Sabatina Delineamentos

Diferenças de um mesmo tratamento aplicado a diferentes unidades experimentais contribuem para o erro experimental. Tratamentos atribuídos às diferentes unidades experimentais devem ser homogêneos quanto à qualidade, quantidade e forma de fornecimento. Quando se faz DBC quando se devia fazer DIC, por exemplo, diminuirá o grau de liberdade do resíduo e consequentemente diminui a precisão do experimento. Quando se aumenta o grau de liberdade do bloco, ocorrerá a redução do grau de liberdade do resíduo, sem aumentar muito a soma de quadrado de blocos e sem reduzir muito a soma de quadrado do resíduo, com isso ocorrerá uma piora no resultado do experimento. A diminuição do grau de liberdade reduz, consequentemente, a precisão do experimento, pois o valor desta redução acarreta em diminuiçãodo valor do F calculado, que corresponde a chance de um valor ocorrer devido ao acaso. Portanto, diferenças entre tratamentos podem não ser observadas quando ocorre uma maior chance de erro experimental. 1.750 da forma como escreveu, parece que sempre vai haver uma redução na precisão com o uso do bloco. Na realidade, sempre há uma redução no GLR, e outra no SQR. Se reduzir mais GLR do que SQR, a precisão realmente cai. Caso contrário permanece a mesma ou aumenta (o objetivo). Se a precisão cair, pode acontecer de não conseguirmos mais "ver" as diferenças entre tratamentos. Primeiramente devemos realizar um levantamento do local (ambiente) aonde será instalado o delineamento, para verificar se há ou não da homogeneidade ou da heterogeneidade, uma vez que quando temos um ambiente homogêneo ou com a ausência de informações sobre a heterogeneidade optamos pelo delineamento inteiramente casualizado onde sabemos que qualquer variação que possa ocorrer é devido a variação do acaso. Por outro lado, quando realizamos esse levantamento e observamos a presença de uma heterogeneidade, optamos pelo delineamento em blocos casualizados, pois este modelo leva em consideração os princípios básicos da repetição da experimentação que são, casualização, repetição e controle local, o qual será usado na sua forma mais simples e é aqui representado pelos blocos e cada um dos quais inclui todos tratamento. 2.000 ok

R= A aplicação correta do delineamento permitirá reduzir ao máximo o efeito da variação do acaso sobre os tratamentos. Ou seja, o efeito do acaso será o mínimo possível, enquanto haverá uma maior influência do efeito dos tratamentos. Com isso, possibilitará saber se houve ou não diferença entre 2.000 os tratamentos, determinar a real influência dos tratamentos no experimento em questão. Avaliando, através do teste de média, qual tratamento apresentou comportamento superior em relação ao outro. genérica demais, embora essencialmente correta. Faz toda a diferença porque em alguns momentos alguns pesquisadores durante a execução de trabalho de campo tendem a optar mais pelo delineamento em blocos, que estaria coerente no caso da necessidade de realização do controle local, mas em alguns casos essa decisão errada pode fazer diferença em encontrar ou não diferenças entre os tratamentos porque devemos pensar bem sobre o que vai formar o bloco, não devendo realizar apenas porque uma ou outra pessoa o fez anteriormente. De fato quanto melhor controlamos as variações do acaso, maiores são as chances de que sejam encontradas diferenças significativas entre os tratamentos, pois fica mais seguro confirmar que os efeitos são provenientes dos tratamentos e não da variação do acaso. Tomando como referencial para explicar algumas considerações podemos escolher apenas como exemplo o delineamento em blocos em que o grande truque é tirar a maior parte da variação com o menor número de blocos possíveis, visando não reduzir a precisão do experimento. É extremamente importante reduzir o máximo da soma dos quadrados com o mínimo de grau de liberdade, porque se reduzir mais graus de liberdade do que soma de quadrados, concomitantemente será reduzida a precisão do experimento, ou seja, de 2.000 ok

A ocorrência de diferenças entre tratamentos ocorre quando o efeito proporcionado pelos tratamentos é superior ao que pode ser obtido pelo acaso, significância, e deste com outros tratamentos. Sendo assim, como o cálculo da diferença entre tratamentos, é em razão do fator F (F=QM/QMR), que leva em consideração o número de graus de liberdade (QM=SQ/GL) e quanto menor o QMR mais preciso é o experimento, temos que quanto maior o GL mais preciso o experimento será. Portanto o tamanho do experimento (relação entre número de tratamentos e número de repetições), que representará o GL, é fator imprescindível para obtenção de adequados níveis de significância. 2.500 excelente A escolha de delineamentos em Blocos Casualizados ao invés de Inteiramente Casualizados, por exemplo, pode ocasionar a diminuição do GL do experimento devido ao fato que os blocos casualizados também assumem o controle local (distribuindo o erro igualmente nos blocos), interação que diminui o grau de liberdade do resíduo o que não acontece no DIC. Portanto em situações que utilizando o DIC obtivéssemos diferenças entre tratamentos devido as variações proporcionadas pelo ambiente e tratamento e não somente pelos tratamentos poderíamos não encontrar diferença utilizando o DBC.

Esta afirmativa realmente faz todo o sentido, pois quando fazemos a escolha correta do delineamento, conseguimos reduzir o máximo possível o efeito da variação do acaso, reduzindo assim o erro experimental e aumentando as chances de encontrar diferenças significativas entre os tratamentos. De um modo geral, quanto melhor controlamos as variações do acaso, maiores são as chances de serem Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos encontradas diferenças significativas entre os tratamentos, pois fica mais seguro afirmar que os efeitos são provenientes dos tratamentos e não do acaso. O ideal é utilizar um delineamento que reduza o máximo possível a soma dos quadrados com o mínimo de grau de liberdade, pois quando reduzimos o mesmo, estamos diminuindo o coeficiente de variação e consequentemente aumentando a precisão do experimento. Um exemplo prático seria: imagine que um experimento de campo foi conduzido utilizando o delineamento em blocos casualizados, contudo utilizando o número de blocos maior que o necessário, o que sabemos que acarreta no aumento do quadrado médio do resíduo e consequentemente diminui a precisão do experimento, e após a realização das análises foi observado que os resultados não foram significativos a 5% de O delineamento escolhido para o trabalho deverá permitir que os tratamentos contribuam para a explicação da variação das parcelas, ou seja, se erroneamente o delineamento for aplicado ao experimento poderá acontecer que a variação do acaso prevaleça, como no caso de aplicar o DIC quando deveria se aplicar o DBC. Neste caso a não divisão em sub-parcelas homogêneas não permitirá a expressividade do efeito do tratamento. 2.500 excelente A escolha correta do delineamento irá reduzir o efeito do acaso (pessoas, equipamento, condições de umidade, luz, temperatura, etc.), dessa maneira, as diferenças encontradas ou não, serão apenas devido aos tratamentos e não mais do acaso. Na escolha errônea do delineamento, a chance do acaso ocorrer é grande, vai gerar dúvida se o efeito foi devido ao tratamento ou devido ao acaso, descredenciando o experimento. 2.000 ok 1.500 bastante confuso

