[1.000] (IP:

Transcrição

1 1. [1.000] (IP: :57:52 22:38:16 40: ) Nos ensaios em parcela subdividida temos dois resíduos distintos: O resíduo A, referente às parcelas e o resíduo B, correspondente às subparcelas dentro das parcelas. Em exemplo, se tivéssemos 3 variedades e 3 espaçamentos para avaliar, o quadrado médio das variedades seria avaliado pelo quadrado médio do resíduo das parcelas, ou seja, o quadrado médio do resíduo das variedades. Todavia, os quadrados médios dos espaçamentos e da interação entre os dois fatores (subparcela), seriam avaliados pelo quadrado médio do resíduo da subparcela. Em geral, o que ocorre é que temos o resíduo da parcela (nível1) maior que o resíduo da subparcela (nível 2). Por isso, os tratamentos ensaiados na subparcela são determinados com maior precisão que os efeitos dos tratamentos testados nas parcelas (variedades). Esta diferença de precisão pode ser um defeito ou vantajosa a a partir do ponto de vista. Em casos mais complexos, as subparcelas podem, por sua vez, serem divididas em subsubparcelas. Temos então três resíduos distintintos: o resíduo referente à parcela, o referente à subparcela e o referente à subsubparcela. 2. [1.000] (IP: :58:00 22:38:32 40: ) Não. O efeito principal é o a resposta do fator isoladamente. Como há interação, um fator obrigatoriamente influencia a resposta do outro em um experimento. Assim, não há sentido em discutir o efeito de um sem o outro. Exemplificando, se tivermos um experimento em ensaio fatorial 2 X 2, onde estamos estudando produtividade de uma determinada variedade de tomate em relação à duas fontes de nitrogênio mineral e orgânica e aplicação ou não de fósforo com e sem é necessário avaliar o efeito de cada um isoladamente, e de sua interação. Neste caso, se a fonte de nitrogênio é afetada pela aplicação de fósforo, ou seja, quando o fósforo está presente, a resposta à fonte de nitrogênio é muito maior do que ele seria sozinho, não tem sentido em falar de fonte de nitrogênio, sem que seja discutida a dose de fósforo aplicada, assim, o efeito principal não será discutido. excelente 3. [0.000] (IP: :58:05 22:38:45 40: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." A afirmativa é falsa, pois a análise deve ser realizada pela significância da interação e dos fatores isoladamente. Se pelo teste de tukey, a interação for significativa, indica que o comportamento de um fator depende do comportamento do outro. No caso, se tivermos um experimento de fatorial 2 x 2, onde os fatores eram ausência ou presença de adubo mineral e torta de filtro de duas usinas, a interação se fazendo significativa indica que a ação da torta é influenciada pela presença ou ausência de adubo mineral. Quando isto acontece não é mais indicado observar a análise deles sozinhos, ou seja, não é indicado observar os efeitos principais, mas sim adotar e observar a resposta da interação entre os fatores analisados, mostrando que uma resposta depende da influência do outro fator. Caso seja o contrário, ou seja, a interação entre torta de filtro e adubo mineral não for significativa, a torta de filtro não está sendo influenciada pelo efeito do adubo mineral e por isso devemos avaliar o fator torta de filtro, assim como adubo mineral separadamente como se fossem dois experimentos diferentes. leia de novo sua resposta e veja como você está se contradizendo 4. [3.000] (IP: :58:10 00:00:24 02: ) Segue análise de dados referentes à produção de cana-de-açúcar após um ciclo de adubação verde com Crotalaria spectabilis, inoculada com três estirpes rizobianas

2 distintas (Semia6156, BR2811 ou BR2003,sua mistura ou não inoculada - nativa), sendo que a cana foi adubada ou não com 60 kg de N/ha. Prepare os resultados como seriam apresentados em um artigo científico, e faça uma breve discussão dos mesmos. Inoculante TCH TAH ATR BR ,75 A 27,81 A 131,47 A BR ,39 A 28,80 A 127,91 A Mistura 196,10 A 26,26 A 125,17 A Semia ,15 A 28,66 A 127,66 A nat 207,03 A 28,07 A 127,35 A sem 184,51 A 26,20 A 132,08 A N total P total K total 162,31 A 70,81 AB 267,71 AB 121,08 A 38,20 B 183,32 B 190,48 A 96,50 AB 432,40 A 184,00 A 107,45 A 296,36 AB 181,32 A 126,08 A 326,11 AB 114,37 A 83,83 AB 187,46 AB Nitrogênio TCH TAH ATR 0 193,09 A 27,10 A 130,44 A ,88 A 28,16 A 126,77 A N total P total K total 164,57 A 88,77 A 309,79 A 153,29 A 85,52 A 254,66 A Não houve interação significativa entre adubação e inoculante. 5. [1.000] (IP: :58:17 22:39:57 41: ) Os experimentos simples apresentam um grupo de tratamentos, onde tratamentos permanecem constantes. Por exemplo, se num experimento eu estiver avaliando produtividade de morango em relação à adubação de nitrogênio, os demais fatores como água, tratos culturais e outros serão constantes para que se possa observar o efeito de um sobre o outro. Contudo, existem casos em que outros tratamentos são estudados simultaneamente para produzir resultados de interesse. Por exemplo, produtividade em relação à cultivares de cana e diferentes espaçamentos em determinado local. Assim, são denominados experimentos fatoriais que incluem todas as combinações possíveis entre dois ou mais tratamentos, incluindo as interações que podem ocorrer. O principal problema de ensaios fatoriais é que o número de tratamento aumenta rapidamente. Em um ensaio, em blocos casualizados, com um grande número de tratamentos é perdida sua eficiência, em geral. Onde, neste caso, é preciso utilizar meios de solução, onde é a utilização de blocos incompletos ou adotar o sistema de confundimento (confounding) o qual resultam grandes dificuldades no planejamento e análise dos experimentos. 6. [1.000] (IP: :44:19 22:40:12 55: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes?

