Pios do planejamento de experimentos experimento ou ensaio experimental



Baixar 81.89 Kb.
Encontro20.01.2018
Tamanho81.89 Kb.

  1. PRINCÍPIOS DO PLANEJAMENTO DE EXPERIMENTOS


    1. EXPERIMENTO OU ENSAIO EXPERIMENTAL

Há diferentes definições de experimento. Neste contexto, considerar-se-á um experimento como uma investigação (pesquisa) planejada para obter novos fatos ou para confirmar ou não os resultados de experimentos prévios, onde tais investigações auxiliariam na tomada de decisão, tais como a recomendação de uma variedade, de um procedimento, de um pesticida. Os experimentos podem ser divididos em três categorias: preliminares, críticos e demonstrativos, sendo que um deles poderia conduzir ao outro.

Num experimento preliminar, o pesquisador pesquisa (ensaia) um grande número de tratamentos com o objetivo de obter subsídios para futuros trabalhos. Neste caso muitos tratamentos poderiam até figurar uma única vez.

Num experimento crítico, o pesquisador compara respostas dos diferentes tratamentos usando suficientes observações para poder, com uma certa segurança, detectar diferenças significativas entre as médias destes tratamentos, se elas existirem. Os experimentos mais importantes e que interessam neste contexto se englobam dentro dessa categoria.

Experimentos demonstrativos, por exemplo, são aqueles realizados em trabalhos de extensão quando comparam-se, por exemplo, um ou mais novos tratamentos com um tratamento padrão.

Todo experimento é planejado para responder a uma ou mais questões. Tendo isso por objetivo, o pesquisador decide quais os tratamentos a serem comparados, que fornecem informações relevantes. Conduz-se um experimento para medir ou testar hipóteses a respeito das diferenças entre tratamentos sob condições comparáveis. Para tanto, obtém-se medidas e observações no material experimental. Da informação de um experimento concluído com sucesso, obtém-se respostas para as questões inicialmente propostas.




    1. OBJETIVOS DE UM EXPERIMENTO

Ao planejar um experimento o pesquisador tem que ter bem claro quais são os objetivos, isto é, as questões a serem respondidas, hipóteses a serem testadas e efeitos a serem estimados. Muitas vezes é pertinente estabelecer objetivos principais e secundários, uma vez que certos planejamentos experimentais podem conduzir a maior precisão em certas comparações de tratamentos do que outras.

Precisão, sensibilidade ou quantidade de informação é medida como a recíproca (inverso) da variância da média de um tratamento. Se I é a informação, então

(1.1)

Assim, quando cresce, a quantidade de informação decresce; também quando n aumenta a quantidade de informação aumenta. Uma comparação entre duas médias amostrais torna-se mais sensível, isto é pode-se detectar diferenças menores entre médias populacionais, quando o tamanho das amostras aumenta. É de suma importância definir a população para a qual se fará a inferência, bem como retirar de forma aleatória uma amostra da população. Suponha que o objetivo principal de um experimento é comparar várias rações para suínos numa certa área. Suponha também, que as propriedades da região tenham suínos de diferentes raças, e que algumas usam alimentadores mecânicos (self-feeders) e outras manuais (hand-feed).

Se o pesquisador usar apenas uma raça de suínos em seu experimento ou alimentar apenas por um alimentador mecânico, sua amostra dificilmente poderia ser considerada como representativa da população a menos que ele tenha informação prévia que raça e método de alimentação tenham pouca ou nenhuma influência nas diferenças devidas à ração. Se não se dispõe de nenhuma informação sobre o efeito da raça e método de alimentação, é extremamente perigoso fazer inferências de um experimento baseado sobre uma raça e um método de alimentação para outras raças e outros métodos. Para fazer tais recomendações , o pesquisador teria que incluir todas as raças do local e métodos de alimentação como fatores no experimento. Procedendo desta maneira o escopo do experimento é aumentado.

