Planejamento da pesquisa científica

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Planejamento da pesquisa científica

Planejamento da pesquisa científica:incerteza e estatísticaEdilson Batista de OliveiraEmbrapa Florestas


Pesquisa em laboratórios na EmbrapaAnos 70Anos 80Anos 90Século 21


Precisão em Laboratórios:•Experimentos completos•Participação com análises


Laboratórios1. Fatores ambientais de difícil controle2. Alterações/Imprecisão em equipamentos3. Fontes de contaminação (químicos, patógenos)4. Técnicas de estatística


LEE, P.J.; RAWLINGS, J.O. Design of experiments in growthchambers – Uniformity trials in the NCSU Phytotron.Crop Science, v. 22, p. 551-8, 1982.(Ensaio de uniformidade com soja)o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oO o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oO o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oo o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o oCriação do “Growth Chambers Committee”


LaboratóriosAlguns fatores ambientaisLuminosidadeTemperaturaUmidadeCO 2


Técnicas de estatísticaUsar delineamentos experimentais convencionais(Casualização, Repetição e Controle Local)


Substrato A


Agrupando as repetições


Erro padrão paraproporções e porcentagensno ExcelEP = ((p(1-p))/n)^0,5p=proporção de sucesso (ex: enraizadas)n = tamanho da amostra


DelineamentoInteiramente CasualizadoT2T3T2T3T1T1T2T1T2T3T1T3


Blocos casualizadosBloco IBloco IIT1T2T3T2T1T3Bloco IIIBloco IVT3T1T2T1T2T3


Experimento fatorial em blocos ao acasoTrat (A)T1 T2 T3Trat (B)T2 T1 T1Bloco IT3T3T2


Blocos casualizadoscom parcelas subdivididasParcelaT2T3T1SubparcelaBloco IT1 T2 T3


Fatores e níveisFATORES:1 - Concentrações de Hormônios2 - SubstratosNÍVEIS:0, 5 e 10 mg de Hormônio/litro• Substrato A Substrato B


NíveisNível qualitativo: Inseticidas A e BNível quantitativo: Dosagens 2 - 4 -6 -8 g/lTemperaturas


Experimento FatorialInteraçãode fatores


Análise de variância


Estatística Não Paramétrica


Razões para seu uso• Dispensa normalidade• Independe da distribuição• Permite trabalhar com dadosde diferentes populações• Aplicavel a dados dicotômicos


Restrições ao seu uso• Não leva em consideração a magnitudedos dados• Menos poderoso que os paramétricosquando as exigências são cumpridas• Difícil testar interações• Tabelas complexas para interpretar


Análise multivariada


Coeficientes de VariaçãoCV(%) < 10baixoCV(%) 10 – 20 médioCV(%) > 20 altoCuidado com esta interpretação.Ela é utilizada para experimentosagrícolas de campo.


Hipóteses básicas‘para a ANOVA1- Aditividade dos efeitos do modelo2- Independência dos erros3- Homogeneidade de variâncias4- Erros com distribuição normal


O que fazer quando isto não ocorre?


Resposta:1.Examinar cuidadosamente os dadosVerifique a possibilidade de erros de medição.Descubra os motivos biológicos do problema.2.Fazer análise de resíduos3.Transformar os dados4.Aplicar estatística não paramétrica (???)


Análise de resíduos


16Análise de resíduos1412RESPOSTA1086421 2 3 4TRATAM_


Uso de transformações


1. Raiz quadrada


1. Raiz quadradaDados de contagemEx: número de insetos


2. LogarítmicaLog (x)Log (X + 1)Log (X + 0,5)


2. LogarítmicaContagemEx: número de insetosPorcentagem(Valores contínuos)Ex: % de dano na planta


3. Arco Seno Raiz


Arc.SenArc.SenArc.SenX = % / 100


3. Arco Seno% originadas em contagens(Valores contínuos)Ex: % de insetos mortos


Análise de Variância• Testes de significânciaou teste de hipótesesnível de significância: α = 0.05, α = 0.01


Interpretaçãonível de significância: α = 0.05Há uma confiança de 95% que existediferença entre tratamentos.


