olá pessoal nós vamos ver nessa vídeo aula princípios básicos da experimentação e também algumas estatísticas descritivas são muito importantes para os experimentos a gregos então vamos lá vamos princípios básicos da experimentação primeiro deles fator e que é um fator aquilo que se aplica um ensaio de forma hoje o que que é isso quando nós temos um experimento nós vamos aplicar alguma coisa em outras palavras fator seria o tratamento que nós vamos aplicar então se nós vamos aplicar um método novo de em controle de pragas por exemplo então esse método do morro é um fator que vai ser comparado com um tratamento padrão tá tratamento testemunho então nós temos o fator que é é o novo o controle de pragas nós podemos incluir um outro fator nesse nesse experimento por exemplo cultivar nós temos já dois fatores certo então aqui tem alguns exemplos né cultivar quando você tem essa um várias delas adubação ou se comparar e diversas formações conhecidas condições de armazenamento e por aí vai tão fator é aquilo que se aplica a um tratamento de forma não homogêneo seja nós vamos alterar os níveis aquele fator para se encontrar o resultado perto bom nível e que é um nível é são as diferentes manifestações ao fator eu só temos diferentes doses é o fungicida por exemplo cada dose dessas é um nível do fator fungicida não temos outros exemplos aqui doses de adubo temperatura de fermentação do exemplos então de níveis né então vamo testar dose de adubo 06 há 300 cada dose dessas é um livro tratamento tratamento muito parecido com o fator então é cada um dos níveis de um fator tão um exemplo usado no fator três cultivares então nós temos é cultivar a b e c e b é um cara cultivar dessas também é um tratamento tem um tratamento pode ser também dose 0 doses tem loja 200 300 é um adulto é muito parecido com ninguém não né o testemunho que que é testemunha testemunha é um tratamento homem não se aplica o que tu tá querendo testar por exemplo ausência de dose de adubo então pode ser ausência ou pode ser aplicação e um fator usual sejam tratamento padrão também é muito encontrado entrar baixo tratamento padrão você você já tem é rotineiramente o uso de um determinado produto por exemplo e aí fica a questão novo produto então você tem seu uso o tratamento padrão e esse novo tratamento certo então aqui exemplo cultivar recomendada para o cultivo na região dose recomendada de um conhecido x então por exemplo tem uma variedade de uva que se adapta muito bem a região da serra catarinense aí eu tenho uma outra variedade de uva novos sendo introduzida então eu vou comparar com esse tratamento padrão que essa variedade já a usar na região para ver se esse tratamento novo essa nova cultivar é melhor ou pior do que a atualmente usado muito bem repetição que tem repetição a repetição é a aplicação de um mesmo tratamento em várias parcelas ou seja eu tenho um tratamento novo é para controle de pragas então eu vou repetir a aplicação desse tratamento novo em várias parcelas eu vou fazer repetições é importante e repetições todos nós fizemos um experimento a gente tem o problema do erro o erro experimental eu nós não conseguimos manter estritamente as mesmas condições para todas as unidades experimentais só de ferir o tratamento a gente tem que buscar isso mas ocorre que alguma várias sozinhas acaba acontecendo então nós temos esse problema então com as reflexões nós conseguimos através da análise estatística avaliar o quanto ocorreu de erro experimental esse com os dados obtidos é possível chegar a uma conclusão que o tratamento a é melhor ficar muito b por exemplo ou é o erro é tão grande a ponto de não chegasse a uma conclusão logicamente o tratamento a pode ser igual o tratamento b e isso cê de fato é o resultado entretanto o erro deve ser mínimo tão se minimiza o erro usando repetições bom as atualização que que a casualização é atribuição dos tratamentos pelas parcelas por meio de sorteio tão atualização nada melhor do que sorteio todos os e a área por exemplo uma várias fileiras de de ideia então nós vamos fazer sorteio para saber aonde vai ser aplicado para tratamentos né e não de forma alguma o gosto do pesquisador não então tem que ser sortear para garantir que os erros sejam independentes ou seja que o erro vai ser o erro entre as parcelas vai tá beneficiando ou piorando algum tratamento mas de forma aleatória controle local é o que é conselho local ele deve ser usado com a área experimental é heterogêneo e aí nós temos um delineamento chamado bloco para casa e ele é usado para fazer esse tal de controle local então o delineamento e que ao delineamento é um esquema é o arranjo experimentos para fazer a distribuição dos tratamentos e aí nos veremos nossos clientes sobre os tipos de delineamentos e qual que é a situação em que se deve usar cada um deles é muito bem blocos estão blocos é um conjunto homogéneo e contém todos os tratamentos então nós temos uma área experimental heterogênea por exemplo um pomar eu nós temos diferenças pequenas diferenças entre regiões aquela quadra e nos levam a necessidade de usar blocos então as blocos casualizados é um cada bloco ele vai ser homogêneo e vai querer tem uma