PÓS GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DE FLORESTAS TROPICAIS-PG-CFT INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA-INPA. 09/abril de PDF
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Sabrina Macedo Chagas
1 PÓS GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS DE FLORESTAS TROPICAIS-PG-CFT INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA-INPA 09/abril de 2014 Considerações Estatísticas para Planejamento e Publicação 1 Circularidade do Método Científico O Planejamento de Experimentos (DOE - Design Of Experiments), segue o princípio da circularidade do método científico. Todo experimento deve começar com uma hipótese, ou seja, é preciso ter os objetivos do experimento bem definidos. Normalmente quando isso não acontece, não raro, os experimentos não são conclusivos e não fornecem informações de utilidade. 2 Conceitos Gerais da Experimentação 2.1 Tratamento Um tratamento é uma condição imposta ou objeto que se deseja medir ou avaliar em um experimento. Normalmente, em um experimento é utilizado mais de um tratamento. 2.2 Unidade Experimental ou Parcela Unidade experimental ou parcela é onde é feita a aplicação do tratamento. É a unidade experimental que fornece os dados para serem avaliados.
2 As unidades experimentais podem ser formadas por grupos ou indivíduos. Por exemplo, quando trabalha-se com cobaias, pode-se ter apenas uma cobaia como unidade experimental, ou seja, apenas um animal fornecerá a resposta do tratamento ou ainda, pode-se ter um grupo de cobaias em uma gaiola fornecendo as informações. 2.3 Erro experimental ou Variação ao acaso Em todo experimento, ocorre sempre uma variação ao acaso entre observações de um mesmo tratamento. Essa variação ao acaso é denominada erro experimental. A variação ao acaso pode ocorrer devido a variabilidade do material utilizado no experimento e/ou pelo modo como o experimento foi conduzido ou executado. A forma de condução do experimento implica na forma como o erro experimental será tratado na análise estatística. O erro experimental sempre está presente nos experimentos probabilísticos. O erro experimental ocorre devido as causas não controláveis e/ou não controladas. 2.4 Repetição Repetição é o número de vezes que um tratamento aparece no experimento. 2.5 Variável resposta ou Variável dependente Uma variável é qualquer característica que apresenta variação, por exemplo, a altura de pessoas, o peso de animais, o comprimento de uma peça, o número de microrganismos em um litro de leite etc.
3 Quando o valor de uma variável não pode ser determinado antes da realização de um experimento, tem-se então uma variável aleatória. As variáveis que assumem valores enumeráveis, são denominadas variáveis aleatórias discretas. Por exemplo, o número de sementes germinadas, o número de microrganismos em um litro de leite. As variáveis que assumem valores em um intervalo, são denominadas variáveis aleatórias contínuas. Por exemplo, o peso de animais, o teor de umidade em um alimento, o conteúdo de óleo em uma semente. 2.6 Delineamento Experimental (Design) Com a finalidade de reduzir o erro experimental existem os chamados Delineamentos experimentais. Um delineamento experimental é a forma como os tratamentos são designados `as unidades experimentais ou parcelas. A análise de variância é baseada no delineamento experimental utilizado. 3 Princípios Básicos da Experimentação 1. Casualização: o princípio da casualização consiste em distribuir aleatoriamente os tratamentos nas unidades experimentais de modo que cada um tenha a mesma chance de ocupar qualquer unidade experimental. A casualização permite uma distribuição independente do erro experimental. Em todo experimento deve-se evitar toda e qualquer possibilidade de vícios tanto na implantação como na condução e análise dos dados experimentais.
4 Mesmo os mais experientes tendem a formar uma opinião durante o experimento e inconscientemente causar algum tipo de viés. Devido a isso, recomenda-se que a execução e a condução de um experimento sejam realizadas seguindo pelo menos um dos critérios abaixo: 2. Repetição: a repetição corresponde ao número de vezes que o tratamento aparece no experimento. Por meio da repetição pode-se ter uma estimativa do erro experimental, aumentar a precisão do experimento e ainda aumentar o poder dos testes estatísticos. 3. Controle local (blocos): esse princípio é utilizado quando as unidades experimentais apresentam alguma variação conhecida. Por exemplo, gradiente de temperatura dentro de um forno ou estufa, gradiente de fertilidade, gradiente de umidade, diferentes avaliadores de um experimento, diferentes fornecedores. Dessa maneira, as unidades homogêneas são agrupadas em blocos, com a finalidade de diminuir o erro experimental. A finalidade do controle local é dispor as unidades experimentais heterogêneas em sub-unidades homogêneas, reduzindo assim, o erro experimental. 4 Um guia para o planejamento de experimentos No momento do planejamento, devemos ter em mente, algumas recomendações simples, que evitam surpresas desagradáveis e também facilitam o trabalho do estatístico e do pesquisador.