3 A inexistência de interação indica que um fator é necessariamente independente do outro fator, ou seja, o efeito de um não interfere no efeito do outro. Assim, podemos observar cada fator isoladamente como se estivéssemos avaliando dois experimentos distintos. Por exemplo, se temos um experimento com três diferentes espaçamentos e presença ou não de nitrogênio (2x3), e a interação entre adubação mineral x espaçamento não é significativa, então podemos avaliar separadamente a adubação mineral (produtividade x presença ou não de nitrogênio), como se fosse apenas um experimento, assim como podemos avaliar separadamente os espaçamentos (produtividade x diferentes espaçamentos) da mesma forma. Assim, pode-se observar que um fator (adubação mineral) é independente do outro fator (espaçamento)., mas lembre-se que a palavra chave é significância, logo chance de ser devido ao acaso [0.000] (IP: :58:21 22:40:26 42: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? Não. Porque a depender do número de níveis adicionados ao experimento, você consegue explicar melhor o que está acontecendo. Todavia, isto tem um limite, pois num fatorial maior que 3 níveis fica difícil de entender o que está acontecendo devido a grande possibilidade de interações que podem ocorrer. Por exemplo, quando temos um experimento de produtividade de morango, observando níveis de adubação nitrogenada (com e sem) e cultivares (2), conseguimos explicar bem a produtividade. Mas, se adicionarmos mais um fator (por exemplo lâminas de irrigação), podemos explicar melhor a produtividade do morango. Porém, se adicionarmos mais um fator (cobertura, por exemplo), será difícil de enteder e interpretar os dados e explicar a produtividade do morango. Assim, quanto mais níveis, maior eficiência do fatorial, todavia, isto tem um limite. a pergunta era sobre tipos de fatorial, não número de fatores, embora seu ponto esteja correto. 8. [1.000] (IP: :58:25 22:40:36 42: ) O número de repetições tipicamente avaliados em delineamentos experimentais, são quantas vezes o tratamento aparece. O número real de repetições no fatorial significa quantas vezes um determinado nível aparace, ou seja, quantas vezes o efeito principal irá aparecer. É dependente da quantidade de níveis para cada fator, onde cada nível de um fator pode aparecerem quantidades diferentes. Sua importância possibilita estudar em ensaios fatoriais é que possibilita estudar os efeitos principais quando não há interação significativa, obtendo um número maior de repetições para cada fator. Todavia, o experimento é formado por um número de repetições que formou cada tratamento. 9. [1.000] (IP: :37:33 23:36:44 59: ) Repetição real é o número de vezes que o mesmo fator aparece no experimento proveniente das combinações de cada nível do fator com os níveis dos outros fatores utilizados. Por isso quanto maior o número de repetições reais maior segurança teremos nos valores dos dados. Facilita na de verificação da diferença entre cada fator e a diferença entre eles, além separação da variação do tratamento e variação do acaso.

4 10. [1.000] (IP: :38:35 23:37:13 58: ) O nível que apresenta maior precisão é a subparcela em comparação ao nível de um fator que está na parcela principal. O uso de parcelas subdivididas diminui o número de repetições das parcelas principais, reduzindo os graus de liberdade do resíduo. Contudo, pode gerar dificuldades de encontrar diferenças significativas entre os tratamentos nas parcelas principais (alto quadrado médio do resíduo, diminuindo o valor de Fcalculado), diminuindo a precisão nas parcelas. 11. [1.000] (IP: :39:22 23:37:41 58: ) Quando há diferença significativa entre as interações devemos discutir os resultado a respeito dessas interações, a ocorrência de interação significativa implica que que os fatores que a compõem tem efeito dependente entre si na determinação de uma característica dos resultados de um experimento. Portanto, não há porque discutir os efeitos principais. 12. [1.000] (IP: :47:46 23:38:42 50: ) Delineamento experimental e arranjo fatorial são coisas distintas. O arranjo fatorial, a princípio, pode ser usado em qualquer delineamento experimental e significa uma forma de arranjo dos tratamentos. Esses tratamentos são uma combinação de níveis de fatores utilizados. Um fator é qualquer grupo de tratamentos avaliado, enquanto que nível é qualquer uma das subdivisões dentro do fator. Ex.: Se um agrônomo quer analisar a influência de adubos verdes (gramíneas ou leguminosas) e do preparo do solo (revolvimento do solo ou plantio direto) em uma determinada cultura, os fatores principais seriam o adubo verde e o preparo e o arranjo fatorial seria 2x2, com quatro tratamentos no total. Os tratamentos seriam: 1- leguminosas com revolvimento do solo, 2- leguminosas com plantio direto, 3 gramíneas com revolvimento do solo e 4- gramíneas com plantio direto. 13. [1.000] (IP: :31:29 22:58:28 26: ) O número real de repetições se refere a quantas vezes um nível acontece no experimento, ou seja, quantas vezes um fator que compõe o tratamento irá aparecer (cada efeito principal). O fatorial diminui o efeito do acaso e aumenta o grau de liberdade, bem como da à possibilidade de estudar mais fatores e relaciona-los, no entanto ao usar o arranjo fatorial se não houver interação continuamos com a possibilidade de discutir as significâncias separadas, pois haverá um maior número de repetições. Mesmo que o experimento é formado com um determinado número de repetições, na realidade o mesmo é composto por repetições de cada fator que formou e seu tratamento. excelente 14. [1.000] (IP: :32:05 22:58:48 26: ) O delineamento escolhido está relacionado com a forma que as unidades experimentais serão distribuídas no local, de acordo com as condições ambientais (controle local) e o modo como o conduzimos. Tem como objetivo fazer com que todos os tratamentos sejam submetidos à mesma variação do acaso, diminuindo o erro experimental. Já o arranjo fatorial é a combinação de níveis e fatores, uma forma de se organizar os tratamentos dentro de um delineamento, visando estudar mais fatores e possibilitando avaliar suas interações, pode ser utilizado em