Noutro exemplo, suponha um experimento planejado para comparar a ação de vários fungicidas no controle de uma doença em aveia. Suponha ainda que, na área onde essas recomendações serão aplicadas, são de uso corrente várias variedades e a qualidade das sementes varia. Para poder dar recomendações adequadas, o pesquisador deve comparar os fungicidas para várias variedades e para várias categorias de qualidade de sementes para cada variedade. Isto é essencial se o pesquisador está querendo determinar se um único fungicida pode ser recomendado para todas as variedades e qualidades de sementes usadas na região. Em geral, inferências válidas sobre uma população extensa não podem ser usualmente obtidas de um simples experimento isolado.




1.3.UNIDADES EXPERIMENTAIS OU PARCELAS E TRATAMENTOS
Uma Unidade Experimental ou uma Parcela Experimental é a unidade do material, que recebe a aplicação de um tratamento.

Tratamento é o procedimento aplicado cujo efeito deseja-se medir e comparar com o efeito dos outros tratamentos.

Uma Unidade Experimental pode ser um animal, 10 pássaros, uma parcela de campo, um vaso, uma planta, 10 plantas, metade de uma folha e assim por diante. Um tratamento poderia ser uma ração padrão, uma cultivar, uma dose de nitrogênio, uma combinação de temperatura e unidade, e assim por diante.

Quando o efeito do tratamento é medido, ele é medido em uma unidade de observação ou de amostragem, que representa alguma fração da unidade experimental. Assim a unidade de amostragem pode ser a unidade experimental completa, tal como um animal no caso do tratamento ser, por exemplo, uma ração, ou uma amostra aleatória de folhas de uma planta frutífera, ou as plantas cortadas nos 5 metros centrais da linha central de uma unidade experimental com 3 linhas de 6 metros.

Em muitos casos, dependendo do tipo de pesquisa, a unidade experimental será tão grande que é impraticável usá-la como unidade de amostragem, e uma simples unidade de amostragem é inadequada. Em tais casos duas ou mais subdivisões aleatórias da unidade experimental são medidas. Por exemplo, em estudos de prática culturais no estabelecimento de espécies forrageiras, as plantas em duas ou mais áreas menores aleatoriamente escolhidas dentro da unidade experimental são contadas separadamente. Quando a unidade de amostragem deve ser destruída, na avaliação por exemplo de qualidade de frutos, de vegetais ou um produto alimentar que está sendo avaliado para o lançamento no mercado, unidades de amostragem são tomadas dentro da unidade experimental. Na seleção de um conjunto de tratamentos, é importante definir cada tratamento cuidadosamente e considerar a relação com cada outro tratamento para assegurar, tanto quanto possível, que o conjunto conduza eficientemente as respostas relacionadas a objetivos do experimento.



    1. ERRO EXPERIMENTAL

Uma característica de todo material experimental é a variação. O Erro Experimental é uma medida da variação existente entre observações de unidades experimentais tratadas igualmente, isto é, que receberam o mesmo tratamento.

A variação é devida a duas fontes principais. Primeiro, há a variabilidade inerente que existe no material experimental ao qual os tratamentos serão aplicados. Segundo, há a variação que resulta de alguma falta de uniformidade na condução física do experimento. Em um experimento de nutrição com ratos como material experimental, haverá diferentes constituições genéticas; isto é variabilidade inerente ao material experimental. Os animais poderiam estar aprisionados em gaiolas sujeitas a diferenças em calor, luz, e outros fatores; isto constitui uma falta de uniformidade na condução física do experimento. A magnitude relativa da variação destas duas causas depende da área de pesquisa.

É importante que todo o esforço possível seja feito para reduzir o erro experimental a fim de aumentar o poder de um teste, diminuir o tamanho do intervalo de confiança e alcançar outros objetivos desejados. O comprimento de um intervalo de confiança e o poder do teste depende de . Para se obter intervalos menores e poder alto tem-se dois pontos a atacar: reduzir e aumentar o tamanho da amostra n .

