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Planejamento e Análise de Experimentos

Planejamento e Análise de Experimentos. Uso da análise de variância nos estudos experimentais e observacionais . Estudos Experimentais e Observacionais, Fatores e Tratamentos

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Planejamento e Análise de Experimentos

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Presentation Transcript


  1. Planejamento e Análise de Experimentos • Uso da análise de variância nos estudos experimentais e observacionais. • Estudos Experimentais e Observacionais, Fatores e Tratamentos • Experimentos e levantamentos: nos experimentos as variáveis independentes de interesse são controladas pelo pesquisador; nos levantamentos as variáveis independentes de interesse não são controladas pelo pesquisador. • As variáveis independentes para uma análise de variância são chamadas de fatores ou tratamentos. • Fator : um fator é uma variável independente a ser estudada numa investigação. • Nível de um fator: o nível de um fator é uma forma particular do mesmo.

  2. Estudos unifatoriais e multifatoriais: num experimento quando apenas um fator é de interesse têm-se os experimentos unifatoriais; quando dois ou mais fatores são estudados simultaneamente têm-se os experimentos fatoriais ou multifatoriais. • Fatores experimentais e de classificação: um fator é dito de classificação quando o pesquisador não tem controle sobre as unidades experimentais. Nos estudos por levantamento, os fatores em análise são de classificação. Eles podem ser encontrados tanto em estudos experimentais ou observacionais. Um fator é dito de experimental quando os tratamentos são designados às unidades experimentais de forma aleatória. • Exemplo: 3 locais: Campos Novos, Guarapuava e Guaíba • 2 métodos: HPLC (aparelho de cromatografia líquida ) e Colorimétrico • Experimento fatorial 3 x 2 ( locais x métodos) • Locais é um fator de classificação • Métodos é um fator experimental (posso atribuir os métodos às unidades experimentais de forma aleatória) • Para fator de classificação a inferência deve ser melhor analisada.

  3. Fatores qualitativos e quantitativos : um fator é qualitativo quando os níveis diferem por um atributo qualitativo; quando cada nível é descrito por uma quantidade numérica o fator é dito quantitativo. • Tratamentos: nos experimentos com um fator, os tratamentos correspondem aos níveis do fator em estudo; nos experimentos com mais de um fator, os tratamentos correspondem as combinações dos níveis dos fatores. • Escolha dos tratamentos: os tratamentos incluídos devem ser capazes de fornecer conhecimento do fenômeno em estudo. A escolha dos tratamentos é uma tarefa do pesquisador. • Tratamento controle: é necessário quando não se conhece a eficiência dos tratamentos em estudo, ou quando a eficiência dos tratamentos é conhecida mas não é consistente em todas as condições. Nem todos os experimentos necessitam do tratamento controle. Exemplo: alta pressão em temperatura ambiente (25oC) o experimento foi feito a 2oC. (frango crú). • O que é? O tratamento controle consiste em se realizar todos os procedimentos que são feitos nas unidades experimentais usadas para os outros tratamentos, exceto a aplicação do efeito em estudo. • Exemplo: num estudo sobre aditivos em alimentos, um tratamento pode consistir de uma porção de um vegetal contendo um aditivo particular que é servido a um degustador. O tratamento controle consistiria de uma porção do mesmo vegetal servido ao degustador, na mesma situação experimental, exceto que não seria utilizado o aditivo no alimento.

  4. É fundamental que o tratamento controle seja conduzido nas mesmas condições experimentais dos outros tratamentos. • Unidade experimental: é necessário definir a unidade experimental em estudo; ela deve ser representativa. • Uso da análise de variância • Usada basicamente para analisar o(s) efeito(s) da(s) variável(is) independente(s) em estudo sobre as variáveis dependentes ou respostas. • Exemplo: no estudo de aditivos de alimentos é conhecido que o aditivo A aumenta o paladar dos vegetais e deseja-se saber se os aditivos B e C são igualmente ou mais efetivos do que A. • Uma análise de variância consiste em particionar a variabilidade total em suas várias componentes.

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