5 qualquer delineamento do Modelo Linear Generalizado. Além de apresentar a vantagem de aumentar o grau de liberdade do resíduo, aumentar o número de repetições para o efeito principal. excelente 15. [1.000] (IP: :32:29 22:59:09 26: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes? Não havendo interação significativa entre os fatores, não significa que os fatores são independentes em alguns casos há uma relação entre os fatores, porém ainda há chances maiores de esta ocorrendo algo por conta do acaso. Pode-se dessa forma discutir os dados de forma independente. excelente 16. [3.000] (IP: :32:45 23:37:51 05: ) Segue análise de dados referentes à produção de cana-de-açúcar após um ciclo de adubação verde com Crotalaria spectabilis, inoculada com três estirpes rizobianas distintas (Semia6156, BR2811 ou BR2003,sua mistura ou não inoculada - nativa), sendo que a cana foi adubada ou não com 60 kg de N/ha. Prepare os resultados como seriam apresentados em um artigo científico, e faça uma breve discussão dos mesmos. Peguei os dados com o nome Maikon Souza. Não foi observada interação significativa entre os fatores, nem efeitos principais significativos nas variáveis observadas, com exceção do P e do K em função do inoculante. O P e o K apresentaram um menor teor para o inoculante BR2811. O inoculante Semia6156 e a vegetação nativa apresentaram maio tero do P, e ambos foram semelhantes. Já o K foi maior na mistura de estirpes no entanto foram semelhantes aos demais tratamento com exceção do BR2811. Inoculante P Total K Total BR AB 331 AB BR B 227 B Mistura 46 AB 535 A Semia A 366 AB Nat 60 A 403 AB Sem 40 AB 232 AB CV % [1.000] (IP: :33:23 22:59:35 26: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? Como as parcelas subdivididas estão mais sujeitas as variações do acaso o arranjo fatorial simples possivelmente seria o mais eficiente. Pois o arranjo de parcelas subdivididas tem um aumento no resíduo, já que coloca um fator dentro do outro e tem as subparcelas menores que a parcela principal. ótimo

6 18. [1.000] (IP: :33:45 22:59:56 26: ) Há uma maior precisão na subparcela, como uma parcela está dentro da outra, apresentando resíduos diferentes. De maneira geral a parcela principal têm um resíduo maior (maior variação do acaso) já que é maior, porém com menos repetições. Já o tamanho das subparcelas é menor diminuindo o efeito do acaso. Como há uma maior repetição das sub-parcelas, estás apresentam um maior grau de liberdade do resíduo, que é menor para a parcela principal. 19. [1.000] (IP: :33:58 23:00:18 26: ) Se houver interação significativa não se deve discutir os efeitos principais sozinhos, é mais interessante discutir os dados correlacionando-os, pois indica que um fator interfere significativamente no outro não fazendo sentido ver o que acontece com cada um separado. 20. [1.000] (IP: :34:14 23:05:42 31: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." Normalmente há interação entre os fatores, mas nem sempre essa interação significativa. Nessa ocasião, quando uma interação é significativa, despreza-se os efeitos principais, mesmo sendo significativos. Isso porque a interação significativa indica que um fator interfere significativamente no outro, não fazendo sentido ver o que acontece com cada um separado. 21. [1.000] (IP: :59:20 21:52:38 53: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? Não, pois quando comparamos o fatorial simples com o de parcelas subdivididas teremos uma maior variação do acaso no tipo parcela subdividida quando comparo com o simples, devido ao efeito da divisão das parcelas em principais e subparcelas. Essa maior variação do acaso refletirá em menor eficiência na análise estatística dos resultados. 22. [1.000] (IP: :00:22 22:10:23 10: ) O fatorial não constitui um delineamento experimental, e sim um esquema orientado de desdobramento de graus de liberdade de tratamentos e pode ser instalado em qualquer dos delineamentos experimentais. 23. [1.000] (IP: :04:04 19:09:25 05: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." Sim. Só devemos analisar o efeito principal dos fatores que não estão envolvidos na interação significativa. Quando ocorre interação significativa, o efeito principal dos fatores que estão nela envolvidos não precisam ser analisados/discutidos, já que com a interação teráse qual o melhor nível em determinado fator, assim não faz sentido discutir o efeito principal. Quando a interação é não significativa, discute-se apenas os efeitos principais. O efeito principal trata-se do efeito de cada fator como se fosse o único efeito sendo estudado no experimento.