Escolher o melhor delineamento em um experimento fará reduzir, ao máximo o erro experimental e assim o experimento fica mais preciso. A decisão de escolher o delineamento mais adequado é baseada na situação do experimento (condições ambientais, materiais, tamanho da área, etc) sendo necessário observar se as unidades experimentais são homogêneas ou heterogêneas. Quando as parcelas são uniformes (homogêneas), os tratamentos podem ser sorteados nas unidades experimentais sem qualquer restrição, eles terão a mesma chance de serem aplicados em qualquer unidade experimental ou parcela, pois as condições são semelhantes. Este modelo (Delineamento Inteiramente Casualizado-DIC) possui apenas os princípios da casualização e da repetição, não possuindo controle local, ele é o menos afetado por números diferentes de No entanto, se as condições não forem homogêneas e este delineamento for implementado, toda variação (exceto à devida a tratamentos) irá para o erro, aumentando sua estimativa e reduzindo, portanto, a precisão do experimento. 2.500 excelente Se as condições não forem homogêneas os tratamentos devem ser distribuídos aleatoriamente em blocos, estes têm a função de reduzir a variação do acaso e devem ser homogêneos (Delineamento Quando não levamos em consideração o local ou o ambiente (tamanho da área, materiais, pessoas, temperatura, etc.) em que o experimento será montado, dessa forma, não identificando se há ou não possíveis fontes de variações existentes no ambiente, que irá determinar se este é ou não é heterogêneo. Essas considerações irão influenciar na escolha do delineamento a ser utilizado. A identificação dessas fontes de variação, caso ela exista, permitirá diminuir a possibilidade de ocorrer variações que não se deve ao acaso. Um dos requisitos do MLG é trabalhar o efeito do tratamento independente do acaso. Com o controle da variação do acaso poderemos confrontar os tratamentos avaliando apenas os efeitos destes. 2.000 ok, mas qual a relação com encontrar ou não diferenças entre tratamentos

Devemos realizar um levantamento acerca do local aonde será instalado o delineamento, o qual conterá um conhecimento ou não da homogeneidade ou da heterogeneidade, uma vez que quando temos um ambiente homogêneo ou com a ausência de informações sobre a heterogeneidade optamos pelo delineamento inteiramente casualizado onde sabemos que qualquer variação que possa ocorrer é atribuída ao tratamento e não a variação do acaso. Por outro lado, quando realizamos esse levantamento e observamos a presença de uma heterogeneidade, optamos pelo delineamento em blocos casualizados. A seleção do delineamento correto é em função exclusiva do ambiente, onde este inclui o tamanho do experimento, tempo, equipe, material e outros fatores, levando em consideração não apenas o espaço físico. Daí vem a importância do controle local que está ligada à possibilidade de realizar o controle das possíveis fontes de variação, que poderão atuar sobre o experimento, este controle pretende reduzir o efeito dos resíduos no experimento, melhorando a confiabilidade dos dados obtidos. Então a escolha deve partir, também, do fato do pesquisador reconhecer ou não as fontes de variação. Se o pesquisador escolhe o delineamento correto, pode reduzir a variação do acaso e, utilizando o teste de média, poderá confrontar os resultados obtidos nos tratamentos, e assim compará-los. 2.000 2.000 procedimento ok, mas e quanto à chance de encontrar ou não diferenças entre tratamentos? o estudo em equipe está levando a respostas muito parecidas para um grupo grande. Assim como em outras respostas a esta pergunta, ok, mas e o que isto tem a ver com encontrar ou não diferenças entre tratamentos? 1)A escolha do delineamento a ser u lizado no experimento qualquer é em função direta do ambiente como um todo, ou seja, engloba-se material físico, humano, espaço, tempo em que todos os fatores contribuem para a variação do acaso. Para avaliar os efeitos dos tratamentos deve separá-los do efeito do acaso, de acordo com os requisitos do MLG o que caracteriza a independência. Desta forma, se a escolha foi correta do delineamento de um experimento reflete na separação do acaso e conseqüentemente, permite confrontar apenas os tratamentos reduzindo as chances de ocorrer o erro tipo I, gerando conclusões mais confiáveis. 1.750 na realidade, a escolha errada provavelmente afeta mais o erro do tipo II do que do tipo I. Assim como em outras respostas, como este efeito acontece?

Na experimentação os requisitos que fundamentam a praticidade do MLG são igualmente usados na ANOVA, são eles: Amostra aleatória â As amostras do experimento devem ser escolhidas aleatoriamente, sem que haja alguma manipulação por parte do pesquisador. Efeitos aditivos â Os efeitos dos tratamentos são somados Erros experimentais independentes â o que acontece em uma parcela não deve afetar uma outra 0.000 parcela, desta forma a variação do acaso deve ser independente; Distribuição normal da variação do acaso com média zero e uma distribuição normal do resíduo- os dados devem apresentar uma variação simétrica; Homocedasticidade â caracteriza-se por apresentar variação do acaso praticamente igual para todos os tratamentos. tudo certo, mas cadê a relação com os cálculos? Amostra aleatória â As amostras do experimento devem ser escolhidas aleatoriamente, sem que haja alguma manipulação por parte do pesquisador,relaciona com a escolha do delineamento; Efeitos aditivos â Os efeitos dos tratamentos são somados, relacionando com as somas dos quadrados; Erros experimentais independentes â o que acontece em uma parcela não deve afetar uma outra parcela, desta forma a variação do acaso deve ser 0.000 independente, se relaciona com o teste F; Distribuição normal da variação do acaso com média zero e uma distribuição normal do resíduo - os dados devem apresentar uma variação simétrica, se relacionando com o grau de liberdade; Homocedasticidade â caracteriza-se por apresentar variação do acaso praticamente igual para todos os tratamentos, para o DIC e para blocos tem-se o uso da heterocedase. ver pergunta. eu pedi o relacionamento entre os requisitos e as contas...

R= A análise de variância (ANOVA) determina os cálculos do grau de liberdade (GL), soma de quadrados (SQ) e a variância. Havendo uma estreita relação com os requisitos do Modelo Linear Generalizado (MLG), como: efeitos aditivos, independência do resíduo com distribuição normal com média zero; e homocedase. A homocedase é a exigência que as diferentes variações do acaso dos diferentes tratamentos sejam parecidos suficientemente para se escolher suficientemente para se escolher um valor que represente, bem como os desvios em relação a 2.000 ok média são parecidos o suficiente para que se escolha um que os represente. Na ANOVA, o GL e a SQ são variáveis adi vas, e o QM é a razão entre a SQ e o GL. E o efeito aditivo, as variáveis devem ser independentes visando sua análise separadamente. A variância (QM) é ob da pelo quadrado dos desvios dividido pelos graus de liberdade. E a independência do resíduo com distribuição normal com média zero, propõe que as variações do acaso que ocorream nos desvios em relação às médias é igual a zero.

A questão é que o Modelo Linear Generalizado (MLG) é considerado o alicerce básico para qualquer pesquisador ou aluno que utilize métodos estatísticos em que do ponto de vista teórico a sua importância advém, essencialmente, do fato que a metodologia deste modelo constitui uma abordagem unificada de muitos procedimentos. As premissas que devem ser satisfeitas para o (MLG) e o cálculo da ANOVA são praticamente semelhantes, por exemplo: erros experimentais independentes que são obtidos em função da utilização dos princípios experimentais de forma adequada (repetição, casualização e controle local); o ideal é que amostra seja mais parecida com o real para conferir maior representatividade; homocedasticidade (permitindo utilizar uma variação do acaso para todos os tratamentos que é justamente o objetivo, ou seja, tornar relativamente parecida a variação do acaso de dois ou mais tratamentos, uma vez que tratamento e acaso necessitam ser independentes para serem estudados), uma vez que a heterocedase pode ser considerada um problema sério porque a ausência de independência torna o nível de significância muito maior do que o previsto, ou seja, a chance de ocorrer erro do tipo I (rejeitar a hipótese nula (Ho), quando ela é verdadeira); distribuição normal (na condução de experimentos os erros experimentais devem apresentar 1.000 resposta bastante boa, mas você realmente leu a pergunta? Eu fui específico em pedir o relacionamento entre os requisitos e os cálculos, que você nem mencionou.