Teste F para ANOVA• Experimento: Captura Mosca das frutas:1. Suco de Uva 25%2. Proteina Hiroliz (5%)3. Melaço de cana (5%)4. Vinagre (25%)5. Suco de laranja (20%)


Teste F para ANOVAFontes de Variação G.L. S.Q. Q.M. F--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Blocos 3 126,60 42,2 1,48nsTratamentos 4 453,81 113,4 3,97*Resíduo 12 343,36 18,6-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Total 19 923,7


Valores de F da Tabela.Para Tratamentos (4 x 12 g.l) 5% = 3.261% = 5.41Para Blocos (3 x 12 g.l) 5% = 3.491% = 5.95


Fontes de Variação G.L. S.Q. Q.M. F--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Blocos 3 126,60 42,2 1,48nsTratamentos 4 453,81 113,4 3,97*Resíduo 12 343,36 18,6-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Total 19 923,7Tratamentos: o teste foi significativo ao nível designificância de 5%. Assim, regeitamos Ho.Blocos: Teste não significativo a 5%. Não regeitamos Ho.


O teste F mostrou que existediferença significativa entretratamentos mas não diz entre quaistratamentos a diferençase manifesta


Testes para comparação de médias


Como comparar tratamentos?Artigo revendo testes na revista Crop Science concluiu:40% totalmente inapropriados30% poderiam utilizar método mais eficiente30% uso apropriado


Comparação entre tratamentos• Testes de Comparação múltipla(teste de Tukey, Duncan, etc)• Ajuste de modelos (regressão)• Teste de Contrastes


Testes de Comparação múltipla(teste de Tukey, Duncan, etc)• Níveis qualitativos, trat. independentes


Teste de Tukey• Tratamentos médias1. Suco de Uva 25%........ 356,0 a2. Proteina Hiroliz. (5%)... 94,5 b3. Melaço de cana (5%).... 89,0 b4. Vinagre (25%)................ 84,5 b5. Suco de laranja (20%)... 23.2 cMédias seguidas pela mesma letra não diferem pelo teste deTukey ao nível de significância de 5%


Análise de regressão• Níveis quantitativos, trat. dependentesEx: 5 dosagens do ingrediente ativo ATratamentos:1. 0%2. 5%3. 10%4. 15%5. 20%


Análise de regressãoYY = 5 + 0,7X0 5 10 15 20X (%)


Análise de regressãoYY = 5 + 0,7X – 0,06X 20 5 10 15 20X (%)


Teste de Contrastes• Níveis qualitativos, trat. dependentesEx: 2 variedades da Espécie A (A1 e A2)2 variedades da Espécie B (B1 e B2)TestemunhaContrastes OrtagonaisC1. Teste vs (A1,A2,B1,B2)C2. (A1,A2) vs (B1,B2)C3. A1 vs A2C4. B1 vs B2


a) Fazer pré-amostragemEx: 20 feijões


) Calcular média e variânciaEx: cada feijão pesa em média 100 miligramascom desvio padrão de 10 miligramas


d) Definir a margem de erropara o resultado finalEx: 3 mg de erro tolerável,com 95% de confiança


Média +- 3 mgcom 95% de confiança


3 mgé o intervalo com95% de confiança


3 mg = t * sn


Valor de tabela de tt (19 gl a 95%) = 2,09


3 mg = 2,09 * 10n


Tamanho da amostran = 49 feijões


Apresentação de resultadosem trabalhos científicos


Média± Desvio padrão_X ± S


Média± Erro padrão_X ± S n


Média ± Intervalo de confiançaX ± t. S n


Conhecimentos e protocolosconfiabilidade dos resultados


Análise de resíduosOOOOOOOOOOOOOOOO


Gráficoscom margens de confiança


Obrigado pela atençãoEdilson Batista de Oliveiraedilson@cnpf.embrapa.br

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