7 24. [1.000] (IP: :08:30 19:09:44 01: ) Numa parcela subdividida, o nível que apresenta maior precisão é aquele que está situado na subparcela, isto é, cada nível de um determinado fator representando uma subparcela apresenta maior precisão quando comparado ao nível de um fator que está na parcela principal. Esta diferença de precisão deve-se ao fato de que a utilização de parcelas subdivididas diminui o número de repetições das parcelas principais e, consequentemente, reduz os graus de liberdade do resíduo que influenciarão diretamente no maior valor do quadrado médio do resíduo. Isto pode levar a uma maior dificuldade de encontrar diferenças significativas entre os tratamentos alocados nas parcelas principais (alto quadrado médio do resíduo, diminuindo o valor de F calculado), gerando uma maior imprecisão em termos estatísticos. 25. [1.000] (IP: :10:49 19:11:12 00: ) Não devemos avaliar e nem discutir, em ensaios que avaliam interações, e ocorram efeitos de pelo menos uma interação de fatores que sejam sinergéticos ou antagônicos passa a ser de efeito mútuos na explicação do fenômeno. Então, efeitos principais revelam reações independentes que não são mais de interesse do ensaio. embora bastante confuso 26. [3.000] (IP: :56:13 20:53:14 57: ) Segue análise de dados referentes à produção de cana-de-açúcar após um ciclo de adubação verde com Crotalaria spectabilis, inoculada com três estirpes rizobianas distintas (Semia6156, BR2811 ou BR2003,sua mistura ou não inoculada - nativa), sendo que a cana foi adubada ou não com 60 kg de N/ha. Prepare os resultados como seriam apresentados em um artigo científico, e faça uma breve discussão dos mesmos. Eu estou utilizando a saída do SAS de Aníbia Vicente da Silvia para a realização desta questão. Não ocorreram efeitos significativos de quaisquer dos tratamentos sobre as características de análise tecnológica, tonelada de cana por hectare TCH e quantidade de açucar total recuperável ATR, quando utilizados somente os inoculantes. Quando verificado o teor de matéria seca das canas submetidas aos diferentes tratamentos de inoculação verificou-se um maior teor de matéria seca na nativa com relação a não inoculada e a BR2811, não sendo esta diferença significativa. Observou-se diferenças do Nitrogênio total entre as estirpes sendo estas não significativas, mesmo quando comparadas com a área não inoculada. Quando verificado o K total, observou-se diferença significativa entre os tratamentos com mistura de inoculantes e o tratamento com o BR2811 a uma P<0.05 pelo teste de Tukey. Os tratamentos com e sem nitrogênio não apresentaram diferenças significativas a P<0.05. Observando a interação de tratamentos inoculantes x nitrogênio não observamos diferenças significativas entre os mesmos no que se refere ao TCH e ATR nem na matéria seca total. A interação inoculante*nitrogênio também não foi significativa a P<0.05 no nitrogênio total, nem no K total. Na tonelada de açúcar por hectare também não houve diferença significativa entre os tratamentos nos tratamentos submetidos apenas aos inoculantes, e apresentou um P>0.36 nos

8 tratamentos com e sem nitrogênio. Quando verificada a interação dos tratamentos Inoculantes*Nitrogênio não houve diferença significativa para a TAH. O fósforo total foi significativo para os tratamentos BR2811 com relação aos tratamentos Semia6156 e nativa para um P<0.05. No tratamento com e sem Nitrogênio o Ptotal não é significativo, e na interação Inoculantes*Nitrogênio o fósforo total é significativo na relação entre os Br28110N e Nat60N, entre o Br281160N e nat60n. A probabilidade de 0.05 foi utilizada como padrão para estabelecer o grau de significância entre os dados pelo teste de Tukey. apesar de não ter incluído a apresentação [1.000] (IP: :24:39 21:43:25 18: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes? A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes, isto para fins práticos, a partir do momento que não ocorre interação significativa nenhum dos fatores estão influenciando os outros, como resultados significativos somente terá o efeito principal de cada fator. Sendo que esta significância só está ligada com a chance do efeito ocorrer devido ao acaso, que neste caso é bem pequena. Não temos certeza de que os efeitos são realmente independentes. 28. [1.000] (IP: :05:35 21:56:03 50: ) O Número de repetição real significa quantas vezes um determinado fator que compõe o seu tratamento vai aparecer, ou seja, cada efeito principal aparece no experimento. A importância deste conceito na análise fatorial é que nos possibilita estudar os efeitos principais dos fatores caso não haja interação entre eles, pois para isso haverá um maior número de repetições para cada fator e com isso é possível saber melhor ou enxergar melhor a diferença entre cada fator e a relação entre estes, além de ser mais fácil de separar o efeito do acaso do efeito do tratamento. Embora o experimento seja formado com um determinado número de repetições, na realidade o mesmo é composto por repetições de cada fator que formou e seu tratamento. 29. [1.000] (IP: :59:08 23:59:27 00: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? Não, porque se comparamos o fatorial simples com parcelas subdivididas haverá maior quadrado médio do acaso na parcela-subdividida. Isso ocorre devido ao efeito da divisão das parcelas que são: principais e subparcelas. Assim, um quadrado médio elevado implica em menor eficiência na análise estatística 30. [1.000] (IP: :57:59 23:58:24 00: ) Quando um fator está influenciando o efeito do outro fator então há uma dependência e, portanto não faz sentido discutir os efeitos principais ligados àquela interação, e sim, a interação em si, pois assim, se aproveita muito mais informações do que se fosse estudado os efeitos principais isoladamente.

9 31. [0.500] (IP: :19:06 23:56:35 37: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes? Não, pois indica uma interação quando significativa somente que o efeito principal é superior que o efeito secundário, ou seja, daquela interação. Muitas vezes a interação de dois fatores não é percebida por ocorrer de forma ínfima e, portanto não tendo significância. Desta forma, consideramos que os fatores possuem independência. você acerta na segunda parte, mas está contradizendo o que falou na primeira 32. [1.000] (IP: :55:47 23:55:56 00: ) O nível que apresenta maior precisão em parcelas subdivididas se encontra na subparcela. Esta precisão ocorre porque as parcelas subdivididas diminui o número de repetições das parcelas principais, com isso haverá redução de graus de liberdade do resíduo, e consequentemente, maior será o valor do quadrado médio deste. Na parcela principal o grau de liberdade é menor e isto leva a uma maior dificuldade de se verificar diferenças significativas entre os tratamentos. Assim, será conferido um alto quadrado médio do resíduo, de forma que de F calculado será menor. 33. [0.750] (IP: :57:32 23:57:52 00: ) O delineamento experimental é o modo como o experimento é realizado, ou seja, o que inclui o sorteio, o espaço físico, a necessidade de controle local e a analise dos dados, com um zelo máximo objetivando à redução do erro experimental, ao passo que o fatorial é uma das formas como vão ser arranjados os tratamentos naquele delineamento antes do sorteio. Geralmente os arranjos fatoriais podem ser instalados em qualquer um dos delineamentos do Modelo Linear Generalizado, porém dificilmente utiliza-se para o quadrado latino só nem menciona o que é o fatorial realmente 34. [0.500] (IP: :58:24 23:59:02 00: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." Ao encontrarmos uma a interação for significativa, não faz sentido estudar os efeitos principais, pois a importância daquela interação se limita na dependência dos fatores envolvidos. Já que se trata de uma interação significativa, então o efeito da interação entre fatores será mais expressivo do que o efeito de um único fator muito confuso 35. [1.000] (IP: :56:35 23:57:32 00: ) A repetição real é o número de vezes que um determinado fator, o qual compõe aquele tratamento, aparece. Neste sentido, quanto maior o número de repetições reais aumenta-se a segurança com relação aos valores dos dados obtidos. É importante ressaltar que será mais fácil de verificar a diferença pequena entre Portanto, torna-se mais nítido o que vem a ser