Os cálculos da ANAVA são GL, SQ e Variância. Existe uma íntima relação entre estes cálculos e os requisitos do MLG, os quais temos: Efeitos adi vos: as variáveis devem ser independentes para que se possa analisar cada uma variável separadamente. Neste caso temos que na ANAVA o GL e a SQ são as variáveis que são aditivas enquanto que a variância não é (QM) pelo fato do QM ser a razão entre a SQ e o GL. Independência do Resíduo com distribuição normal com média zero: as variações do acaso que ocorrem nos desvios em relação às médias são iguais à zero e distribuem si normalmente nos tratamentos. Este requisito esta relacionado com variância (QM) porque os eu cálculo é função do quadrado dos desvios dividido pelos graus de liberdade. Homocedase: os desvios em relação à média (xi - média) são próximos o suficiente para que se considere apenas uma variação para todos os tratamentos, correlacionado com a variância. 2.500 excelente Relacione os requisitos do modelo linear generalizado com os cálculos para a ANOVA/ANAVA, item por item. Como o Modelo Linear Generalizado serve de base para todos os outros delineamentos experimentais, pois cada delineamento é como se fosse uma versão específica do modelo geral, os requisitos para a utilização do Modelo Linear Generalizado são os mesmos para realização dos cálculos para a ANOVA/ANAVA, citados e explicados item por item abaixo: As amostras devem ser escolhidas de forma aleatória. Os efeitos de tratamento mais efeitos de ambiente (erro) devem ser aditivos, ou seja, se somarem, sendo que para cada delineamento existe um modelo matemático, denominado modelo linear 0.000 ver pergunta aditivo, se não ocorrer a aditividade, o teste F não será suficiente para discriminar efeitos de tratamentos, sendo necessário a transformação dos dados para ajustá-los aos modelos aditivos. Deve ter erros experimentais independentes, se não for, devese fazer a transformação dos dados para tornar independente, pois a ausência da independência torna o nível de significância muito maior do que o previsto e a chance de ocorrer o erro do tipo I aumenta muito. A independência dos erros é assegurada pelo princípio experimental da casualização, ou seja, a solução para evitar a dependência é justamente numa completa

A análise de variância é o desmembramento da variação de cada componente proporcionado pelo efeito aditivo das fontes de variação. No cálculo da variância usa-se o valor da Soma de Quadrados, a qual é determinada em função do quadrado da soma 0.000 ver pergunta dos desvios em relação à média. Quanto mais homocedásticos forem os dados, menores serão esses desvios, o que fará com que a variância se torne pequena. Os requisitos do modelo linear generalizado são: efeitos aditivos, independência com sua distribuição normal com média igual a zero e homocedase. Os cálculos da anova são: grão de liberdade, soma de quadrado e variância. Sendo que as relações da ANOVA com MLG são: As variáveis devem ser independentes para poder analisar cada variável unitariamente. Neste caso a anova o GL e SQ são as variáveis que são aditivos, mas na variação não é, aditiva por o QM é a relação 1.500 entre a SQ/GL; a independência do resíduo com distribuição normal, as variáveis do acaso que ocorrem nos desvios em relação as médias são iguais e se distribuem normalmente nos tratamentos, sendo relacionado com a variância, é função dos desvios divididos pelo grau de liberdade; na homocedase: os desvios são muito próximos as médias, sendo assim consideradas. meio confuso, e a parte da homocedase parece ter sido cortada pelo meio quando passou para a prova 1.os efeitos de tratamentos e erro devem ser adi vos; 2.os erros devem ser independentes, ou seja, a probabilidade de que o erro de uma observação qualquer tenha um determinado valor não deve depender dos valores dos outros erros; 3.os erros devem ser normalmente distribuídos; 4.os erros devem apresentar variâncias comuns (homogeneidade = homocedasticidade de variâncias). A variância pode ser medida por meio das somas dos quadrados: SQtotal=SQtrat+SQres e GLtotal= GLtrat+ GLres apresentando um comportamento adi vo 1.000 relação com as contas?

ANOVA é um teste de hipóteses de médias de duas ou mais populações. Tendo como objetivo avaliar se as diferenças observadas entre as médias das amostras são estatisticamente significantes. As premissas da Anova são: as populações têm a mesma variância, as amostras são retiradas de populações com distribuição normal, as amostras são aleatórias e independentes. Tais premissas estão diretamente relacionadas com os requisitos do MLG, o qual permite avaliar os efeitos dos tratamentos independentemente do efeito do acaso, sendo de extrema importância para os cálculos da ANAVA, a qual determina a variância, o grau de liberdade e a soma dos quadrados, sendo os dois últimos itens aditivos para as fontes de variação, ou seja, aditividade ocorre em ambos, contudo a variância não é aditiva. A homocedase está relacionada com o objetivo de se ter variâncias do acaso aproximadamente iguais para tratamentos e a verificação da razão entre a menor e a maior variância de um tratamento é 3 ou 4, dependendo do autor. Atingido os requisitos do modelo linear generalizado, pode-se dar seguimento as próximas etapas, conseqüentemente a analise de variância, o que permite expressar o poder do teste. 2.000 bastante completo, mas achei meio confuso... Requisitos do Modelo Linear Generalisado: Efeitos Aditivos, Independência dos Resíduos com média igual zero e Homocedase. Efeitos Aditivos: Os efeitos de tratamentos e erro deve-se aceitar algumas pressuposições básicas. Sendo aditivos, pode-se separar variação do acaso e tratamento Independência dos resíduos com média a zero. Homocedase: Assume-se que a variação do acaso é única, ou seja, as variações do acaso entre os tratamentos são tão próximas que admiti-se que há apenas uma variação do acaso. Os Componentes da ANAVA são Grau de liberdade, Soma dos Quadrados e Variância, há relação entre estes componentes e os requisitos do Modelo Linear Generalisado. Independência dos resíduos com distribuição normal com média zero: as variações do acaso que ocorrem nos desvios quando comparados com a média. 1.000 pelo menos reconheceu que há a ligação... só não disse qual era, como era, e como afeta as contas

Sabatina Delineamentos Efeitos aditivos, que permite a separação dos efeitos de tratamento e acaso, se relaciona com os cálculos para ANOVA no GL e SQ que são calculados independentemente, o que caracteriza adi vidade. Distribuição normal da variação do acaso com a média zero que permite calcular os diferentes efeitos ao reduzir o número de variáveis, ou seja, resíduos independentes, está relacionado com QM, que não tem efeito aditivo e é calculado pela razão da SQ pelo GL. Homocedase â relacionado com o QM em que a variância (xi-média) dos tratamentos são próximas o suficiente para que se assuma igual a zero 2.000 chegou perto, e comparando com a maior parte das respostas foi bastante bem. No entanto, a última está completamente errada... a homocedase é relacionada com a existência de apenas um resíduo na anova, que deve representar todas as diferentes variações do acaso de cada tratamento O MLG, por ser adi vo, permite a separação do efeito do tratamento da variação do acaso a partir dos seguintes requisitos: Homocedase, na qual a variação do acaso é aproximada entre os tratamentos; distribuição normal com média zero, que é a simetria da variação do acaso (podendo ser anulada). Tais requisitos permitem avaliar os efeitos dos tratamentos independente do acaso, e são importantes para os cálculos da ANOVA. Na ANOVA determina-se o GL, SQ e a variância para qual é imprescindível seguir os requisitos de MLG, a saber: a aditividade é necessário para o cálculo do GL e SQ considerando que ambos são aditivos. A distribuição normal relaciona-se com O QM já que a mesma é calculada do quadrado dos desvios dividido pelo GL. Considerando a semelhança dos desvios em relação à média (resíduo) entre os tratamentos, ou seja, havendo homocedase permite a correlação com o cálculo da variância. 2.000 confuso, em particular quanto à homocedase