Portanto para diminuir o erro experimental, deve-se controlar duas causas principais, ou seja:



  1. Manusear o material experimental de tal forma que os efeitos da variação inerente sejam reduzidos;

  2. Refinar a Técnica Experimental.



    1. REPETIÇÕES E SUAS FUNÇÕES

Quando um tratamento aparece mais do que uma vez em um experimento, diz-se que ele foi repetido. As funções da repetição são:




  1. Fornecer uma estimativa do erro experimental.

  2. Aumentar a precisão de um experimento pela redução do erro padrão da média de um tratamento.

  3. Aumentar o escopo de inferência do experimento pela seleção e uso apropriado de unidades experimentais de maior variabilidade.

  4. Efetuar controle da variância do erro.

Uma estimativa do erro experimental é necessária para testes de significância e para estimação de intervalos de confiança. Num experimento em que os tratamentos aparecem apenas uma vez, não se obtém uma estimativa do erro experimental, não há como determinar se as diferenças observadas indicam diferenças reais entre tratamentos ou se são devidas à variação inerente das unidades experimentais. Em tal experimento qualquer inferência só pode ser feita se for baseada em experiência à priori.

Exceção ocorre no caso de experimentos fatoriais (envolvendo um grande número de fatores) onde o uso de repetição única ou mesmo uma particular fração de uma repetição de um experimento podem ser usadas e proverão um estimativa do erro, através de interações de ordem elevada, quando certas suposições são asseguradas.

A medida que o número de repetições aumenta, estimativas de médias populacionais, denominadas médias observadas de tratamentos, se tornam mais precisas. Pode ocorrer também, que o aumento de repetições faça com que se use material experimental menos homogêneo e/ou uma técnica experimental menos cuidadosa, podendo conduzir, então, a um erro experimental grande. Contudo, o aumento de repetições aumenta a precisão, diminui o tamanho do intervalo de confiança e aumenta o poder dos testes estatísticos.

Em certos tipos de experimentos, repetições é um meio de aumentar o escopo das inferências; a população amostrada é menos restritiva do que a definida e a inferência é estendida.

Por exemplo, suponha que se deseja determinar se há alguma diferença real na performance de duas variedades de uma cultura, numa dada área e que há dois tipos principais de solos nesta área. Se o experimentador tem por objetivo fazer inferências para ambos os tipos de solos, é óbvio que ambos devem aparecer no experimento. É importante também, que cada par de parcelas nos quais os pares de variedades serão plantados, sejam de um dos tipos de solo e tão uniforme quanto possível. Agora não é necessário e pode até ser indesejável, que haja condições muito uniformes entre repetições do mesmo tipo de solo para a mesma variedade, especialmente quando populações extensas estão envolvidas.

Muitos experimentos de campo, são repetidos vários anos. A razão é óbvia, visto que, as condições ambientais variam de ano para ano e é importante saber o efeito dos anos nas diferenças entre tratamentos, uma vez que as recomendações usualmente são feitas para anos futuros. É também, muito comum se repetir o mesmo experimento em vários locais para se avaliar os tratamentos sob as diferentes condições ambientais presentes na população, isto é, na área para as quais as recomendações são feitas. Repetições no tempo (anos) e no espaço (locais) podem ser consideradas como uma extensão do tipo de repetições. O propósito é aumentar o escopo da inferência. O mesmo princípio é freqüentemente utilizado em experimentos de laboratório, que são repetidos várias vezes, possivelmente por diferentes operadores para determinar a repetibilidade dos tratamentos sob possíveis diferentes condições que podem ocorrer de tempo em tempo no laboratório. Finalmente as repetições permitem agrupar unidades experimentais de acordo com a resposta esperada na ausência de tratamento. O objetivo é detectar a variação entre unidades experimentais de tal forma a maximizar a variação entre grupos e, consequentemente, minimizar a variação dentro de grupos. Logo, se um conjunto de tratamentos é atribuído as unidades experimentais dentro do grupo, as diferenças observadas indicariam diferenças verdadeiras entre tratamentos com maior fidedignidade, do que se o agrupamento de unidades experimentais tivesse sido ignorado.