10 variação do acaso e do tratamento. 36. [1.000] (IP: :23:19 23:14:20 51: ) Os experimentos fatoriais não constituem um delineamento estatístico, que consiste no modo de dispor as parcelas no experimento, estudando um grupo de tratamento, permanecendo os demais grupos constantes, e sim um arranjo de tratamentos em um esquema orientado de desdobramento de graus de liberdade de tratamentos, estudando vários grupos de tratamentos simultaneamente, incluindo todas as combinações possíveis entre dois ou mais grupos, e podem ser instalados em qualquer um dos delineamentos já estudados., embora só tenha mencionado a relação bem no finzinho [1.000] (IP: :23:31 23:14:40 51: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." Depende. Se a interação for significativa essa afirmação está correta. A interação (A x B), por exemplo, se significativa, indica que o comportamento dos tratamentos A influencia o comportamento dos tratamentos B ou vice-versa. Sendo assim, não faz sentido analisar só os efeitos principais (tratamentos A e tratamentos B) creditando o efeito a cada um isoladamente, pois um tratamento sofre influência do tipo de tratamento do outro, ou seja, depende. Entretanto, se não houver interação, indica que o efeito do nível do fator A independe do nível do fator B ou vice-versa. Portanto os efeitos principais devem ser estudados sozinhos, diferente da afirmação acima. excelente ressalva quanto à significância 38. [1.000] (IP: :23:39 23:14:57 51: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes? Sim. Para dois fatores A e B, por exemplo, quando a interação deles (A x B) não é significativa, indica que o efeito do nível do fator A independe do nível do fator B ou vice-versa. Portanto os efeitos principais devem ser estudados sozinhos. 39. [1.000] (IP: :24:14 23:15:21 51: ) O nível secundário, ou seja, a subunidade experimental, pois o erro experimental das subparcelas é, geralmente, menor, onde GL Resíduo das subparcelas é maior ou igual ao GL Resíduo das parcelas, bem como aumenta o número de repetições do experimento. Assim, o fator que deverá ser casualizado nas subparcelas de cada parcela será aquele que requer uma menor quantidade de material experimental; seja de maior importância; ou para aquele que se deseja uma maior precisão. Com esse procedimento, melhora-se a eficiência dos experimentos em parcelas subdividias. 40. [0.000] (IP: :24:22 23:27:20 02: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? Não. Quando cresce o número de fatores ou níveis, eleva-se muito o número de parcelas, trazendo, com isso, dificuldades na instalação do experimento, como a homogeneidade da área experimental, bem como da disponibilidade de material ou elemento humano. Além disso, o maior

11 ou menor graus de liberdade do resíduo, variando nos diferentes tipos de fatorial, permite uma maior ou menor, respectivamente, precisão do experimento, melhorando ou não a eficiência dos experimentos. a pergunta era sobre tipos de fatorial, ou seja comparar fatorial simples e parcela subdividida 41. [1.000] (IP: :54:47 23:15:58 21: ) Quando se vai estudar o efeito principal, na verdade, ele tem mais repetições do que a repetição experimental, pois cada nível de cada fator aparece no experimento quantas combinações compuser. Essa repetição real, número de vezes que um nível aparece em um experimento, permite a redução da variação do acaso e aumentando a chance de encontrar diferenças entre os ótimo 42. [1.000] (IP: :55:19 23:16:16 20: ) Não. Se a interação for significativa os efeitos principais não interessam. A interação (A x B), por exemplo, se significativa, indica que o comportamento dos tratamentos A influencia o comportamento dos tratamentos B ou vice-versa. Sendo assim, não faz sentido analisar os efeitos principais (tratamentos A e tratamentos B) creditando o efeito a cada um isoladamente, pois um tratamento sofre influência do tipo de tratamento do outro, ou seja, depende. Portanto, deve-se efetuar o desdobramento dos graus de liberdade da interação, entre os níveis do tratamento A dentro de um mesmo nível do tratamento B e os níveis do tratamento B dentro de um mesmo nível do tratamento A. 43. [1.000] (IP: :02:20 23:07:12 04: ) Os efeitos dos tratamentos testados nas sub-parcelas são determinados com maior precisão que os efeitos nas parcelas principais. Isso se deve ao fato das parcelas maiores serem menos eficientes em controlar a heterogeneidade do ambiente que as sub-parcelas. Além disso a utilização de parcelas subdivididas diminui o número de repetições das parcelas principais o que causa a redução dos graus de liberdade do resíduo que influenciarão diretamente no maior valor do quadrado médio do resíduo, isso pode ocasionar dificuldades na capacidade de se encontrar diferenças significativas entre os tratamentos contidos nas parcelas principais. 44. [1.000] (IP: :42:53 23:07:31 24: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes? Não, essa ausência indica apenas que o efeito principal é maior que o efeito secundário, já que tanto o efeito principal quanto a interação sempre existem, no entanto quando essa interação é muito pequena consideramos que a mesma não existe e consequentemente os fatores são independentes. excelente 45. [1.000] (IP: :15:14 23:07:52 52: )

