Prof. Leonardo Bianco de Carvalho FCAV/UNESP – Câmpus de Jaboticabal

Apresentação em tema: "Prof. Leonardo Bianco de Carvalho FCAV/UNESP – Câmpus de Jaboticabal"— Transcrição da apresentação:

1 Prof. Leonardo Bianco de Carvalho FCAV/UNESP – Câmpus de Jaboticabal
Planejamento para Análise Estatística de Experimentos Unifatoriais com Variáveis Dependentes Numéricas Prof. Leonardo Bianco de Carvalho FCAV/UNESP – Câmpus de Jaboticabal Atualizado em 22 de fevereiro de 2017

2 Conceitos gerais em caso tenha dúvidas, consulte:
Tipos de pesquisa Tipos de variáveis Natureza das variáveis Dependência entre tratamentos (pareamento) Balanceamento dos tratamentos

3 Tipos de Pesquisa Descritiva
Interesse em descrever algo, não tem hipótese a ser testada Associação sem interferência A variável independente afeta uma variável não testada, a qual afeta diretamente a variável dependente Associação com interferência A variável independente afeta diretamente a variável dependente Baseado em Volpato 2016

4 Tipo de Variáveis Independentes Tratamentos Dependentes Dados

5 Natureza das Variáveis
Qualitativa Nominal (categorias = não estruturada) Ordinal (sequência = estruturada) Quantitativa Discreta (números inteiros, apenas) Contínua (números decimais) Baseado em Volpato 2016

6 Dependência entre Tratamentos
Dependentes (pareados) Avaliação em épocas/momentos diferentes no mesmo indivíduo Independentes (não pareados) Avaliação em épocas/momentos diferentes, mas em indivíduos diferentes Baseado em Volpato 2016

7 Balanceamento dos Tratamentos
Balanceados Mesmo número de observações (repetições) Desbalanceados Número diferente de observações (repetições)

8 Passos para planejamento e análise estatística:
Definir o número de tratamentos Testar a normalidade dos dados Testar a igualdade das variâncias Efetuar o teste de hipóteses Complementação ao teste de hipóteses

9 Passo 1: Definir o número de tratamentos do experimento
Quantos tratamentos existem? 1 >1

10 Passo 1: Definir o número de tratamentos do experimento
Se for apenas 1 TRATAMENTO Usar Teste t independente para comparar uma amostra com um valor fixo ou Comparação pelo Intervalo de Confiança O número de repetições deve ser grande (>30) para garantir a normalidade dos dados Testes de igualdade de variâncias não são possíveis

11 Passo 2: Testar a normalidade dos dados
Teste de Shapiro-Wilk Teste de Kolmogorov-Smirnov Teste de Anderson-Darlin Teste de Lilliefors Preferência por Shapiro-Wilk

12 Passo 3: Testar a igualdade das variâncias
Teste de Levene (bom com >10 dados) Teste de Bartlett (dados com distribuição normal; bom com <10 dados) Teste de Cochran (dados balanceados; bom com >10 dados)

13 Passo 4: Efetuar o teste de hipóteses, paramétrico ou não paramétrico
Dados com distribuição normal e variâncias homogêneas (paramétrico) Dados com distribuição não normal e/ou variâncias heterogêneas (não paramétrico) 2 tratamentos >2 tratamentos Transformação ou 2 tratamentos >2 tratamentos

14 Transformação dos dados para normalidade e igualdade de variâncias
Raiz quadrada Logaritmo base 10 ou neperiano Arco-seno da raiz quadrada Com dados negativos ou 0 deve-se somar uma constante (geralmente 0,5 ou 1) ao dado DEPOIS DA TRANSFORMAÇÃO, rodar os Passos 2 e 3

15 Passo 4: Escolher o teste paramétrico de hipóteses
Se forem 2 TRATAMENTOS Usar Teste t independente, se os tratamentos não forem pareados Usar Teste t pareado, se os tratamentos forem pareados

16 Passo 4: Escolher o teste paramétrico de hipóteses
Se forem 3 OU MAIS TRATAMENTOS Usar Teste F para ANOVA, se os tratamentos não forem pareados Usar Teste F para ANOVA com medidas repetidas, se os tratamentos forem pareados

17 Passo 4: Escolher o teste não paramétrico de hipóteses
Se forem 2 TRATAMENTOS Usar Teste de Mann-Whitney, se os tratamentos não forem pareados Usar Teste de Wilcoxon, se os tratamentos forem pareados

18 Passo 4: Escolher o teste não paramétrico de hipóteses
Se forem 3 OU MAIS TRATAMENTOS Usar Teste de Kruskal-Wallis, se os tratamentos não forem pareados Usar Teste de Friedman, se os tratamentos forem pareados (exige dados balanceados)

19 Passo 5: Complementação ao teste de hipóteses
Os tratamentos são de que tipo? Qualitativos Quantitativos

20 Passo 5: Complementação ao teste de hipóteses
Se a comparação de interesse for com um tratamento padrão (testemunha ou controle), usar Teste de Dunnett Se o interesse for comparar todos os tratamentos entre si, usar Teste de Tukey, SNK, Duncan ou Scott-Knott para dados balanceados Se o interesse for comparar todos os tratamentos entre si, usar Teste de Tukey-Kramer, Scheffé ou Bonferroni para dados desbalanceados

21 Passo 5: Complementação ao teste de hipóteses
Se a pesquisa for de associação com interferência (causa-efeito), efetuar Análise de regressão por polinômios ortogonais, desdobrando o grau de liberdade dos tratamentos