Instituto Federal Goiano

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1 planjamnto Anális d Exprimntos Instituto Fdral Goiano

2 planjamnto Anális d 1 planjamnto 2 Anális d Contúdo 8

3 Parclas subdivididas (split plot) planjamnto Anális d É um dlinamnto xprimntal?

4 Parclas subdivididas (split plot) planjamnto Anális d É um dlinamnto xprimntal? não! é um squma xprimntal

5 Parclas subdivididas (split plot) planjamnto Anális d É um dlinamnto xprimntal? não! é um squma xprimntal Podm sr instalados sob a maioria dos dlinamntos xprimntais, como DIC, DBC DQL.

6 Parclas subdivididas (split plot) planjamnto Anális d É um dlinamnto xprimntal? não! é um squma xprimntal Podm sr instalados sob a maioria dos dlinamntos xprimntais, como DIC, DBC DQL. Prmit studar, simultanamnt, dois ou mais fators (xprimnto multifator).

7 Parclas subdivididas (split plot) planjamnto Anális d É um dlinamnto xprimntal? não! é um squma xprimntal Podm sr instalados sob a maioria dos dlinamntos xprimntais, como DIC, DBC DQL. Prmit studar, simultanamnt, dois ou mais fators (xprimnto multifator). Difrm dos xprimntos fatoriais na forma d alatorização.

8 A alatorização planjamnto Anális d As parclas ou unidads xprimntais são divididas, no spaço ou no tmpo, formando subparclas, portanto, a alatorização ocorr m dois stágios: 1 Fator primário: sus nívis são dsignados às parclas d acordo com o dlinamnto adotado 2 Fator scundário: sus nívis são dsignados às subparclas sm rstrição na alatorização

9 planjamnto A alatorização Exmplo: considr os fators A (primário) com 3 nívis B (scundário) com 4 nívis, studados m squma d parclas subdivididas no dlinamnto d blocos alatorizados, com 4 blocos. O croqui do xprimnto podria sr: Anális d

10 Split plot vs. Fatorial planjamnto Anális d Considrando o xmplo antrior, s os msmos fators fosss studados m squma fatorial os blocos triam não 3, mas 12 parclas cada!

11 Inclusão tardia d um fator planjamnto Anális d Considr instalar um xprimnto m DBC para studar o fito d cinco lâminas d irrigação, digamos 0, 5, 10, mm, na cultura do milho. Após a instalação do xprimnto o psquisador prcb qu é prciso studar também o fator cultivar, digamos A B, juntamnt com a irrigação. Sria possívl incluir no xprimnto o fator cultivar ainda vricar como ls rspondm às lâminas d água?

12 Pculiaridads da anális planjamnto Anális d Em rlação à xprimntos mais simpls, tmos algumas modicaçõs m rlação a forma usual d anális d : Surgimnto d dois rros ou rsíduos xprimntais: rsíduo a rsíduo b.

13 Pculiaridads da anális planjamnto Anális d Em rlação à xprimntos mais simpls, tmos algumas modicaçõs m rlação a forma usual d anális d : Surgimnto d dois rros ou rsíduos xprimntais: rsíduo a rsíduo b. Ess fato implica m duas prcisõs difrnts, dois cocints d variação (CV) xprimntais.

14 Pculiaridads da anális planjamnto Anális d Em rlação à xprimntos mais simpls, tmos algumas modicaçõs m rlação a forma usual d anális d : Surgimnto d dois rros ou rsíduos xprimntais: rsíduo a rsíduo b. Ess fato implica m duas prcisõs difrnts, dois cocints d variação (CV) xprimntais. No dsdobramnto da intração, bm como na d tsts d médias.

15 planjamnto Anális d Modlo statístico O modlo d ANOVA para um xprimnto m parclas subdivididas (com 2 fators) instalado m blocos alatorizados é: Y ijk = µ + α i + γ k + ik + β j + (αβ) ij + ɛ ijk m qu: µ é a média populacional da variávl rsposta Y α i é o fito principal do i-ésimo nívl do fator primário A γ k é o fito do k-ésimo bloco ik é o rro associado à parcla qu contém o i-simo nívl do fator primário no k-ésimo bloco β j é o fito principal do j-ésimo fator scundário B (αβ) ij é o fito da intração ntr o í-ésimo nívl d A o j-ésimo nívl d B ɛ ijk é o rro associado à obsrvação Y ijk, a nívl d subparcla

16 planjamnto Anális d Dscrição d um xprimnto m parclas subdivididas: Fator primário: sistmas d prparo do solo (prparo rduzido plantio dirto) Fator scundário: cultivars d milho (A, B, C, D E) Dlinamnto: blocos alatorizados, 4 rptiçõs Rsposta: rndimnto d grãos (t/ha) Os fators aftam signicativamnt o rndimnto d grãos? Exist intração ntr os fators?