homogenidade vida de todos os fatores e entre os blocos será uma certa variação pequena mas e não vai influenciar mas a resposta do tratamento não vai influenciar de forma a conduzir a concluir algo errado é uma para nós iremos algumas medidas de variabilidade que são bastante importantes na na experimentação primeira delas é a agência e que a vanessa é mostra nosso para distante cada valor dito corretor ele tá estado valor médio é uma fragrância para se calcular ela não se faz um somatório do valor observado menos a média elevada ao quadrado dividido pelo número de observações - não por essa aqui é a forma nós vamos usar ela no excel na sequência e para obter a variance certo desvio padrão então quê que é desvio padrão ele nos informe então a noção da magnitude do erro que a gente tem no conjunto de dados quanto maior esse desvio padrão melhor é a variação entre as refeições dentro de um mesmo tratamento quando se o padrão geralmente ele vem em tabelas gráficos e artigos científicos como um dos exemplos é como o apresentado aqui em média de notas obtidas a teste de aceitação de continuar terem banana maçã remédio seguida de mais ou menos o desvio padrão ou seja é uma máquina de turing no colector esse valor está longe do da média deste tratamento então aqui tem para cor aroma textura e sabor quanto maior esse valor mais variação tem entre as refeições e o presidente da variação é uma declaração ele está relacionado com essas com essas medidas anteriores ele dá uma precisão em termos percentuais o tão distante aqueles dados estão na mente é um qual que é o desvio e para calculá-lo se faz em vezes o desvio-padrão dividido pela média então nós vamos fazer depois na nos céus essas medidas bom olha só ao acaso que a variação ao acaso o próprio nome diz ela é aquela que ocorre aqui tá fatores que a gente não controla ao acaso é um ela está relacionado com a dispersão dos dados em torno da mente em outras palavras também é um dos anos de uma vaga tudo e do erro experimental essa variação ao acaso a diva efeitos aleatórios ela informa ou ela está relacionada com essa variabilidade que a gente viu anteriormente nós conseguimos identificar analisando os dados é tão pesquisadores deve estar atento a todas as fontes controláveis você experimenta você e conduziu o experimento de forma que você controle todos os fatores e modifique somente os tratamentos para você vai aplicar um determinado por exemplo um produto para estimular a brotação de líderes por exemplo eu não tô tem tem que ter tudo ou mais homogêneo na tua área experimental exceto os diferentes tipos de luz da plantação por exemplo da única coisa que se deseja que tem a variação letras as unidades experimentais vai ser a esses diferentes graus de habilitação tem que se cuidar para não ter outras fontes de variação a não inflacionar várias só o acaso e os palavras é inflacionar o seja aumentar o erro experimental é o que que significa a infeccionar aumentar essa variação ao acaso e qual a consequência é um experimento se você tem um erro muito grande aí você vai ter um perfil muito greve um coeficiente de variação muito grande e na análise estatística para ti identificar se aqueles dados tem diferença entre os tratamentos se você tem um erro muito grande você não consegue identificar e essa diferença é de ao tratamento ou é pedido ao erro experimental certo nós vamos entender um pouco melhor isso quando nosso classificarmos as análises de estatística é o que tem uma atividade para nós fazer então calcule o desvio padrão coeficiente de variação para médios dar essas amostras frade antes de tudo é um tratamento apresentou o diabo precisamos de 28 e 35 38 e 29 obs 24 38 36 7:25 ondas duas amostras tem mais variação ao acaso como podemos quantificar essa diferença olhar os dados em pó detesto por alguma coisa só que nós não conseguimos ser uma exatidão então é isso a gente usa fazer essas óbvias estados nessas merdas trabalha ação urgente variação para saber então qual quem mais vai essa louca nós vamos fazer no excel é uma análise né desses dados tanto que eu digitei já é o ponto are you tube a o tratamento alistamento. br certo calcular mente céu aqui é igual seleciona os lados por meio da média do ar 30 arrastando aqui para baixo temos a média do beco trinta também percebo que a média é igual vamos ver a variance como que a gente calcular variância temos aquela forma temos mas temos ferramentas mais mais fáceis para usar tão ou excel variância em da morte da população não sabe avaliar amostral é um selecionando os dados da não é apertamos o valencia der arrastando abaixo temos uma valência para o tratamento b-42 aqui no já já temos um indicativo do que e igual tratamento tem uma variação maior um erro maior e o padrão desvio padrão também temos ferramentas para calcular os é um vizinho o padrão da amostra você só vem aqui 2. 16 até para uber 3.
52 tão tá sendo maior também em uber com essa atualização então como calcular se de variação é igual a cem vezes o vizinho padrão dividido pela média o padrão selecionei a célula dele ele de pela média deixei parentes igual temos um desvio padrão e me 10. 5 para o tratamento a um desvio padrão de 21.