    1. FATORES QUE AFETAM O NÚMERO DE REPETIÇÕES

O número de repetições para um experimento depende de vários fatores, dos quais provavelmente o mais importante é o grau de precisão desejado. Quanto menor for o afastamento da hipótese de nulidade – nenhuma diferença entre as médias de tratamentos – a serem medidas ou detectadas, maior é o número requerido de repetições.

É importante se ter em qualquer experimento noção de precisão correta com que se quer trabalhar. Não é nada interessante usar 10 repetições para detectar uma diferença que com 4 repetições seria suficiente. Por outro lado há pouco valor em se realizar um experimento onde o número de repetições não é suficiente para detectar diferenças importantes exceto ocasionalmente.

Para se medir qualquer afastamento na hipótese de nulidade, - nenhuma diferença entre os tratamentos – se utiliza o erro experimental como unidade de medida. Algumas vezes não é operacional fazer uma observação na unidade experimental completa. Por exemplo, para determinação química do conteúdo de proteína de uma forragem a unidade é amostrada. Normalmente a variação entre unidades experimentais é maior do que a variação entre amostras de uma mesma unidade. Existem poucas razões para realizar um número grande de determinações químicas em cada unidade experimental, uma vez que o erro experimental deve ser baseado na variação entre unidades experimentais e não na variação entre amostras de uma mesma unidade.

Certos materiais são naturalmente mais heterogêneos do que outros. Consideremos, por exemplo, o problema da heterogeneidade dos solos. Certos solos são mais uniformes do que outros e para uma mesma precisão, são necessárias menos repetições em solo uniforme do que em solo heterogêneo. Também, diferentes culturas se desenvolvendo no mesmo local mostram variabilidade desigual.

O número de tratamentos afeta a precisão de um experimento e consequentemente o número de repetições requeridas para atingir um grau de precisão.

Por exemplo, aumentando-se o número de tratamentos enquanto o número de repetições de cada tratamento permanece constante, aumenta-se o tamanho do experimento e os graus de liberdade para a estimativa de , obtendo-se uma melhor estimativa para e consequentemente aumentando a precisão do experimento. Por outro lado, permanecendo constante o tamanho do experimento, muitos tratamentos implicam em poucas repetições por tratamento e poucos graus de liberdade para estimar , obtendo-se uma estimativa pior para e consequentemente baixa precisão nos resultados. O argumento principal para experimentos pequenos é que se tenha no mínimo 20 graus de liberdade para o erro experimental.

O delineamento experimental também afeta a precisão de um experimento e consequentemente o número de repetições necessárias. Quando o número de tratamentos é grande e necessita-se usar unidades experimentais mais heterogêneas, o erro experimental por unidade aumenta. Parte dessa variação pode ser controlada por delineamentos experimentais apropriados.

Infelizmente o número de repetições é freqüentemente determinado pela quantidade de recursos e tempo disponíveis para o experimento. Existe uma precisão mínima requerida, que nem sempre é viável para os recursos disponíveis. Recomenda-se, neste caso, então reduzir o número de tratamentos para que os restantes tenham suficientes repetições para a precisão necessária ou adiar o experimento até que recursos suficientes estejam disponíveis.

Para determinação do número de repetições existem algumas regras práticas, tais como:




  1. Número de repetições por tratamento de tal forma que tenhamos no mínimo 20 parcelas (Gomes, F.P., 1978).

  2. Que GL erro experimental 10 (Gomes, F.P., 1978).

O GL do erro experimental depende do delineamento experimental e do número de tratamentos.

Deve-se ter GL suficientes para uma estimativa representativa do erro experimental. Experimentos com poucos tratamentos necessitam de maior número de repetições para se ter GL suficientes para o erro experimental.



