVA

Dados do ganho de peso total (GPT) em kg, de ovinos alimentados com FCM.

Tratamento

Repetição 14

Delineamento em Blocos Casualizado (DIC)

Utilizado para controlar a heterogeneidade entre as unidades

experimentais, através do bloqueio de uma fonte de variação, com

intuito de diminuir o erro experimental.

Repetição

Casualização

Controle Local

A repetição dos tratamentos ocorre dentro dos blocos;

O tratamento aparece apenas uma vez em cada bloco;

Os testes em DBC são feitos exclusivamente para comparar tratamentos. Os

efeitos do bloco não são considerados;

Exemplos: Idade, peso, lote, tipos de galpões, terreno, etc.

Modelo estatístico - DBC

y

ij

= 𝛍 + 𝛕

i

• 𝛃

j

• 𝛆

ij

Onde;

y

ij

= Valor observado na unidade experimental que recebeu o

tratamento i, repetição j

𝛍 = Efeito da média geral

• 𝛕

i

= Efeito do tratamento i

• 𝛃

j

= Efeito do bloco j

ij

= Erro (resíduo)

Análise de variância -ANOVA

Dados da produtividade de matéria verde (t/ha) das variedades de cana-de-

açúcar.

Sub-área (bloco)

Tratamento

Co819 Co820 CB70 CB

Análise de variância -ANOVA

Variável = produtividade de matéria verde (t/ha) das variedades de cana-

de-açúcar.

Fonte de

variação

Graus de

liberdade

Soma de

quadrados

Quadrados

médio

F < P

Tratamento 3 2456,60 818,87 <0,

Sub-área

(bloco)

Resíduo (erro) 12 325,40 27,

Total 19 3211,

Modelo estatístico - Fatorial

DIC

￮

y

ij

= 𝛍 + 𝛉

i

• 𝛄

j

• (𝛉*𝛄

ij

)

• 𝛆

ijk

Onde;

y

ij

= Valor observado na unidade experimental que recebeu o

tratamento i, repetição j

𝛍 = Efeito da média geral

i

= Efeito do fator i

• 𝛄

j

= Efeito do fator j

19

Exemplo: Uma pesquisadora deseja testar o efeitos da castração (castrado e não castrado)

associada à suplementação com vitamina E (Com e Sem) em cabritos. Ela possui 18 animais

disponíveis para experimentação. Distribua os animais igualmente e de forma aleatória,

dentro dos tratamentos.

20

Casualizaçã

o

Repetição

Castrado Com Vit E

Castrado Sem Vit E

Não Castrado Com Vit E

Não Castrado Sem Vit E

1º passo: definir os

tratamentos

2º passo: nº

repetições por

tratamentos