12 O que define o delineamento experimental que será utilizado seria a condição do local onde o experimento será montado. Já o fatorial é definido pelo o estudo de mais de uma coisa ao mesmo tempo, e por ser um arranjo de tratamento, é passível de ser usado em qualquer delineamento experimental. Pode-se optar por fazer o estudo de apenas um fator por vez ou estudar mais de um de cada vez, no caso se for estudar mais de um, será um arranjo fatorial, caso contrário será um tratamento simples. Neste último caso devemos tomar apenas uma decisão, quando se examina a condição experimental e qual o delineamento experimental mais adequado a ser utilizado. Outro ponto a ser levantado é a organização do delineamento desses fatores, quantos fatores estarão envolvidos, o que caracteriza a diferença entre fatorial e parcela subdividida. A logística e as especificidades do material de estudo devem ser levados em conta, para se decidir o que poderá ser utilizado, já que em alguns casos a aplicação do arranjo fatorial pode ser difícil como ocorre no quadrado latino, no fatorial podemos observar o número de tratamentos o que poderia resultar em um grande número de repetições, o que faz com que na maioria dos casos não se utilize fatorial com quadrado latino. ótimo 46. [1.000] (IP: :15:33 23:08:20 52: ) Quando se tem uma interação significativa não há sentido em se discutir o efeito principal, já que a significância da interação demonstra que os fatores são dependentes um do outro ou seja um fator influencia o efeito do outro fator, então existe mais logica em discutir a interação, sendo que essa explica muito mais o que está acontecendo com o material de estudo em questão, aumentando consideravelmente tanto em número quanto em qualidade as informações que podem ser extraídas do experimento quando comparado com o que se pode extrair observando-se apenas os efeitos de forma isolada. 47. [2.000] (IP: :16:28 23:56:51 40: ) Segue análise de dados referentes à produção de cana-de-açúcar após um ciclo de adubação verde com Crotalaria spectabilis, inoculada com três estirpes rizobianas distintas (Semia6156, BR2811 ou BR2003,sua mistura ou não inoculada - nativa), sendo que a cana foi adubada ou não com 60 kg de N/ha. Prepare os resultados como seriam apresentados em um artigo científico, e faça uma breve discussão dos mesmos. Resultados De acordo com os resultados pode-se observar diferenças entre os tratamentos, pois na presença do fósforo os melhores inoculantes foram NAT e SEMIA6156 com 86 e 77 kg de cana-deaçúcar/ha. Na presença do potássio os inoculantes contribuíam mais expressivamente, variando de 204 ( BR2811) e 483 (NAT) kg de cana-de-açúcar/ha, sendo que a mais inferior foi BR2003. A adubação nitrogenada apresentou somente um efeito positivo com o inoculante NAT na presença do fósforo, apresentado 101 Kg de cana-de-açúcar/ha. apresentação? 48. [1.000] (IP: :55:34 23:08:48 13: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? Não, já que quando se compara o fatorial simples com o usado em parcelas sub-divididas, é observado que no último há uma maior variação do acaso, isso ocorre como consequência da

13 divisão das parcelas em principais e sub-parcelas. Isso consequentemente ocasiona uma menor eficácia da análise. 49. [1.000] (IP: :16:18 23:09:04 52: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." Não se deve analisar isoladamente, pois a interação significativa mostra que os fatores que fazem parte deste contexto dependem um do outro para determinar algum efeito que ocorre nos resultados de um experimento. A vantagem do arranjo fatorial consiste em poder avaliar de forma conjunta a interação de fatores, o que possibilita se aproximar o máximo possível do que realmente está acontecendo no campo experimental. Devido a isso não há sentido em se analisar separadamente o efeito principal já que este faz parte de uma interação significativa. 50. [1.000] (IP: :16:34 23:09:20 52: ) Uma repetição real é número de vezes um fator que faz parte de um tratamento aparece, ou simplesmente quantas vezes o efeito principal está aparecendo no experimento. Sendo assim quanto mais repetições reis se tem maior a segurança nos valores dos dados obtidos, se torna mais fácil verificar a diferenças entre fatores, além de facilitar a separação da variação causada pelo tratamento aplicado e o efeito causado pelo acaso. excelente 51. [3.000] (IP: :55:54 23:57:44 01: ) Segue análise de dados referentes à produção de cana-de-açúcar após um ciclo de adubação verde com Crotalaria spectabilis, inoculada com três estirpes rizobianas distintas (Semia6156, BR2811 ou BR2003,sua mistura ou não inoculada - nativa), sendo que a cana foi adubada ou não com 60 kg de N/ha. Prepare os resultados como seriam apresentados em um artigo científico, e faça uma breve discussão dos mesmos. Inoculante TCH TAH ATR mstotal Ntotal BR ,82 A 19,78 A 114,78 A 43,22 A 117,37 A BR ,46A 19,46 A 111,7 A 33,72 A 97,43 A Mistura 56,65 A 17,73 A 109,35 A 56,05 A 137,72 A Semia ,42 A 19,36 A 111,48 A 45,05 A 121,66 A nat 59,78 A 18,97 A 111,2 A 49,6 A 131,08 A sem 53,3 A 17,68 A 115,32 A 34,23 A 82,68 A Nitrogênio TCH TAH ATR mstotal Ntotal 0 55,77 A 18,32 A 113,9A 45,79A 118,49 A 60 60,04 A 19,02 A 110,71 A 41,5 A 110,83 A Não houve interação significativa entre adubação e inoculantes.não houve diferença entre as médias das variáveis estudadas tanto para inoculantes quanto para adubação.