A escolha do delineamento experimental mais adequado vai depender dos objetivos e das condições do meio em que vai decorrer o ensaio, ou seja, a decisão é baseada na situação do experimento. Para escolher um delineamento é importante que seja observado as características inerentes a cada experimento. Como onde será desenvolvido, sob que 2.000 condições no ambiente (homogêneas ou heterogêneas), se há e como são fontes de variações. Deve-se avaliar a situação do experimento, isso é o que vai definir com se deve proceder. O experimento não se refere somente à área e sim a um conjunto, tais como, pessoas, material, etc. ok, mas poderia ser mais detalhada Para se determinar um melhor delineamento é preciso levar em consideração o tamanho da amostra (número de réplicas),seqüência de execução dos ensaios, necessidade de aleatorização ou do uso de blocos. É um processo complexo, com diversas variáveis influentes, não se deve partir de um conjunto extenso de experimentos, que envolva um grande número de variáveis, estudadas em diversos níveis. É mais produtivo estabelecer se um conjunto inicial com número reduzido de ensaios (poucas variáveis, poucos níveis de avaliação), ir aprendendo sobre o processo e aos poucos, acrescentar novas variáveis e níveis e eliminar variáveis que não se apresentem influentes. Com essa iniciativa, reduz-se o número total de ensaios e o que é mais importante é reservar os recursos para aqueles ensaios realmente importantes, que normalmente não fornecem resultados objetivos nas tentativas iniciais. 1.000 bem, a aleatorização deve ser feita sempre, mas até aí a resposta ainda era ligada à pergunta. Daí para a frente, não tenho a menor idéia de qual pergunta está sendo respondida

R= A escolha correta do delineamento se deve em função do conhecimento de todos os detalhes do trabalho. A decisão por DIC ou DBC, parte da observação do pesquisador da existência ou não de variação do acaso nas condições do trabalho. Quando se conclui que a condição é homogênea, não há diferença na umidade, luminosidade e entre outros fatores, opta-se pelo DIC. Por outro lado, sempre que não houver condições experimentais homogêneas, devemos utilizar o principio do controle local, instalando blocos, casualizando os tratamentos, igualmente repetidos. 2.000 ok É imprescindível conhecer muito bem os detalhes do trabalho na tomada de decisão da escolha do melhor delineamento, uma vez que em experimento não existe "receita de bolo", ou seja, cada caso deve ser estudado juntamente com as suas particularidades para escolher o que é mais adequado para cada caso específico, sendo fundamental levar em consideração o local (condições ambientais) que o experimento será montado, verificando se o experimento é homogêneo ou não, devendo identificar as fontes de variação no ambiente. A escolha adequada do delineamento potencializa o grau de informação que será extraído do experimento. 2.500 ok Os principais delineamentos são o Inteiramente Casualizado que é o mais simples de todos, sendo o único delineamento que não usa o controle local, sendo utilizado em duas ocasiões: ambiente homogêneo; ou se não é homogêneo e não é possível identificar no olho (ausência de informações sobre a heterogeneidade). Já o delineamento em blocos é o mais flexível e provavelmente o delineamento mais comum em ciências agrárias, sendo o mais simples delineamento a empregar o controle local, dividindo o material experimental em grupos relativamente homogêneos dentro do grupo. De forma geral estes dois citados acima são os principais delineamentos utilizados, mas existem

A escolha do delineamento é função exclusiva do bom senso do pesquisador. Portanto antes da escolha do modelo a ser utilizado o esclarecimento das condições as quais o experimento será submetido (homogeneidade ou heterogeneidade â de temperatura, umidade, luminosidade, fertilidade, 2.500 ok solo, etc.) é fundamental para a escolha do melhor método a ser empregado, por exemplo, DBC ao invés de DIC. Sendo assim, a escolha do delineamento pelo fato de ser o mais comumente utilizado na pesquisa científica pode suscitar erros de análise dos dados. Justifique a afirmativa: "Não é possível afirmar qual o melhor delineamento sem Porque é através do conhecimento dos detalhes do trabalho que será possível escolher o delineamento mais adequado para esta situação específica. Primeiramente, deve-se levar em consideração o local em que o experimento será feito, conhecendo bem as condições locais, devendo antes de escolher o tipo de delineamento, identificar se há fontes de variação no ambiente, ou seja, se é homogeneo ou não. Caso exista heterogeneidade, devem ser identifcadas as fontes e verificar se a mesma irá influenciar na variação do acaso. Outros fatores que precisam ser levados em consideração no momento da escolha do delineamento é o tamanho do experimento, o material físico e o material humano que é a equipe de trabalho, pois todos estes também fazem parte do ambiente. Tendo sempre como objetivo principal a escolha de um delineamento que reduza a variação do acaso, consequentemente o erro experimental. É fundamental ter sempre em mente que cada experimento possui uma situação específica que requer um delineamento específico, não existindo um experimento com receita de bolo. Caso o ambiente seja homogêneo pode-se utilizar o delineamento inteiramente casualizado, que é considerado o delineamento mais simples, em que não é necessário aplicar o controle local. Já o 2.500 excelente

delineamento sem conhecer todos os Se o experimento apresentar condições homogêneas detalhes do trabalho" para todos os tratamentos, ou seja, a influência do acaso é a mesma em toda a extensão do trabalho, se poderá utilizar o Delineamento Inteiramente Casualizado. Quando forem constatadas diferenças que podem beneficiar ou prejudicar alguma parcela, 2.000 ok, mas muito genérico como por exemplo, melhor adubação, menor insolação, diferença não intencional do manejo, deverá se utilizar o Delineamento em Blocos ao Acaso, onde se faz o controle do local dividindo o experimento em blocos homogêneos internamente, mas distintos entre si. É importante o pesquisador ter a noção das condições ambientais presentes, afim de verificar se existe homogeneidade ou não, para poder implantar o experimento, caso haja homogeneidade do local, utiliza-se o delineamento inteiramente ao acaso, pois não foi possível para o pesquisador visualizar o efeito do ambiente. Quando se identifica o efeito do ambiente, ou seja, o pesquisador identificou uma heterogeneidade, o delineamento escolhido é o em blocos, pois o bloco vai distribuir o acaso em todos os tratamento nos blocos, reduzindo o efeito da variação do acaso. 2.500 bem explicado. lembrar sempre que o ambiente inclui material e pesquisadores

A escolha do delineamento é baseada na situação do experimento (condições ambientais, materiais, tamanho da área, etc) sendo necessário observar se as unidades experimentais são homogêneas ou heterogêneas. Se ocorrer uma variação na área ou material a ser utilizado, é recomendável utilizar o delineamento em DBC, ou seja, a área ou material deve ser dividido em blocos que sejam homogêneos, e os tratamentos devem ser distribuídos aleatoriamente nos blocos de modo que haja maior uniformidade possível dentro de cada bloco, este é o princípio da casualização, o que garante que nenhum tratamento seja beneficiado por algum fator. A outra premissa é: cada bloco apresente uma repetição de cada tratamento. A repetição é um dos princípios básicos da experimentação, pois possibilita separar no experimento o que é efeito do tratamento do que é efeito do acaso. No entanto, deve-se ter atenção com o número de repetições, pois se o número de repetições for pequeno demais, o efeito da variável não será observado devido ao erro aleatório e se for grande demais, haverá a possibilidade do comportamento não ser descrito adequadamente pelo modelo, levando a conclusões errôneas. Este modelo é normalmente o mais utilizado em condições de campo, no entanto sua eficiência depende da uniformidade dentro de cada bloco. 2.500 só não entendi o comentário com relação ao número de repetições muito grande. Até onde me consta, o principal problema neste caso é financeiro, seguido por dificuldade de obtenção de material suficientemente homogêneo.

