"Ciências Básicas para o Desenvolvimento Sustentável"
24 a 26 de outubro de 2023
Trabalho 19838
| 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 | Ivan Campos Mamede de Carvalho |
| Orientador | ANDRE MUNDSTOCK XAVIER DE CARVALHO |
| Outros membros | Davi Leite de Souza, Elen Cristina Cazarin da Silva |
| Título | Dados Longitudinais: Validação de Um Método Simples Para Estimativa GG |
| Resumo | A ANOVA para medidas repetidas (AMR) é uma ferramenta poderosa e prática para analisar dados longitudinais. Ela pode ser entendida como uma adaptação da ANOVA de parcelas subdivididas (PS) baseada em uma correção épsilon (ε) nos graus de liberdade (GL) relacionados ao fator B, sendo a correção mais usual a proposta por Greenhouse-Geisser (GG). Apesar da sua importância, este modelo aínda é subutilizado, muito possivelmente pela complexidade de seu cálculo, e esse, provavelmente, é um dos maiores desafios que pesquisadores enfrentam ao tentar usar esse modelo em suas análises. Alem disso, a dificuldade de programação dos testes de esfericidade de Mauchly e a própria imprecisão da correção GG sugerem a necessidade de uma forma mais simples e didática de serem calculados e, assim, facilitar a o uso da AMR na pesquisa experimental. Desse modo, o objetivo deste trabalho foi calibrar e validar uma forma simples para estimativa do valor ε para a correção de GG da AMR. Foram simulados 12 cenários pelo método de Monte Carlo, todos possuindo experimentos em fatoriais 4x3, 6x5 e 10x8. Através da fórmula “=INV.NORM()”, simularam-se dados que possuíam distribuição normal. Entre os cenários, existiam aqueles que possuíam diferentes estruturas de covariância entre os níveis de B, o que gerou diferentes condicoes de esfericidade. Dois dos cenários apresentavam um tratamento com média diferente dos demais (nulidade parcial), enquanto que os outros estavam sob nulidade total. Os dados foram simulados no LibreOffice calc e as análises estatísticas foram realizadas com o auxílio do SPEED Stat. Na calibração da estimativa GG, fez-se uma matriz de correlação de Pearson entre todos os pares possíveis de medidas repetidas. A partir desta matriz obteve-se a diferença entre o maior e o menor valor de R, que foi denominado de "delta geral". Foi realizado também uma estimativa da esfericidade por meio do teste de Bartlett sob as variâncias das diferenças entre os pares sucessivos e pares extremos (o primeiro menos o último) dos níveis de B. Com uma amostra de 20 experimentos de cada cenário, obteve-se o “GG estimado” através da regressão entre o delta geral e o valor de Qi quadrado do teste de Bartlett. Na validação, por sua vez, realizou-se uma correlação entre o GG estimado e o GG original, calculado no SPSS, utilizando 50 experimentos de todos os cenários (600, ao total). Avaliou-se a frequência em que o GG estimado gerava falsos positivos (erro tipo I) nos cenários sob nulidade total. A correlação (R Pearson) entre os valores exatos para ε de GG e os estimados foi 0.82 (P<0.01). Além disso, os valores estimados para a correção GG permitiram um adequado controle do erro α (P<0.05) em todos os cenários. Dessa forma, concluiu-se que a correção de GG estimada permitiu relativa semelhança com o GG original, mantendo o erro tipo I sob controle. |
| Palavras-chave | Parcelas subdivididas, rANOVA, Simulação Monte Carlo |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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