  1. Que GL erro experimental 20 (Steel, R.G.D., et al, 1997).

A identificação de um número adequado de repetições é importante no planejamento de um experimento, pois: com poucas repetições pode-se não descobrir diferenças importantes; com muitas repetições pode ocorrer desperdício de tempo e material. Portanto deve-se ter um número suficiente de repetições para detectar como significativa a diferença no efeito de tratamentos, se ela existir.

Para se determinar algebricamente o número de repetições necessita-se: estimativa de variabilidade, expressa em termos de variância (s2) ou coeficiente de variação (CV); tamanho da diferença entre médias a ser detectada como significativa (), expressa como % da média geral; nível de significância (); segurança com que se deseja detectar a diferença (poder do teste, ); e se o teste é unilateral ou bilateral.

Através da expressão

r (1.2)

devido a Cochran e Cox (1957), obtém-se uma aproximação para o número de repetições r.




    1. CONTROLE DO ERRO EXPERIMENTAL

Para o controle do erro experimental pode-se considerar:



  1. o delineamento experimental;

  2. o uso de observações concomitantes;

  3. a escolha do tamanho e forma das unidades experimentais.



      1. DELINEAMENTO EXPERIMENTAL.

A utilização do delineamento experimental como uma forma de controle do erro experimental foi largamente investigada desde 1925. Isto é um assunto bastante extenso e apenas os princípios básicos serão discutidos aqui.

O controle do erro experimental consiste em se delinear um experimento para que a variação entre o conjunto de unidades experimentais seja manuseada fisicamente, de tal sorte a não contribuir nas diferenças entre as médias de tratamentos. Por exemplo, considere um experimento com dois tratamentos que usa um par de leitões de cada uma de 10 leitegadas.

Se aplicarmos os tratamentos, um para cada elemento do par, o modelo matemático para este caso é:



(1.3)

e a diferença entre médias é:



(1.4)

Não há mais nas diferenças entre as médias, contribuição devida a variação entre pares, devida ao conjunto de s.

Por outro lado, se não usarmos o pareamento e escolhermos ao acaso 10 leitões entre 20 e aplicarmos um tratamento específico, teremos o seguinte modelo:

(1.5)

onde cada agora inclui a contribuição da leitegada e é um elemento de uma população com uma presumível variância maior do que aqueles associados com ’s do modelo (1.3).

Ou seja, ao ignorarmos a variação entre os 10 leitões por serem de leitegadas diferentes, estaremos aumentando o erro experimental. Optando pelo primeiro delineamento estaremos controlando o erro experimental. Senso comum e acuidade no reconhecimento de fontes de variação são básicos na escolha de um delineamento.

Quando as unidades experimentais são agrupadas em blocos completos, onde cada bloco contém todos os tratamentos, tal que a variação entre unidades dentro de um bloco é menor do que entre unidades de diferentes blocos, a precisão do experimento é aumentada decorrente do controle do erro experimental. Tais blocos são também chamados repetições. O delineamento é conhecido como um delineamento em blocos completos casualizados. A variação entre repetições e variação entre tratamentos não entram no erro experimental.

Quando o número de tratamentos em um experimento aumenta, o número de unidades experimentais requeridas para uma repetição aumenta, provocando, geralmente, um acréscimo no erro experimental e, consequentemente, um decréscimo na precisão do experimento. Para contornar este problema o bloco completo é subdividido em blocos incompletos, tal que cada bloco incompleto contenha somente uma parte dos tratamentos. A subdivisão em blocos incompletos é feita de acordo com certas regras de tal forma que o erro experimental pode ser estimado entre as unidades dentro dos blocos incompletos. A precisão é aumentada uma vez que as unidades experimentais dentro dos blocos incompletos são mais uniformes do que os blocos incompletos dentro de uma repetição. Tais delineamentos são chamados delineamentos em blocos incompletos. Em experimentos nos quais as comparações entre todos os tratamentos são essencialmente, de mesma importância, um tipo especial de delineamento em blocos incompletos é utilizado. Os tratamentos são atribuídos às unidades experimentais, tal que cada tratamento ocorre com qualquer outro tratamento o mesmo número de vezes dentro de um conjunto de blocos incompletos. Tais delineamentos são conhecidos como blocos incompletos balanceados. Existe outro grupo de delineamentos, conhecidos como blocos incompletos parcialmente balanceados, dentre os quais incluem-se os latices parcialmente balanceados, onde cada tratamento ocorre somente com alguns outros tratamentos, não todos, em um conjunto de blocos incompletos.