Seleção do delineamento é uma função exclusiva do seu ambiente, que deve ser especifico para o experimento, ambiente inclui: espaço, tempo, material físico utilizado e quantidade de pessoas (material humano), dentre outros, para assim podermos escolher qual o tipo de delineamento experimental poderá ser utilizado. Contudo é importante saber que antes de instalar um experimento deve-se conhecer o ambiente, saber se ele é homogêneo ou heterogêneo. Se o ambiente é heterogêneo e o experimento for montado no delineamento inteiramente casualizado, estaria acontecendo erro, por exemplo, pois o correto seria em blocos. Em outra situação sabe-se que existe heterogeneidade, mas não é identificada, e deseja-se usar blocos. Como vou tentar controlar algo que não conheço. Ou ainda, quando é feita a opção pelo delineamento em blocos, mas o ambiente é homogêneo, o mesmo não deve ser adotado, pois sua função é reduzir a variação do acaso e só deve ser empregado após a aquisição de informações suficientes para dividir o material experimental em grupos relativamente homogêneos dentro do grupo, pois a efetividade deste delineamento depende da habilidade em se obter blocos homogêneos de unidades experimentais. Resumindo devemos ter uma razão para escolher um delineamento ou outro, 2.500 excelente Cabe ao pesquisador fazer um levantamento do local onde o experimento será instalado e verificar se o ambiente é homogêneo, desta forma aplica-se o Delineamento Inteiramente Casualizado(DIC), além disso, o DIC também pode ser implementado quando não há informações sobre as condições de heterogeneidade (condições ambientais), caso contrário aplica-se o princípio do controle local e formar subgrupos entre si afim de aplicar o Delineamento em Blocos ao Acaso. 1.500 somente do local?

O princípio da escolha do delineamento vem do conhecimento do pesquisador em relação ao que está se trabalhando, ou seja ele deve conhecer bem o ambiente (no sentido geral e não só físico), as condições e exigência em que o experimento será conduzido, verificando a homogeneidade ou heterogeneidade. Então reconhecendo estas características, ele poderá definir o delineamento que será utilizado, relacionando as características do seu experimento com as condições que cada delineamento oferece. 2.000 ok 2)O melhor delineamento é aquele que dar condições ao pesquisador avaliar os efeitos dos tratamentos independente do efeito do acaso. Para isso é necessário conhecer todos detalhes do trabalho diagnosticando a presença ou não de todas as fontes que aumentariam o efeito do acaso (homogeneidade ou heterogeneidade) desta forma, aplica-se o delineamento que permite confrontar os tratamentos e que garanta a expressão dos seus efeitos independente do acaso. A identificação das condições do ambiente permite diminuir a possibilidade de ocorrer as variações que não se devem ao acaso. 2.000 ok, mas pouco específico Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Nesse caso usaria o delineamento em blocos casualizados, pois por se tratar de um campo declivoso apresenta uma certa heterogeneidade,fazendo a aplicação do controle local. Causa de variação GL SQ QM F adubos verdes 9 bloco 4 resíduo 36 total 49

Sabatina Delineamentos avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Por se tratar de um experimento em relevo declivoso, ambiente com diferentes declividades, será utilizado um delineamento em blocos casualizados (DBC). Causas de variaçãoglsq QM F Tratamento 10-1=9∠t2/b - CSQt/GLt QMt/QMr Bloco 5-1=4∠b2/t - CSQb/GLb Resíduo Dif.= 36Dif. SQr/GLr Total (10x5)-1=49∠x2 - C C = (∠x)2/rt avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Nesse exemplo como o ambiente é heterogêneo é imprescindível a utilização do delineamento em blocos casualizados que preconiza a utilização do controle local para redução da variação do acaso que não pode ser eliminada completamente, mas pode ser controlada, visando obter informações no experimento referentes predominantemente ao efeito do tratamento em detrimento do efeito da variação do acaso. F.V.G.L. Tratamento9 Bloco 4 Resíduo 40 Total 49 avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Blocos Casualizados. Pelas características citadas (campo declivoso)nota se que o ambiente não é homogenio, portanto necessita do controle desta fonte de variação. Fontes de Variação GL Tratamentos 09 Blocos 04 Resíduo 36 Total 49

Sabatina Delineamentos avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Neste caso específico, em que o campo não é homogêneo, devido a suas diferenças de declividade, o delineamento adequado é o Inteiramente Casualizado, pois sera necessário aplicar o controle local, para tormar este ambiente heterogêneo no mais homogêneo possível, dividindo o local em blocos de forma que em casa um deles se tenha homogeneidade, para desta maneira reduzir a variação do acaso. F.V GL Tratamento9 Blocos 4 Resíduo 40 Total 49 avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Neste caso o delineamento mais adequado é o em Blocos ao Acaso porque a área declivosa terá que ser dividida em sub-áreas que apresentem uma condição de declividade mínima que não influencie os tratamentos presentes nela. FV GL TRATAMENTO BLOCO 4 RESIDUO 36 TOTAL 49 9 O delineamento em Blocos ao acaso, por o campo experimental apresentar heteregeneidade (campo declivoso). FV Gl Trat 10-1=9 Bloco 5-1=4 Res 49-13=36 Total 10x5-1=49

Sabatina Delineamentos avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Como o experimento será conduzido em uma área em declive, esta área com certeza tem variações de solo, umidade, fertilidade, etc, nesse sentido as parcelas serão heterogêneas, com isso o modelo recomendável é o DBC, onde a área será dividida em blocos que sejam homogêneos, com isso é possível reduzir o efeito do acaso. Fontes de VariaçãoGLSQ QM F Tratamento 9 (∠T2 /b)-c SQT/GLTQMT/QMR Bloco 4 (∠B2 /t)-c SQB/GLB Resíduos 36dif. SQR/GLR Total 49 ∠x2-c avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Devido a heterogeneidade da área, em relação a declividade, o delineamento mais adequado é o de blocos casualizados. Causas de variaçãogl SQ QM F Tratamento 10-1=9 ∠t2/r - CSQt/GLt QMt/QMr Bloco 5-1=4 ∠b2/t - C Resíduo Dif.= 36 Dif. SQr/GLr Total (10x5)-1=49 ∠x2 - C avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco O Delineamento a ser escolhido foi o Delineamento Blocos ao Acaso, pois o experimento apresenta condições de heterogeneidade. F.V G.L TRATAMENTOS 9 BLOCO 4 RESà DUO 36 TOTAL 49 Pelo fato de estar se implantando um experimento em um campo declivoso, ou seja, com diferentes declividades, condições heterogeneas, será utilizado o DBC. Fontes de Variação Grau de liberdade Tratamento 10-1 = 9 Bloco 5-1 = 4 Residuo Dif. = 36 Total (10 x 5 ) - 1 = 49

