“Inteligência Artificial: A Nova Fronteira da Ciência Brasileira”
19 a 24 de outubro de 2020
Trabalho 13808
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Probabilidade e estatística |
| Setor | Instituto de Ciências Agrárias - Campus Rio Paranaíba |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | Matheus Romano Souza |
| Orientador | ANDRE MUNDSTOCK XAVIER DE CARVALHO |
| Outros membros | Davi Leite de Souza, EDER MATSUO |
| Título | Importância da análise de variância preliminar na análise de experimentos fatoriais |
| Resumo | Na análise de variância de experimentos fatoriais é comum se proceder diretamente ao desdobramento do efeito global de tratamentos, calculando-se apenas o F para os fatores e para a interação. Alguns poucos estatísticos consideram, no entanto, que o desdobramento, mesmo sendo ortogonal, não deveria ser realizado caso a ANOVA geral não apontasse um efeito significativo para os tratamentos como um todo. Tal recomendação é desconhecida ou amplamente ignorada nos principais livros textos de estatística experimental e aplicativos de análise, o que pode conduzir a maiores taxas de erro tipo I, já que os testes de médias posteriores podem indicar diferenças significativas quando não se utiliza critério de proteção, como o teste F. Dessa forma, o objetivo deste trabalho foi avaliar a importância da ANOVA geral preliminar na análise de experimentos fatoriais. O estudo foi conduzido a partir da simulação de dados de 2000 experimentos, separados em dois grupos: um de alto coeficiente de variação (CV entre 25 e 40 %) e outro de baixo coeficiente de variação (CV entre 1 e 10 %). Dentro de cada grupo foi considerado ainda a subdivisão em um subgrupo com estrutura 2x4 e cinco repetições e outro com estrutura 5x5 e três repetições. Os dados foram simulados no Apache Open Office - Calc 4.1.7 considerando um modelo fixo inteiramente casualizado com erros normais (yijk = m + ai + bj + aibj + eijk), todos sob nulidade total, sem efeito real de tratamentos. Todos os dados foram submetidos aos testes de Jarque-Bera e Bartlett. Quando o experimento simulado não atendeu à um pressuposto foi descartado e substituído por outro. Os 2000 experimentos simulados foram, então, submetidos, individualmente, à análise de variância seguindo a estrutura fatorial de decomposição dos tratamentos nos fatores A, B e interação. Foi realizado o teste F preliminar apenas para o efeito global de tratamentos, sempre considerando, como valor crítico, um erro α nominal de 5 %. As estimativas das taxas reais de erro tipo I (experiment-wise) da ANOVA fatorial preliminar oscilaram entre 2,6 e 3,0 % a depender do grupo de experimentos, indicando o esperado bom controle de falsos positivos do teste F global para tratamentos. No entanto, as estimativas das taxas reais de erro tipo I do desdobramento da ANOVA fatorial (algum componente do desdobramento apontado como significativo) oscilaram entre 10,6 e 11 %. Embora parte dos falsos positivos da ANOVA fatorial coincidam com os falsos positivos da ANOVA preliminar, os dados mostraram que, em ao menos 78 % dos casos, os falsos positivos da ANOVA fatorial seriam evitados pela realização do teste F preliminar (efeito global de tratamentos). Estes dados evidenciam a necessidade de se testar o efeito global para tratamentos previamente à ANOVA fatorial para um adequado controle das taxas de erro tipo I, ainda que não tenha sido avaliado se os testes de médias posteriores acompanhariam tais falsos positivos. |
| Palavras-chave | ANOVA, teste F, Erro tipo I |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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