14 52. [1.000] (IP: :39:04 19:17:20 38: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes? Quando um fator não é capaz de exercer influência sobre a resposta de outro fator isoladamente,não há interação.nesse caso, a representação gráfica desse tipo de relação seriam duas retas paralelas.se o comportamento for o mesmo, tanto na ausência como na presença, não se constata a interação e os tratamentos(fatores),são independentes. Imagine uma situação onde se procura avaliar o comportamento de uma variedade x de milho, submetida a diferentes doses de adubação fosfatada (D1,D2,) e diferentes doses de calcário(c1, C2,),tendo-se um fatorial 2x2.Se a variedade x exibir a mesma resposta de produção na presença das diferentes doses de calcário, significa que não houve interação entre os fatores adubação x doses de calcário, logo, os fatores são independentes, pois a produção será a mesma independente da dose de calcário aplicada. muito confuso 53. [1.000] (IP: :39:34 19:18:22 38: ) Na presença de uma interação significativa, não faz sentido discutir os efeitos principais, pois a resposta obtida é resultado da interação entre os fatores principais, e não da influência que um fator exerceu isoladamente.nesse caso o ideal seria estudar o efeito de cada fator na presença de níveis específicos de outros 54. [1.000] (IP: :40:09 19:19:50 39: ) A repetição real corresponde ao número de vezes que o mesmo fator se repete.esse número irá variar de acordo com o número de níveis de cada fator e do número físico de repetições utilizadas experimentalmente.a partir do número de repetições reais é possível estudar, em situações que não ocorre interação, os efeitos principais dos Um maior número de repetições possibilita diferenciar melhor os fatores e a relação entre eles.um maior número de repetições também é importante por permitir separar o que é efeito de acaso do que é efeito de tratamento. 55. [1.000] (IP: :40:40 19:21:57 41: ) Em experimentos simples,em geral procura-se avaliar o efeito de um determinado tratamento sobre uma determinada variável.nesse caso,todos os demais fatores, são mantidos constantes.por exemplo, em um experimento que objetiva avaliar a produção de biomassa de um determinada cultura(variável),em função da adubação nitrogenada(tratamento), constando o experimento de parcelas com plantas adubadas e parcelas com plantas sem adubar, todos os outros fatores que poderiam provocar variação como espaçamento,tratos culturais, irrigação, deverão se manter constantes e os mesmos para as duas condições(adubada e sem adubar). No entanto, existem casos em que pretende-se estudar vários fatores simultaneamente a fim de obter os resultados de interesse.nesse caso, é necessário utilizar experimentos fatorias, ou seja, experimentos que permitam estudar simultaneamente o efeito de dois ou mais tratamentos ou Sendo assim, experimentos fatoriais não são delineamentos experimentais, mas sim esquemas de estudo de determinados fatores, baseados na decisão do pesquisador,cujos tratamentos podem ser distribuídos em delineamento ineiramente casualizado, em blocos

15 casualizados,etc. confuso, mas 56. [1.000] (IP: :41:11 19:23:01 41: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." A discussão do efeito principal é relevante apenas em situações de interação não significativa, pois é possível verificar se a resposta ocorreu em função da influência de um fator principal A ou de um fator principal B. Já quando a interação é significativa não faz sentido analisar o efeito principal, pois a resposta nesse caso será resultado da interação dos fatores, não sendo possível isolar os efeitos principais e consequentemente avaliá-los. 57. [0.000] (IP: :41:54 19:26:33 44: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? O grau de eficiência varia de acordo com o tipo de fatorial. À medida que há incremento no número de fatores, mais elementos que subsidiam o experimento são adotados para melhor explicar a variável resposta. Sendo assim, um fatorial 3x2 correspondente a 3 doses de adubo e a dois tipos de calagem(calcário natural e calcário dolomítico) utilizados para explicar a produtividade de uma cultura, forneceria mais informações para avaliar a variável resposta do que um fatorial 2x2 correspondente a 2 doses de adubo e dois tipos de calagem. Contudo, o fatorial mais adequado e com mais fatores é o 3x3,pois á medida que há aumento no número de fatores, mais difícil fica a interpretação e discussão dos resultados. sem pé nem cabeça e menos relação ainda com a pergunta. 58. [1.000] (IP: :42:51 19:32:13 49: ) Em um experimento,os níveis do fator casualizado nas parcelas são chamados de: tratamentos primários ou tratamentos principais.já os níveis do fator casualizado nas subparcelas são chamados de tratamentos secundários ou subtratamentos. Nesse delineamento, existem dois resíduos: um originado da comparação dos tratamentos principais, blocos,linhas e colunas (se houver).e outro, originado da comparação dos tratamentos secundários e da Interação tratamentos principais x tratamentos secundários. A depender da maneira como é feita a casualização, o erro experimental devido aos tratamentos secundários,geralmente,é menor que o devido aos tratamentos principais.dessa maneira,os efeitos dos tratamentos secundários são determinados com melhor precisão que os efeitos dos tratamentos principais. embora eu não consiga visualizar situações em que o QMR da principal seja menor do que o da sub, inclusive por este último ter necessariamente maior GL 59. [1.000] (IP: :09:06 23:01:40 52: ) A repetição real significa quantas vezes um determinado fator que compõe seu tratamento vai aparecer, ou seja, cada efeito principal surge no experimento. Esse número depende do número físico de repetições do tratamento e da quantidade de níveis de cada fator e, cada nível de um fator pode aparecer em quantidades diferentes, pois podem existir diferentes números de níveis para cada fator. É importante estudar esse conceito de análise fatorial, pois caso não haja interação entre eles, isso nos possibilita estudar os efeitos principais dos fatores, para isso haverá