O delineamento selecionado foi DBC devido à heterogeidade em função da declividade Causas de variaçãogl SQ QM F avaliar o efeito de 10 Tratamento 10-1=9 ∠t2/r - C adubos verdes sobre o SQt/GLtQMt/QMr milho, em campo Bloco 5-1=4 ∠b2/t - C declivoso, com cinco Resíduo Dif.=36Dif. SQr/GLr Total (10x5)-1=49 ∠x2 - C C = (∠x)2/rt O ideal para essa situação seria o delineamento inteiramente casualizado, pois se tem uma idéia de que as casas de vegetação são uniformes, porém na maioria das casas de vegetação existente, sabemos que isso é improvável apresentarem essa homogeneidade, pois existem locais na própria casa de vegetação que apresentam variações de temperatura, luminosidade e etc, em vista disso, o avaliar o enraizamento de delineamento mais ideal para essa situação seria o 20 variedades de helicônia, com três delineamento em blocos casualizados, pois teríamos a certeza de que todos os tratamentos dentro do bloco estariam subme dos às mesmas condições. Causa da variação GL SQ QM F Enraizamento 19 SQT QMT QMT/QMR bloco 2 SQB QMB QMB/QMR resíduo 38 SQR QMR total 59 1.000 excelente Considerando que o experimento será conduzido em estufa e por possuir um alto número de variedades, possivelmente haverá condições semelhantes para todas as variedades. Então convencionou-se dividi-lo em blocos, pois teríamos a certeza de que todos os tratamentos dentro do bloco estariam submetidos às mesmas condições. avaliar o enraizamento de 0.750 20 variedades de Causas de variaçãogl SQ QM F helicônia, com três Tratamento 20-1=19∠t2/b - C SQt/GLt QMt/QMr Bloco 3-1=2∠b2/t - CSQb/GLb Resíduo Dif.=38Dif. SQr/GLr Total (20x3)-1=59∠x2 - C se provavelmente haverá condições semelhantes, porque fazer em blocos?

Sabatina Delineamentos Nesse caso como o experimento vai ser conduzido em casa de vegetação e sabemos que não é um ambiente homogêneo seria adequado utilizar o delineamento em blocos casualizados, mas por outro lado por se tratar de um experimento relativamente curto e com um reduzido número de repetições existe também a possibilidade de utilizar o delineamento inteiramente casualizado (DIC), avaliar o enraizamento de portanto, o discernimento e percepção no momento 20 variedades de da escolha do delineamento é fundamental. helicônia, com três F.V. G.L. Tratamento19 Resíduo 40 Total 59 O DBC atuaria melhor neste caso. Mesmo o experimento sendo conduzido em casa de vegetação, pode ocorrer variações em algumas parcelas pois o número de parcelas é elevado e ocupará uma parte relativamente grande da casa de vegetação, podendo suscitar diferenças na homogeneidade seja por variações de temperatura, avaliar o enraizamento de luminosidade, etc. 20 variedades de helicônia, com três Fontes de Variação GL Tratamentos 19 Blocos 02 Resíduo 38 Total 59

Sabatina Delineamentos Levando em consideração que o experimento será conduzido em casa de vegetação, se este ambiente fosse realmente homogêneo, poderia ser aplicado o delineamento inteiramente casualizado, contudo como sabemos que até mesmo em casas de vegetação há diferenças, principalmente de temperature e luminosidade, é necessário utilizar o delineamento em blocos casualizados, para que o avaliar o enraizamento de controle local reduza as fontes de variação. 20 variedades de helicônia, com três F.V GL Tratamento19 Blocos 2 Resíduo 40 Total 59 O delineamento será em blocos ao acaso, pois com 20 variedades e três repetições, o número de parcelas será grande, dessa forma será muito difícil controlar um mesmo ambiente homogêneo. FV GL avaliar o enraizamento de TRATAMENTO 19 20 variedades de BLOCO 2 helicônia, com três RESÃ DUO 38 TOTAL 59 O delineamento mais adequado é o Delineamento Inteiramente ao Acaso, aja vista que como não se tem apresentado dados referentes a CONDIÃ Ã ES AMBIENTAIS. avaliar o enraizamento de 20 variedades de FV GL helicônia, com três trat. 20-1=19 res. 59-19=40 tot. 3x20-1=59 1.000 bom raciocínio para a escolha

Mesmo sendo um experimento realizado em vasos e em casa de vegetação, onde as condições ambientais parecem ser homogêneas,são 60 amostras, posso ter um fator atuando que é as pessoas que vão avaliar o enraizamento, que pode ser mais de uma pelo tamanho do experimento, nesse sentido optaria pelo DBC, com isso eu posso reduzir a variação do acaso. avaliar o enraizamento de Fontes de VariaçãoGLSQ QM F 20 variedades de Tratamento 19 (∠T2 /b)-c SQT/GLT helicônia, com três QMT/QMR Bloco 2 (∠B2 /t)-c SQB/GLB Resíduos 38dif. SQR/GLR Total 59 ∠x2-c O Delineamento mais adequado é o de Blocos Casualizados, porque dentro de uma casa de vegetação, com uma quantidade de repetições muito alta, poderá ocorrer algum tipo de heterogeneidade, devido as condições da casa ou até mesmo a quantidade de pessoas que irão executar o experimento, devido a isso este delineamento foi escolhido como o mais adequado a esta situação. avaliar o enraizamento de 1.000 20 variedades de Causas de variaçãogl SQ QM F helicônia, com três Tratamento 20-1=19 ∠t2/r - C SQt/GLt QMt/QMr ok Bloco 3-1=2 ∠b2/t - C Resíduo Dif.= 38 Dif. SQr/GLr Total (20x3)-1=59 ∠x2 - C C = (∠x)2/rt

Sabatina Delineamentos Por ser tratar de um experimento que envolve o enraizamento, e o grande número de parcelas, assum-se o delineamento Blocos ao Acaso avaliar o enraizamento de F.V G.L. 20 variedades de TRATAMENTO 19 helicônia, com três BLOCO 2 RESà DUO 38 TOTAL 59 Como não foi observado nenhuma heterogeneidade no ambiente, será u lizado o DIC. avaliar o enraizamento de Fontes de Variação Grau de liberdade 20 variedades de helicônia, com três Tratamento Residuo Total 20-1 = 19 Dif. = 40 (20 x 3) - 1 = 59 O delineamento selecionado foi o DBC em casa de vegetação, devido a variação ambiental dentro da casa de vegetação, e no experimento terá no mínimo 60 unidades experimentais, outra questão é o armazenamento na estufa em que pode haver diferenças no acondicionamento. avaliar o enraizamento de 20 variedades de Causas de variaçãogl SQ QM F helicônia, com três Tratamento 20-1=19 ∠t2/r - CSQt/GLtQMt/QMr Bloco 3-1=2 ∠b2/t - C Resíduo Dif.=38 Dif. SQr/GLr Total (20x3)-1=59∠x2 - C C = (∠x)2/rt Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Escolheria nesse caso o delineamento de blocos casualizado, por ser aplicado o controle local, pois o experimento é no campo, mesmo sendo amplo, apresenta heterogeneidade. Causa da variação adubação verde bloco 2 resíduo 38 total 59 GL 19

