"A Transversalidade da Ciência, Tecnologia e Inovações para o Planeta"
5 a 7 de outubro de 2021
Trabalho 15680
| ISSN | 2237-9045 |
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| 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 | Davi Leite de Souza |
| Orientador | ANDRE MUNDSTOCK XAVIER DE CARVALHO |
| Outros membros | Elen Cristina Cazarin da Silva, Felipe Lamounier Neves Quirino, Izadora Lucia da Silva, Tadeu Bernardes Marques |
| Título | Avaliação das Taxas de Erro Tipo I e Poder de Índices Multivariados |
| Resumo | Procedimentos estatísticos univariados são amplamente utilizados na estatística experimental. Apesar disso existem desvantagens nesses métodos, como seu baixo poder, taxas relativamente altas de erro tipo I por experimento e uma visão fragmentada dos resultados. Nesse contexto, procedimentos multivariados são de grande interesse, porém são ainda pouco utilizados devido à sua maior complexidade e às dúvidas quanto à sua real capacidade discriminativa e controle das taxas de erros sob diferentes condições. Dentre as opções simples de análise multivariada pode-se destacar os índices multivariados, como os índices de seleção e o índice Desirability. Desse modo, este trabalho teve como meta validar de maneira empírica opções simples e viáveis de análise multivariada. Para tal, nosso objetivo de pesquisa foi avaliar as taxas reais de erro tipo I por experimento e comparar o poder dos índices de Mulamba-Mock (MM), Desirability (Di) e suas variações. Para isso, foram simulados dados considerando três cenários: 400 experimentos com 4 variáveis-resposta cada, com maior nível de correlação entre as variáveis, sob nulidade total (cenário I); 400 experimentos com 8 variáveis-resposta cada, com menor nível de correlação, sob nulidade total (cenário II); 400 experimentos com 8 variáveis-resposta cada, com menor nível de correlação, porém sob nulidade parcial (cenário III). Neste último cenário um dos tratamentos simulados possuía um efeito real correspondente à 1,5 vezes o desvio padrão. Foram calculados quatro índices: MM, Di, Desirability convertido para escala rank (RT-Di) e Desirability sem zeros (Di-nz), ambos sem atribuição de pesos às variáveis ou atribuindo-se peso 0,1 à uma mais variáveis. Observou-se que as taxas de erro tipo I dos índices testados nos cenários I e II variaram entre 2,25 e 9%. Os índices MM, Di, RT-Di e Di-nz mantiveram taxas de erro tipo I menores que 5 %. Entretanto, os índices de MM e Di-nz apresentaram taxas de erro maiores que 5% quando atribuiu-se peso 0,1 para duas ou mais variáveis. Também observou-se que a exclusão da variável que minimiza o poder do índice, não gerou um aumento das taxas de erro tipo I para acima de 5 %. O resultados do cenário III evidenciaram que o poder dos índices variou entre 24,25 e 32,5%, sendo o índice Di-nz o que apresentou melhores resultados. A atribuição de peso 0,1 para uma variável gerou um aumento de 5,5 % no poder para esse índice e a exclusão da variável que minimiza o poder do índice também aumentou o poder do índice, que chegou à 40%. Portanto, os índices multivariados simples, são estratégias úteis que podem aumentar o poder das análises univariadas, mantendo taxas aceitáveis de erro tipo I. |
| Palavras-chave | Índices de seleção, Estatística Multivariada, Índice Desirability |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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