O delineamento parcela subdividida é um delineamento em blocos incompletos no qual a precisão de certas comparações é aumentada a custo de outras. A precisão média é a mesma que o delineamento básico utilizado para arranjar as parcelas principais. O melhor delineamento experimental a ser utilizado em qualquer situação é o delineamento mais simples que fornece a precisão desejada. Não se justifica a utilização de um delineamento mais complexo, se o acréscimo em precisão não é alcançado.

Uma estrutura esquemática dos diferentes delineamentos experimentais é apresentada a seguir

EXPERIMENTOS COM UM FATOR OU EXPERIMENTOS UNIFATORIAIS






Delineamento de tratamentos



Delineamentos experimentais




Tratamentos são níveis de um fator


Sem restrição na casualização



Com restrição na casualização






DCC



Duas restrições

Três restrições

Uma restrição


Blocos


DQL

Greco Latino





Completos



Incompletos


DBC

BIB

PBIB

EXPERIMENTOS COM DOIS OU MAIS FATORES OU EXPERIMENTOS FATORIAIS






Delineamento de Tratamentos



Delineamentos Experimentais





Tratamentos são combinações dos níveis dos diferentes fatores



Sem restrição na casualização

Com restrição na casualização






DCC

Fatoriais Cruzados



Fatoriais Hierárquicos

Uma restrição



Duas restrições

Três restrições

Fatoriais Hierárquicos Cruzados



Blocos


DQL

Greco Latino





Completos



Incompletos





DBC

BIB


PBIB

Confundimento

Parcela Subdividida


Repetição Fracionada






Específicos para experimentos fatoriais





      1. O USO DE OBSERVAÇÕES CONCOMITANTES.

Em muitos experimentos, a precisão pode ser aumentada pelo uso de observações adicionais, auxiliares ou concomitantes, e de uma técnica aritmética chamada de Análise de Covariância. A análise de covariância é usada quando a variação entre as unidades experimentais, é em parte, devida a variação entre algumas características medidas e que não foram suficientemente controladas ( condição própria das unidades experimentais, ou devido a influência de fatores estranhos durante a execução do experimento), pela organização das unidades experimentais em blocos completos ou incompletos, isto é pelo delineamento experimental. O uso de observações auxiliares elimina as competições intra-parcelas (efeito de falhas) decorrente de causas extrínsecas (não relacionadas aos tratamentos, tal como germinação desuniforme, ataque de moléstias, insetos e outros animais). Um exemplo: em experimentos com rações para vacas, onde se tem por objetivo estudar o ganho de peso do animal, pode-se medir o peso inicial e tomar esta variável como uma covariável na análise dos dados, com isso se estaria eliminando do erro experimental uma variação que não pode ser controlada pelo delineamento experimental por exemplo.





      1. TAMANHO E FORMA DAS UNIDADES EXPERIMENTAIS.

Como uma regra, unidades experimentais grandes mostram menos variação do que unidades pequenas. Contudo, um aumento no tamanho da unidade experimental freqüentemente resulta num decréscimo no número de repetições que podem ser realizadas, uma vez que a quantidade de material disponível para o experimento é limitada. Adequadas repetições para parcelas pequenas são geralmente obtidas mais facilmente do que repetições para parcelas grandes.