Sabatina Delineamentos Tendo em vista que as condições ambientais apresentam-se homogeneas,ou seja, os tratamentos se submeterão as mesmas condições, será utilizado o DIC. Causas de variaçãogl SQ QMF Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Tratamento 20-1=19 ∠t2/r - C SQt/GLtQMt/QMr Resíduo Dif.=40 Dif. SQr/GLr Total (20x3)-1=59 ∠x2 - C C = (∠x)2/rt As informações contidas no enunciado não deixam dúvida que a melhor alternativa para realização do experimento é o delineamento inteiramente casualizado, uma vez que o ambiente em questão é homogêneo, não sendo necessário realizar o controle local, ou seja, apesar do experimento ser no campo onde geralmente encontra-se heterogeneidade fica evidente a importância da percepção do pesquisador na condução do experimento, porque a utilização do delineamento em blocos irá reduzir a precisão do experimento por mo vos anteriormente discu dos. F.V. G.L. Tratamento19 Resíduo 40 Total 59 Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Neste caso o DIC seria o delineamento mais adequado. Sendo as características do ambiente (relevo, solo e vegetação) homogêneos e considerando que a disponibilidade de água seria realizado de modo artificial (irrigação-sem restrição para a cultura) e a luminosidade abrangendo uniformimente todo o experimento o DIC melhor explicaria a variação proporcionada pelos tratamentos, isso quando nenhum dos princípios acima seja alterado durante o ciclo da cultura. Fontes de Variação: GL SQ QM F Tratamento 19 SQT QMT QMT/QMR Resíduo 40 SQR QMR Total 59 SQTot

Sabatina Delineamentos Nesta situação, em que temos solo e vegetação homogênea, não é necessário aplicar o controle local para reduzir a variação do acaso, portanto o Um experimento foi delineamento a ser aplicado nesta situação é o conduzido em um campo Inteiramente Casualizado. plano com solo e vegetação homogêneos, F.V GL estudando vinte Tratamentos19 adubações verdes em Resíduo 40 milho. O experimento Total 59 terá um total de 3 Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 No caso deste experimento o melhor delineamento a ser utilizado é o Inteiramente Casualizado porque o campo é de relevo plano e a vegetação é uma só, o que caracteriza uma situação homogênea. FV GL TRATAMENTO RESÃ DUO 40 TOTAL 59 19 Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 O delineamento mais adequado será inteiramente casualisados, já que o campo é plano com solo e vegetação homogênea, ou seja, as condições ambientais são as mesmas. FV GL trat. res. total 20-1=19 59-19=40 3x20-1=59

Sabatina Delineamentos Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Ao verificar que existe homogeneidade nas parcelas, pois é o que se espera, já que a área do cultivo é plana e o solo e a vegetação são homogêneos,o modelo utilizado será o DIC, pois as parcelas nas quais os tratamentos serão distribuídos apresentam condições semelhantes. Fontes de Variação GL SQ QM F Tratamento 19 (∠T2 /r)-c SQT/GLT QMT/QMR Resíduos 40Dif. SQR/GLR Total 59 ∠x2-c Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 avaliar o efeito de 10 adubos verdes sobre o milho, em campo declivoso, com cinco Em função da homogeniedade da área não será necessário a utilização de blocos, ou seja, o delineamento mais adequado é o inteiramente casualizado. Causas de variaçãogl SQ QM F Tratamento 20-1=19 ∠t2/r - C SQt/GLtQMt/QMr Resíduo Dif.=40 Dif. SQr/GLr Total (20x3)-1=59 ∠x2 - C C = (∠x)2/rt F.V.G.L.S.Q.Q.MF Tratam9 Res 40 Total49 O delineamento a ser utilizado é o DBC porque é necessário fazer o controle local para reduzir a variação do acaso devido a heterogeneidade do ambiente. 0.000 novamente escolheu um delineamento e montou o esquema de outro... neste caso, inclusive, a única opção correta é o DBC.

Sabatina Delineamentos F.V.G.L.S.Q.Q.MF Trat19 Res 40 Total 59 avaliar o enraizamento de 0.000 O delineamento mais adequado no caso seria o 20 variedades de Delineamento em Blocos Casualizados (DBC), mesmo helicônia, com três utilizando em casa de vegetação não se tem o controle total da variação que possa ocorrer, como luminosidade, temperatura. Então a utilização de muitas parcelas contribui para ocorrer maior variação das variáveis e o DBC diminui o risco de ocorrer o erro tipo I, por exemplo. Neste caso poderia ser um ou outro. Prefiro o DBC para este caso justamente pelo tamanho do experimento. No entanto, você usou a única opção realmente errada: montar um esquema e dizer que é o outro. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 F.V.G.L.S.Q.Q.MF Trat 19 Resíduo 40 Total 59 O delineamento experimental a ser utilizado seria o DIC pois a área sendo homogênia não há necessidade de aplicar o controle local. 1.000 ok, mas nem uma mençãozinha a ser em campo? Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Definiu-se o Delineamento Inteiramente ao Acaso, haja vista,que as condições ambientais do experimento não apresentam heterogeneidade. F.V G.L TRATAMENTOS 19 RESÃ DUO 40 TOTAL 59

Sabatina Delineamentos Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 O delineamento experimental aplicado será o DIC face as condições homogeneas observadas. Fontes de Variação Grau de Liberdade Tratamento 20-1 = 19 Resíduo Dif. = 40 Total (20 x 3) - 1 = 59 Em função da homogeneidade, o delineamento u lizado foi O DIC Causas de variaçãogl SQ QM F Tratamento 20-1=19 ∠t2/r - CSQt/GLtQMt/QMr Resíduo Dif.=40 Dif. SQr/GLr Total (20x3)-1=59 ∠x2 - C C = (∠x)2/rt NULL 0.000 sem comentários Nesse caso devemos garantir condições de homogeneidade para o experimento, como não temos essa informação do campo (local do experimento) o mais indicado é utilizar parcela subdividida, com delineamento em blocos casualizados, onde é possível proporcionar um controle local. 0.000 Você leu a pergunta, pelo menos?

Sabatina Delineamentos Para produtividade do ciclo 1, nenhum dos tratamentos que receberão adubos verdes promoverem incremeto da produção do 1 ciclo que se sobressaisse em relação à outro aplicado, nem mesmo da testemunha. Analisando a variavel Mato, o tratamento que não recebeu adubo verde, apresentou os menores valores. Para a variavel População, não houve diferença esta s ca entre o tratamentos. Na 2ª produtividade observou-se resultado diferente do 1º ciclo, em que o tratamento Mato, obteve a menor produção. Os tratamentos aplicados não foram capazes de promover incemento na produção de espigas que pudesse diferir em alguma situação. The GLM Procedure Tabela 1. Número de espigas comerciais em função do tratamento. Tratamento espigas calapogônio43192.3683 painço41244.6828 milheto38213.5667 cunha38191.2030 limpo26134.1336 herbicida22837.9507 mato19394.3985 girassol18544.1485 mucuna18206.9077 CV55.35019 Valor F1.26 PR > F0.3067 "Não foi necessário fazer o teste Tukey porque os resultados não foram significa vos" Tabela 2. Plantas/ha. Tratamento População limpo46195.3944a mato37543.7940a milheto36962.5041a mucuna36671.7203a calopogônio36156.3087a cunha21521.9196a girassol21115.6906a herbicida20181.3214a 2.000 ok, mas apresentação dos resultados é tabela ou figura... 2.000 discussão?

tendo se as variáveis: 1-calapogônio 2-cunha 3-girassol 4-herbicida 5-limpo 6-mato 7-milheto 8-mucuna 9-painço 01 - Prodciclo 1 CV=54,53305, o experimento obteve um alto índice de coeficiente de variação, o qual pode ter ocorrido devido não ter sido controlado alguma variação do ambiente, etc. 2.500 ótimo para o teste de Tukey temos que:ranqueamento por média 2=8=3=7=9=1=4=5=6=A; todos os tratamentos não possuem diferenças significa vas. 02-mato CV=64,09531; esta variável obteve alto valor para o coeficiente de variação; baixa precisão experimental.