5 1. Conhecimento do problema: Embora possa parecer óbvio, saber exatamente qual é o problema que deve ser resolvido através de um experimento é um ponto crucial na experimentação. É sempre interessante que todas as pessoas que possam contribuir com informações sobre o problema participem do planejamento do experimento. Quando se sabe exatamente o alvo da investigação, as soluções aparecem mais consistentes e rapidamente. 2. Escolha de fatores e níveis: O experimentador deve escolher quais são os fatores e seus níveis que farão parte do experimento. Em geral, essa escolha é uma combinação de conhecimentos práticos sobre o fenômeno e conheci mentos teóricos. É importante investigar todos os fatores que possam ser de importância para a resolução do problema. 3. Escolha da variável resposta: Deve-se escolher uma ou mais variáveis que possam realmente fornecer alguma informação e comprovar as hipóteses a respeito do problema. E importante avaliar a facilidade de obtenção dos dados. Em alguns experimentos, variáveis de difícil mensuração devem ser evitadas. 4. Escolha do delineamento experimental: A escolha do delineamento experimental depende basicamente do número de repetições, da necessidade ou não do uso de blocos e também da disponibilidade de recursos. Existem vários de lineamentos (estratégias) possíveis para planejar um experimento. Em casos extremos, um delineamento próprio pode ser desenvolvido para a execução de uma pesquisa. 5. Execução e condução do experimento: muitas vezes o experimento é corretamente planejado mas, durante a implantação
6 e condução do experimento são cometidos erros grosseiros que invalidam todo o processo experimental. Nessa fase, recomendase uma atitude perfeccionista. Anotar todas as informações durante o experimento ajuda a compreender os resultados estatísticos. Por exemplo, variações bruscas de temperatura, falta de energia elétrica etc. Sempre que possível, faça um experimento piloto, gastando o mínimo de recursos para testar os procedimentos. Isso é altamente recomendado quando não se tem experiência sobre o fenômeno, desconhecimento das possíveis respostas ou falta de prática na coleta de dados. 6. Análise de dados: Mesmo que se tenham resultados muito óbvios, deve-se procurar realizar a análise estatística de acordo com o delineamento. A estatística fornece informações sobre o grau de certeza que podemos ter sobre uma conclusão ou afirmação. As técnicas estatísticas juntamente com o conhecimento do fenômeno e bom senso são extremamente poderosas. 7. Conclusões e recomendações: Após os dados serem analisados estatisticamente, é necessário obter conclusões práticas e se necessário fazer recomendações sobre o que fazer ou não fazer. Normalmente é um grande erro planejar um único, grande e abrangente experimento para iniciar um estudo (Montgomery, 1991).
7 5 Algumas dicas para o planejamento e análise estatística de experimentos Para uma boa utilização das técnicas estatísticas em experimentação, o pesquisador deve ter em mente os seguintes pontos: a) Usar todo o conhecimento não estatístico do problema; b) Fazer o planejamento e a análise da forma mais simples possível; c) Reconhecer a diferença entre significância prática e diferença estatisticamente significativa; d) Experimentos são normalmente iterativos. 6 Pressupostos fundamentais da análise de variância A análise de variância (ANOVA)1 é um processo de análise baseado na decomposição da variação total, existente entre uma série de observações, em partes que podem ser atribuídas a causas conhecidas (ex. tratamentos e blocos) e numa parte devido a causas desconhecidas (erro experimental ou resíduo). Para que a análise de variância seja considerada válida, algumas pressuposições devem ser obedecidas: Os efeitos principais devem ser aditivos. Nos experimentos, cada observação segue um modelo matemático denominado modelo linear aditivo, ou seja, cada um dos efeitos que compõem o modelo devem se somar. Na maior parte das situações, essa exigência é satisfeita. Quando não, as principais consequências dizem
8 respeito ao nível de significância que se pensa estar testando. Esse inconveniente pode ser contornado por meio de uma transformação da variável resposta, por exemplo, com o uso de logaritmos. Os erros das observação devem ser independentes. Cada observação possui um erro que deve ser independente dos demais, seja das observações referentes ao mesmo tratamento, seja de observações referentes a outros tratamentos. Isso implica que os efeitos de tratamentos devem ser independentes, ou seja, que não ocorra correlação (associação) entre eles ou ainda, que a Os erros devem ser normalmente distribuídos. O erros devem possuir uma distribuição normal de probabilidade. Para que a análise de variância seja considerada válida, os erros devem ser originários da mesma população. Isso implica que todos os erros referentes `as observações possuam a mesma distribuição de probabilidade. Também aqui, pode-se utilizar o recurso da transformação dos dados para corrigir esse inconveniente. Os erros devem ter variância comum (homocedasticidade). Os componentes do erro devem ser todos estimados de uma mesma população. Isso implica que cada tratamento deve ter aproximadamente a mesma variância para que os testes da análise de variância tenham validade. Essa pressuposição pode ser testada por meio do teste F máximo ou F de Hartley quando o número de repetições é o mesmo para todos os tratamentos. Quando o número de repetições não é o mesmo para todos os tratamentos, pode-se utilizar o teste de Bartlett.
9 Quando as variâncias não são homogêneas, diz-se que existe heterocedasticidade. As pressuposições em relação aos erros podem ser resumidas na seguinte expressão: N(0, ) Todas essas pressuposições podem ser verificadas, na prática, realizando-se a análise de resíduos.
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