16 um maior número de repetições para cada fator. Uma grande importância da repetição real é que assim teremos um número maior de repetições e com isto é possível verificar melhor a diferença entre cada fator e a relação entre estes, além de ser mais fácil separar o efeito do acaso do efeito do tratamento. 60. [1.000] (IP: :09:40 23:02:33 52: ) A inexistência de interação significativa indica que os fatores são independentes? Não, tendo em vista que, em um arranjo fatorial, a inexistência de interações significativas não anula os efeitos principais daqueles fatores envolvidos na interação. Em vez disto, vai indicar que o efeito principal é maior que o efeito secundário. Neste caso, consideramos que a interação não existe, por ser pequena. Por isso, os fatores serão considerados independentes. Embora para considerarmos que os fatores são independentes, devemos lembrar que significância está ligada com a chance do efeito acontecer devido ao acaso, que neste caso é pequena. Ou seja, não podemos ter certeza de que os efeitos são independentes realmente, apenas que há uma chance excessiva da modificação do efeito de um em função do outro acontecer devido ao acaso., embora muito confuso, e redundante 61. [1.000] (IP: :09:55 23:08:30 58: ) O que define o delineamento experimental que será utilizado seria a condição física do experimento. O que caracteriza o fatorial é o estudo de mais de uma coisa ao mesmo tempo, essa é a sua grande diferença sendo um arranjo de tratamento, podendo ser utilizado em qualquer delineamento experimental e não tem nada haver com o experimento. Analisamos se faremos o estudo de apenas uma coisa por vez ou iremos estudar mais de uma coisa de cada vez, no caso se for estudar mais de uma variação de uma coisa, seria um arranjo fatorial, e se fosse estudar uma coisa apenas seria um tratamento simples. Neste último caso devemos tomar apenas uma decisão, quando se examina a condição experimental e qual o delineamento experimental mais adequado a ser utilizado. Deve-se observar como organizar o delineamento desses fatores, o número de fatores envolvidos, que nesse caso seria a diferença entre fatorial e parcelas subdivididas. O espaço físico que tem que ser analisado primeiramente, e então tomar a decisão do que poderá ser utilizado, pois como em alguns casos, no delineamento experimental pode ser difícil aplicar o fatorial, como é o caso do quadrado latino, no fatorial podemos observar o número de tratamentos o que poderia resultar em um grande número de repetições, o que faz com que na maioria dos casos não se utilize fatorial com quadrado latino. 62. [0.000] (IP: :10:11 23:09:42 59: ) Dependendo do caso estudado, se a interação é significativa ela passa a ser estudada/interpretada através de um desdobramento para que seja aplicado o Teste de Tukey ou uma regressão. Os efeitos principais só devem ser considerados, quando significativos em relação às interações ou quando não estiverem implicados naquelas interações significativas. Isto significa dizer que na interação um efeito principal influencia outro (os resultados de cada efeito são dependentes do outro efeito), como os efeitos principais ou fatores estão implicados nas interações, que quando significativas, são consideradas para comparação, não sendo necessário nem apropriado, considerar para interpretação a análise dos fatores isolados (efeitos principais). Então, a influência entre os efeitos principais é indicada por uma interação significativa, além de levar, usualmente a uma maior precisão na estimação dos efeitos das interações entre os fatores, implicando um maior esforço por parte do pesquisador em detalhar mais a análise de seus dados.

17 Assim, quando se tem uma interação tríplice significativa e se tem uma interação dupla também significativa, desde que esta envolva um efeito principal (fator) não envolvido na interação tríplice citada, estuda-se as duas interações. se a interação é significativa nenhum dos efeitos principais que participam dela (ou interações de nível inferior que estejam incluídas nela) devem ser estudados. além disto, seu texto está tão confuso que se contradiz em mais de um ponto. 63. [1.000] (IP: :11:25 23:10:40 59: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." A interação demonstra que os fatores que a compõem tem efeito dependente entre si na determinação de uma característica dos resultados de um experimento, não sendo então analisados isoladamente. Do ponto de vista de uma análise fatorial, quando a interação é significativa, não é correto a interpretação dos efeitos principais, uma vez que a interação tem um poder muito maior de explicar o fenômeno biológico estudado, sendo assim não há sentido de análise estatística de um efeito principal isoladamente, que participa de uma interação significativa. 64. [1.000] (IP: :11:43 23:11:13 59: ) Podemos esperar o mesmo grau de eficiência dos diferentes tipos de fatorial? Não, se compararmos, por exemplo, o fatorial simples com o de parcelas subdivididas, neste último, terá uma divisão da variação total do acaso em duas ou mais partes, cada uma necessariamente inferior ao todo, reduzindo o grau de liberdade e a soma dos quadrados, devido ao efeito da divisão das parcelas em principais e subparcelas. Isto levará a uma redução da precisão estatística em comparação ao fatorial simples onde é possível quantificar a variação do acaso entre todos os excelente 65. [1.000] (IP: :11:59 23:11:59 00: ) O nível que apresenta maior precisão em uma parcela subdividida é aquele que está situado na subparcela, ou seja, cada nível de um determinado fator representando uma subparcela apresenta maior precisão quando comparado ao nível de um fator que está na parcela principal. A utilização de parcelas subdivididas diminui o número de repetições das parcelas principais, levando então a uma diferença de precisão e redução dos graus de liberdade do resíduo que irão alterar o maior valor do quadrado médio do resíduo. Direcionando a uma maior dificuldade de encontrar diferenças significativas entre os tratamentos colocados nas parcelas principais, gerando em termos estatísticos uma maior imprecisão. 66. [0.500] (IP: :08:43 23:57:40 48: ) Os níveis que estão alocados na subparcela, por isso eles apresentam maior precisão. porque? 67. [1.000] (IP: :08:53 23:13:11 04: ) Discuta a afirmativa: "No caso de uma interação, não devemos analisar qualquer efeito principal envolvido nela." O efeito principal analisa o efeito de um fator independentemente dos outros fatores e da interação entre eles. O efeito principal só existe se não houver a interação entre os Por