Tabela 1. Número de espigas comerciais Adubos VerdeEspigas Calapogônio24.443,13 Cunha 24.928,51 Girassol35.790,40 Herbiida25.466,11 Limpo 38.571,98 Mato 22.833,98 Milheto 21.661,40 Mucuna 48.244,74 Painço 24.858,22 Os dados abaixo são derivados de experimentos fictícios comparando eficiência de diferentes adubos verdes C.V. % 53,60 Valor F 1,15 Pr > F 0,3671 Não foi necessário aplicar o teste Tukey, devido aos resultados não terem sido significativos, pois houve 36 % de probabilidade de que os resultados tenham acontecido devido a variação do acaso. Portanto as diferenças apresentadas entre os tratamentos tem alta probabilidade de ter sido pelo afeito da variação do acaso e não pelo efeito dos diferentes tratamentos. Tabela 2. Número de plantas por hectare Adubos VerdePopulação Calapogônio25.716,40 2.500 para a análise Espiga não houve diferenças significa vas entre os tratamentos; Para a análise População o tratamento Limpo apresentou valor diferente e menor do que os demais tratamentos; Para a análise Mato não houve diferença significativa entre os tratamentos; Para a análise Prodiciclo1 não houve diferença 1.000 significa va entre os tratamentos Para a análise Prodiciclo2 não houve diferença significa va entre os tratamentos uma tabela só resolvia tudo... boa discussão Apresentação dos resultados?

diferentes Questão adubos verdes Resposta Nota Comentário na produção do milho Variáveis análisadas verde: Adub. Verdes espigas População Mato Produt As variáveis analisadas c1 Produ. c2 foram Prodciclo1 - Calopogônio A A A A A Produtividade no Cunhà A A A A A primeiro ciclo após Girassol A A A A A adubação verde, kg/ha Herbicida A A A A A Mato - Plantas/m2, média Limpo A A A A A de dez amostras parcela, Mato A A A A A População - plantas/ha Milheto A A A A A Espigas - Número de Mucuna A A A A A espigas comerciais Painço A A A A B Prodciclo2 - Produtividade no Dicursão: As variáveis tiveram o mesmo segundo ciclo após comportamento não diferindo estatísticamente adubação verde, kg/ha entre sí. Entretanto na produtividade no segundo De posse das análises, ciclo a variável de adubo verde painço apresentou apresente os resultados e diferença estatística. Sendo que esse menor valor os discuta. pode está relacionado com a relação C/N, considerada menor em relação as demais culturas. [url]http://lira.pro.br/wor 2.500 dpress/wpcontent/plugins/downloa d- monitor/download.php?i d=366[/url] Espigas- os tratamentos 1,2,5 6, 7, 8 e 9 não diferem entre se, no entanto diferem dos tratamentos 3 e 4 e estes dois tratamentos Não diferem entre si ao nível de significância de 5% de probabilidade População - os tratamentos 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 não diferem entre si, no entanto o 9 difere dos 8 tratamentos anteriores, ao nível de 5% de significância mato - não há diferença entre os tratamentos 2.000 1,2,3,4,5,6,7,8 e 9 a nível de 5% de significância prodciclo1 não existe diferença significativa entre os tratamentos 1,2,3,4,5,6,7,8,9 a nível de 5% de significância. prodciclo2 não existe diferença significativa entre os tratamentos 1,2,3,4,5,6,7,8,9 a nível de 5% de significância. só para lembrar que deveriam entrar os números, mas fora isto, excelente apresentação dos resultados?

PRODCICLO 1 MATO POPULAà ÃO ESPIGA GIRASSOL A GIRASSOL A GALAPOGà NIO A GALAPOGà NIO A CALAPOGà NIO A MUCUNA A MILHETO A MILHETO A CUNHA A CUNHA A CUNHA A CUNHA A MILHETO A LIMPO A LIMPO A LIMPO A LIMPO A HERBICIDA A MUCUNA A MUCUNA A PAINà O A GALAPOGà NIO A GIRASSOL A GIRASSOL A MUCUNA A MILHETO A HERBICIDA AB HERBICIDA AB HERBICIDA A MATO AB MATO B MATO B MATO A PAINà O B PAINà O B PAINà O B PRODCICLO 2 CUNHA A GALAPOGà NIO A MILHETO A PAINà O A HERBICIDA A 2.000 apresentação dos resultados? boa discussão

Ao observar a variável dependente Prodcicloc1 após a adubação verde, observou-se diferença significativa entre os tratamentos Calapogônio,Painço e Mato.Com maiores valores observados respectivamente para Calapogônio,Painço e Mato.O C. de Variação observado na análise foi de 64.08 Ao observar a variável dependente mato observouse diferença estatística significativa entre os tratamentos Herbicida e mato, o Coefeciente de variação encontrado foi 56.70 Ao observar a variável dependente População,observou-se que não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos analisados, com Coeficiente de variação de 63.38 2.000 resultados? Ao observar a variável dependente Espiga,observouse que não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos analisados, com Coeficiente de variação de 57.08 Ao observar a variável dependente Prodcicloc2 após a adubação verde, observou-se diferença significativa entre os tratamentos Girassol e mato.com maiores valores observados respectivamente para Girassol e mato.o C. de

Para a produção do ciclo 2 temos as variáveis: calapogônio 2383.03456 1 cunha 3418.94298 2 girassol 2136.55952 3 herbicida 2232.09506 4 limpo 1467.99631 5 mato 1912.38109 6 milheto 2184.89331 7 mucuna 2787.12314 8 painço 2569.36392 9 Realizando o teste e Tukey obtivemos a seguinte relação: 2.500 ótimo 2=8=9=1=4=7=3=6=A, as médias não diferem entre si; 8=9=1=4=7=3=6=5=B, as médias não difrem entre si; 2 diferiu de 5 sinifica vamente entre si. Para variável mato, temos: calapogônio 2.21223595 1 cunha 2.23959105 2 girassol 3.18865684 3 herbicida 2.28002668 4 limpo 3.50654353 5 mato 2.03438001 6

Sabatina Delineamentos PROD.CICLO1 PROD.CICLO2 ESPIGAS POPULAà ÃO herbicida A CUNHA A HERBICIDA A MUCUNA A limpo A MUCUNA A LIMPO A LIMPO A calapogônio A GIRASSOL A CALAPOGONIO A GIRASSOL A mucuna A MILHETO A MUCUNA A HERBICIDA A painço A PAINà O A PAINà O A CUNHA A girassol A CALAPOGONIO A GIRASSOL A PAINà O A 2.500 faltaram os valores milheto A HERBICIDA A MILHETO A CALAPOGONIO A cunha AB LIMPO A CUNHA AB MATO A mata B MATO A MATO B MILHETO A MATO LIMPO A MATO A MILHETO A MUCUNA A CALAPOGONIO A CUNHA A