17 planjamnto Anális d Bloco Sistma Cultivar I II III IV PD A B C D E PR A B C D E

18 planjamnto Anális d Estimação dos parâmtros do modlo. Obtnção das xprssõs para as somas d quadrados. Como dsdobrar a intração aplicar tsts d médias. Como obtr os rsíduos para vricar as prssuposiçõs do modlo.

19 não signicativa planjamnto Anális d Caso 1: studo dos nívis do fator primário - utilizar QM do "Rsíduo a" Caso 2: studo dos nívis do fator scundário - utilizar QM do "Rsíduo b"

20 planjamnto Anális d signicativa Caso 1: studo dos nívis do fator scundário m cada nívl do primário - utilizar QM do "Rsíduo b" Caso 2: studo dos nívis do fator primário m cada nívl do scundário - utilizar QM do "Rsíduo Combinado" GL do "Rsíduo Combinado": QMRs.(a, b) = QMRs.a + (J 1)QMRs.b J [QMRs.a + (J 1)QMrs.b]2 GLRs.(a, b) = [QMRs.a] 2 GLRs.a m qu GLRs.a GLRs.(a, b) GLRs.a + GLRs.b + [(J 1)QMRs.b]2 GLrs.b

21 planjamnto Anális d D modo gral, dv-s prfrir o squma d parclas subdivididas quando: Um dos fators rqur maior quantidad d matrial xprimntal qu ou outro.

22 planjamnto Anális d D modo gral, dv-s prfrir o squma d parclas subdivididas quando: Um dos fators rqur maior quantidad d matrial xprimntal qu ou outro. Uma parcla pod rcbr dois ou mais nívis d um fator scundário.

23 planjamnto Anális d D modo gral, dv-s prfrir o squma d parclas subdivididas quando: Um dos fators rqur maior quantidad d matrial xprimntal qu ou outro. Uma parcla pod rcbr dois ou mais nívis d um fator scundário. Houvr a possibilidad d incluir um fator após a instalação do xprimnto.

24 planjamnto Anális d D modo gral, dv-s prfrir o squma d parclas subdivididas quando: Um dos fators rqur maior quantidad d matrial xprimntal qu ou outro. Uma parcla pod rcbr dois ou mais nívis d um fator scundário. Houvr a possibilidad d incluir um fator após a instalação do xprimnto. Os nívis d um fator dvm sr comparados com maior prcisão qu os nívis do outro fator, sndo os primiros dsignados às subparclas.

25 Quiz onlin planjamnto Anális d Quizzs Quiz Split Plot

26 planjamnto Anális d 1 BARBIN, D. Planjamnto anális statística d xprimntos agronômicos, Piracicaba: FEALQ, CAMPOS, H. Estatística aplicada à cana-d-açúcar. Piracicaba: FEALQ, p. 3 CECON, P. R. ; RÊGO, E.R. ; SILVA, A. R. ; RÊGO, M. M.. Estatística Exprimntação. 1 d. João Pssoa: Gráca São Matus, p. 4 COCHRAN, W.G. E COX, G.M., Exprimntal dsigns. 2 a. Edição. Nova York, Wily, 611p. 5 DAGNELIE, P. Principls dxprimntation. Ls Prsss Agronomiqus d Gmbloux. Bélgica, KRONKA, S.N.; BANZATTO, D.A. Exprimntação Agrícola. Jaboticabal: FUNESP/UNESP, p. 7 MONTGOMERY, D.C. Dsign and analysis of xprimnts. 5a d. Nova York: John Wily and Sons, p. 8 PIMENTEL-GOMES, F. Curso d Estatística Exprimntal, 15 a. Edição, Piracicaba, SP, p. 9 VIEIRA, S. HOFFMANN, R. Estatística Exprimntal. 2 a. Ed. Atlas, São Paulo, p.