Em experimentos a campo, o tamanho e a forma das unidades experimentais ou parcelas, bem como dos blocos completos e incompletos, são importantes em relação a precisão. Vários estudos de ensaios de uniformidade (ensaios em branco), ensaios sem efeito de tratamentos, realizados com diferentes culturas e em diferentes locais demonstram que as parcelas deveriam ser de forma retangular estreitas e longas para o aumento da precisão do experimento; os blocos, completos ou incompletos, deveriam ser aproximadamente quadrados. Para uma dada variabilidade entre as unidades experimentais, isto tende a maximizar a variação entre os blocos enquanto que minimiza entre parcelas dentro dos blocos. Variações grandes entre blocos indica que seu uso foi útil porque esta variação é eliminada do erro experimental e, também, não contribui para diferenças entre médias de tratamentos. Quando os blocos são quadrados as diferenças entre blocos tendem a ser grandes. É desejável pequena variação entre as parcelas dentro do bloco, ao mesmo tempo que as parcelas sejam representativas do bloco.

No campo, onde aparecem contornos de fertilidade, a maior precisão é obtida quando os lados longos das parcelas são perpendiculares aos contornos ou paralelos à direção do gradiente de fertilidade.




    1. ESCOLHA DE TRATAMENTOS

Em certos tipos de experimentos, os tratamentos tem um substancial efeito na precisão. Isto é especialmente verdadeiro em experimentos fatoriais. Noutros experimentos, a dose ou nível de qualquer fator é importante.

Suponha que o pesquisador está medindo o efeito de níveis crescentes de certo nutriente na resposta de uma planta. É importante incluir vários níveis para determinar se a resposta é de natureza linear ou curvilínea. Neste caso, a escolha do número de níveis e seu espaçamento é importante para responder adequadamente as questões formuladas.

Em geral, quanto mais o pesquisador conhecer sobre os tratamentos, mais facilmente os procedimentos de análise estatística adequados serão delineados pelo estatístico.




1.9. ALEATORIZAÇÃO OU CASUALIZAÇÃO

A função da aleatorização ou casualização é assegurar que tem-se uma estimativa válida ou não-tendenciosa do erro experimental, das médias de tratamentos e das diferenças entre elas.

Para se proceder comparações válidas entre médias de tratamentos, é necessário assegurar que um determinado tratamento não seja favorecido ou prejudicado na atribuição as sucessivas repetições por alguma fonte de variação estranha, conhecidas ou desconhecidas.

Utiliza-se a aleatorização nos experimentos, para que todo o tratamento tenha uma chance igual de ser atribuído a qualquer unidade experimental, seja ela desfavorável ou não.




1.10 LEVANTAMENTOS POR AMOSTRAGEM E ESTUDOS OBSERVACIONAIS
Levantamentos por amostragem constituem pesquisa conduzida sobre uma amostra retirada de uma população, por método aleatório de amostragem definido pelo pesquisador, sem interferência deste nas características das unidades.

Estudos observacionais são pesquisas conduzidas de tal forma que o pesquisador não interfere sobre as características das unidades e é limitado na seleção da amostra. A escolha das unidades e é limitado na seleção da amostra. A escolha das unidades é determinada por processos fora do seu controle ou foi determinada antes da sua participação.


1.11ESTIMATIVA DO NÚMERO DE REPETIÇÕES A USAR NUM EXPERIMENTO
A determinação do número de observações de uma amostra, ou seja, o número de repetições a usar num experimento, é um problema que sempre se apresenta na fase do planejamento de uma investigação. Uma pesquisa levada a efeito com poucas observações pode falhar na descoberta de uma diferença importante. Um experimento demasiadamente grande representa um desperdício de tempo e de material.

Um experimento qualquer deve conter um número suficiente de repetições para garantir a significância de uma diferença no efeito de dois tratamentos, quando esta existe. Para a detectação de uma diferença real entre duas médias, deve-se admitir a possibilidade de serem cometidos erros de conclusão, ou do Tipo I ou do Tipo II, e o tamanho da amostra deve ser escolhido de modo a reduzir a probabilidade de ambos a um mínimo especificado. Na Figura 1 estão representadas duas distribuições de diferenças de médias . Pretende-se testar a hipótese . A primeira distribuição representa o caso em que ela é verdadeira, e . No caso de H0 ser falsa, a alternativa será e, sendo , teremos .





Ha


P = 1 -





/22222/222


H0














A

(t0,t1)
















Figura 1. Determinação do número de repetições.
Suponhamos o planejamento de um experimento no qual deverão ser comparados dois tratamentos, aplicados em grupos independentes, ambos com n observações ou repetições. A hipótese especificada acima deverá ser testada por um teste bilateral usando o critério t, com . Deseja-se fixar a probabilidade do erro Tipo II em =0,20. Neste caso, o poder do teste, a capacidade de detectar a hipótese alternativa , se esta for verdadeira, será P = 1 - = 0,80.

Duma maneira geral, H0 será rejeitada quanto t calculado for maior do que t0 do ponto A, dado por



Da mesma forma, a hipótese alternativa será aceita quanto t calculado for maior do que t1 do ponto A . dado por



Os valores de t0 e t1 são procurados na tabela de t, sendo que e , para os graus de liberdade do problema. No caso de t1 trata-se de um teste unilateral, no lado negativo da curva de t.


Das equações t0 e t1 obtém-se:

e

As especificações do cálculo ficam satisfeitas quanto



Substituindo sd pelo seu equivalente e resolvendo para n obtém-se:



,

em que é a diferença verdadeira a ser detectada.

Mais comumente é empregada a equação

,

em que C, em %, é o coeficiente de variação antecipado para o experimento, e é a diferença verdadeira antecipada entre as duas médias, em % da média geral.

A determinação de n depende de aproximações sucessivas, considerando que os graus de liberdade associados a t0 e t1 dependem de n.

Em resumo, para a estimativa do número de repetições a usar num experimento necessita-se das seguintes informações:

Aproximadamente o valor de s2 ou C que será obtido no experimento;

A grandeza da diferença entre médias ou % a ser detectada;

A segurança P com que se deseja obter um resultado significativo se de fato a diferença verdadeira for ou %.

O nível de significância para o teste (unilateral ou bilateral) a ser usado no experimento.

Um tratamento mais amplo referente ao número de repetições poder ser encontrado na literatura. São dadas tabelas para leitura direta do número de repetições a usar, em função de C ou (Tabela nº 1).
Exemplo: Duas rações devem ser comparadas com leitões, mantido em baias individuais, sendo o aumento de peso o atributo a ser medido. Deseja-se detectar uma diferença no efeito das rações de pelo menos 10%, com uma segurança de 80%. O coeficiente de variação previsto é de 8%. O nível de significância para o teste dever ser 5%. Quantos leitões devem ser usados nos dois grupos?

C = 8%, , P = 0,80,



Para um teste bilateral:

Adotando como primeira aproximação n0 = 10, haverá 2(n-1) = 18 graus de liberdade. Portanto, , e



Fazendo n0 = 12, GL = 22, , e



O número de leitões ou repetições a usar por tratamento, com base nas especificações do problema, é pelo menos 11.



Para um teste unilateral:

No primeiro passo: n = 10, GL = 18.



, então

No segundo passo: n=9, GL=2(n-1) = 2(9-1) = 2(8) = 16



, então


O número de leitões ou repetições a usar por tratamento, com base nas especificações do problema é pelo menos 9 no caso de um teste unilateral.








__________________________________________________________________________________________________________________

Curso de Estatística Experimental – Princípios do Planejamento de Experimentos. Prof. Dr. João Riboldi / Profa. Dr. Dinara W.X. Fernandez




Compartilhe com seus amigos:


©ensaio.org 2017
enviar mensagem

    Página principal